如何补充专家视角：观察用户行为与内容结构化

问：如何在自己不是目标用户的前提下，补充“专家视角“。

答：

方法很简单：大量观察存量的用户行为。

如果有站内数据，那就太好了，从不同的维度拉取内容榜单，内容分布。维度一定要多，点赞评论收藏分享，各自代表不同的解读角度，除了看绝对值，更要看每一项的互动率。

拉取（几十份）内容榜单和内容分布之后，将内容结构化，按结构化的目录树整理内容的重点、层次与范例。我的经验是，目录树一定要搭配范例，每一个分支都有范例说明，而不是光秃秃的结构。

一开始，我会花很多时间去看站内的数据。每个页面，每个功能的渗透率，内容榜单与分布，不同维度的用户构成，通过数据去理解一款产品。

当我不具备专家视角的时候，这些解读会偏斜，会走样，但构建了基础的产品观。想法落地以后，再在数据反馈的基础上快速修正产品观。

无论有没有站内数据，都需要花更多时间观察竞品的用户行为。站外拿不到榜单，就去人工浏览几百条内容，手工排序为多维度的榜单，并进行同样的结构化。只要是 “用户会留下痕迹” 的页面，都花大量时间去观察分析这些痕迹。

以上都是大路货的方法，关键点是 “扎实与敏感” 。这里的 “敏感” ，就我的经验而言是超越赛道的，以及一直在一线看数据的人，比如我，敏感度会不断提升；但久居管理职位，多听汇报少看一手材料的人，敏感度趋于下降。

最后再次强调我的惯用方法：

1、内容分析一定要结构化，结构化的质量决定了对内容的理解深度

2、内容结构化一定要配合范例说明，让光秃秃的结构生动起来

3、多看内容，才能保持敏感性，一定不要吃别人的二手输出

举例 1：我带的一些项目，每次例会，都有固定流程是 “大家一起看 5-10 条优质内容” 。这是我保持内容敏感度的方法，也是我和大家一起对齐内容标准的方法。

举例 2：我带的另一些项目，在完成第一步结构化之后，不仅按照结构去找优质内容范例，更加会按照结构去主动搜索 “符合优质标准，但热度不高的内容” ，case by case 地鉴定我的预判是否有错。在这些过程中，逐渐提高自己对陌生领域的专业认知。