平台经济案列分析-知乎

• 该报告结合了《平台革命：改变世界的商业模式》以及《大数据时代》的理论知识进行分析。

知乎背景介绍

• 知乎是中国互联网知名的可信赖问答社区，用户可以在平台分享自己的经验、知识以及发表见解。知乎最核心的功能就是问答，良好的社区环境构建也让知乎用户黏性不断增强。

A 平台理论

1. 平台设计的方式：吸引、促进、匹配

1.1 分析结果

吸引

• 知乎网站上线，采取 邀请制 的注册方式，初期发放邀请码邀请的是各大专业都有影响力的专业人士；
• 获得李开复的天使投资，在李开复的作用下，越来越多的互联网或者商业人士进入知乎。知乎变成了小而精的问答平台。
• 在内容上，知乎同时用到 单用户反馈回路和多用户反馈回路 ，知乎尽可能多得推荐用户不同的话题，获取用户对话题的感兴趣数据；
• 通过提问者和回答者的互动，刺激更多提问者的不断提问以及浏览者的高质量回答。

促进

• 与传统的管道上也不同，平台不控制价值的创造，而是设定一些价值可以被创造和交换的机制，并制定原则来管理交互过程。 付费提问功能「值乎」上线， 内容付费「知识市场」上线。
• 减少使用障碍 ，知乎允许帖子的发布者对已发布帖子进行修改增加，便于生产者后期需要补充观点或与其他用户进行互动后进行对文章的完善。

匹配

• 知乎针对用户增长采取了两个措施：一个是用户下沉，一个是通过场景的扩展获取更多的内容和用户。
• 过滤器和数据的算法精准度 起很大的作用，知乎的过滤器在分类板块上种类多且较完善，用户可以自行选择需要经常浏览的分类，不经常看的可隐藏。

1.2 建议

• 在促进方面，知乎可以在发布者对文章帖子内容进行更新修改。
• 对参与过评论的用户进行消息提醒加强两者之间的沟通。 减少再次搜索帖子看是否更新的使用障碍 。
• 严格把控发布的内容品质，针对违规内容应及时处理，维护好社区内良好风气。
• 注重对原创文章者的知识产权保护，遏止内容外泄至网络。
• 优化内部核心算法，减少首页垃圾内容推送。

2. 核心交互：参与者、价值单元、过滤器、核心交互过程

2.1 分析结果

参与者

• 知乎问题提问者（ 创造价值的生产者 ）以及知乎问题回答者（ 使用价值的消费者 ）
• 知乎的参与者是用户，用户在知乎中既是创造价值的生产者，也可以是使用价值的消费者，也就是可以是提问者和回答者。

价值单元

• 由用户发起的讨论问题和回答内容，在平台上进行问题的探讨。用户之间形成了一种连接，也形成了信息之间的分享。
• 帖子内容和热门帖子都是知乎创造的 价值单元 。

过滤器

• 知乎的算法是 威尔逊算法 ，用户可以互赞启动，集齐20-30个赞，启动回答。系统根据数据进行进一步推荐，持续维持高赞率，曝光给更多的人，系统持续推荐或者结束推荐，稳定排名。

• 优化系统、模型分析，建立完善的用户标签，“推荐”页面和“关注”页面并列排布，当用户的“关注”页面暂无更新时，用户可以一键切换到“推荐”页面，其内容涵盖各领域问题的高赞回答，每次下滑刷新都会出现8条不同的新内容。该功能主要是解决用户无动态可刷的场景，通过算法为用户匹配和提供让其感兴趣的问答。
• 首页顶部的搜索栏、热榜、板块分类的筛选。结合社交元素，每个帖子中都有赞同/反对、收藏、评论等，也充当过滤器帮助推送内容， 加强核心交互产生积极的网络效应 。

核心交互过程

• 知乎上提出的问题本身不单单属于提问者一个人，它是以一种开放性的姿态让用户前来撰写答案。而对于用户的回答，知乎采取非常民主化的“赞同-反对”机制让用户发起评判，再根据评判后的评分情况把认同度更高的回答放在更靠前的位置，由此来对优劣内容进行筛选。
• 无论在什么页面，只要是显示出回答的内容也一定会把该回答获得的赞的数量显示出来，以此让用户对该答案的质量有直观的判断。“ 回答（用户产生的内容）+赞同数量（回答质量）+答主 ”是知乎上最基础也是最核心的内容展示形式。

2.2 建议

• 目前的推荐算法看起来不太友好，推荐的大都是机构号/大V发布的想法。我们认为推荐应该基于用户的真正的兴趣。可以根据用户关注过哪些问题/话题，为哪些问答进行过点赞、收藏、评论等等来推荐， 用户在问答社区中活跃的内容都可以成为知乎推荐想法的来源 。
• 在推荐中提升推荐帖子的质量，提高与用户浏览内容和感兴趣板块的相关性。
• 邀请用户回答问题时，推送给最近浏览过相关内容的用户进行回答问题，提升评论的质量。

3. 网络效应：双边网络效应

3.1 分析结果

• 有用户对于知乎的内容变化有所不满，偏低俗的内容以及娱乐圈内容是引起他们不满的原因之一。从百度指数可以发现：很多用户是在工作日内使用知乎，从某种程度上讲知乎对于他们而言，查看偏向工作的方面大于偏向娱乐的方面。但是，自从知乎用户量急剧增加之后， 知乎也慢慢从一个高质量问答平台朝着一个低质量论坛方向发展 。以前严谨的氛围不复存在，而八卦低俗的内容却多了不少。
• 界面逐渐复杂，随着知乎逐步更新，各种功能模块的增加让操作复杂了太多。最开始的时候仅仅是问答，而现在问答仅仅是隐藏在了搜索功能之中，五个一级入口除去通知和我的之外剩余的三个为首页、想法、市场。首页是给用户推荐各种内容的，推荐内容的娱乐学习参半。想法更像是一个大型的朋友圈，市场则是知乎的付费模块。对于很多习惯将知乎作为单纯的问答软件的用户而言，知乎变得太不纯粹了， 原来的核心功能变得不是很显眼 ，而推荐和想法这种不是很侧重学习的模块倒是占据了两个一级入口。从功能丰富性上来讲，现在的知乎拥有了更加丰富的功能，社交体验也强了不少。但是如果作为一个求索求知的软件，就变得不是很纯粹了，多了很多花样，这些花样对于提升自身核心功能的作用不大却占据了很大的版面。
• 用户素质下降，随着用户数量的增加，用户质量的下降是必然的。 而用户质量的下降势必会导致优质用户的离开， 长此以往，用户的质量就会越来越低。很多论坛都曾经经历过这个阶段，老的用户失望离开，新的用户进入之后发现该论坛是个娱乐论坛，也就会发布一些娱乐化的内容，经过几代用户的更迭，以后的用户估计都不会知道以前这个论坛还是可以用来学习知识的。
• 用户质量层次不齐导致社区风格越来越差 ，知乎几大错觉中的“迷之优越”明显，简单说来就是用户在使用知乎的时候就会感觉自己好像很厉害的样子。“人在美国，刚下飞机”等也是平台方为了获得网络效应收益，没有对用户发布内容进行管控的后果。

3.2 建议

• 严格把控发布的内容品质，针对违规内容应及时处理，维护好社区内良好风气。
• 注重对原创文章者的知识产权保护，遏止内容外泄至网络。

4. 盈利化方式

4.1 分析结果

• 据2020年知乎招股书显示，知乎主要通过广告、付费会员和内容服务解决方案来产生收入，在线教育和电子商务等也是收入来源。 知乎的内容价值化盈利模式主要包括三个版块，即“专栏”“想法”“付费咨询”。知乎的社交网络化盈利模式主要包括三个版块，即“知乎 live”“圆桌”“私家课”。知乎的场景生态化盈利模式主要包括“广告”“知乎书店”和“不知道诊所”。

• 广告盈利
  知乎现在的商业模式主要是广告与知识付费体系。目前知乎的广告主要分为三个部分： 打开知乎前的开屏广告、问答之间的插入的软广告、回答结尾答主选择是否插入广告 。这三个本质上是利用平台流量进行广告盈利。相比于在知识付费方面知乎一直克制且小心翼翼地探索，在广告方面知乎就显得有点冲动；而知乎显然低估了广告的超量投放以及诱导点入对于用户体验的损害。
• 知识付费
  用户付费，知乎以图文、视频形式提供优质海量为用户内容，涉及内容广泛小说、财经、科学、讲座、杂志等。在知识付费方面，知乎从一开始的“慢”，到知乎Live不能满足用户系统化的学习，到推出了知乎课程甚至转变商业模式将卖产品转变为卖服务， 然而用户对于知乎大学内容质量的怀疑导致其打开率以及复购率一直都不够 。
• 在线教育
  主要有Live现场直播，网络教育的方式提供课程；以及一些完整完结的，来自各领域专家在知乎开设的课程。为用户解决对于知识的需求。除此之外，还有一些出版物图书，比如知乎周刊，盐系列等书籍。

4.2 建议

• 对广告的建议：
  1.提高广告质量与帮助知乎大V变现。知乎可以通过让广告主对接知乎大V，通过知乎大V写广告，提高广告质量，同时也帮助大V实现变现；
  2.改变广告投放形式与风格，让用户在浏览到广告时也有相对来说比较好的体验；
  3.拓宽广告的方式：例如知乎的开启页面、课程中在课程或者讲书前或者课程后可以设置音频类的广告小剧场、电子书的开启页面等；
  4.减少问答社区中回答里大量营销号的软文对知乎问答造成的影响。 包括但不限于通过算法将营销号软文放在答案中下部 ，提高营销号软文阅读体验；
  5.将知乎会员的服务与广告结合，推出会员去广告的服务。将利用广告变现部分转化为利用会员变现。

• 对知识付费的建议
  1.相较于广告带来的不良体验，知乎的用户会更能接受知识付费的方式，适当减少广告投放增加用户良好的使用体验，从知识付费方面盈利才是良好的盈利方式。
  2.知乎用户的水平比喜马拉雅FM用户质量高，有很多知乎问答社区的用户不需要课程（或者是不需要一些程度较低的课程）。知乎应该提高内容质量且让课程更加系统化，让知乎内容与消费用户相匹配；
  3.帮助更多内容生产者实现变现，且要保持内容的质量， 形成一个良性循环帮助解决质量内容低问题问题 ；
  4.关于营销号：将营销号引流到微信或者其他平台的课程留在知乎平台上。这需要知乎平台能够让营销号完成变现，而平台足够便利以及可靠让用户和营销号可以在平台上完成付费以及学习等行为；
  5.让问答社区实现变现，包括赞赏高赞答案以及将场景转变让问答向课程转变；（在进行产品分析的过程中，发现知乎App已推出了问答社区赞赏，与笔者的想法一致）
  6.通过一些措施吸引更多潜在用户：A、广告投放；B、活动运营。

B 大数据中国案例分析成果

1. 让数据主宰一切的担忧（信息隐私）

1.1 分析成果

• 知乎的“隐私政策——知乎”会告知用户知乎的隐私政策要点。其中会包括 “ 我们会如何收集个人信息 ”和“ 我们会如何使用您的个人信息 ”。知乎称，根据用户同意和提供服务的需要，会收集用户的姓名、年龄、身份证号、电话号码、位置信息和日志信息等。 这些收集的信息将用于提升产品的核心功能，及一些附加功能的用户体验。

• 如果用户使用或继续使用知乎的服务， 即意味着同意知乎按照该隐私政策进行个人信息处理活动，包括收集、使用、储存、共享、转让和公开披露。 这样使互联网监视变得更加容易、成本更低廉也更有用处。进行大数据分析的人可以轻松地看到大数据的价值潜力，这极大地刺激着他们进一步采集、存储、循环利用我们个人数据的野心。随着储存成本继续暴跌而分析工具越来越先进，采集和存储数据的数量和规模将爆发式的增长。大数据会带来更大的威胁，它会预测来判断和惩罚人类的潜在行为。在大数据时代，不管是告知与许可、模糊化还是匿名化，这三大隐私保护策略都失效了。如今很多用户都觉得自己的隐私已经收到了威胁，当大数据变得更为普遍的时候，情况将更加不堪设想。

1.2 建议

2. 全新的数据中间商

2.1 分析成果

• 看似知乎APP的隐私协议都有这么标明，会收集用户隐私，但不会向公众公开，只用于平台研究以提供用户更好的体验， 同时会共享给第三方合作机构进行分析。 这个第三方机构其实就是知乎所属的 广告联盟 。今日系广告联盟和腾讯系广告联盟都对他投资， 他们会向知乎提供用户在他们的APP里各种活动的隐私信息 ，譬如在今日头条里搜了什么看了什么，微信里说了什么关键字，对于微信和今日头条来说，知乎就是他们合作的第三方，知乎会从这些APP上获取用户的各种信息。同时对应的，腾讯系的和今日系的都是知乎合作的第三方，他们也会获得知乎提供的用户个人隐私信息，以提升智能推荐准确度。

2.2 建议

• 数据共享开放的需求十分迫切 。对于单一组织机构而言，往往靠自身的积累难以聚集足够的高质量数据。大数据应用的威力，在很多情况下源于对多源数据的综合融合和深度分析，从而获得从不同角度观察、认知事物的全方位视图。而单个系统、组织的数据往往仅包含事物某个片面、局部的信息，因此，只有通过共享开放和数据跨域流通才能建立信息完整的数据集。 当然，加强兼顾隐私保护、数据安全和数据流动利用的新技术研发，也非常必要。 当前，如安全多方计算、同态加密、联邦学习等技术研发，希望允许拥有数据的各方在不向其他组织或个人公开数据中所含敏感信息的情况下，实现数据的融合利用。

3. 推荐系统的相关关系

3.1 分析成果

• 知乎与百度输入法，搜狗输入法等合作，截取机主的日常使用信息，窃取隐私， 即使没有打字，说的话也会被录音上传。 为了防止察觉，知乎的精准推送都是延后的，短则几小时，长则几天。知乎的霸王条款是这样写的：“您使用或继续使用我们的服务，即意味着同意我们按照本隐私政策收集、使用、储存、共享、转让和公开披露您的相关信息。”用户可以选择**“不同意”和“我同意”。当点击“不同意”会跳转到温馨提示页面，进而为用户提供三种选择，“仅浏览”、“我同意”、“不同意并退出应用”；当点击“仅浏览”将进入浏览模式**，只是无法使用提问、回答、评论等功能；当用户点击不同意，跳转至知乎温馨提示页面。

• 就像知乎中的推荐系统就很好地应用了相关关系，在知乎的“首页“-”推荐“中会为用户推荐一些热度较高的问答，但当你长时间地在此页面中点击浏览相同类型或相同内容的问答时，你再次刷新页面，新推荐的内容中与你之前浏览的问答的内容相似的占大多数，或者为你推荐同一作者的其他视频或问答。

• “大数据的相关关系分析法更准确、更快，而且不易受偏见的影响。” 知乎中仍然会为用户推荐一些平台中知名“答主“相关的问答或者一些热度较高的问答和视频，但是在这些推荐当中仍然会以用户之前大量的浏览记录和喜好为基础，推荐尽可能相关的内容。

• “通过给我们找到一个现象的良好的关联物，相关关系可以帮助我们捕捉现在和预测未来。” 知乎中的“关联物”可以是用户搜索框中的关键词，用户浏览、评论、点赞过的问答和视频，用户关注的某一个用户。根据这些“关联物”为用户推荐内容。

3.2 建议

• 知乎的推荐是需要刷足够多的话题才会推荐少部分新的话题，然通过相关关系和“关联物”推荐给用户相关内容是更准确、更快、是可以创造更多点击率的我认为可以适当调整推荐新话题和推荐关联话题的比例，减少同质化问题。 适当的推荐不同的、新鲜的内容也是有利于平台发展的。

• 在数据隐私保护政策上， 可以将用户数据共享至的平台明确列出给用户 ，用户有知情权之后，自己在知乎平台上看到的内容在其他平台同时被推送的情况下减少自己对于自己隐私被暴露的使用不安感。

C 大数据及平台两部分的论证和建议进行整合

1. 核心交互&推荐系统的相关关系

1.1 分析论证

• 推荐内容以及相关的答案的质量影响用户在核心交互中的体验。 知乎的核心交互主要通过问答的模式进行，而推荐的问题以及相关的答案的质量会影响到用户的使用体验。知乎推荐基于用户标签和分类搜索等的筛选，为用户推荐相关信息，用户在核心交互的过程中，通过“赞成-反对”机制也为推荐系统提供信息分类的标准和用户使用推荐系统的反馈。目前观察下来，视频内容和图文内容对于同一个用户的推荐算法机制不同。即算法会根据用户浏览过的图文来推荐相似图文，根据用户浏览过的视频来推荐相似视频，但不存在交叉推荐的关系。用户质量下降加上知乎对流量型内容的推广，导致知乎的内容质量下降，不复早年的专业和深刻。许多用户把知乎当成微博/贴吧/虎扑来用，看小说、追八卦，或者阅读看似高大上实则言之无物的低质量内容。

1.2 建议

• 推荐系统将高质量的问答推送给用户，鼓励用户进行高质量的核心交互，比如设置回复内容质量的审核机制。根据用户经常回答的内容分类为用户进行相关性的推送。
• 找准定位，完备激励机制。通过流程机制，给高质量的问题和回答加权并提升曝光，给低质量的问题和回答降权并降低曝光；通过AI算法，向普通用户推荐有相似关键词的问题，向创作者推荐适合或擅长的问题。
• 图文或视频只是信息的不同呈现方式，而用户对信息内容的喜好才是核心。因此若基于同一套机制来进行视频/图文推荐，用户体验可能会更加流畅。
• 将免费用户和付费用户的定位明确化、差异化。对免费用户提供低信息密度的知识，让他们有种在学习的爽感，同时辅以娱乐性质的内容，让用户感觉到知乎是一个寓教于乐、收放自如的有趣平台。

2. 核心交互&信息隐私

2.1 分析论证

• 平台在收集用户隐私信息上具有一定的强迫性。核心交互中的过滤器需要利用用户的信息隐私来进行处理信息再递交给用户，知乎会告知用户如何使用个人信息，在收集后用于提升知乎的核心功能。但知乎对于不愿意提供隐私信息的用户限制使用平台，会使用户感受到平台在收集有隐私上的操作上有强迫性。

2.2 建议

• 知乎在分析隐私信息后使用过滤器为用户提供更好的信息交换，应该谨慎使用用户信息，在获取用户隐私之前应该先询问用户意见，说明获取数据的用途。平台需要征得用户同意才可以继续下一步处理，保护用户的隐私。二次利用隐私信息前必须获得用户的知情同意。减少获取信息的压迫感，开放部分核心交互功能给暂时不愿意提供隐私的用户使用。

3. 平台设计方式&推荐系统的相关关系

3.1 分析论证

• 为用户提供推荐内容具有重复性， 成功的平台能够精准匹配用户，这就与平台的推荐系统有很大的关系。知乎收集用户信息数据，形成过滤器，为用户提供推荐内容。知乎的推荐是为用户提供他们浏览、点赞或评论过的相似内容，通过鼓励用户的问答收集用户数据进行再匹配

3.2 建议

• 相关关系不仅只是相似， 还应该推荐用户可能会喜欢的不同类型的内容，优化算法设计和过滤器，减少相似内容的重复性 ，为用户提供标注是否感兴趣的权利，减少不感兴趣的内容推荐。

• 太多同质化的内容也会让用户厌倦，也不利于平台中其他内容的发展，适当的推荐不同的、新鲜的内容也是有利于平台发展的。

4. 盈利化方式&推荐系统的相关关系

4.1 分析论证

• 知识付费、广告位推荐与用户匹配度不高。 知乎的盈利化板块在知识付费和广告位上，这两方面的推荐上都存在问题。知识付费的课程推荐，由于知乎用户水平较高，低质量的课程用户接收程度低。广告的推荐冗杂，降低了用户的使用体验。同时，知乎还提供了盐选专栏，收录优质文章，推行知识付费，这也是知乎盈利化的重要手段。平时用户在搜索的时候知乎也会随机推送盐选专栏中的文章。

4.2 建议

• 推荐的课程内容应该结合用户的个人信息进行个性化推荐，契合用户的受教育程度、学习水平或从事的行业领域。广告的推送也应该基于用户在知乎上的浏览信息进行相关推荐，与知乎上名誉高的大V进行合作，减少推荐的数量，提高推荐的质量。

• 提倡知识付费的同时应注重版权保护，维护创作者的合理权益。同时，提高对优质文章的筛选，保证文章的质量水平。