音乐很多，发现喜欢的歌却并不容易。
首页以传统音乐瀑布流为主，内容形态相对单一，不同用户的需求没有被充分区分。面对陌生歌曲，用户缺少判断线索；播放之后，互动与后续内容承接不足，也削弱了回访动力。
我的工作重点
我参与前期数据诊断和用户调研，负责视频种草模块的产品方案，并参与首页分区策略梳理。我的设计重点是入口位置、卡片信息、内容数量与跳转链路，再结合实验与埋点判断取舍。
项目协作方式
我与用研对齐问卷，与设计、研发和算法协作完善交互、分区规则与指标。视频和音乐的多模态召回复用已有模型能力，我重点参与业务规则和消费链路设计。
先找到断点，再验证需求。
结合 RFM 与行为特征理解用户
我将最近使用、使用频率、消费价值与行为路径结合，梳理六类需求，帮助团队判断首页需要提供哪些内容与入口。
| 用户类型 | 主要需求 | 首页设计启发 |
|---|---|---|
| 抖音导流新用户 | 快速找到熟悉内容，理解产品价值 | 优先提供热歌与低理解成本入口。 |
| 轻中度用户 | 省心地找到可听内容 | 减少筛选，提供喜好相关内容。 |
| 社交驱动用户 | 通过好友发现歌曲 | 增加好友行为与音乐之间的连接。 |
| 探索发现用户 | 发现新风格，避免推荐同质化 | 增加相似探索与多样性控制。 |
| 高价值付费用户 | 稳定、高质量的音乐体验 | 关注推荐质量与体验连续性。 |
| 流失风险用户 | 重新找到打开产品的理由 | 结合历史偏好与适当触达承接。 |
沿内容消费链路识别断点
用问卷校验数据推断
我结合历史实验和竞品交互分析，与用研协作通过弹窗问卷了解首页满意度与期望内容形式。视频内容的选择占比最高，因此我把视频种草作为优先验证方向，并继续拆解入口与消费承接。
让视频，成为发现音乐的入口。
设计“看视频，种草好音乐”时，我重点回答三个问题：放在哪里、卡片展示什么，以及点击后如何回到音乐消费。
入口：放在首页中下部
让新内容得到曝光，同时保留首页核心音乐内容的位置。前期依据产品定位与预估流量缩小方案范围，后续实验验证具体位置组合。
卡片：先提供判断线索
展示封面、标题、热度和发布者信息；首版展示 6 条内容，以横向浏览承载选择，平衡内容丰富度与决策成本。
消费：视频后承接歌曲
点击后进入音乐种草视频流，由当前视频关联相关歌曲，再进入音乐播放，形成“看见—感兴趣—去听歌”的路径。
迭代：看使用表现再扩展
我在方案迭代中比较模块大小与内容数量：从两个卡片位扩展到四个卡片位，也探索 10 条、14 条内容的组合，关注曝光机会与浏览负担之间的平衡。
不同的听歌需求，需要不同的发现路径。
我参与把首页梳理为六类内容分区，并结合基础属性、历史行为、社交关系与实时行为，明确各分区的内容供给与适用场景。
| 分区 | 主要供给与召回思路 | 过滤与承接 |
|---|---|---|
| 热歌速达 | 热榜与热门歌曲，承接新用户及泛用户需求 | 过滤无版权与不喜欢内容，对近期已听内容降权。 |
| 喜好推荐 | 基于歌手/内容相似度及用户偏好向量召回 | 兼顾熟悉与陌生歌手，平衡确定性与新鲜感。 |
| 发现相似音乐 | 相似用户、用户与歌曲向量共同提供候选 | 结合节奏、情绪、风格标签控制多样性。 |
| 好友喜欢 | 好友近期公开收藏与播放行为 | 过滤非公开行为，结合关系亲密度组织内容。 |
| 视频种草 | 视频、BGM 与兴趣的多模态关联，加热门召回 | 复用主站模型能力，产品参与业务权重与规则定义。 |
| 音乐瀑布流 | 保留既有推荐链路 | 在上方供给不足或匹配不准时继续承接消费。 |
新老用户分开考虑冷启动
新用户：先降低理解成本
历史行为少时优先提供热歌、歌手选择等明确入口。随着播放、收藏和搜索积累，再逐步加强偏好与探索内容。
老用户：让新板块被看见
结合已有兴趣、好友内容和站内引导，让老用户理解新入口；对低频与流失风险用户讨论适当的站内、站外触达。
把方案拆开验证，也接受未被证明的假设。
先 AA，再拆分因素做 AB
先通过 AA 检查分组、系统和数据链路。第一轮分别检验视频位置与排序方案，第二轮再观察功能组合后的表现，避免只比较“改版前后”就把变化归因于全部新设计。
| 阶段 | 对照与实验设计 | 希望回答的问题 |
|---|---|---|
| AA 检查 | 验证分组、系统与埋点链路 | 实验数据是否具备可比性？ |
| 第一轮 · 10 天 | 1 个对照组；4 个视频位置组合组；1 个排序策略组 | 首页位置和播放页相关歌曲位置如何组合？排序机制是否有效？ |
| 第二轮 · 3 天 | 1 个对照组；2 个功能与策略组合组 | 两种方案组合后，哪种展示顺序更合适？ |
保留：视频与音乐的承接
结合位置实验，最终采用首页中部的视频模块，以及播放页下方的相关歌曲。我关注的不只是视频点击，还包括看完后能否进入歌曲消费。
未保留：按点击表现赛马排序
按 24 小时点击表现调整模块顺序的方案未验证出明显差异，最终采用随机展示。我在复盘中保留这一结论，避免把未经验证的排序机制当成增长原因。
从内容发现，走向互动与回访。
双周留存率
+3.92 个百分点
互动率
+6.94 个百分点
人均单日使用时长
+256 秒 / 人 / 日
我将结果分成两层观察：视频链路有没有把兴趣带到歌曲消费，以及整体互动、时长和回访是否改善。
| 补充指标 | 项目结果 | 观察重点 |
|---|---|---|
| DAU 拉增 | 3.98% | 整体活跃表现 |
| 视频召回点击率 | 46.03% | 视频内容是否引发点击 |
| 视频衍生歌曲召回点击率 | 27.17% | 视频兴趣能否延续到歌曲 |
让产品判断，经过用户与数据的检验。
数据诊断后，还需要需求验证
漏斗定位问题，调研帮助理解原因。两步结合，才让“做视频种草”从一个想法变为有依据的优先方向。
产品定位先约束，实验再优化
核心音乐体验决定可接受的方案范围，实验则在合理范围内验证位置、信息和承接，减少无边界的开发试错。
推荐不止是模型精度
入口、卡片信息、内容多样性、版权过滤、去重和冷启动一起影响发现体验。产品需要把这些环节连成完整链路。
用实验结果调整判断
视频入口与赛马排序得到不同结论，让我认识到：一次改版里的多个假设需要分别检验。下一次设计实验时，我会继续优先拆分变量，而不是只比较整体改版前后。