2003年，网易新闻“跟帖”功能上线，如今日均跟贴数量超过400万。

2018年8月，网易新闻“讲讲”功能上线。

架构&目录:

什么是讲讲？

“讲讲”是网易新闻2018年8月份上线的基于UGC内容创作与分享的核心功能。至此，网易新闻共有三个核心功能：新闻内容浏览、新闻内容跟帖、讲讲。作为新增功能的讲讲业务范围很广，涉及到原有的基础功能：新闻正文、跟帖、视频、feed流，以及一些全新功能：讲讲发布、讲讲评论（不同于跟帖）、分享卡片等。是网易新闻在算法时代的突围之路。

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为什么要做讲讲？

网易讲讲项目的需求与动机，可以从内因与外因两部分概括：

内因

网易新闻在用户印象中最显著的标签是“跟帖区”，而网易从16年前就上线了“跟帖”功能，可以说网易新闻相较于其他新闻平台一直都有着较强的社区化氛围。虽然如今达到了每日生产400万条内容的规模，然而除此以外，网易新闻严重缺乏用户对于内容以及其他用户之间的互动行为。

跟帖本身是一种成本很低的轻度交互，因此用户的使用门槛很低，但也有着产生的内容复用率低下的问题——一条优质的跟帖，也许仅是评论区中的一抹亮色而已。即时有再多的“顶”与“回复”，这条内容仍然是被局限在新闻正文后方的评论区中，无法做到更广泛的传播，更遑论二次内容生产。这也就间接导致另外一个结果：网易新闻中轻量内容（资讯）的生产往往只能依靠专业新闻媒体（OGC）与网易号用户（PGC），普通用户（UGC）无法参与其中。

因此讲讲这样的社交化feed功能的诞生，是为了解放普通用户对资讯内容的生产力，同时也会优化用户们使用产品时的互动体验。同时让用户成为表达的主体，形成用户的个人画像，加上个人身份和群体的标签，可以为社区和社交行为打下基础。在产品架构上也保证了对于动态内容容器的支持与拓展性。

外因

2012年今日头条诞生以来，越来越多的新闻资讯类app开始转型算法推荐，在此冲击下，网易新闻单纯的“跟帖社区”功能越来越难以满足用户需求。算法推荐的优势是依据用户浏览行为形成用户画像，并根据其内容偏好推送内容。实现这样的推荐算法需要海量的数据与内容，通常的做法降低PGC门槛或者直接推行UGC内容，带来的显著缺点是内容质量容易下降且不可控。

因此，网易新闻既需要采取变化，学习同类产品以换取用户粘度、留存，但同时又需要维持对内容质量的把控、引导，保持区别于竞品的网易新闻的原有内容优势。因此我们根据原有的社区化运营优势，倡导用户们对新闻内容发声，并分享、传播高质量的用户内容。

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预期

网易新闻的愿景，是做一个传播新闻资讯，分享用户观点的社区化平台。作为“社区化设计”的核心功能的讲讲，担负着养成用户感知、推动用户从浏览到分发的转换、沉淀平台内容、增强输出与回流的职责。因此，从设计到复核都将以各场景、各行为的转化率作为主要参考数据。具体数值隐去。

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设计

框架

首先，定义“讲讲”功能的核心使用流程是：浏览 → 创作 → 发布 → 浏览/分享。

作为一个成熟产品的新功能，交互行为产生的第一步是让用户对此新功能产生感知，因此“讲讲”的交互设计先从“对于现有场景、页面的改动”开始。主要包括：

• 首屏tab与导航、
• 个人主页、
• “我的”页面、

1.首先是首屏，主要包括顶部tab栏目、底部场景导航。

顶部tab中的“微资讯”入口删去，替换为“讲讲”，点选后可见讲讲内容的信息流内容。

作为“讲讲”功能的主要入口，底部的“讲讲”入口会在用户首次打开新（功能上线）版本的app后，显示一个提醒气泡用于增强用户对此新功能的感知，规则细节见下图。

 

2.个人主页（以网易号为例）

个人主页的改动思路主要是强化“讲讲发布者”的身份辨识，具体做法是：显示特定身份认证信息（与哈姆雷特功能联动，后述），订阅与关注合并（强化用户个人载体），主页默认显示发布的讲讲内容。

3.“我的”页面（以普通用户为例）

主要改动思路是增加“我的讲讲”入口，合并关注与订阅。

 

而讲讲功能交互设计的新增部分主要包括：

• 核心内容
  • feed卡片
  • 详情页
• 话题运营
  • “哈姆雷特”
  • 普通主题
• 发布流程
• 搜索流程

1.feed卡片与详情页

feed流页面的主要改动是在原有的新闻、视频基础上，新增“讲讲”类别卡片。

详情页（以视频详情页为例）

2.哈姆雷特与主题运营☆☆☆

哈姆雷特是此次讲讲项目中的重点功能，基于“主题/话题运营”设计的内容分发机制。

这个需求产生于一个现象——网易新闻跟帖区内，虽然存在大量优质内容，但由于跟帖基数太大，因此难以进行快速的筛选浏览；其次优质跟帖内容往往独立存在，缺少对应联系用以整理合并；同时，这些优质内容传播难度大，难以跨越对应新闻内容页面本身进行分发传播。为了解决这个问题，我们在规划产品初期将功能定义为“通过运营热点话题，整合平台优质用户与内容统一分发”——是一种类似于内容合集的容器概念。在预设目标中，会实现用户集中在一个或几个话题下进行讨论、发布自己的观点内容，并以话题/主题为维度进行分发。

但是在最早期的灰度测试中（甚至可以叫原型测试，因为产品形态较为简单且测试用户数量较小），我们发现依然会有低质量内容充斥平台的问题。主要原因是：1.部分用户只追求较为浅层的参与感，因此随意灌水发布评论；2.大量用户仅仅因为新鲜感与好奇心，想尝试体验一下新功能而已；3.话题社区下没有形成足够的讨论氛围，部分认真发布内容的用户并不会/不能关注到其他用户的发布内容。

我们从两个思路提出了问题的解决方法：

1. 从产品、运营的角度，快速消除低质量内容的分发是提高用户的参与门槛——邀请大V、专业人士、优质用户（高分高赞等指标）参与话题讨论，其他用户仅有内容浏览与评论的权限，或发布评论的内容不在广场进行曝光。于此诞生了“100大V”企划，即邀请100位/大量大V入驻平台，参与话题的运营与讨论，并优先曝光他们发布的内容。
2. 从交互与机制的角度，我提出了给用户“打标签”的方案。即用户可以为自己添加自定义tag，如“95后”、“执业医师”、“资深特斯拉车主”…同时系统也可以对用户进行tag配置，包括专业人士的认证信息，以及针对特定运营的话题下不同的立场作为tag分配给用户。话题运营时优先邀请对应社会属性tag的用户，或是对立立场tag用户（类似辩论的正反双方）并以tag作为内容展示分发的维度。

可以预见，用户在进入自己感兴趣的话题页面下，可以快速浏览到与自己立场相同，有一致观点的发言人，并进行点赞、转发甚至站外分享；同时也会看到与自己看法对立的用户群体，或者是好奇的人群类别（如专业人士等），并产生交互行为的发生。在后来的实际测试中，这个解决方案也以较低的设计成本带来了较高的场景使用率（<发布内容量+pv>/dau）。

最终产品形态如上图所示，从早期单纯作为合辑而存在的形式转变成为了一个观点碰撞的新闻事件讨论平台。而基于其“根据用户tag（属性）分发、浏览”的特征，正好契合“一千个读者眼中就有一千个哈姆雷特”，正是强调了其观点、立场的多样性、丰富性。

3.发布流程 & 4.搜索流程

 

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评估与总结

在后续的A/B测试、灰度测试中，基于“气泡引导”、“feed流内卡片”带来用户的较强感知，并且“浏览-发布”的转化率得到了较大提升。尤其是内容复用率，部分用户发布的优质讲讲在运营话题下得到了大量的复用并二次生产了很多优质内容，形成了较为良好的内容生产、传播回路。尽管在回流页环节发生过一些意料外的失误，但整体上产品数据与用户体验反馈都达到了我们的预期目标，总体来说此次项目的产品设计部分较为成功有效，并为后续设计工作提供了不少经验。

未完待续…