我的問題：我們現在遇到的問題是好內容比較難被發現 主站的內容分發只有分類 和 熱度排序加人工推薦，有沒有其他分發方式？

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這個問題應該也是一部分斗魚觀眾的抱怨，“首頁展示推薦的視頻很多，但絕大部分都不在我的興趣范圍”。以我個人為例，我看爐石和dota2比較多，偶爾看些其他游戲，但首頁推薦常常不是捉魚就是LOL，顯然要發現自己感興趣的內容成本就很高，內容分發效率偏低。

可以先從斗魚首頁的模塊分配來看這個問題。

1. 首先是大屏默認直播推薦，這部分我猜是以人工推薦為主，經?？吹揭恍S商發布會，大比賽直播，想必有一部分是廠商做了投放。除了廠商付費提升營收以外，不知是否有人工推薦部分，如果有，可能得好好分析下這一塊的點擊率等等指標。這一塊如果利用不好，是很大的浪費，以淘寶首頁的大屏圖片輪播展示做比較，CPC能到3-4元。

2. 第二塊推薦是以“元氣領域”“網游競技”“鮮肉女神”為分區的12個小豆腐塊直播。因為拿不到數據做分析，只能從個人和身邊朋友感受出發，很少聽說有人通過這個入口進入直播落地頁，所以嚴重懷疑其點擊率和滿意點擊率。如果是的話，需要找找原因，是用戶引導做得不夠，還是推薦的內容用戶感知上就不感興趣。如果是廠商投放，可以忽略我上述分析，但需要去思考另一個問題，什么樣的展現方式會更好，既能讓廠商花錢有效果，又能不傷害用戶體驗。目前的展示方式可能不太理想。

3. 第三塊是各種新聞比賽活動的圖片文字信息。同樣做一下個人的感官分析，直播平臺的用戶需求應該是以視頻瀏覽需求為主，對這種圖片文字新聞的瀏覽需求應該是極低的，把這么重要的區域用來做新聞展示感覺不太可取。

4. 第四塊是“分類”。分類這種展現方式是一種“不求有功但求無過”的推薦方式，用戶體驗上來看，查找成本不低。這一塊可能更多的是需要考慮模塊在頁面整體的位置，理論上來說，推薦做得好，用戶對分類的依賴很低，是用戶對推薦不感興趣的情況下查找內容的入口之一。

5. 第五塊是“正在直播”。從數據上看應該是根據熱度做的排序。熱度排序如果不做個性化推薦，很容易形成正反饋，熱門但不感興趣的直播一直霸占著優質推薦位，不熱門但可能用戶感興趣或質量高的直播無法得到展現。這種馬太效應倒是可以用個性化推薦緩解。

從讓爺的描述來看，任務的目標是提升內容分發效率，從問題來看，斗魚在個性化推薦方向還是很有的做的。簡單說我個人理想的直播平臺首頁形態應該是這幾類，展現率按順序依次遞減，用戶喜愛的主播；質量好/人氣高且用戶感興趣的游戲項目直播；質量好/人氣高但用戶不一定感興趣的游戲項目直播；質量高但人氣低的新主播冷啟動；廠商投放的直播。原則上保證一個好（如何定義這個“好”是另一個話題了）的主播，會被推薦給感興趣的用戶（或潛在用戶）。

這個方向初期解決既有問題，解決用戶體驗上的痛點可能會比較高效。所以我的一個建議是可以分析一下用戶觀看直播的流量來源。如果是從主頁導入為主，那就得重點提升一下主頁個性化推薦了。一般個性化推薦可以分幾個階段來做：

1. 初期用一些簡單模型，甚至人工規則去擬合模型，試水探路，觀察對直播落地頁的流量分發效率是否有很大的提升，著重解決用戶痛點。

2. 使用業界成熟的模型。這個階段從流量入手，建立各項指標和監控，系統提升分發效率。

3. 迭代模型，結合直播行業和斗魚建立起與自身適配的模型。這個階段達成，基本標志著斗魚有了自身的技術壁壘。

個性化推薦說開去。做推薦一個很重要的環節是找特征。以斗魚目前的流量，數據是一個巨大的金礦，找推薦特征應該非常容易，觀看記錄，關注列表，觀看時長，發過的彈幕，送過的禮物，活躍時間，等等這些用戶行為，刻畫用戶畫像輕而易舉。還可以結合一些結構化信息，如直播間時間，主播年齡，直播游戲類型等等。斗魚做個性化推薦的條件還是非常成熟的。

話說回來，個性化推薦是個大坑，也得看你們老板是否愿意做投入。推薦問題與其說是運營問題，其實是個技術問題，主要以技術驅動，成熟的個性化推薦會避免做人工推薦（機器在推薦上比人強），機器學習等領域知識應用非常普遍，所以對技術的要求會非常高，到中后期沒一兩個領域大牛要做好基本不可能，對機器的需求（機房投入）也相當大。一旦做成了，斗魚在目前的直播儲備基礎上，用戶體驗就甩出其他直播平臺幾條街了，成為一家真正的技術型互聯網公司指日可待，多少也能走出燒錢買流量買主播惡性競爭的困境。

個性化推薦做的比較好的產品很多，國外比較知名的亞馬遜，Youtube，Facebook，國內個人認為比較好的推薦產品，知乎（根據投票做的推薦算法），豆瓣FM，今日頭條，可能產品方向不同，讓爺可以參考下他們的算法和產品思路。