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猎聘同道:如何解决职场社交中的信息噪音

发布时间:2019-10-12 17:43:19

想必大家已经感同身受,在微信朋友圈中,信息流中频繁出现的噪音已经让逃离朋友圈成为一种潮流。这种噪音,曾出现在4年前的新浪微博、5年前的人人网、6年前的天涯社区,这些不同时期社交平台的发展历程,充分展现了信息噪音对社交应用的近期利益和远期伤害。信息噪音问题普遍存在于各种社交平台中,一旦当社交平台的用户数达到一定的量级后,如何降低和解决信息噪音对用户的干扰,就成为平台运营者必须首当其冲要面对的难题。

独立于大而全的综合社交平台之外,职场社交成为近两年被广泛关注的领域,经过了初期的用户积累,职场社交在现阶段同样也在经历着信息噪音问题的困扰。

什么样的信息在职场社交中被称为噪音?回答这个问题之前,首先要弄清楚用户使用职场社交平台的核心需求和初衷。与国外不同,国内用户对职场社交的核心需求是找工作、跳槽、找投资、求合作等非常直接和功利的目标,在这些需求之外的信息就属于噪音范畴了。值得强调的是,由于职场社交承载的是用户的商务需求,因此平台氛围偏严肃,对信息噪声就显得尤为敏感,因此,职场社交平台要想留存用户,就要在匹配用户上述核心需求上下足功夫,避免死于信息噪声。

细数国内的职场社交平台,多数均是借助好友规则规避信息噪音问题,不管是1度、2度还是3度关系,通过好友等级控制个人信息流。相比之下,猎聘网出品的猎聘同道相应规则差异化较明显,如好友等级限制在2度,且非好友关系的信息流不展示,也就是说没有所谓的用户动态广场,因此形成的信息扩散机制更加严格,对个体的噪音降到最低。

具体来说,猎聘同道在减少信息噪音问题上使出了以下三招,三层过滤体系有效解决了因信息过载和无关信息对用户的骚扰。

1)、配合好友规则的好友推荐算法

基于严格的信息扩散机制,如果要获取持续的信息流就必须依靠好友关系的数量和匹配程度(是不是和我类似的人、有共同属性的人等),猎聘同道在“可能感兴趣的人”中,基于同行业甚至同职能等精确算法,为用户推荐与自己属性相近甚至相同的用户互加好友,通过保证好友质量,以此来实现控制个人信息流质量的目的。

2)、适合你的内容推荐算法

基于工作经历的内容算法,会将现公司和前公司相关的信息推荐给用户;基于从事行业的内容算法,会将行业相关信息推荐和展示。相同的工作经历和从事行业背景下的信息推荐,迎合和满足了用户对有价值信息的捕捉和获取。

3)、通过V认证加强防御信息噪音

在猎聘同道,普通用户发动态与微信朋友圈无异,即只有1度好友(双向好友关系)可看到。日前,猎聘同道推出了针对用户的金牌大V认证,按照规则,用户要想获得加V认证,需要邀请三位和自己有过相同公司工作经历的好友,也就是前同事或现同事,到自己的个人主页帮你认证工作经历,经过三位好友确认后,就可以成为猎聘同道的V用户,这也在某种程度上为用户转型自媒体提供了可能,此种机制更是加大了对信息噪音的防御。

天涯社区、人人网和微博的没落与信息噪音有很大关系,如今的微信朋友圈也踏上了这条老路。“几乎凡是真正‘红’过的社交类产品,都逃不过信息噪音的魔咒,期待职场社交这一细分新势力可以让业界看到惊喜。”业界人士称。

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