一点资讯王元元：追着效率跑的算法，如何把好内容关？-中新网
一点资讯王元元：追着效率跑的算法，如何把好内容关？
日 15:46　来源：央广网 　
　　由CSDN重磅打造的年终技术盛会“2016中国软件开发者大会”(SDCC 2016)日前在京举行。ThoughtWorks中国区CTO徐昊、Erlang之父JoeArmstrong、华为PaaS首席系统工程师俞岳、一点资讯算法总监王元元等参会并做主题演讲。
　　大会现场，一点资讯算法总监王元元详细阐述了算法对个性化内容分发带来的强大助力及其存在的瓶颈，并以一点资讯为案例为在座嘉宾解读了兴趣引擎如何在流量主题不变的情况下，使效率与价值并行。
　　他表示，个性化分发时代，基于海量数据的机器学习算法让分发效率显著提高，但往往算法提供的内容对用户的价值并没有相应的提高，一点资讯通过全球首创的“搜索+推荐”兴趣引擎沉淀高质量内容，并使用机器+人工的“人机智能”技术引领价值阅读，从而实现用户体验的提升。
　　以下为演讲的节选：
　　大家好，今天很高兴能够站在这里跟大家分享一点资讯对内容分发的一些想法。人工智能在整个内容分发行业，正在发挥越来越重要的作用。目前，一点资讯的DAU日活达到4800万，用户日均阅读20万的文章。在这如此大规模的日活和用户操作行为下，我们收集了海量的用户数据。这些数据也构成了利用人工智能技术提升内容分发效率的重要的数据基础。
　　流量时代追求效率背后隐藏着价值危机
　　从传统门户时代演变到现在算法驱动的个性化分发时代，流量是不变的主题。无论是流量获取，还是流量变现，效率始终是这场流量战争中的关健。
　　从过去的实践中可以看到，随着用户规模的不断增加，我们使用的算法，包括特征和模型的复杂度不断地提升，可以明显地看到一点：用户的使用时长，包括次日留存率，都有一个非常稳定的上升过程。效率可以被我们定义的各种各样的数据指标来描述，比如点击率、停留时长。这些指标在一定程度上反映了用户的满意度，但是这些指标与也经常与用户体验背离。事实上，我们很难去获取用户对当前向其分发的内容的全面感受，这是算法需要优化但又看不到的目标。
　　迎合人性弱点的算法推荐不利于内容价值延伸及用户留存
　　我们选择了某个月里面的所有新增用户作为数据采集目标。经过充分的冷启动之后，根据这些用户在月末的画像将他们分为普通和高端两个用户群体，在第一个月里面，那些更倾向于关注“原配打小三”“车祸现场”等热点、娱乐八卦资讯的普通用户在停留时长上高于高端用户，也就是说，这些社会、娱乐、热点等内容在短期内吸引力远高于长尾内容但如果我们再把时间放长一点，在接下来一个月的第一天开始，普通用户在不断的流失。在第30-60日之间，留存率方面高端用户已经反超普通用户，长期来看，高端内容用户的忠诚度更高。
　　这个给我们的启示就是，我们需要做一个更有价值，对于用户来说更容易满足它多元化需求的产品，不仅包括有趣、有料的爆点内容，也包括有用、有品的细分内容平台。
　　那么是什么原因导致算法在获得效率的时候巨大提升，同时带来了价值的降低?
　　影响算法结果的最根本的两个要素是数据和目标。
　　先从数据谈起，海量数据来源于用户与内容的交互行为，海量数据不一定意味着特别高的价值，如果我们每天仅提供几十篇最热门的文章，基于一点资讯上的2.9亿用户，这也会产生海量的数据。但仅基于这些数据，效率提升的天花板非常明显，再怎么优化，用户关心的就那么几条内容。在整个优化过程中，我们需要不断引入各个领域的专家、专业知识，引导用户生成更具价值的数据，再通过算法或者模型学习到这些价值，再提供给用户。除了专家知识，也需要积极引导用户表达兴趣，完全基于人性弱点的被动反馈往往很慢也很获取到用户真正的兴趣，综合考虑了短期成本和长期收益的满足和试探机制，是增加海量数据价值的又一关键。
　　算法的第二个要素是它学习的目标。算法特别擅长优化单一指标，比如点击率，但事实上用户对内容有多种反馈，比如停留、分享、收藏等，当然还有一些负向的反馈，比如“不喜欢”、“踩”，甚至投诉。一个标题党的文章往往有很高的点击率，但它的不喜欢，踩也很多，只优化点击很容易让标题党泛滥，结合多种目标同时优化可以显著降低标题党的流行程度。
　　另外，算法容易预测短期指标，难以预测长期指标。长期留存率是个特别好的优化目标，但基于当前数据你很难预测准。单纯优化短期指标，会带来短期流量的显著增加，但用户的次日或者7日留存不一定能有相应幅度的提升。而将长期的指标拆解成一些可优化的目标或者目标序列则是解决长期指标优化的关键。还有，现在大部分情况下，业绩追求的是用户指标的优化，但是内容平台是一个非常庞大的生态系统，尤其在自媒体的加入并参与后。如果只考虑用户，忽略了自媒体作者的话，很容易造成劣币驱良币，好的写手不再发文，伴随而至的，是有多元化需求的用户也会慢慢流失，最终系统留下的可能就是一些忠诚度较低的用户。
　　充分利用海量数据和专家知识提升效率和价值
　　一次推荐一般需要经过召回，排序，策略几个阶段，召回是指从特别大的一个内容候选集合中挑选出用户可能感兴趣的文章，排序需要对这些用户感兴趣的文章做精确的估计，判断用户的点击可能性，策略阶段更多从用户的体验出发进行的一些规则控制，在排序阶段我们更多的关注是提升我们的效率，在召回阶段需要更多的考虑价值。
　　一点的排序模型最早使用的是基于海量动态特征的GBDT，GBDT没有特别好的实时更新方法，我们使用了实时的动态特征来弥补这一点，动态特征更新非常容易并行，使用也非常的方便。除了更新慢以外，GBDT的特征维度不能太高，这对GBDT的特征工程有了更高的要求，在GBDT里面实现的特征大部分都是一些基于动态特征组合而来的超级特征，不能使用大量的ID特征，这非常不利用精确捕捉和区分一些长尾信号。
　　为了解决这些问题，我们开始使用了基于大规模离散特征的在线逻辑回归，之前放在动态特征里面的组合特征直接作为模型的特征实时进行更新，从效果上看，尤其在点击率这块，提升还是非常显著的。这两个模型或者说原始的特征最终被我们融合在一起使用，融合的方法我们也经过了一些的摸索，从简单的线性组合，到将GBDT的叶子节点特征加入在线线性模型，再到利用DNN直接将GBDT使用的超级特征，一些重要的ID特征embedding表示，和海量的交叉特征一块使用，超级特征和一些embedding特征先经过几层的神经网络充分交叉，最后再与海量的交叉特征放在一块做出最后的预测。
　　在召回阶段，我们更多的是以价值为导向，我们把问题分解成兴趣定义、兴趣发现和兴趣满足。以兴趣为核心，每个问题我们都积极引入专家和知识库知识，包括产品上鼓励用户的主动表达，这些高质量的先验知识和用户主动表达形成的高质量特征直接参与到了内容的召回和排序。
　　算法还需被动反馈和主动引导相结合
　　上图可以看到用户画像的强度和点击的关系。用户表达的兴趣越多，最后停留时长、点击数越多，它们两个之间有非常强的正相关的关系。快速发现用户兴趣意义重大，这里面有三个问题要解决，第一个是当前要试探什么，第二个是拿什么试探，第三个是如何控制试探的成本。
　　第一个问题，我们需要试探的的兴趣一定是目前不确定性最大，确定以后又对用户的收益最大的兴趣，我们结合了自顶向下和顺藤摸瓜的策略，根据整体人群画像的特点训练了这样的一个试探模型；第二个问题，我们优先选择了在兴趣区分上信息增益比较大的内容；第三个问题，我们用经典的linUCB来平衡试探的收益和代价，事实上，我们可以按照用户切分流量，使用所有的用户行为，独立更新每个用户的兴趣偏好。
　　今天我的演讲就在这里，现在我们整个内容分发行业，很多公司都在做同样的事情，有很多的方法和技巧。在现阶段，我们在关注流量本身的同时，需要更多的关注流量的构成，思考如何能够提供给用户更多元，更有价值的内容。谢谢大家！
【编辑:鲍文玉】
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互联网金融高级产品经理，微信号：v-consulting
零基础学产品，BAT产品总监带，2天线下集训+1年在线课程，全面掌握优秀产品经理必备技能。
在一个移动操作系统中，APP可以实现一个叫做消息推送（push）的功能。push是能够起到提醒或者唤醒用户的作用的，也是app运营渠道之一，运用得当可以帮助产品运营人员更高效地实现运营目标，相反盲目运用也会让APP变得让人讨厌。今天我们聊聊聊APP消息推送那些策略。
有不少小伙伴问我如何写文章的，其实很简单：我写文也不是逻辑非常明确，也不是非常符合所谓金字塔原则的（其实用麦肯锡那一套写出的文章真的会很严谨，但是我就是很随意），我会在写作之前列出文章的核心框架，然后在框架下填补内容即可，今天我就把这篇文章写文的框架先分享给大家吧。
1.APP消息推送（Push）定义
Push指运营人员通过自己的产品或第三方工具对用户移动设备进行的主动消息推送。用户可以在移动设备锁定屏幕和通知栏看到push消息通知，通知栏点击可唤起APP并去往相应页面。我们平时在锁屏上看到的微信消息等等都属于APP消息推送行列。
消息推送可以通过自己研发，显然这样的研发成本较高，大部分创业公司以及互联网转型的公司都采用的是第三方工具，国内较为普遍的是有这些：腾讯信鸽，百度云推送，个推，极光推送，华为云推送。各家公司在选择第三方工具时候，权衡的尺度不一样，包括成本认知也不是我这个产品经理特别熟悉的地方，此处就不做比较，也欢迎业内人士有所补充。
2.APP消息推送（Push）在APP运营中的优势和劣势
①提高活跃度和用户粘性。APP消息推送同微信推送，短息推送有很大不一样的地方，APP消息推送可以直接唤醒APP，那么APP消息是获得用户特别关注，并打开APP激活使用的绝佳途径。运营人员身上背着日活，月活的KPI，APP消息推送也是大部分运营人员完成KPI的途径之一。
②提高用户留存率。目前APP运营的竞争，在于抢夺用户关注时间，所以大部分不具高频次特性的工具类产品，用户用过则过，很多时候就扔在那边不理不睬的。所以为了唤醒沉睡用户，挽留流失用户，APP消息推送也身兼一定的作用。
下图数据是eMarketer的月APP留存率统计数据，红色部分是接收消息推送的APP用户留存率，黑色部分是没有接收消息推送的APP用户留存率。在有APP消息推动的情况下，第一个月留存61%，是没有APP推送的2.17倍，第二个月的留存50%，是没有APP推送的2.63倍，第三个月留存46%，是没有推送的3.54倍。
③提高产品功能和营销活动的用户参与度。APP上有新的营销活动或者APP有新的功能发出，用户不一定感知到，现在APP功能做的越来越复杂，为了完成KPI，营销活动越来越多，用户主动发掘的欲望其实很低的，酒香还怕巷子深呢。比如你的理财APP体现到银行卡只需要3秒的牛逼功能，一定要写想办法让用户感知到，这是提升用户体验的非常好的途径，banner位和首页强弹窗引起用户注意的基础是用户主动打开APP，用户有时候都懒得打开APP时候，你再牛逼的功能也是白费。
①形成骚扰，卸载率会提高。你天天给用户发骚扰信息，就像我手机里的某些APP理财平台，同一时间给你推送3条相同消息，每天早上来一条，中午来一条，下午来一条，晚上来一条，就像屌丝搭讪女神一样，在么吃了还没睡晚安，要不是研究竞品APP，早就拉进黑名单了。
②信任度降低。大部分用户看到的APP推送信息，都是不愿看到的，又不是IM信息（如微信信息），你长久不断的骚扰，用户对这个品牌的好感度会降低，最差结果就是把APP卸了。
3.APP消息推送分类
主要分为IM类（即时通信，例如微信消息、钉钉、QQ、263等等）和非IM类，即各位平时看到的各种APP推送信息。
I.对于IM类APP而言，APP消息推送除了是一种运营的方法和手段外，更是实现通信功能的必要条件。
IM类APP的未读消息APP消息推送功能可以在用户离开APP界面且有新的会话消息时，通知用户并由用户决定是否查看。试想，如果你离开了APP界面，而APP又没有消息推送功能，那么消息传达的时效将无法保证、沟通效率将大大降低。
II.非IM类消息推送，主要分为新闻资讯类，活动推送类，产品推荐类，系统功能类这四大类。
①新闻资讯类：包括新闻客户端，各类资讯类APP，包括开通内容功能的APP，通过推送热点，用户感兴趣的内容引导用户打开APP。比如我下图举例的猫眼电影的票房信息推送。
②活动推送类：为了提高营销活动的参与度，很多的APP把推送活动消息作为APP推送的主流，恨不得24小时都在推送消息。以下是易道的充值返现活动的营销推送。
③产品推荐类：这个在电商以及理财类APP中非常普遍，电商依靠大数据做到了个性化产品关联推荐的不在少数，而目前理财类APP做到个性化推荐较少，不过对于一些分期发售的热门产品，起到了一定用户提醒作用。
④系统功能类：这个基本做到了个性化信息，包括电商类的发货到货通知，微博的关注信息等等。这一类个性化信息和用户本身有这强相关性，用户的厌恶感最低，在一定程度上是顶替成本高昂的短信推送信息。
4.浅谈IM类APP消息推送
IM类贵在于用户及时收到消息并产生互动行为，比如你女朋友给你发了一条微信，如果你把消息推送关闭了，5分钟内没来得及回复，回家就等着跪搓衣板吧。
IM类的消息推送，大家平时感知程度最高，所以不用太多赘述，今天就讨论3点问题：
①锁屏消息内容是否隐藏
考虑到用户隐私类的问题，有些用户比较在意我的消息在锁屏上显示出来，有些用户喜欢在锁屏山看到完整消息，最好还能在锁屏上进行恢复，省的打开APP，懒是第一生产力一点都不假。
如下图所示，是大家常见的微信消息提示，可以直接看到消息内容。
当然有用户不希望别人瞄到自己的隐私，比如不要被老婆误会和女同事的二三事儿，比如一些哥们间的小秘密不要暴露出来呀，甚至要防范一些有偷窥欲的同事之类的。所以在IM的相关设置页面，可以设置相应的内容隐藏功能，如下图微信锁屏显示。
②PC和APP同时在线，如何设计逻辑
这块算是比较普遍的，比如说我们微信电脑端在线，QQ电脑端登录，企业通信的例如263，企业QQ等等。
当PC和app同时在线时，用户可能已经在PC端查看了消息，此时的未读消息push也许对于用户来说就是不必要的打扰。如果APP上已经读了消息，那么PC上就不要有消息提醒出来。当然你可以在用户登录PC端的时候，提醒用户去关闭APP的消息推送，这种把主动权交给用户的做法可以尝试，但是大部分用户是懒的，你关闭了消息推送的权限，拿着手机去上厕所时候，手机就收不到提示，你开启了提示，那么用户在电脑端可以收到消息，APP的消息推送啪啦啪啦传递过来，对用户造成的干扰很大。
此时，我建议可以采用智能化的推送模式，显然微信在这块已经做得比较好了。流程图如下图所示，关键在于是否可以定义PC的离线状态，比如键盘的接口10分钟内未出现通信，比如PC已经进入锁屏模式等等，如果判定PC是离开状态，在APP消息推送必须完整，若PC是活跃状态，那么APP锁屏内消息内容可以闪现1-2秒后消失撤回。当然也可以不判定PC的离开状态，无非就是用户体验80分和90分的差别，更可以根据公司所处阶段来决定APP做的粗糙和细致。
③多类IM消息是否个性化设置处理
IM中不同消息的重要程度不同。一般来说，比如说通信消息，强提醒消息，比所谓的新闻推送优先级更高，比如我们经常可以在微信，QQ中看到有一条未读消息，结果发现是腾讯新闻或者是某个服务号消息。其实这块可以根据用户设置来减免消息对用户的骚扰度。微信，QQ等国内主流的IM工具没有做好这一点，这方面可以学习国外的企业通信Slack，支持用户消息设置优先级。这些呢，其实也是依据各个公司的不同产品设计原则，商业变现目的不同而不同。
5.非IM类消息推送生命周期讨论
非IM类的消息推送和用户的强关联性比IM类的弱了很多，其实要从整个消息推送的链条逻辑上来说，从触达，打开，转化，卸载流失整个生命周期内考虑，其实从数据上来说，打开率这个点重要性不言而喻。所以我们今天详细聊聊打开率，其他几个环节会简要描述一下。
打开率无非在于两块地方，内容和打开的时机。
在内容上，其实对大部分的APP推送来说，准确说是文案，这块我比较推荐过去的一个营销理论，AIDMA模型，虽然是上个世纪的理论，但是使用场景会比较相似。
美国广告学家 E·S·刘易斯在1898 年提出的AIDMA营销法则。该法则指出，消费者从接触到营销信息，到发生购买行为之间，大致要经历五个心理阶段：引起注意(Attention)，产生兴趣(Interest)，培养欲望(Desire)，形成记忆(Memory)，购买行动(Action)。
在我们这边使用，可以改一下：引起注意(Attention)，产生兴趣(Interest)，培养欲望(Desire)，形成记忆(Memory)，点击打开(Action)。
首先，引起注意Attention，让用户产生兴趣Interest
push第一件事情是要考虑如何能让用户一瞥之间就能引起用户注意。吸引用户的眼球，接下来才会有欲望去打开APP。那引起用户注意，让用户产生兴趣的有以下方式：
强营销类：直接把营销力度，营销模式以一种叫卖式方式展现出来，目的通过优惠，时效性勾起用户贪小便宜的心理，好奇心理，如下所示：
强关联性：在信息爆炸的时代，大脑会自动筛选对自己有价值的信息和没价值的信息，如果在一条信息中有@你，您之类的言语，大脑会自动识别，使用直接关联的技巧在于巧用“你”相关的字眼。
强热点：热点对眼球的吸引程度不言而喻，但是追热点这些事情呢，新闻资讯类由于其自身的属性，在热点话题这一块有天然优势，而其他类型的APP对热点的解读和追踪多少差强人意，尤其文案书写这块，没有杜蕾斯这样的能力，就别强撩用户，适得其反反而显得没水平。
强话题性：营销界有这么一句话，没有违和感就创造不了传播，不出位就制造不了话题，那么强话题性的文案自带传播属性，一般都会击中用户内心的某个感触，比如对社会的愤世嫉俗，对高房价的逆反心理，对旅游的文艺心等等。
用户产生兴趣和产生欲望基本是在同一秒中实现的，当然，在文案修饰上，可以加上一些和用户本身相关的东西，比如夸一夸用户呀，让用户自己和这条信息产生强的相关性，减少排斥心理。
此时链条其实已经比较完整了，至于形成记忆，首先得和自身品牌特性相关，比如你这个理财APP别推送一些两性的知识等等。在push形式上，尽量每次能保持差不多的标题字数和content字数，这样用户一眼就看出是你，还有个小窍门，可以在push的声音生做一些文章，比如易道用车的push消息的声音就不是系统默认的叮咚，聚财猫理财的push是一声“喵”，所以在听到push消息声音的时候，我就可以辨别出是哪个APP。
最后，有点小技巧，push的结尾部分可以加上如：“点我揭晓”、“→”、“&&”这样的号召性文字&符号，号召用户进行点击操作，提高Action的转化率。
文案内容说的有点多，我们说下push时机，不同app用户群不同，push时机也会不一样，但总体而言，push的时间应在人相对闲暇，即与人最高频次使用手机的时间吻合，上班路上及早餐时间（9-10点）、午休（12-14点）、下班路上（6-7点）、睡前（21-22点）四个时机发送较佳。
但是呢，做产品和运营，我经常会说一句话：脑子是个好东西，希望你也能有。不能唯规律不变，要根据用户的使用场景给用户进行消息push。
比如说理财类的APP，明天上新产品，那我是等到新产品上线后再消息提示，当然不是，我肯定要提前一天push消息给用户，让用户进产品预告落地页去看详情，先把钱准备起来呀，别第二天要买的时候，银行卡钱不够或者遇到银行卡购买限额问题。比如新闻类客户端，时事热点的消息是不定时会发生的，当然根据时效性来推送消息。像墨迹天气这样的APP，对今天的气温，风速，晴雨之类当然最好说早上用户出门前推送了。
③ Push消息类的测试
如何能进行精细化运营，把push消息的效用达到最大化，尤其是营销类push时候，因为是全量push，在不同时间段，不同文案的push，效果当然会不一样。
如果你有100万的DAU，已经是非常庞大的用户基数了，尤其要最大到精细化运营，比如说拿出5万的用户做测试，分5个不同文案，每个文案传达1万的用户，看30分钟内的打开率，这样测下来，你就知道对全量用户用哪种文案了，在此，得考虑着5万测试用户的选择，比如接近的地域年龄属性以及push消息屏蔽率。当然对时间的测试也类似。如此精细化运营几次后，你就会抓到一些规律，前期会很繁琐，当你总结到规律时候，就会发现以后就可以得心应手，事半功倍。
④个性化设置
其实个性化设置这块的话是相当重要的，在电商和部分理财，金融平台做的比较好，比如电商会提醒你的发货到货，理财平台告知你产品购买成功，产品到期提醒等等。
尤其在营销上，也可以根据用户的不同属性对用户进行不同的营销传播，这在经济学中是价格歧视的一种模型。比如说我做一个活动，只针对北上广深的用户，那么你push用户push到成都去了，那么成都的用户会骂你瓜娃子，比如你对你金融平台的用户转化率分析，对不同地域，年龄，性别，甚至星座的大数据分析，发现某个群体转化率特别高，那么可以尝试对这样群体的活动做特别的push。
在用户生命周期管理中，你也可以根据用户不同阶段进行不同的push，拿我们互金平台举例，注册完48小时内没动作，是不是先给他push一条消息，对注册了，未实名绑卡可以另外push提示，一周内未登陆APP，一个月内未产生复投行为，已流失用户等等，不同属性的用户群，做到不同的自动化或者半自动化的消息push。
所以，消息推送push是精细化运营的工具之一，关键在于你是不是有这样的一个精细化运营的思维。
⑤多类push消息的优先级设置
营销类消息，功能性消息，个性化消息等地的，如果全部发送，用户骂娘的信息都有了，在这样的push消息下，可以对push消息的优先级进行排列，减少对用户的干扰。
主动发布push消息频次是一周3左右，在push上减少对用户骚扰，保持良好的用户体验，降低APP卸载率。
到达率=到达数量/发送数量，到达率低原因主要分两种，一种是技术通道的原因，导致到达率偏低，其实这个数据主要考验技术层面了，因为在通道上就发生了信号损失。
第二种是用户主动关闭了消息推送，一方面在营销上你要审视自己是不是有太多骚扰用户端额行为，另外一方面在产品上可以通过一些技巧实现，比如在APP升级后，用户打开跳出弹窗提醒用户打开消息提醒，比如用户投资完毕提醒用户打开消息提示，随时追踪您的产品收益情况。以下是个例子，简书上订阅某个用户后，就会出现这样的提示去打开push消息。
III.转化率
Push消息一定要链接到相关页面，而不是简单粗暴的引导首页，毕竟用户对你push内容产生了兴趣才来的这边，结果给他看的和消息内容不相关，用户失望心情有多大你也能体会到。一言不合就卸载，傲娇的用户你惹不起。
通过push消息把用户吸引过来，提高了用户的打开率，随时要监测用户的转化率，比如一个营销类的活动push，用户进来了之后，用户直接退出了APP还是说在营销页面做了停留，然后转化成购买行为等等，整条链条数据监测好，看看哪个环节流失率最高，采取一定的产品策略和运营策略。
每条push都应该有对应的卸载率，某条推送卸载率=推送1h后卸载人数/到达人数。push推送的弊端所在，不要天真的以为发的push在拉高日活，同时也在拉高卸载！监测数据你可以发现，营销类的朴实发完了之后，卸载数马上上涨到一个峰值。
所以呢，降低卸载率，首先，请从用户场景出发进行消息推送，文案要钻研一下，别大半夜发推送，第二呢，控制一下频次，你一天发四五条，用户不卸载才怪呢，别出现下面这种bug，同一时间发了3条一样的，分分钟想拿刀砍他们的产品经理。
6.Push、短信、微信推送组合协同，提高效率
推送的话目前主要有push、短信、微信服务号推送三种形式，那么产品和运营在设计时候最好能够组合协同，提高工具的最大效率。如果运用第三方工具，从成本上来说，短信的成本最高，其次是push，微信服务号是免费的，我们拿互联网金融举个例子，涉及用户资金进出银行卡最好能够用短信，因为这种触达率最高，对用户实名成功，绑卡成功，优惠券到期等等，可以尝试push和服务号推送，像活动类的就直接采用push即可了，所以动动脑筋，梳理一下这3种推送信息适合的场景，协同组合，提高效率。
码了4个小时的字了，关于APP消息推送，今天就和大家聊这么多，不足之处希望大家指正，最后呢，做产品和运营，最关键的还是那么一句：脑子是个好东西，希望你能有。
作者：大城小胖，一个喜欢读书和写字的互联网金融产品经理
本文由 @大城小胖 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载。
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