快手策略產(chǎn)品經(jīng)理高頻面試題

【精選近三年60道高頻面試題】

【題目來(lái)源：學(xué)員面試分享復(fù)盤(pán)及網(wǎng)絡(luò)真題整理】

【注：每道題含高分回答示例+避坑指南】

1.請(qǐng)做一個(gè)自我介紹（基本必考|考察軟實(shí)力）

2.策略產(chǎn)品經(jīng)理和功能產(chǎn)品經(jīng)理的核心區(qū)別，你是怎么理解的？（極高頻|需深度思考）

3.請(qǐng)?jiān)敿?xì)復(fù)盤(pán)一個(gè)你做過(guò)的ROI提升最顯著的策略項(xiàng)目，你的核心貢獻(xiàn)在哪里？（重點(diǎn)準(zhǔn)

備|學(xué)員真題）

4.如果讓你給快手制定一個(gè)北極星指標(biāo)，你會(huì)選什么？為什么不是DAU或使用時(shí)長(zhǎng)？（極

高頻|需深度思考）

5.在之前的項(xiàng)目中，你是如何定義“策略收益”的？如果是長(zhǎng)期收益（如生態(tài)健康）短期看不

見(jiàn)，怎么評(píng)估？（常問(wèn)|網(wǎng)友分享）

6.什么是辛普森悖論？在AB測(cè)試的數(shù)據(jù)分析中如果遇到這種情況，你該如何決策？（重點(diǎn)

準(zhǔn)備|考察實(shí)操）

7.針對(duì)快手雙列流和抖音單列流的交互差異，從策略角度分析兩者在內(nèi)容分發(fā)邏輯上的根本

不同。（極高頻|需深度思考）

8.假設(shè)某天快手的大盤(pán)DAU突然下跌了5%，你作為策略PM，請(qǐng)描述你的排查思路

（SOP）。（基本必考|考察實(shí)操）

9.當(dāng)算法推薦的模型預(yù)估準(zhǔn)確率很高，但用戶(hù)實(shí)際負(fù)反饋增加時(shí)，可能是什么原因？你會(huì)怎

么調(diào)整策略？（常問(wèn)|網(wǎng)友分享）

10.你怎么看“算法價(jià)值觀”？在分發(fā)策略中如何平衡“用戶(hù)愛(ài)看（但低俗）”和“內(nèi)容質(zhì)量（但枯

燥）”？（重點(diǎn)準(zhǔn)備|考察軟實(shí)力）

11.請(qǐng)舉例說(shuō)明你遇到過(guò)的最復(fù)雜的AB實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景，你是如何設(shè)計(jì)分流和對(duì)照組的？（學(xué)員真

題|考察實(shí)操）

12.如果實(shí)驗(yàn)組的核心指標(biāo)（如時(shí)長(zhǎng)）顯著上漲，但留存率微跌（不顯著），你會(huì)選擇全量上

線嗎？為什么？（極高頻|需深度思考）

13.快手非常強(qiáng)調(diào)“私域流量”和“老鐵文化”，在策略設(shè)計(jì)上如何體現(xiàn)對(duì)關(guān)注頁(yè)（Follow）的流

量扶持？（重點(diǎn)準(zhǔn)備|學(xué)員真題）

14.在沒(méi)有研發(fā)資源支持的情況下，你如何快速驗(yàn)證一個(gè)策略猜想？（常問(wèn)|考察抗壓）

15.面對(duì)冷啟動(dòng)的新用戶(hù)，快手應(yīng)該優(yōu)先推薦頭部熱門(mén)內(nèi)容還是基于粗略畫(huà)像的垂直內(nèi)容？請(qǐng)

給出你的策略邏輯。（重點(diǎn)準(zhǔn)備|網(wǎng)友分享）

16.如何判斷一個(gè)策略需求的優(yōu)先級(jí)？如果研發(fā)認(rèn)為實(shí)現(xiàn)難度大收益小，但你認(rèn)為很重要，怎

么推進(jìn)？（常問(wèn)|考察軟實(shí)力）

17.介紹一下你熟悉的推薦系統(tǒng)鏈路（召回、粗排、精排、重排），策略PM通常在哪個(gè)環(huán)節(jié)

干預(yù)最有效？（重點(diǎn)準(zhǔn)備|反復(fù)驗(yàn)證）

18.針對(duì)低質(zhì)內(nèi)容的打壓策略，你是如何定義“低質(zhì)”的？如何避免誤傷？（學(xué)員真題|考察實(shí)

操）

19.假設(shè)要提升快手極速版的次日留存，你認(rèn)為目前最大的策略機(jī)會(huì)點(diǎn)在哪里？（常問(wèn)|網(wǎng)友

分享）

20.在做增長(zhǎng)策略時(shí)，你更傾向于把資源投入在拉新（New）還是召回（Resurrection）？結(jié)

合目前行業(yè)階段談?wù)効捶?。（重點(diǎn)準(zhǔn)備|需深度思考）

21.遇到過(guò)最難推進(jìn)的跨部門(mén)協(xié)作（如與算法、運(yùn)營(yíng)、審核）是什么？你是如何解決利益沖突

的？（常問(wèn)|考察軟實(shí)力）

22.如果發(fā)現(xiàn)某個(gè)頭部大V的數(shù)據(jù)造假（刷量），但封殺他會(huì)影響大盤(pán)GMV，你會(huì)怎么制定處

罰策略？（極高頻|考察抗壓）

23.請(qǐng)構(gòu)建一個(gè)評(píng)估“內(nèi)容生態(tài)健康度”的指標(biāo)體系。（重點(diǎn)準(zhǔn)備|需深度思考）

24.在之前的經(jīng)歷中，有沒(méi)有一次策略上線后導(dǎo)致了嚴(yán)重的負(fù)向效果？你是如何回滾和復(fù)盤(pán)

的？（基本必考|考察實(shí)操）

25.針對(duì)快手直播電商，如何設(shè)計(jì)策略來(lái)平衡“商業(yè)化變現(xiàn)效率（GMV）”和“用戶(hù)觀看體驗(yàn)”？

（極高頻|學(xué)員真題）

26.你認(rèn)為目前短視頻行業(yè)的推薦算法已經(jīng)到達(dá)瓶頸了嗎？未來(lái)的突破點(diǎn)可能在哪里？（常

問(wèn)|需深度思考）

27.解釋一下基尼系數(shù)在內(nèi)容分發(fā)策略中的應(yīng)用場(chǎng)景。（重點(diǎn)準(zhǔn)備|反復(fù)驗(yàn)證）

28.如果讓你設(shè)計(jì)一套創(chuàng)作者激勵(lì)策略，如何避免“薅羊毛”現(xiàn)象？（常問(wèn)|考察實(shí)操）

29.當(dāng)你的策略邏輯與算法工程師的模型邏輯發(fā)生沖突時(shí)（例如你要求強(qiáng)插規(guī)則，算法認(rèn)為破

壞模型），你怎么說(shuō)服對(duì)方？（極高頻|考察軟實(shí)力）

30.為什么快手要大力發(fā)展本地生活業(yè)務(wù)？從策略角度看，短視頻推本地生活和美團(tuán)的邏輯有

什么不同？（重點(diǎn)準(zhǔn)備|網(wǎng)友分享）

31.請(qǐng)分析一下短視頻評(píng)論區(qū)的排序策略，如何讓優(yōu)質(zhì)神評(píng)置頂？（常問(wèn)|考察實(shí)操）

32.針對(duì)“標(biāo)題黨”和“封面黨”，單純靠模型識(shí)別不準(zhǔn)，你會(huì)引入什么樣的輔助策略機(jī)制？（學(xué)

員真題|考察實(shí)操）

33.假設(shè)你需要提升快手搜索的使用滲透率，你會(huì)從哪些場(chǎng)景切入？（常問(wèn)|網(wǎng)友分享）

34.在用戶(hù)畫(huà)像（UserProfile）構(gòu)建中，顯性標(biāo)簽和隱性標(biāo)簽?zāi)膫€(gè)對(duì)策略?xún)?yōu)化更重要？為什

么？（重點(diǎn)準(zhǔn)備|反復(fù)驗(yàn)證）

35.怎么理解“流量通脹”？如果用戶(hù)發(fā)布的視頻越來(lái)越多，但總曝光量有限，策略該如何調(diào)

節(jié)？（極高頻|需深度思考）

36.給你一組AB實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)：點(diǎn)擊率提升5%，但完播率下降3%，評(píng)論量持平。請(qǐng)分析這個(gè)策

略是否成功？（基本必考|考察實(shí)操）

37.如何通過(guò)策略手段挖掘并扶持中腰部創(chuàng)作者，防止流量過(guò)度向頭部集中？（重點(diǎn)準(zhǔn)備|學(xué)

員真題）

38.你熟悉的SQL能力到什么程度？現(xiàn)場(chǎng)寫(xiě)一個(gè)查詢(xún)次日留存的邏輯偽代碼。（基本必考|考

察實(shí)操）

39.面對(duì)用戶(hù)反饋“快手總是推同樣的東西，很無(wú)聊”（信息繭房），你有什么策略解法？（極

高頻|網(wǎng)友分享）

40.假設(shè)我們要對(duì)視頻的“負(fù)反饋”按鈕進(jìn)行改版，你會(huì)怎么設(shè)計(jì)選項(xiàng)來(lái)更精準(zhǔn)地收集數(shù)據(jù)？

（常問(wèn)|考察實(shí)操）

41.請(qǐng)?jiān)u估一下AIGC（生成式AI）對(duì)短視頻內(nèi)容生產(chǎn)策略的影響，是機(jī)會(huì)還是威脅？（重點(diǎn)

準(zhǔn)備|需深度思考）

42.你的策略工作中，定量分析和定性分析（如用戶(hù)調(diào)研）的比例是多少？能不能舉個(gè)定性分

析驅(qū)動(dòng)策略?xún)?yōu)化的例子？（常問(wèn)|網(wǎng)友分享）

43.如果讓你負(fù)責(zé)快手的“青少年模式”優(yōu)化，除了硬性攔截，有什么策略能提升青少年的使用

體驗(yàn)？（學(xué)員真題|考察實(shí)操）

44.在feed流中，廣告加載率（AdLoad）的上限應(yīng)該如何確定？（重點(diǎn)準(zhǔn)備|反復(fù)驗(yàn)證）

45.針對(duì)不同生命周期的用戶(hù)（引入期、成長(zhǎng)期、成熟期、衰退期），你會(huì)分別制定什么差異

化策略？（極高頻|需深度思考）

46.遇到過(guò)數(shù)據(jù)埋點(diǎn)缺失導(dǎo)致無(wú)法評(píng)估效果的情況嗎？當(dāng)時(shí)是怎么處理的？（常問(wèn)|考察抗

壓）

47.你怎么看待快手和視頻號(hào)的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系？如果是你，你會(huì)建議快手在哪個(gè)差異化賽道發(fā)力？

（重點(diǎn)準(zhǔn)備|需深度思考）

48.詳細(xì)描述一次你通過(guò)挖掘badcase（壞案例）發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)漏洞并修復(fù)的過(guò)程。（基本必考|

考察實(shí)操）

49.如果要設(shè)計(jì)一個(gè)“熱榜”排名規(guī)則，你會(huì)考慮哪些權(quán)重因子？如何防止刷榜？（學(xué)員真題|

考察實(shí)操）

50.在策略迭代中，你是如何確定“止損點(diǎn)”的？（常問(wèn)|網(wǎng)友分享）

51.假設(shè)某新功能上線后，用戶(hù)投訴率飆升，但數(shù)據(jù)指標(biāo)（如點(diǎn)擊率）卻很好，你判斷是什么

原因？（重點(diǎn)準(zhǔn)備|考察實(shí)操）

52.你認(rèn)為策略產(chǎn)品經(jīng)理最重要的三個(gè)核心素質(zhì)是什么？請(qǐng)排序。（常問(wèn)|考察軟實(shí)力）

53.面對(duì)春節(jié)期間的流量洪峰，策略端需要提前做哪些預(yù)案？（學(xué)員真題|考察抗壓）

54.如何利用博弈論的思維來(lái)解決買(mǎi)量側(cè)（廣告主）和賣(mài)量側(cè)（平臺(tái)）的定價(jià)策略？（重點(diǎn)

準(zhǔn)備|需深度思考）

55.舉例說(shuō)明你是如何將一個(gè)模糊的業(yè)務(wù)目標(biāo)轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的策略動(dòng)作的。（極高頻|學(xué)員真

題）

56.快手的“信任電商”概念，落實(shí)到產(chǎn)品策略上，具體體現(xiàn)在哪些環(huán)節(jié)？（重點(diǎn)準(zhǔn)備|網(wǎng)友分

享）

57.如果讓你去負(fù)責(zé)海外版（Kwai）的策略，針對(duì)巴西市場(chǎng)，你會(huì)照搬國(guó)內(nèi)的策略嗎？如果

不會(huì)，怎么改？（常問(wèn)|需深度思考）

58.談?wù)勀銓?duì)“因果推斷”在策略評(píng)估中應(yīng)用的理解，它和相關(guān)性分析有什么區(qū)別？（重點(diǎn)準(zhǔn)

備|反復(fù)驗(yàn)證）

59.為什么想來(lái)快手做策略？你覺(jué)得你相比其他候選人最大的優(yōu)勢(shì)（UniqueSellingPoint）是

什么？（基本必考|考察軟實(shí)力）

60.我問(wèn)完了，你有什么想問(wèn)我的嗎？（面試收尾|考察軟實(shí)力）

【快手策略產(chǎn)品經(jīng)理】高頻面試題深度解答

Q1：請(qǐng)做一個(gè)自我介紹

?不好的回答示例：

面試官好，我叫張三。我本科是學(xué)計(jì)算機(jī)的，畢業(yè)后去了一家創(chuàng)業(yè)公司做運(yùn)營(yíng)，后

來(lái)覺(jué)得產(chǎn)品更有意思就轉(zhuǎn)行做了產(chǎn)品經(jīng)理。過(guò)去三年我主要負(fù)責(zé)App的功能更新，

比如做過(guò)個(gè)人中心改版、積分商城上線，還有一些后臺(tái)的配置功能。平時(shí)我也比較

喜歡刷快手，覺(jué)得上面的內(nèi)容很豐富，老鐵文化很有趣。我性格比較開(kāi)朗，抗壓能

力強(qiáng)，希望能加入快手團(tuán)隊(duì)，謝謝。

為什么這么回答不好：

1.缺乏崗位匹配度：這是一個(gè)“策略產(chǎn)品”的面試，但回答中全是“功能/運(yùn)營(yíng)”的經(jīng)歷（改版、

配置），完全沒(méi)有體現(xiàn)數(shù)據(jù)分析、算法協(xié)同或策略迭代的能力。

2.流水賬式陳述：只是簡(jiǎn)單羅列了時(shí)間線，沒(méi)有提煉出任何可量化的成就或高光項(xiàng)目，無(wú)

法吸引面試官的注意力。

3.對(duì)公司理解淺薄：僅停留在“喜歡刷快手”的用戶(hù)層面，沒(méi)有展示出對(duì)快手業(yè)務(wù)模式或策略

痛點(diǎn)的專(zhuān)業(yè)見(jiàn)解。

高分回答示例：

面試官好，我是[姓名]，擁有5年互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)，其中3年專(zhuān)注于推薦策略與增長(zhǎng)

領(lǐng)域。我目前的職業(yè)目標(biāo)非常明確，就是深耕內(nèi)容平臺(tái)的策略分發(fā)方向，這與快手

當(dāng)前的業(yè)務(wù)重點(diǎn)高度契合。以下我從三個(gè)維度介紹自己：

第一，具備閉環(huán)的策略落地能力。在上一家公司（某內(nèi)容平臺(tái)），我主導(dǎo)了“冷啟

動(dòng)用戶(hù)留存提升”項(xiàng)目。面對(duì)新用戶(hù)次留低的痛點(diǎn)，我沒(méi)有盲目堆砌熱門(mén)內(nèi)容，而是

通過(guò)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)“本地化內(nèi)容”對(duì)點(diǎn)擊率的顯著拉動(dòng)。我設(shè)計(jì)了一套基于LBS的混

合召回策略，并聯(lián)合算法團(tuán)隊(duì)進(jìn)行了為期兩周的AB測(cè)試。最終，該策略使新用戶(hù)次

日留存提升了4.5%，DAU貢獻(xiàn)度提升顯著。這讓我熟練掌握了從假設(shè)提出、實(shí)驗(yàn)

設(shè)計(jì)到效果歸因的全鏈路SOP。

第二，擁有極強(qiáng)的數(shù)據(jù)敏感度與歸因能力。我習(xí)慣用SQL直接跑數(shù)分析問(wèn)題，而不

是依賴(lài)數(shù)倉(cāng)排期。在處理“辛普森悖論”類(lèi)的數(shù)據(jù)異常時(shí)，我擅長(zhǎng)通過(guò)多維度的下鉆

分析（Drill-down）定位根因。例如，我曾通過(guò)分層分析發(fā)現(xiàn)某次整體CTR下降實(shí)

則是由于低CTR的iPad端流量占比提升導(dǎo)致的，從而避免了錯(cuò)誤的策略回滾。

第三，深刻理解“普惠”與“私域”的價(jià)值。我是快手的重度用戶(hù)，非常認(rèn)同快手“流

量普惠”的價(jià)值觀。我理解快手雙列流不僅是交互差異，更是為了賦予用戶(hù)選擇權(quán)，

從而構(gòu)建更強(qiáng)的社區(qū)粘性。我希望能用我的理性邏輯與數(shù)據(jù)能力，為這種溫暖的社

區(qū)生態(tài)貢獻(xiàn)價(jià)值。期待能與您深入交流。

Q2：策略產(chǎn)品經(jīng)理和功能產(chǎn)品經(jīng)理的核心區(qū)別，你是怎么理解的？

?不好的回答示例：

我覺(jué)得最大的區(qū)別在于工作內(nèi)容不一樣。功能產(chǎn)品經(jīng)理主要是在畫(huà)原型、寫(xiě)文檔、

跟UI和前端對(duì)接，把頁(yè)面做出來(lái)，比如加個(gè)按鈕或者改個(gè)顏色。策略產(chǎn)品經(jīng)理呢，

主要是跟算法和數(shù)據(jù)打交道，不需要畫(huà)太多圖，但是要看很多報(bào)表。還有就是策略

產(chǎn)品經(jīng)理比較關(guān)注后臺(tái)邏輯，用戶(hù)可能看不見(jiàn)，但功能產(chǎn)品經(jīng)理做的東西用戶(hù)能直

接看到。總的來(lái)說(shuō)，一個(gè)偏前臺(tái)，一個(gè)偏后臺(tái)吧。

為什么這么回答不好：

1.認(rèn)知表層化：僅僅用“畫(huà)原型”vs“看報(bào)表”這種執(zhí)行動(dòng)作來(lái)區(qū)分，沒(méi)有觸及思維模式和解決

問(wèn)題方式的本質(zhì)差異。

2.忽略了核心邏輯：沒(méi)有提到“確定性”與“概率性”的區(qū)別，也沒(méi)有提到目標(biāo)導(dǎo)向（Metric-

driven）與功能導(dǎo)向（Feature-driven）的不同。

3.缺乏專(zhuān)業(yè)度：語(yǔ)言表達(dá)過(guò)于口語(yǔ)化，顯得對(duì)策略崗位的技術(shù)門(mén)檻理解不夠，容易被判斷

為只能做初級(jí)執(zhí)行。

高分回答示例：

我認(rèn)為兩者的核心區(qū)別在于“解決空間（SolutionSpace）”的確定性以及核心交

付物的不同。具體可以總結(jié)為以下三點(diǎn)：

1.確定性體驗(yàn)vs概率性最優(yōu)解：

功能PM解決的是確定性問(wèn)題，目的是實(shí)現(xiàn)“0到1”的可用性。例如設(shè)計(jì)一個(gè)評(píng)論

框，輸入文字點(diǎn)發(fā)送必須能成功，這是確定的流程。而策略PM解決的是不確定

性問(wèn)題，目的是在無(wú)限的解空間里尋找“局部最優(yōu)解”。比如在推薦流中，沒(méi)有哪

條視頻是“絕對(duì)正確”的，我們需要通過(guò)調(diào)整召回源、排序權(quán)重、多樣性規(guī)則，讓

用戶(hù)滿(mǎn)意的概率最大化。

2.流程驅(qū)動(dòng)vs數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)：

功能PM的工作流通常是線性的：需求分析->原型設(shè)計(jì)->開(kāi)發(fā)上線->驗(yàn)收。

核心在于SOP的完美執(zhí)行。而策略PM的工作流是循環(huán)的：數(shù)據(jù)洞察->提出假

設(shè)->AB實(shí)驗(yàn)->效果評(píng)估->策略迭代。我們不直接交付代碼或頁(yè)面，而是交

付“效果提升”。如果一個(gè)策略上線后邏輯跑通了，但核心指標(biāo)（如時(shí)長(zhǎng)、GMV）

跌了，對(duì)功能PM可能是合格的，但對(duì)策略PM就是失敗的。

3.微觀交互vs宏觀生態(tài)：

功能PM往往聚焦于單個(gè)頁(yè)面或交互節(jié)點(diǎn)的體驗(yàn)流暢度。策略PM則需要通過(guò)調(diào)

控“看不見(jiàn)的手”來(lái)平衡宏觀生態(tài)。例如在快手，如何平衡頭部大V與中腰部創(chuàng)作

者的流量分配，如何權(quán)衡商業(yè)化變現(xiàn)與用戶(hù)體驗(yàn)，這些都需要策略PM具備全局

視角的博弈思維，而非單純的頁(yè)面設(shè)計(jì)能力。

Q3：請(qǐng)?jiān)敿?xì)復(fù)盤(pán)一個(gè)你做過(guò)的ROI提升最顯著的策略項(xiàng)目，你的核心貢獻(xiàn)在哪

里？

?不好的回答示例：

之前在某公司做視頻推薦的時(shí)候，我們發(fā)現(xiàn)用戶(hù)的觀看時(shí)長(zhǎng)比較低。我覺(jué)得是因?yàn)?/p>

推的內(nèi)容不夠新，所以我就讓研發(fā)把最新的視頻加權(quán)，多推一些剛發(fā)布的視頻。上

線之后，我每天都盯著數(shù)據(jù)看，發(fā)現(xiàn)確實(shí)有一些提升，大概漲了5%吧。后來(lái)老板也

很滿(mǎn)意。我的貢獻(xiàn)就是發(fā)現(xiàn)了這個(gè)問(wèn)題，然后提出了這個(gè)加權(quán)的辦法，最后跟進(jìn)落

地了。

為什么這么回答不好：

1.缺乏STAR原則：背景模糊，行動(dòng)簡(jiǎn)單粗暴（“我覺(jué)得”），結(jié)果缺乏具體的數(shù)據(jù)維度支

撐，像是一個(gè)運(yùn)氣好的隨機(jī)嘗試。

2.歸因邏輯缺失：沒(méi)有解釋為什么“新視頻”能提升時(shí)長(zhǎng)？也沒(méi)有考慮到新視頻質(zhì)量不穩(wěn)定可

能帶來(lái)的副作用，缺乏深度的策略思考。

3.貢獻(xiàn)度描述薄弱：“讓研發(fā)加權(quán)”不是核心貢獻(xiàn)，核心貢獻(xiàn)應(yīng)該是如何定義加權(quán)邏輯、如何

設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)組、如何平衡新舊內(nèi)容的流量博弈。

高分回答示例：

在上一家短視頻公司，我主導(dǎo)了“基于長(zhǎng)尾興趣探索的召回優(yōu)化”項(xiàng)目，核心目標(biāo)是

提升用戶(hù)的次日留存率，最終實(shí)現(xiàn)次留提升1.2%，人均時(shí)長(zhǎng)增長(zhǎng)3分鐘。以下是具

體復(fù)盤(pán)：

1.背景與痛點(diǎn)：

當(dāng)時(shí)我們發(fā)現(xiàn)，處于成熟期的用戶(hù)雖然人均時(shí)長(zhǎng)高，但內(nèi)容消費(fèi)越來(lái)越窄化（信

息繭房效應(yīng)），導(dǎo)致長(zhǎng)期留存率開(kāi)始緩慢下滑。數(shù)據(jù)分析顯示，覆蓋3個(gè)以上興

趣類(lèi)目的用戶(hù)，其LT（生命周期）價(jià)值顯著高于單類(lèi)目用戶(hù)。

2.策略思考與執(zhí)行（核心貢獻(xiàn)）：

挖掘假設(shè)：既然跨類(lèi)目消費(fèi)能提升留存，單純依靠協(xié)同過(guò)濾（CF）容易陷入“越推越

窄”。我提出假設(shè)：利用用戶(hù)的隱式負(fù)反饋（如快速滑過(guò)）作為探索信號(hào)，在連續(xù)同質(zhì)

化內(nèi)容后，強(qiáng)制插入一條基于用戶(hù)“弱興趣標(biāo)簽”（點(diǎn)擊率雖低但完播率高）的高質(zhì)內(nèi)

容。

策略設(shè)計(jì)：我沒(méi)有直接硬插，而是設(shè)計(jì)了一套“探索-利用（Explore-Exploit）”動(dòng)態(tài)

調(diào)整機(jī)制。定義了“驚喜度”指標(biāo)，當(dāng)用戶(hù)連續(xù)觀看5條同類(lèi)視頻后，觸發(fā)探索槽位。為

了保證體驗(yàn)，我限制探索內(nèi)容必須是全站高贊（Top5%）的精品池。

實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)了三組AB實(shí)驗(yàn)：A組純算法推薦，B組固定比例插入探索，C組動(dòng)態(tài)

閾值插入。

3.結(jié)果與價(jià)值：

實(shí)驗(yàn)運(yùn)行兩周后，C組數(shù)據(jù)表現(xiàn)最優(yōu)。雖然短期CTR微跌了0.5%（意料之中，因

為打破了舒適區(qū)），但用戶(hù)的Session深度顯著增加，次日留存提升了1.2%。這

證明了適度的內(nèi)容多樣性策略能有效對(duì)抗用戶(hù)審美疲勞。我的核心貢獻(xiàn)在于準(zhǔn)確

界定了“短期CTR”與“長(zhǎng)期留存”的Trade-off，并設(shè)計(jì)了一套可動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)的機(jī)制來(lái)

平衡二者。

Q4：如果讓你給快手制定一個(gè)北極星指標(biāo)，你會(huì)選什么？為什么不是DAU或使

用時(shí)長(zhǎng)？

?不好的回答示例：

我覺(jué)得快手的北極星指標(biāo)應(yīng)該是DAU（日活躍用戶(hù)數(shù)）。因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)公司最重要的

就是用戶(hù)規(guī)模，只有人多了才能變現(xiàn)。如果DAU跌了，說(shuō)明平臺(tái)不行了?；蛘呤强?/p>

使用時(shí)長(zhǎng)，大家看得越久，廣告就能賣(mài)得越多。所以這兩個(gè)指標(biāo)最重要，我會(huì)選其

中一個(gè)作為全公司的目標(biāo)。

為什么這么回答不好：

1.缺乏差異化思考：DAU和時(shí)長(zhǎng)是所有內(nèi)容平臺(tái)的通用指標(biāo)，無(wú)法體現(xiàn)快手“雙列”、“私

域”、“信任”的獨(dú)特戰(zhàn)略?xún)r(jià)值。

2.虛榮指標(biāo)陷阱：盲目追求DAU可能導(dǎo)致通過(guò)買(mǎi)量換來(lái)低質(zhì)用戶(hù)，盲目追求時(shí)長(zhǎng)可能導(dǎo)致

算法推薦低俗易沉迷的內(nèi)容，長(zhǎng)期看有損生態(tài)。

3.未觸及核心邏輯：沒(méi)有理解北極星指標(biāo)應(yīng)該是“反映用戶(hù)核心價(jià)值”且“預(yù)示長(zhǎng)期增長(zhǎng)”的指

標(biāo)。

高分回答示例：

如果讓我為快手制定北極星指標(biāo)，我不會(huì)選擇單一的DAU或總時(shí)長(zhǎng)，我會(huì)選擇“有

互動(dòng)的日活躍用戶(hù)數(shù)（InteractiveDAU）”或者更細(xì)化的“日均私域深度互動(dòng)量

（包含關(guān)注頁(yè)消費(fèi)+評(píng)論+私信）”。理由如下：

1.為什么不是DAU？

DAU是規(guī)模指標(biāo)，但在存量競(jìng)爭(zhēng)時(shí)代，DAU容易被營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)注水。用戶(hù)來(lái)了之后

看一眼就走（Bounce），對(duì)平臺(tái)的長(zhǎng)期價(jià)值極低。DAU無(wú)法反映用戶(hù)對(duì)平臺(tái)的

忠誠(chéng)度和信任感，而快手的護(hù)城河恰恰是“信任”。

2.為什么不是單純的使用時(shí)長(zhǎng)？

使用時(shí)長(zhǎng)雖然反映了粘性，但極易導(dǎo)致算法走向“各種感官刺激”的極端（如軟色

情、獵奇）。抖音單列流天然在時(shí)長(zhǎng)上有優(yōu)勢(shì)，快手如果只拼時(shí)長(zhǎng)，容易喪失

其“社區(qū)”屬性。單純的時(shí)長(zhǎng)增長(zhǎng)可能是用戶(hù)在“殺時(shí)間”，而不是在“建立連接”。

3.為什么是“互動(dòng)/私域”指標(biāo)？

快手的戰(zhàn)略核心是“老鐵文化”和“私域流量”。雙列流的設(shè)計(jì)初衷就是給予用戶(hù)選

擇權(quán)，促進(jìn)創(chuàng)作者與粉絲的平等交流。

商業(yè)價(jià)值：粉絲粘性高的賬號(hào)，直播帶貨轉(zhuǎn)化率遠(yuǎn)高于公域流量，這是快手商業(yè)化的

基石。

用戶(hù)價(jià)值：用戶(hù)在快手獲得的不僅僅是娛樂(lè)，更是情感陪伴和社交認(rèn)同。只有發(fā)生了

關(guān)注、評(píng)論、群聊等互動(dòng)行為，這種“信任關(guān)系”才被確認(rèn)。

導(dǎo)向性：以此為北極星，會(huì)引導(dǎo)策略團(tuán)隊(duì)去優(yōu)化關(guān)注關(guān)系的構(gòu)建、評(píng)論區(qū)的氛圍、直

播間的互動(dòng)，而不僅僅是給用戶(hù)推洗腦視頻，這符合快手的長(zhǎng)期主義戰(zhàn)略。

Q5：在之前的項(xiàng)目中，你是如何定義“策略收益”的？如果是長(zhǎng)期收益（如生態(tài)

健康）短期看不見(jiàn)，怎么評(píng)估？

?不好的回答示例：

策略收益主要是看數(shù)據(jù)漲沒(méi)漲，比如點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)化率這些。如果老板問(wèn)長(zhǎng)期收益，

我就說(shuō)這個(gè)是為了優(yōu)化用戶(hù)體驗(yàn)，雖然現(xiàn)在數(shù)據(jù)沒(méi)變，但以后肯定會(huì)好。如果實(shí)在

看不見(jiàn)收益，可能就不做了，畢竟KPI主要還是看短期的?；蛘呶視?huì)做個(gè)問(wèn)卷調(diào)

查，看看用戶(hù)滿(mǎn)不滿(mǎn)意。

為什么這么回答不好：

1.思維短視：唯數(shù)據(jù)論，缺乏對(duì)“生態(tài)健康”等軟性指標(biāo)的量化能力。

2.缺乏方法論：對(duì)于長(zhǎng)短期矛盾，沒(méi)有給出具體的評(píng)估模型（如中間指標(biāo)、反向指標(biāo)），

只是用“以后會(huì)好”這種空話敷衍。

3.執(zhí)行力存疑：“看不見(jiàn)收益就不做了”顯示出缺乏戰(zhàn)略定力，容易在復(fù)雜的策略博弈中迷失

方向。

高分回答示例：

定義策略收益需要建立一套“核心指標(biāo)+護(hù)欄指標(biāo)+過(guò)程指標(biāo)”的立體評(píng)估體系。針對(duì)

短期不可見(jiàn)的長(zhǎng)期收益，我通常采用以下三步法來(lái)評(píng)估：

1.尋找相關(guān)性極高的“中間代理指標(biāo)”（ProxyMetrics）：

長(zhǎng)期收益（如LTV、留存）滯后性太強(qiáng)。我會(huì)通過(guò)歷史數(shù)據(jù)回歸分析，找到與長(zhǎng)

期健康度高度正相關(guān)的短期行為。

案例：在做“打壓低質(zhì)高熱內(nèi)容”時(shí)，GMV和時(shí)長(zhǎng)短期內(nèi)肯定下跌。但我發(fā)現(xiàn)“負(fù)反饋

率”和“用戶(hù)評(píng)論情感正向分”與長(zhǎng)期留存正相關(guān)。因此，我將“優(yōu)質(zhì)內(nèi)容消費(fèi)占比”和“評(píng)

論區(qū)正向互動(dòng)率”作為短期代理收益指標(biāo)。

2.建立“護(hù)欄指標(biāo)”（GuardrailMetrics）與容忍度閾值：

長(zhǎng)期策略往往伴隨著短期的陣痛。我會(huì)設(shè)定一個(gè)“不可接受的跌幅”。例如：為了

生態(tài)多樣性，我們?cè)试SCTR下跌不超過(guò)1%，允許時(shí)長(zhǎng)下跌不超過(guò)0.5%。只要在

這個(gè)紅線范圍內(nèi)，且代理指標(biāo)（如中小作者曝光占比）顯著提升，則判定策略收

益為正。

3.小流量長(zhǎng)周期實(shí)驗(yàn)（HoldoutGroup）：

對(duì)于重大生態(tài)調(diào)整，我會(huì)通過(guò)切出一小部分（如1%）的隔離流量，進(jìn)行為期1-3

個(gè)月的長(zhǎng)周期觀察。雖然全量上線看的是短期，但這個(gè)Holdout組能真實(shí)反映長(zhǎng)

周期的復(fù)利效應(yīng)。如果三個(gè)月后，實(shí)驗(yàn)組的用戶(hù)留存率曲線開(kāi)始反超對(duì)照組，這

就是最強(qiáng)有力的“長(zhǎng)期收益”證據(jù)，可以以此說(shuō)服管理層堅(jiān)持策略。

Q6：什么是辛普森悖論？在AB測(cè)試的數(shù)據(jù)分析中如果遇到這種情況，你該如何

決策？

?不好的回答示例：

辛普森悖論好像是說(shuō)分開(kāi)看兩個(gè)數(shù)據(jù)是漲的，合起來(lái)看就是跌的，或者反過(guò)來(lái)。如

果遇到這種情況，我可能會(huì)覺(jué)得數(shù)據(jù)出錯(cuò)了，或者讓數(shù)據(jù)分析師重跑一下。如果還

是這樣，我就選那個(gè)看起來(lái)比較合理的數(shù)據(jù)，或者干脆把實(shí)驗(yàn)時(shí)間延長(zhǎng)一點(diǎn)，看看

是不是樣本量不夠。

為什么這么回答不好：

1.概念模糊：雖然大概知道意思，但表述不專(zhuān)業(yè)，沒(méi)有講清楚“權(quán)重/樣本分布不均”這個(gè)核

心成因。

2.解決手段匱乏：“重跑數(shù)據(jù)”或“憑感覺(jué)選”是極不專(zhuān)業(yè)的表現(xiàn)，沒(méi)有體現(xiàn)出鉆取分析（Drill-

down）的能力。

3.決策邏輯錯(cuò)誤：延長(zhǎng)實(shí)驗(yàn)時(shí)間并不能解決結(jié)構(gòu)性偏差問(wèn)題。

高分回答示例：

1.概念定義：

辛普森悖論是指在分組比較中都占優(yōu)勢(shì)的一方，在總評(píng)中反而處于劣勢(shì)的現(xiàn)象。

其核心原因是各分組的樣本權(quán)重（占比）發(fā)生了結(jié)構(gòu)性變化。例如，策略A在

IOS和安卓端的轉(zhuǎn)化率都高于策略B，但因?yàn)椴呗訟中低轉(zhuǎn)化率的安卓用戶(hù)占比極

高，導(dǎo)致策略A的總轉(zhuǎn)化率反而低于B。

2.排查與決策SOP：

如果在AB測(cè)試中遇到“分層數(shù)據(jù)正向，大盤(pán)數(shù)據(jù)負(fù)向”的情況，我絕不會(huì)直接下結(jié)

論，而是執(zhí)行以下步驟：

第一步：細(xì)分維度拆解。立即對(duì)流量進(jìn)行多維度切分（如新老用戶(hù)、設(shè)備系統(tǒng)、渠道

來(lái)源），查看是否存在某個(gè)細(xì)分群體的樣本量在實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組中分布嚴(yán)重不均。

第二步：檢查分流機(jī)制。確認(rèn)是否是分流算法（Hash）導(dǎo)致了人群偏差。例如，是否

實(shí)驗(yàn)組無(wú)意中圈中了更多的低活用戶(hù)？

第三步：重新加權(quán)計(jì)算（標(biāo)準(zhǔn)化）。如果確認(rèn)是樣本分布不均（且非策略導(dǎo)致），我

會(huì)采用“標(biāo)準(zhǔn)化加權(quán)”的方法，按照大盤(pán)真實(shí)的各種群比例，對(duì)實(shí)驗(yàn)組數(shù)據(jù)進(jìn)行重新加

權(quán)估算，還原其真實(shí)效果。

3.最終決策：

如果這種分布不均是策略本身導(dǎo)致的（例如新策略導(dǎo)致高端用戶(hù)大量流失，剩下的都

是低端用戶(hù)），那么大盤(pán)的“跌”是真實(shí)的，我會(huì)判定策略失敗，并在復(fù)盤(pán)中強(qiáng)調(diào)策略對(duì)

用戶(hù)結(jié)構(gòu)的篩選作用。

如果分布不均是抽樣誤差，我會(huì)依據(jù)細(xì)分維度的加權(quán)結(jié)果來(lái)評(píng)估策略收益，甚至重新

開(kāi)啟實(shí)驗(yàn)以確保分流均勻。

Q7：針對(duì)快手雙列流和抖音單列流的交互差異，從策略角度分析兩者在內(nèi)容分

發(fā)邏輯上的根本不同。

?不好的回答示例：

快手是雙列，抖音是單列。雙列就是用戶(hù)要自己點(diǎn)進(jìn)去看，單列就是滑一下就自動(dòng)

播。雙列的好處是用戶(hù)可以選自己想看的，單列的好處是比較爽，不用動(dòng)腦子。策

略上，抖音更看重完播率，因?yàn)槿绻豢赐昃突吡?。快手可能更看重點(diǎn)擊率，因

為要吸引用戶(hù)點(diǎn)進(jìn)去。其他的應(yīng)該都差不多，都是為了讓用戶(hù)多看一會(huì)兒。

為什么這么回答不好：

1.流于表面：僅描述了UI交互，沒(méi)有深入到“流量分配權(quán)”、“容錯(cuò)率”和“社區(qū)氛圍”的策略底

層。

2.指標(biāo)理解單一：僅僅提到CTR和完播率，忽略了負(fù)反饋機(jī)制、長(zhǎng)尾內(nèi)容分發(fā)、創(chuàng)作者激

勵(lì)等關(guān)鍵維度。

3.結(jié)論草率：“其他的都差不多”完全抹殺了兩個(gè)平臺(tái)根本性的戰(zhàn)略差異（公域算法主導(dǎo)vs

社區(qū)社交主導(dǎo)）。

高分回答示例：

快手的雙列（點(diǎn)選模式）與抖音的單列（沉浸模式），不僅僅是UI的差異，本質(zhì)是

流量分發(fā)權(quán)與容錯(cuò)機(jī)制的根本不同，這對(duì)策略設(shè)計(jì)產(chǎn)生了決定性影響：

1.選擇權(quán)歸屬與容錯(cuò)率：

單列（系統(tǒng)主導(dǎo)）：流量分發(fā)權(quán)在算法。用戶(hù)被動(dòng)接受，對(duì)壞內(nèi)容的容忍度極低（劃

走）。策略核心是“極致的命中率”。算法必須在毫秒級(jí)內(nèi)判斷用戶(hù)喜歡什么，導(dǎo)致流

量自然向頭部高完播內(nèi)容集中，馬太效應(yīng)強(qiáng)。

雙列（用戶(hù)主導(dǎo)）：流量分發(fā)權(quán)是“算法推薦+用戶(hù)選擇”各半。封面和標(biāo)題承擔(dān)了預(yù)篩

選功能。策略核心是“吸引力與預(yù)期管理”。用戶(hù)自己點(diǎn)的視頻，即使內(nèi)容稍差，容忍

度也更高。這給了中腰部、非精致內(nèi)容（真實(shí)生活）生存空間，容錯(cuò)率高。

2.生態(tài)導(dǎo)向（媒體vs社區(qū)）：

單列：追求多巴胺反饋，傾向于“內(nèi)容消費(fèi)”。策略上重公域，輕私域，因?yàn)橛脩?hù)只認(rèn)

內(nèi)容不認(rèn)人。

雙列：追求心理認(rèn)同，傾向于“社交連接”。雙列的“封面”是創(chuàng)作者人設(shè)的一部分。策略

上，快手會(huì)更重私域滲透。因?yàn)橛脩?hù)在Feed流中看到熟悉的“老鐵”封面再次點(diǎn)擊的概

率很高，這讓“關(guān)注”關(guān)系變得有實(shí)際分發(fā)價(jià)值，而非虛榮指標(biāo)。

3.指標(biāo)體系權(quán)重的差異：

單列策略：完播率、短停時(shí)長(zhǎng)是生死線。一旦前3秒不吸引人直接被淘汰。

雙列策略：CTR（點(diǎn)擊率）**是門(mén)檻，但**長(zhǎng)播率和互動(dòng)率是核心?？焓植呗栽试S內(nèi)

容慢熱，只要封面能吸引對(duì)的人進(jìn)來(lái)，且互動(dòng)氛圍好（評(píng)論區(qū)），依然會(huì)獲得高權(quán)重

推薦，這也解釋了為什么快手能容納更多“粗糙但真實(shí)”的長(zhǎng)尾內(nèi)容。

Q8：假設(shè)某天快手的大盤(pán)DAU突然下跌了5%，你作為策略PM，請(qǐng)描述你的排

查思路（SOP）。

?不好的回答示例：

如果DAU跌了5%，這可是大事。首先我會(huì)趕緊問(wèn)一下技術(shù)那邊，是不是服務(wù)器掛

了，或者數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)出錯(cuò)了。如果技術(shù)說(shuō)沒(méi)問(wèn)題，那我就去問(wèn)問(wèn)運(yùn)營(yíng)，看看是不是沒(méi)

有什么活動(dòng)，或者競(jìng)品那邊是不是搞大事了。再看看是不是因?yàn)槭枪ぷ魅栈蛘吖?jié)假

日的影響。最后如果都找不到原因，我就把數(shù)據(jù)拉出來(lái)，看看是哪些用戶(hù)跌了，針

對(duì)性地發(fā)點(diǎn)短信把他們拉回來(lái)。

為什么這么回答不好：

1.缺乏結(jié)構(gòu)化：想到哪說(shuō)到哪，沒(méi)有清晰的排查框架（技術(shù)->維度->歸因）。

2.被動(dòng)應(yīng)對(duì)：依賴(lài)“問(wèn)技術(shù)”、“問(wèn)運(yùn)營(yíng)”，缺乏作為策略PM主動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)拆解和假設(shè)驗(yàn)證的

能力。

3.忽略了內(nèi)部策略影響：完全沒(méi)考慮到可能是自己或兄弟部門(mén)上線了由于負(fù)向策略導(dǎo)致的

（這是最高頻的原因之一）。

高分回答示例：

面對(duì)DAU下跌5%這種P0級(jí)事故，必須冷靜并嚴(yán)格按照SOP執(zhí)行。我的排查思路遵

循“數(shù)據(jù)校驗(yàn)->維度拆解->歸因分析->動(dòng)作制定”的漏斗模型：

1.數(shù)據(jù)校驗(yàn)（甄別真假）：

首先確認(rèn)不是數(shù)據(jù)口徑或ETL傳輸問(wèn)題。檢查埋點(diǎn)日志量是否異常斷崖，確認(rèn)是否只

是報(bào)表掛了而不是業(yè)務(wù)掛了。

詢(xún)問(wèn)技術(shù)團(tuán)隊(duì)是否有服務(wù)器宕機(jī)、網(wǎng)絡(luò)波動(dòng)或App閃退等核心故障。

2.維度拆解（定位范圍）：

如果數(shù)據(jù)是真實(shí)的，利用多維分析尋找“受災(zāi)區(qū)”：

時(shí)空維度：是分時(shí)段突然下跌（可能跟push或故障有關(guān)）還是全天低迷？是特定地區(qū)

還是全網(wǎng)？

渠道/版本：是iOS還是安卓？是主包還是極速版？是否集中在某個(gè)剛發(fā)布的灰度版

本？

用戶(hù)分層：跌的是新用戶(hù)（獲客渠道出問(wèn)題）還是老用戶(hù)（留存出問(wèn)題）？

3.內(nèi)外部歸因（鎖定元兇）：

內(nèi)部因素（高頻）：檢查昨晚到今天所有的策略上線記錄。是否有算法模型更新？是

否有過(guò)于激進(jìn)的商業(yè)化策略（如廣告加載率提升）？是否有強(qiáng)運(yùn)營(yíng)干預(yù)（如強(qiáng)制彈

窗）？

外部因素：檢查日歷（是否工作日/開(kāi)學(xué)日/節(jié)后效應(yīng)）。檢查競(jìng)品動(dòng)態(tài)（抖音是否有S

級(jí)活動(dòng)？）。檢查輿情（是否有全網(wǎng)負(fù)面熱搜導(dǎo)致卸載）。

4.動(dòng)作制定：

如果是技術(shù)/策略Bug：立即回滾，先止血再?gòu)?fù)盤(pán)。

如果是外部競(jìng)爭(zhēng)/周期性：不需要恐慌性調(diào)整，記錄Benchmarks，后續(xù)通過(guò)針對(duì)性的召

回活動(dòng)（PUSH、短信、活動(dòng)）進(jìn)行彌補(bǔ)。

Q9：當(dāng)算法推薦的模型預(yù)估準(zhǔn)確率很高，但用戶(hù)實(shí)際負(fù)反饋增加時(shí)，可能是什

么原因？你會(huì)怎么調(diào)整策略？

?不好的回答示例：

預(yù)估準(zhǔn)但負(fù)反饋多，可能是因?yàn)橥频臇|西用戶(hù)雖然點(diǎn)了，但是不喜歡。比如標(biāo)題

黨，用戶(hù)點(diǎn)進(jìn)去發(fā)現(xiàn)被騙了，就會(huì)點(diǎn)不感興趣。或者是推的廣告太多了。我會(huì)建議

算法把負(fù)反饋的權(quán)重調(diào)高一點(diǎn)，或者把那些負(fù)反饋多的視頻直接屏蔽掉。也可以問(wèn)

問(wèn)用戶(hù)為什么不開(kāi)心。

為什么這么回答不好：

1.分析不夠深入：僅提到了標(biāo)題黨，沒(méi)有觸及“長(zhǎng)期價(jià)值vs短期欲望”的深層矛盾（如軟色

情、獵奇內(nèi)容）。

2.策略手段單一：“屏蔽”或“調(diào)權(quán)重”是常規(guī)操作，缺乏系統(tǒng)性的調(diào)優(yōu)思路（如LossFunction

的修改、重排規(guī)則的介入）。

3.忽視了模型目標(biāo)的局限性：沒(méi)意識(shí)到可能是模型優(yōu)化的目標(biāo)（Target）本身就有問(wèn)題

（只看CTR/Duration，不看滿(mǎn)意度）。

高分回答示例：

這種情況通常是“短期行為指標(biāo)”與“用戶(hù)心理滿(mǎn)意度”發(fā)生了錯(cuò)位。模型預(yù)估準(zhǔn)

（Accuracy高）通常是指它準(zhǔn)確預(yù)測(cè)了用戶(hù)的“點(diǎn)擊”或“停留”，但這并不代表用

戶(hù)“喜歡”或“認(rèn)同”。

1.根因分析：

標(biāo)題黨/封面黨（Click-bait）：模型預(yù)測(cè)點(diǎn)擊率極高，但內(nèi)容貨不對(duì)板，用戶(hù)產(chǎn)生受騙

感。

生理性吸引與心理排斥（GuiltyPleasure）：比如低俗、審丑、獵奇內(nèi)容。用戶(hù)出于本

能會(huì)看完（時(shí)長(zhǎng)高），但看完后會(huì)產(chǎn)生空虛感或?qū)ζ脚_(tái)調(diào)性的厭惡，從而點(diǎn)擊“減少推

薦”以修正算法。

信息繭房與疲勞：模型過(guò)度擬合用戶(hù)的單一興趣，連續(xù)推同類(lèi)內(nèi)容，用戶(hù)從“喜歡”轉(zhuǎn)變

為“厭煩”。

2.策略調(diào)整方案：

修正目標(biāo)函數(shù)（LossFunction）：不能只Look-alike點(diǎn)擊和時(shí)長(zhǎng)。必須將“負(fù)反饋

（Dislike）”作為強(qiáng)懲罰項(xiàng)引入模型訓(xùn)練。甚至引入“完播+點(diǎn)贊/評(píng)論”的組合目標(biāo)，只有

單純消費(fèi)沒(méi)有互動(dòng)的流量降權(quán)。

重排層（Re-rank）硬規(guī)則介入：

打散策略：強(qiáng)制限制同類(lèi)目、同BGM、同作者的連續(xù)出現(xiàn)次數(shù)。

質(zhì)量門(mén)檻：對(duì)于高CTR但高負(fù)反饋的內(nèi)容，建立“流量熔斷機(jī)制”。一旦負(fù)反饋率突破

閾值，無(wú)論模型預(yù)估分多高，強(qiáng)制停止分發(fā)。

引入顯性?xún)r(jià)值打分：不僅僅依賴(lài)行為數(shù)據(jù)，引入內(nèi)容理解（CV/NLP）的質(zhì)量打分。對(duì)于

低俗內(nèi)容，即使模型預(yù)估點(diǎn)擊率高，也在精排階段人為降權(quán)（De-boost）。

Q10：你怎么看“算法價(jià)值觀”？在分發(fā)策略中如何平衡“用戶(hù)愛(ài)看（但低

俗）”和“內(nèi)容質(zhì)量（但枯燥）”？

?不好的回答示例：

算法價(jià)值觀很重要，我們不能只推低俗的東西，這樣會(huì)被監(jiān)管封殺的。但是如果只

推高質(zhì)量的枯燥內(nèi)容，用戶(hù)又不愛(ài)看，數(shù)據(jù)會(huì)掉。所以我覺(jué)得要折中一下，比如推

兩個(gè)低俗的，夾一個(gè)高質(zhì)量的?；蛘咴谕砩嫌脩?hù)累的時(shí)候推點(diǎn)輕松的，白天推點(diǎn)有

用的?？傊褪且胶猓荒茏邩O端。

為什么這么回答不好：

1.缺乏高度：僅僅從“防封殺”和“保數(shù)據(jù)”的角度談，沒(méi)有上升到平臺(tái)生態(tài)、社會(huì)責(zé)任和長(zhǎng)期

留存的戰(zhàn)略高度。

2.策略簡(jiǎn)單化：“推兩個(gè)低俗夾一個(gè)高質(zhì)量”的混排策略過(guò)于生硬，且沒(méi)有考慮到用戶(hù)體驗(yàn)的

連續(xù)性。

3.定義模糊：對(duì)“低俗”和“輕松”混為一談，沒(méi)有區(qū)分“娛樂(lè)”與“低質(zhì)”的界限。

高分回答示例：

我認(rèn)為“算法價(jià)值觀”是平臺(tái)長(zhǎng)期生存的底線，也是區(qū)別于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的品牌護(hù)城河。

算法不僅是分發(fā)工具，更是社區(qū)規(guī)則的立法者。平衡“短期人性弱點(diǎn)（低俗）”與“長(zhǎng)

期價(jià)值供給（優(yōu)質(zhì)）”，是我作為策略PM的核心職責(zé)：

1.分層定義與底線控制：

紅線（低俗/違規(guī)）：堅(jiān)決打壓。通過(guò)審核+模型識(shí)別，無(wú)論用戶(hù)多愛(ài)看，必須攔截。

這不是平衡問(wèn)題，是生死問(wèn)題。

灰線（甚至土味/獵奇）：快手的特色是包容，我們?cè)试S“土”，但不允許“惡”。對(duì)于這

類(lèi)高熱度但格調(diào)不高的內(nèi)容，策略上要“限制天花板”。比如限制其進(jìn)入全站熱門(mén)池，

僅在私域或特定小圈層分發(fā)，防止其污染全站風(fēng)氣。

白線（知識(shí)/技藝/正能量）：往往叫好不叫座。

2.扶持策略（價(jià)值對(duì)齊）：

保量與提權(quán)：對(duì)于“優(yōu)質(zhì)但枯燥”的內(nèi)容，算法很難自然分發(fā)。策略上需要給予固定的

流量扶持（保量），或者在排序公式中給予加權(quán)（Boosting）。

包裝與轉(zhuǎn)化：枯燥往往是因?yàn)楸磉_(dá)方式問(wèn)題。策略不能只負(fù)責(zé)推，還要負(fù)責(zé)“教”。通

過(guò)創(chuàng)作者工具引導(dǎo)優(yōu)質(zhì)作者優(yōu)化封面、前3秒節(jié)奏，將“枯燥內(nèi)容”轉(zhuǎn)化為“可消費(fèi)內(nèi)

容”。

3.動(dòng)態(tài)混合策略：

利用“三明治算法”：在用戶(hù)沉浸于高爽感內(nèi)容（如搞笑段子）時(shí)，適時(shí)插入一條高價(jià)

值內(nèi)容（如生活小妙招）。這不僅能緩解審美疲勞，還能讓用戶(hù)在離開(kāi)APP時(shí)覺(jué)得“今

天學(xué)到了東西”，而非“又浪費(fèi)了2小時(shí)”，這種“獲得感”是提升長(zhǎng)期留存的關(guān)鍵。

Q11：請(qǐng)舉例說(shuō)明你遇到過(guò)的最復(fù)雜的AB實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景，你是如何設(shè)計(jì)分流和對(duì)照

組的？

?不好的回答示例：

最復(fù)雜的實(shí)驗(yàn)應(yīng)該是我之前做的一個(gè)關(guān)于社交推薦的實(shí)驗(yàn)。因?yàn)樯缃魂P(guān)系很復(fù)雜，

如果只分流用戶(hù)，A組的人可能會(huì)影響B(tài)組的人。比如A組看到了朋友，B組沒(méi)看

到，但是他們是朋友，這就亂了。當(dāng)時(shí)我們想了很久，最后決定還是按用戶(hù)ID最后

一位來(lái)分，奇數(shù)一組偶數(shù)一組，然后把實(shí)驗(yàn)時(shí)間拉長(zhǎng)，忽略掉那些互相影響的數(shù)

據(jù)。雖然不太完美，但也能看個(gè)大概。

為什么這么回答不好：

1.專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)缺失：描述了現(xiàn)象（網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)/SUTVA破壞），但沒(méi)有使用專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)（如“正交

實(shí)驗(yàn)”、“簇/Cluster分流”）。

2.解決方案錯(cuò)誤：面對(duì)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，簡(jiǎn)單的UserIDHash分流是完全錯(cuò)誤的，因?yàn)楦蓴_無(wú)法

被忽略。且“忽略掉互相影響的數(shù)據(jù)”會(huì)導(dǎo)致樣本有偏。

3.缺乏嚴(yán)謹(jǐn)性：“看個(gè)大概”不符合策略PM對(duì)數(shù)據(jù)精度的要求。

高分回答示例：

我遇到的最復(fù)雜場(chǎng)景是在做“雙邊市場(chǎng)（如直播連麥或評(píng)論互動(dòng)）”類(lèi)策略時(shí)的實(shí)驗(yàn)

設(shè)計(jì)。這類(lèi)場(chǎng)景存在嚴(yán)重的“網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)（NetworkEffect）”干擾，即實(shí)驗(yàn)組用戶(hù)

的行為會(huì)波及對(duì)照組，破壞了SUTVA（穩(wěn)定單元處理價(jià)值假設(shè)）。

場(chǎng)景描述：我們想測(cè)試一種新的“直播間連麥PK玩法”，旨在提升互動(dòng)率。如果按用

戶(hù)隨機(jī)分流，A組用戶(hù)（新玩法）和B組用戶(hù)（舊玩法）可能進(jìn)入同一個(gè)直播間，導(dǎo)

致B組用戶(hù)也能看到甚至參與新玩法，污染了對(duì)照組數(shù)據(jù)。

解決方案：我放棄了常規(guī)的UserBucket分流，采用了“分簇抽樣（Cluster

Randomization）”與“時(shí)間片輪轉(zhuǎn)（Time-interleaved）”相結(jié)合的方案：

1.以“直播間/主播”為單位分流：

將主播作為分流單元。A類(lèi)主播開(kāi)啟新玩法，B類(lèi)主播保持舊玩法。進(jìn)入A類(lèi)主播

房間的所有用戶(hù)（無(wú)論ID多少）都體驗(yàn)新策略。

挑戰(zhàn)：主播之間本身熱度差異大，方差高，難以拉齊。

2.引入時(shí)間片輪轉(zhuǎn)（Time-slicing）：

為了消除主播個(gè)體差異，我讓同一個(gè)主播在不同時(shí)間段交替成為實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照

組。比如：周一、三、五的奇數(shù)小時(shí)開(kāi)啟新玩法，偶數(shù)小時(shí)關(guān)閉。

優(yōu)勢(shì)：完美實(shí)現(xiàn)了“自身對(duì)照”，消除了主播風(fēng)格、粉絲粘性的干擾。

3.雙重差分法（DID）評(píng)估：

在分析數(shù)據(jù)時(shí)，不僅僅比較新舊玩法的絕對(duì)值，而是通過(guò)DID模型，剔除掉大盤(pán)

的時(shí)間趨勢(shì)（如晚高峰自然增長(zhǎng)），精準(zhǔn)剝離出策略帶來(lái)的凈增量。最終這個(gè)實(shí)

驗(yàn)設(shè)計(jì)成功規(guī)避了干擾，得出了可信結(jié)論。

Q12：如果實(shí)驗(yàn)組的核心指標(biāo)（如時(shí)長(zhǎng)）顯著上漲，但留存率微跌（不顯著），

你會(huì)選擇全量上線嗎？為什么？

?不好的回答示例：

時(shí)長(zhǎng)漲了是好事，留存微跌如果不顯著，那說(shuō)明統(tǒng)計(jì)上沒(méi)有意義，可以當(dāng)作沒(méi)跌。

我會(huì)選擇全量上線。因?yàn)闀r(shí)長(zhǎng)漲了能多賣(mài)廣告，收益是實(shí)打?qū)嵉摹Ａ舸婵赡苤皇遣?/p>

動(dòng)，或者受其他因素影響。只要不是大跌，我覺(jué)得問(wèn)題不大。當(dāng)然，上線后我會(huì)再

盯著留存看幾天，如果真的跌了再回滾。

為什么這么回答不好：

1.忽視了“顯著性”的陷阱：“不顯著”不代表沒(méi)影響，可能是樣本量不足導(dǎo)致的Power不夠。

2.短視逐利：盲目追求時(shí)長(zhǎng)（短期）而犧牲留存（長(zhǎng)期），是策略PM的大忌。留存的微跌

往往是雪崩的前兆。

3.缺乏風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)：上線后再觀察通常為時(shí)已晚，且全量后的歸因更難。

高分回答示例：

絕不會(huì)盲目全量上線。這種情況屬于典型的“短多長(zhǎng)空”風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)，必須謹(jǐn)慎處理。

我的決策邏輯如下：

1.重新評(píng)估“不顯著”的置信度：

留存率是一個(gè)對(duì)波動(dòng)極不敏感的指標(biāo)（因其基數(shù)大、變化慢）?！敖y(tǒng)計(jì)不顯著”很

可能是因?yàn)閷?shí)驗(yàn)周期不夠長(zhǎng)或樣本量不夠大，導(dǎo)致統(tǒng)計(jì)功效（Power）不足，沒(méi)

能檢測(cè)出微小的負(fù)向變化。但留存率哪怕0.1%的真實(shí)下跌，對(duì)平臺(tái)的LTV打擊都

是毀滅性的。

2.深入拆解時(shí)長(zhǎng)增長(zhǎng)的來(lái)源：

我會(huì)通過(guò)下鉆分析，看時(shí)長(zhǎng)的增長(zhǎng)是“健康的”還是“有毒的”。

如果是通過(guò)增加廣告加載率、推薦標(biāo)題黨、或者強(qiáng)制自動(dòng)播放帶來(lái)的時(shí)長(zhǎng)增長(zhǎng)，這必

然會(huì)損耗用戶(hù)體驗(yàn)，導(dǎo)致留存下跌。這種增長(zhǎng)是透支未來(lái)的，必須一票否決。

如果是通過(guò)優(yōu)化內(nèi)容匹配度、提升加載速度帶來(lái)的體驗(yàn)優(yōu)化，那么留存微跌可能是噪

音。

3.決策方案：

方案A（保守）：延長(zhǎng)實(shí)驗(yàn)周期。將實(shí)驗(yàn)再跑2周，觀察留存率的p-value是否會(huì)逐漸趨

向顯著。

方案B（折中）：切流量觀察（Holdout）。如果業(yè)務(wù)壓力大必須推，只開(kāi)放

10%-50%流量，保留足夠大的對(duì)照組進(jìn)行長(zhǎng)達(dá)1-2個(gè)月的監(jiān)控。一旦留存跌幅呈現(xiàn)擴(kuò)大

趨勢(shì)，立即止損。

結(jié)論：在快手，留存（用戶(hù)資產(chǎn)）的優(yōu)先級(jí)永遠(yuǎn)高于時(shí)長(zhǎng)（用戶(hù)消費(fèi)）。我會(huì)寧可

錯(cuò)過(guò)一個(gè)提升時(shí)長(zhǎng)的機(jī)會(huì)，也不能冒流失用戶(hù)的風(fēng)險(xiǎn)。

Q13：快手非常強(qiáng)調(diào)“私域流量”和“老鐵文化”，在策略設(shè)計(jì)上如何體現(xiàn)對(duì)關(guān)注頁(yè)

（Follow）的流量扶持？

?不好的回答示例：

要扶持私域，就把關(guān)注頁(yè)做得明顯一點(diǎn)，比如把“關(guān)注”按鈕做大，或者在發(fā)現(xiàn)頁(yè)多

推一點(diǎn)關(guān)注的人的視頻。如果用戶(hù)關(guān)注了一個(gè)人，那這個(gè)人的視頻發(fā)出來(lái)，我們就

必須給用戶(hù)看，不能被算法屏蔽。還有就是多給關(guān)注頁(yè)發(fā)點(diǎn)紅點(diǎn)提醒，讓用戶(hù)點(diǎn)進(jìn)

去。

為什么這么回答不好：

1.手段初級(jí)：僅停留在UI層面（按鈕做大、紅點(diǎn)），沒(méi)有觸及分發(fā)權(quán)重的核心策略。

2.邏輯絕對(duì)化：“必須給用戶(hù)看”是不現(xiàn)實(shí)的，如果關(guān)注列表有1000人，全推會(huì)導(dǎo)致Feed流

爆炸，必須有排序邏輯。

3.缺乏生態(tài)思考：沒(méi)有提到如何激勵(lì)創(chuàng)作者維護(hù)私域，也沒(méi)有提到如何在公域（發(fā)現(xiàn)頁(yè)）

為私域?qū)Я鞯拈]環(huán)。

高分回答示例：

快手的“私域”核心在于將“關(guān)注關(guān)系”視為一種高權(quán)重的分發(fā)契約。策略設(shè)計(jì)上，我

會(huì)在召回、排序、展示三個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行扶持：

1.發(fā)現(xiàn)頁(yè)（公域）的私域滲透策略：

強(qiáng)插與加權(quán)：在發(fā)現(xiàn)頁(yè)（雙列/單列）的推薦流中，顯著提高“已關(guān)注作者”新發(fā)布內(nèi)容

的召回權(quán)重。策略上可以設(shè)定一個(gè)保底比例（如每刷10條必有1-2條來(lái)自關(guān)注列表），

并打上“你關(guān)注的”標(biāo)簽，喚醒用戶(hù)記憶。

社交關(guān)系鏈推薦：利用“二度人脈”（你朋友關(guān)注的人），通過(guò)“xx也關(guān)注了”的背書(shū)策略

進(jìn)行推薦，幫助用戶(hù)從公域拓展新的私域關(guān)系。

2.關(guān)注頁(yè)（私域）的排序優(yōu)化：

非純時(shí)間序：雖然關(guān)注頁(yè)主要是時(shí)間序，但為了防止活躍的話癆作者刷屏，策略上需

要引入“智能聚合”或“親密度排序”。優(yōu)先展示用戶(hù)互動(dòng)最頻繁（親密度高）的“老鐵”內(nèi)

容，對(duì)低質(zhì)刷屏內(nèi)容進(jìn)行折疊，保證私域流的信噪比。

3.創(chuàng)作者端的激勵(lì)閉環(huán)：

私域流量確定性：只要?jiǎng)?chuàng)作者粉絲夠多，通過(guò)策略保證其發(fā)布內(nèi)容的基礎(chǔ)播放量

（BaseView），減少對(duì)爆款算法的依賴(lài)。這會(huì)讓創(chuàng)作者更愿意在視頻里呼吁“點(diǎn)關(guān)

注”，因?yàn)樗麄冎狸P(guān)注是有用的。

互動(dòng)加權(quán)：在算法模型中，將“評(píng)論回復(fù)”、“私信”等深度互動(dòng)行為的權(quán)重調(diào)高。鼓勵(lì)創(chuàng)

作者像“老鐵”一樣跟粉絲聊天，這種互動(dòng)行為反過(guò)來(lái)會(huì)提升該作者在粉絲側(cè)的排序權(quán)

重，形成正循環(huán)。

Q14：在沒(méi)有研發(fā)資源支持的情況下，你如何快速驗(yàn)證一個(gè)策略猜想？

?不好的回答示例：

如果沒(méi)有研發(fā)，那確實(shí)很難做。我可能會(huì)先寫(xiě)文檔，把需求提上去，然后排期。如

果實(shí)在不行，我就去找運(yùn)營(yíng)商量，看看能不能手動(dòng)發(fā)點(diǎn)東西?；蛘呶揖拖炔蛔鲞@個(gè)

策略了，先去做點(diǎn)別的數(shù)據(jù)分析工作，等有資源了再說(shuō)。畢竟沒(méi)有代碼也上不了

線。

為什么這么回答不好：

1.缺乏主觀能動(dòng)性：表現(xiàn)出“等靠要”的心態(tài)，沒(méi)有資源就停滯不前。

2.方法論缺失：不知道MVP（最小可行性產(chǎn)品）、WizardofOz（奧茲國(guó)巫師法）等低成

本驗(yàn)證方法。

3.抗壓能力差：面試官考察的是在資源受限下的破局能力，放棄是最差的回答。

高分回答示例：

資源永遠(yuǎn)是稀缺的，策略PM的核心能力之一就是“低成本驗(yàn)證（MVP）”。在沒(méi)有

研發(fā)排期時(shí)，我會(huì)采用以下三種“無(wú)代碼”或“低代碼”方式進(jìn)行驗(yàn)證：

1.人工干預(yù)模擬算法（WizardofOz）：

場(chǎng)景：假設(shè)我想驗(yàn)證“在評(píng)論區(qū)置頂神評(píng)能否提升停留時(shí)長(zhǎng)”。

操作：不需要開(kāi)發(fā)置頂算法。我聯(lián)合運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)，手動(dòng)篩選出幾十個(gè)熱門(mén)視頻的優(yōu)質(zhì)評(píng)

論，在后臺(tái)手動(dòng)置頂。然后對(duì)比這幾十個(gè)視頻在置頂前后的時(shí)長(zhǎng)變化。雖然樣本小，

但足以驗(yàn)證因果性。

2.離線數(shù)據(jù)回溯（CounterfactualEvaluation）：

場(chǎng)景：想驗(yàn)證“如果把閾值從0.5提到0.6會(huì)怎樣”。

操作：不需要上線實(shí)驗(yàn)。利用歷史日志（Log），篩選出那些“分值在0.5-0.6之間”的

樣本，假設(shè)它們被過(guò)濾掉了，重新計(jì)算大盤(pán)的CTR和轉(zhuǎn)化率。雖然不能完全模擬用戶(hù)

反饋?zhàn)兓芸焖僭u(píng)估策略的覆蓋率（Coverage）**和**潛在損失。

3.利用規(guī)則配置平臺(tái)（Config）：

絕大多數(shù)成熟公司都有CMS或規(guī)則引擎。我會(huì)嘗試通過(guò)組合現(xiàn)有的基礎(chǔ)規(guī)則來(lái)實(shí)現(xiàn)新

策略的近似效果。例如，無(wú)法開(kāi)發(fā)新的召回模型，但我可以通過(guò)配置“關(guān)鍵詞過(guò)

濾”或“白名單加權(quán)”來(lái)模擬新策略的效果，先拿小流量跑通邏輯，拿著正向數(shù)據(jù)再去PK

研發(fā)資源，成功率會(huì)大很多。

Q15：面對(duì)冷啟動(dòng)的新用戶(hù)，快手應(yīng)該優(yōu)先推薦頭部熱門(mén)內(nèi)容還是基于粗略畫(huà)像

的垂直內(nèi)容？請(qǐng)給出你的策略邏輯。

?不好的回答示例：

新用戶(hù)進(jìn)來(lái)肯定不知道他喜歡什么，所以最安全的就是推最火的視頻，比如美女、

搞笑段子，這些大家都愛(ài)看。如果推垂直內(nèi)容，萬(wàn)一他不喜歡就流失了。所以前幾

刷全是熱門(mén)，等他點(diǎn)贊了，知道他喜歡什么了，再給他推垂直的。這樣比較穩(wěn)妥。

為什么這么回答不好：

1.策略單一：純熱門(mén)策略會(huì)導(dǎo)致新用戶(hù)留存差，因?yàn)槿狈Α绑@喜感”和“歸屬感”，且競(jìng)品（抖

音）在熱門(mén)內(nèi)容上更強(qiáng)。

2.忽視了冷啟動(dòng)信號(hào)：即使是新用戶(hù)，也有設(shè)備型號(hào)、地理位置（LBS）、安裝渠道等粗

略畫(huà)像，完全放棄這些信號(hào)是資源浪費(fèi)。

3.缺乏探索思維：沒(méi)有提到Explore（探索）機(jī)制，純Exploit（利用）會(huì)導(dǎo)致畫(huà)像收斂極

慢。

高分回答示例：

這是一個(gè)經(jīng)典的“探索（Explore）與利用（Exploit）”的平衡問(wèn)題。對(duì)于快手新

用戶(hù)，我的策略是“熱門(mén)保底，LBS/畫(huà)像破冰，快速探索”的組合拳：

1.首屏策略：普適性熱門(mén)+LBS強(qiáng)相關(guān)（7:3）。

熱門(mén)（SafeBet）：必須用全站最高CTR的通俗內(nèi)容（搞笑、萌寵）留住用戶(hù)，防止

首刷流失。

LBS/同城（UniqueHook）：快手的特色是“身邊人”。利用IP定位，插入1-2條同城

或本地語(yǔ)言的視頻。這種“熟悉感”是快手區(qū)別于抖音的破冰利器，能迅速建立心理連

接。

2.前5刷的動(dòng)態(tài)探測(cè)：高頻試探。

不要等待用戶(hù)點(diǎn)贊（交互門(mén)檻高）。關(guān)注“完播”和“滑過(guò)速度”。

構(gòu)建一個(gè)“興趣探針包”（包含顏值、游戲、美食、生活技巧等5-6個(gè)大類(lèi)）。在后續(xù)幾

刷中，快速輪詢(xún)分發(fā)這些垂類(lèi)的高贊內(nèi)容。

一旦用戶(hù)在某一類(lèi)視頻上停留超過(guò)5秒，立即在下一次刷新中加權(quán)該垂類(lèi)，實(shí)現(xiàn)從“大

眾畫(huà)像”到“個(gè)人畫(huà)像”的秒級(jí)收斂。

3.避免“低俗陷阱”：

新用戶(hù)最容易被低俗內(nèi)容吸引點(diǎn)擊，導(dǎo)致算法誤以為他只喜歡這個(gè)，迅速把畫(huà)像

做“臟”。策略上必須在新用戶(hù)期設(shè)置內(nèi)容分級(jí)門(mén)檻，屏蔽掉擦邊球內(nèi)容，優(yōu)先展示正

向、高質(zhì)量的垂直內(nèi)容，為用戶(hù)的長(zhǎng)期留存打下健康的基調(diào)。

Q16：如何判斷一個(gè)策略需求的優(yōu)先級(jí)？如果研發(fā)認(rèn)為實(shí)現(xiàn)難度大收益小，但你

認(rèn)為很重要，怎么推進(jìn)？

?不好的回答示例：

優(yōu)先級(jí)的判斷我看老板急不急，或者哪個(gè)對(duì)KPI影響大。如果研發(fā)說(shuō)不想做，我就

跟他們吵，說(shuō)這個(gè)很重要，不做不行。或者找他們老大去壓他們。如果實(shí)在推不

動(dòng)，那就先放著，做別的。反正產(chǎn)品經(jīng)理就是要強(qiáng)勢(shì)一點(diǎn)，不能被研發(fā)牽著鼻子

走。

為什么這么回答不好：

1.缺乏理性評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)：依賴(lài)“老板急不急”或單純的“強(qiáng)勢(shì)”，沒(méi)有客觀的ROI評(píng)估框架（如

ICE/RICE）。

2.溝通方式低情商：“吵”、“找老大壓”是職場(chǎng)協(xié)作的大忌，容易破壞團(tuán)隊(duì)關(guān)系。

3.解決問(wèn)題能力弱：遇到阻力就“先放著”，沒(méi)有尋找替代方案或拆解方案的能力。

高分回答示例：

1.優(yōu)先級(jí)判斷標(biāo)準(zhǔn)：ICE模型。

我會(huì)基于三個(gè)維度打分：Impact（影響力/預(yù)期收益）、Confidence（信心/成功

概率）、Ease（實(shí)現(xiàn)難易度/成本）。

公式：優(yōu)先級(jí)=(I×C)/E。

除此之外，對(duì)于策略崗，還要加入“戰(zhàn)略防御性”（比如競(jìng)品做了我們必須有）和“生態(tài)

安全性”（即使收益低，但修復(fù)漏洞必須做）的考量。

2.面對(duì)研發(fā)阻力（高成本低收益誤判）的推進(jìn)策略：

第一步：對(duì)齊目標(biāo)（Why）。很多時(shí)候研發(fā)認(rèn)為“收益小”是因?yàn)樗麄冎豢吹搅硕唐跀?shù)

據(jù)，沒(méi)看到戰(zhàn)略?xún)r(jià)值。我會(huì)用數(shù)據(jù)模擬或競(jìng)品案例，講清楚這個(gè)策略對(duì)長(zhǎng)期留存或生

態(tài)健康的不可或缺性。

第二步：拆解需求，尋找MVP（How）。如果研發(fā)覺(jué)得成本高（比如要寫(xiě)一套新模

型），我會(huì)提出“降級(jí)方案”。能不能先用規(guī)則（Rule-based）硬邏輯頂一下？能不能

先只在某個(gè)小場(chǎng)景跑通？把一個(gè)S級(jí)開(kāi)發(fā)量的需求拆成一個(gè)A級(jí)MVP，先拿數(shù)據(jù)說(shuō)話。

第三步：承諾止損（RiskControl）。明確告訴研發(fā)：“我們先上小流量，如果跑兩天

數(shù)據(jù)沒(méi)達(dá)到預(yù)期，我立刻背鍋下線，不浪費(fèi)大家后續(xù)精力?！苯档脱邪l(fā)的心理負(fù)擔(dān)。

通過(guò)這種“講價(jià)值、給退路、拆解做”的方式，通常能有效推進(jìn)高難度需求。

Q17：介紹一下你熟悉的推薦系統(tǒng)鏈路（召回、粗排、精排、重排），策略PM

通常在哪個(gè)環(huán)節(jié)干預(yù)最有效？

?不好的回答示例：

推薦鏈路大概就是先把所有視頻找出來(lái)，這是召回。然后選一些比較好的，是粗

排。然后再仔細(xì)算分?jǐn)?shù)，是精排。最后排一下順序給用戶(hù)看，是重排。策略PM好像

每個(gè)環(huán)節(jié)都能干預(yù)吧，比如召回的時(shí)候多搞點(diǎn)視頻，重排的時(shí)候插點(diǎn)廣告。我覺(jué)得

最有效的是精排，因?yàn)槟鞘撬惴肿顪?zhǔn)的地方。

為什么這么回答不好：

1.描述過(guò)于淺顯：只是像背書(shū)一樣簡(jiǎn)單解釋了名詞，沒(méi)有體現(xiàn)對(duì)技術(shù)細(xì)節(jié)（如向量召回、

多目標(biāo)排序）的理解。

2.認(rèn)知偏差：認(rèn)為“精排”是策略PM干預(yù)的主戰(zhàn)場(chǎng)。實(shí)際上，精排是算法工程師的主戰(zhàn)場(chǎng)

（拼模型結(jié)構(gòu)、特征工程），PM亂改公式很容易崩。

3.忽略了業(yè)務(wù)規(guī)則的落地層：沒(méi)意識(shí)到“重排（Re-rank）”才是策略PM實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)邏輯（多樣

性、強(qiáng)插、打散）最核心的環(huán)節(jié)。

高分回答示例：

推薦系統(tǒng)像一個(gè)漏斗，從百萬(wàn)級(jí)內(nèi)容篩選到用戶(hù)看到的幾十條。

1.鏈路簡(jiǎn)述：

召回（Match）：從海量池中撈出幾千條相關(guān)的。包含多路召回（熱門(mén)、協(xié)同過(guò)濾、

語(yǔ)義向量、關(guān)注等）。

粗排（Pre-rank）：算力有限，用簡(jiǎn)單模型快速過(guò)濾掉明顯的爛內(nèi)容，剩幾百條。

精排（Rank）：上復(fù)雜模型（DeepFM等），對(duì)CTR、CVR、時(shí)長(zhǎng)等多目標(biāo)進(jìn)行精

準(zhǔn)預(yù)估打分。

重排（Re-rank）：在分值基礎(chǔ)上，加入業(yè)務(wù)規(guī)則（去重、打散、強(qiáng)插、廣告混

排），生成最終列表。

2.策略PM的核心干預(yù)點(diǎn)：

雖然全鏈路都相關(guān)，但召回和重排是PM干預(yù)最有效、最高頻的環(huán)節(jié)：

重排（Re-rank）——業(yè)務(wù)規(guī)則的執(zhí)行官：

這是PM“權(quán)力”最大的地方。所有的生態(tài)調(diào)控（打散同類(lèi)內(nèi)容）、商業(yè)化（控制

廣告AdLoad）、冷啟動(dòng)扶持（強(qiáng)插新人視頻）、合規(guī)風(fēng)控（打壓低俗）都在

這里通過(guò)規(guī)則（HardRules）或重排公式實(shí)現(xiàn)。這里能直接決定用戶(hù)最終看

到什么。

召回（Match）——天花板的制定者：

如果召回源里沒(méi)有好東西，精排算得再準(zhǔn)也沒(méi)用。PM需要通過(guò)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)

新的“內(nèi)容池”（例如發(fā)現(xiàn)本地生活內(nèi)容轉(zhuǎn)化好），要求算法新增一路“LBS召

回”或“長(zhǎng)尾召回”，這是從源頭擴(kuò)充供給，提升分發(fā)效果的上限。

Q18：針對(duì)低質(zhì)內(nèi)容的打壓策略，你是如何定義“低質(zhì)”的？如何避免誤傷？

?不好的回答示例：

低質(zhì)內(nèi)容就是那些畫(huà)質(zhì)差、模糊、聲音聽(tīng)不清，或者內(nèi)容很無(wú)聊、低俗的視頻。打

壓的話，就是讓審核團(tuán)隊(duì)看到就刪，或者算法識(shí)別出來(lái)以后給它降權(quán)，不給它流

量。為了避免誤傷，可以讓審核人員多看兩眼，或者設(shè)置一個(gè)申訴入口，如果作者

覺(jué)得沒(méi)問(wèn)題可以申訴。

為什么這么回答不好：

1.定義主觀：僅憑感官（畫(huà)質(zhì)、無(wú)聊），缺乏數(shù)據(jù)化、標(biāo)準(zhǔn)化的定義（如封面點(diǎn)擊率高但

停留時(shí)間極短）。

2.手段單一：依賴(lài)“刪”和“人審”，效率極低。對(duì)于海量視頻，必須依賴(lài)模型自動(dòng)處理。

3.缺乏分級(jí)處理思維：直接“刪”容易激怒用戶(hù)，缺乏“降權(quán)”、“僅粉絲可見(jiàn)”等柔性處理手

段。

高分回答示例：

治理低質(zhì)內(nèi)容是維護(hù)社區(qū)生態(tài)的關(guān)鍵，我的策略是“多維定義+分級(jí)處置+兜底糾

偏”：

1.多維定義“低質(zhì)”（從感官到數(shù)據(jù)）：

硬指標(biāo)（畫(huà)質(zhì)/版權(quán)）：分辨率低、黑邊嚴(yán)重、搬運(yùn)水印。這是計(jì)算機(jī)視覺(jué)（CV）容

易識(shí)別的。

軟指標(biāo)（內(nèi)容/調(diào)性）：令人不適的（密集恐懼）、低俗擦邊的、賣(mài)慘博同情的。這需

要NLP+CV結(jié)合模型。

行為指標(biāo)（最關(guān)鍵）：“欺騙性?xún)?nèi)容”。特征是CTR極高（封面黨），但完播率極低，

負(fù)反饋（Dislike）率高。這種數(shù)據(jù)特征是判定低質(zhì)的最強(qiáng)信號(hào)。

2.避免誤傷的分級(jí)策略：

不要一刀切（Delete）：除非涉及紅線違規(guī)，否則盡量不刪除。

限制分發(fā)范圍（Limit）：對(duì)于疑似低質(zhì)（模型置信度0.6-0.8），策略是“禁止進(jìn)入熱

門(mén)池”，僅允許在關(guān)注頁(yè)分發(fā)。讓粉絲決定其生死。

小流量測(cè)試（Probe）：對(duì)于拿不準(zhǔn)的內(nèi)容，先給100-500個(gè)曝光。如果數(shù)據(jù)表現(xiàn)確

實(shí)差（自然驗(yàn)證），再停止分發(fā)。這是最客觀的“不誤傷”。

3.糾偏與申訴：

建立“高活作者白名單”。對(duì)于歷史表現(xiàn)優(yōu)質(zhì)的作者，如果單條視頻被判低質(zhì)，先不攔

截，而是通過(guò)站內(nèi)信提示“疑似違規(guī)”，給予人工復(fù)審的機(jī)會(huì)，保護(hù)頭部資產(chǎn)。

Q19：假設(shè)要提升快手極速版的次日留存，你認(rèn)為目前最大的策略機(jī)會(huì)點(diǎn)在哪

里？

?不好的回答示例：

快手極速版主要是靠金幣拉人的。要提升留存，最直接的就是多發(fā)金幣。比如第二

天登錄給個(gè)大紅包，或者看視頻的金幣翻倍。這樣用戶(hù)為了錢(qián)肯定會(huì)回來(lái)。另外就

是把內(nèi)容做好點(diǎn)，推點(diǎn)用戶(hù)愛(ài)看的。只要錢(qián)給夠，留存肯定能漲。

為什么這么回答不好：

1.依賴(lài)補(bǔ)貼（不可持續(xù)）：純靠撒錢(qián)提升留存是飲鴆止渴，ROI會(huì)極低。好的策略是“用錢(qián)

買(mǎi)時(shí)間，用內(nèi)容留人”。

2.缺乏用戶(hù)分層：對(duì)所有用戶(hù)發(fā)一樣的紅包是資源浪費(fèi)。

3.沒(méi)有觸及“轉(zhuǎn)化”核心：極速版的核心痛點(diǎn)是如何把“薅羊毛用戶(hù)”轉(zhuǎn)化為“內(nèi)容消費(fèi)者”。

高分回答示例：

快手極速版的用戶(hù)特征是“價(jià)格敏感”且“目的性強(qiáng)（賺錢(qián)）”。單純?cè)黾咏饚懦杀静?/p>

可持續(xù)，最大的策略機(jī)會(huì)點(diǎn)在于“金幣激勵(lì)與內(nèi)容消費(fèi)的深度綁定

（Gamification）”：

1.從“簽到留存”轉(zhuǎn)向“內(nèi)容留存”的掛鉤策略：

目前很多用戶(hù)簽個(gè)到就走。策略上，應(yīng)設(shè)計(jì)“第二天觀看X分鐘才能解鎖昨日收

益”的機(jī)制。將單純的“次日登錄獎(jiǎng)勵(lì)”轉(zhuǎn)化為“次日消費(fèi)獎(jiǎng)勵(lì)”。強(qiáng)迫用戶(hù)在第二天

產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性的內(nèi)容消費(fèi)，增加被優(yōu)質(zhì)內(nèi)容“種草”的概率。

2.基于劇集/連載的“鉤子”策略（ContentHook）：

針對(duì)極速版用戶(hù)偏愛(ài)短劇、連載段子的特點(diǎn)。在用戶(hù)第一天離線前，強(qiáng)制推送一

條“高潮未完結(jié)”的短劇上集。利用“蔡格尼克效應(yīng)”，并在Push文案中強(qiáng)調(diào)“大結(jié)

局更新”，利用內(nèi)容好奇心而非僅僅是幾分錢(qián)來(lái)驅(qū)動(dòng)召回。

3.社交裂變作為留存錨點(diǎn)：

極速版用戶(hù)有很強(qiáng)的“互助/砍價(jià)”心智。設(shè)計(jì)“師徒/搭檔任務(wù)”，如果第二天徒弟

不登錄，師傅的收益會(huì)減半。利用熟人社交壓力（SocialPressure）來(lái)提升次

留，這種留存的穩(wěn)固性遠(yuǎn)高于平臺(tái)發(fā)錢(qián)。

Q20：在做增長(zhǎng)策略時(shí)，你更傾向于把資源投入在拉新（New）還是召回

（Resurrection）？結(jié)合目前行業(yè)階段談?wù)効捶ā?/p>

?不好的回答示例：

我覺(jué)得拉新更重要吧，因?yàn)橹挥性丛床粩嗟男掠脩?hù)進(jìn)來(lái)，平臺(tái)才能做大。如果只盯

著老用戶(hù)，早晚會(huì)消耗完的。雖然后拉新很貴，但是新用戶(hù)代表著未來(lái)。當(dāng)然召回

也重要，但是我覺(jué)得快手這么大了，該裝的都裝了，召回比較難。所以還是要把錢(qián)

花在買(mǎi)量上，去搶抖音的用戶(hù)。

為什么這么回答不好：

1.脫離行業(yè)階段：現(xiàn)在的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)是存量博弈，盲目強(qiáng)調(diào)拉新違背了“流量見(jiàn)頂”的行

業(yè)共識(shí)。

2.忽視成本效益：現(xiàn)在的拉新CAC（獲客成本）極高，且留存差。相比之下，召回的ROI

往往更高。

3.邏輯漏洞：“該裝的都裝了”恰恰說(shuō)明應(yīng)該做召回（因?yàn)楹芏嗳搜b過(guò)但卸載了，他們是最大

的潛在池子），而不是去硬啃非網(wǎng)民。

高分回答示例：

在目前的短視頻行業(yè)階段（存量競(jìng)爭(zhēng)、滲透率見(jiàn)頂），我更傾向于重資源投入“召

回”，精準(zhǔn)投入“拉新”。理由如下：

1.ROI視角的必然選擇：

目前短視頻賽道的拉新CAC（獲客成本）已經(jīng)極高，且新流量多為“非核心人

群”，留存率慘淡。而“流失用戶(hù)”通常是因?yàn)樘囟ㄔ螂x開(kāi)，他們對(duì)產(chǎn)品有認(rèn)知基

礎(chǔ)。通過(guò)數(shù)據(jù)分析定位流失原因（如當(dāng)初因?yàn)闆](méi)內(nèi)容看），現(xiàn)在有了新內(nèi)容（如

短?。┰偃フ倩?，成本（短信/Push/紅包）遠(yuǎn)低于買(mǎi)量，且LTV更高。

2.策略打法的差異化：

針對(duì)召回（重點(diǎn)）：不能搞“全量轟炸”。由于資源有限，策略核心是“流失分層”。重

點(diǎn)投入在“高價(jià)值流失用戶(hù)”（曾經(jīng)活躍過(guò)、有社交關(guān)系）。用“社交召喚”（你的朋友xx

發(fā)了新視頻）替代“營(yíng)銷(xiāo)召喚”，成功率最高。

針對(duì)拉新（維持）：不再追求規(guī)模，而是追求質(zhì)量。側(cè)重于“渠道精細(xì)化”，尋找那些

留存好的渠道，而不是便宜的渠道。

3.結(jié)論：

在快手目前的體量下，DAU的增長(zhǎng)更多來(lái)自于“減少流失”和“喚醒沉睡”。把漏斗

的底部堵住，比在頂部瘋狂倒水更關(guān)鍵。我會(huì)建議將預(yù)算向召回策略

（Retargeting）和端內(nèi)留存策略?xún)A斜。

Q21：遇到過(guò)最難推進(jìn)的跨部門(mén)協(xié)作（如與算法、運(yùn)營(yíng)、審核）是什么？你是如

何解決利益沖突的？

?不好的回答示例：

最難的一次是跟運(yùn)營(yíng)部門(mén)合作。當(dāng)時(shí)我制定了一個(gè)新策略，要限制低質(zhì)內(nèi)容的流

量，但是運(yùn)營(yíng)那邊覺(jué)得這樣會(huì)影響他們的KPI，因?yàn)樗麄円?fù)責(zé)內(nèi)容發(fā)布量。后來(lái)

我們就吵了一架，僵持了很久。最后沒(méi)辦法，我找了我們老大，讓他們老大出面協(xié)

調(diào)，最后折中了一下，只限制特別差的內(nèi)容。我覺(jué)得跨部門(mén)協(xié)作主要還是看誰(shuí)的后

臺(tái)硬，或者多請(qǐng)客吃飯搞好關(guān)系。

為什么這么回答不好：

1.缺乏解決問(wèn)題的手段：遇到?jīng)_突只知道“吵架”和“找老板”，暴露了溝通能力和橫向領(lǐng)導(dǎo)力

的缺失。

2.沒(méi)有利益對(duì)齊：只看到了沖突，沒(méi)看到雙方其實(shí)有共同的長(zhǎng)遠(yuǎn)目標(biāo)（平臺(tái)生態(tài)），未能

將策略?xún)r(jià)值轉(zhuǎn)化為運(yùn)營(yíng)能聽(tīng)懂的語(yǔ)言。

3.結(jié)論油膩：“比后臺(tái)”、“請(qǐng)客吃飯”等職場(chǎng)厚黑學(xué)言論是面試大忌，顯得極不專(zhuān)業(yè)。

高分回答示例：

我曾負(fù)責(zé)“嚴(yán)控標(biāo)題黨”策略，這與運(yùn)營(yíng)部門(mén)“維持高點(diǎn)擊率（CTR）”的短期KPI產(chǎn)生

了直接沖突。運(yùn)營(yíng)擔(dān)心打壓標(biāo)題黨會(huì)導(dǎo)致大盤(pán)CTR下跌，強(qiáng)烈反對(duì)策略上線。

1.利益沖突點(diǎn)分析：

運(yùn)營(yíng)背的是“當(dāng)天的CTR”，而我背的是“長(zhǎng)期的留存”。運(yùn)營(yíng)認(rèn)為標(biāo)題黨是提升數(shù)

據(jù)的手段，我認(rèn)為標(biāo)題黨是透支信任的毒藥。

2.破局策略（數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)+利益置換）：

第一步：全量回溯（DataProof）。我拉取了過(guò)去3個(gè)月的數(shù)據(jù)，證明凡是主要靠標(biāo)

題黨起量的賬號(hào)，其粉絲流失率是普通賬號(hào)的3倍。我用數(shù)據(jù)告訴運(yùn)營(yíng)：“雖然今天

CTR高了，但下個(gè)月這些用戶(hù)就流失了，你的KPI池子會(huì)越來(lái)越小。”

第二步：提供替代方案（Solution）。我不是單純地“堵”，而是“疏”。我向運(yùn)營(yíng)提供了

一套“優(yōu)質(zhì)高點(diǎn)擊標(biāo)題模板庫(kù)”，并承諾策略上線后，會(huì)給使用優(yōu)質(zhì)標(biāo)題的內(nèi)容加權(quán)補(bǔ)

償。

第三步：分階段灰度。雙方達(dá)成一致，先切10%流量實(shí)驗(yàn)。結(jié)果顯示，雖然CTR微跌

0.2%，但人均時(shí)長(zhǎng)漲了，且投訴率下降30%。

3.結(jié)果：

最終運(yùn)營(yíng)認(rèn)可了數(shù)據(jù)，同意全量上線。這次經(jīng)歷讓我明白，解決沖突的關(guān)鍵不是

妥協(xié)，而是找到雙方都能接受的“更高維度的共贏指標(biāo)”。

Q22：如果發(fā)現(xiàn)某個(gè)頭部大V的數(shù)據(jù)造假（刷量），但封殺他會(huì)影響大盤(pán)GMV，

你會(huì)怎么制定處罰策略？

?不好的回答示例：

如果大V刷量，那肯定違反規(guī)定了，原則上是要封殺的。但是因?yàn)樗鸊MV很高，為

了公司的利益，我可能會(huì)先睜一只眼閉一只眼，私下警告他一下，讓他不要太過(guò)

分。如果他還是刷，那就扣點(diǎn)分。畢竟GMV是大事，把他封了老板肯定會(huì)罵我。所

以要靈活處理，不能太死板。

為什么這么回答不好：

1.價(jià)值觀崩塌：“睜一只眼閉一只眼”是風(fēng)控和策略的大忌。破壞公平性如果不處理，會(huì)引起

破窗效應(yīng)，導(dǎo)致全平臺(tái)效仿。

2.缺乏策略深度：只有“封”和“不封”兩個(gè)極端選項(xiàng)，沒(méi)有考慮到降權(quán)、限流、追繳等中間態(tài)

的處罰手段。

3.軟弱無(wú)力：作為一個(gè)制定規(guī)則的人，被大V綁架，無(wú)法體現(xiàn)管理者的魄力。

高分回答示例：

這是一個(gè)典型的“公平性vs商業(yè)利益”的博弈。我的核心原則是：零容忍，但軟著

陸。絕不能因?yàn)镚MV就縱容造假，否則“信任電商”的根基會(huì)崩塌。我會(huì)分三步走：

1.第一步：隱性降權(quán)與去泡沫（不打草驚蛇）。

在掌握確鑿證據(jù)后，不立即封號(hào)（避免激起輿論反彈或瞬間GMV斷崖）。首先剝

離其造假數(shù)據(jù)帶來(lái)的權(quán)重。刷了多少量，就在推薦算法中扣除相應(yīng)的曝光權(quán)重，

將其推入“私域流量池”，切斷其公域流量來(lái)源。讓他感覺(jué)到“刷了也沒(méi)用”，倒逼

其停止作弊。

2.第二步：分級(jí)處罰與警示。

站內(nèi)信正式警告，并對(duì)其進(jìn)行“商業(yè)化熔斷”。例如，禁止其參加平臺(tái)S級(jí)大促活

動(dòng)，或者限制其直播間的投流（加熱）額度。明確告知：如果不整改，下一步就

是封號(hào)。這給了大V一個(gè)整改的緩沖期，也給了平臺(tái)培養(yǎng)替代主播的時(shí)間。

3.第三步：扶持腰部，稀釋風(fēng)險(xiǎn)。

策略端立即啟動(dòng)“PlanB”，將原本可能分發(fā)給該大V的流量，通過(guò)算法加權(quán)分發(fā)

給同品類(lèi)的中腰部?jī)?yōu)質(zhì)主播。通過(guò)流量轉(zhuǎn)移，在1-2周內(nèi)填補(bǔ)其GMV缺口。

總結(jié)：既要維護(hù)規(guī)則的嚴(yán)肅性，又要通過(guò)流量調(diào)控手段保住大盤(pán)GMV，讓作弊者

付出代價(jià)，同時(shí)不讓平臺(tái)“休克”。

Q23：請(qǐng)構(gòu)建一個(gè)評(píng)估“內(nèi)容生態(tài)健康度”的指標(biāo)體系。

?不好的回答示例：

生態(tài)健康度主要是看內(nèi)容多不多，好不好。我會(huì)看每天的視頻發(fā)布量，發(fā)布的越多

說(shuō)明生態(tài)越繁榮。然后看點(diǎn)贊量和評(píng)論量，互動(dòng)多了說(shuō)明內(nèi)容質(zhì)量好。還有就是看

有沒(méi)有違規(guī)內(nèi)容，違規(guī)的越少越健康。再看看用戶(hù)的留存率吧。大概就是這幾個(gè)指

標(biāo)。

為什么這么回答不好：

1.維度單一：主要是規(guī)模指標(biāo)（發(fā)布量），但“多”不代表“健康”（垃圾信息泛濫也是多）。

2.缺乏結(jié)構(gòu)性：沒(méi)有區(qū)分供給端、消費(fèi)端和平臺(tái)端，思維混亂。

3.忽視了核心維度：沒(méi)提到基尼系數(shù)（頭部集中度）、類(lèi)目多樣性、創(chuàng)作者留存等關(guān)鍵生

態(tài)指標(biāo)。

高分回答示例：

評(píng)估內(nèi)容生態(tài)健康度，類(lèi)似于評(píng)估一個(gè)“熱帶雨林”的生態(tài)系統(tǒng)。我會(huì)從供給側(cè)、消

費(fèi)側(cè)、結(jié)構(gòu)側(cè)三個(gè)維度構(gòu)建指標(biāo)體系：

1.供給側(cè)（創(chuàng)作者生態(tài)）：

生產(chǎn)活躍度：活躍創(chuàng)作者數(shù)、人均發(fā)布量（反映繁榮度）。

創(chuàng)作者留存：新作者次月留存率、中腰部作者躍遷率（反映上升通道是否通暢）。

激勵(lì)覆蓋率：獲得收益（漲粉/變現(xiàn)）的作者占比（反映是否有錢(qián)賺）。

2.消費(fèi)側(cè)（用戶(hù)體驗(yàn)）：

價(jià)值指標(biāo)：完播率、互動(dòng)率、長(zhǎng)播占比（反映內(nèi)容質(zhì)量）。

負(fù)向指標(biāo)：負(fù)反饋率（Dislike）、舉報(bào)率、視頻低質(zhì)率（反映污染程度）。

滿(mǎn)意度（NPS）：通過(guò)抽樣問(wèn)卷獲得的用戶(hù)主觀滿(mǎn)意度分。

3.結(jié)構(gòu)側(cè)（多樣性與公平性）：

基尼系數(shù)（GiniCoefficient）：衡量流量是否過(guò)度集中在頭部。生態(tài)健康的平臺(tái)，流

量應(yīng)該普惠。

類(lèi)目熵（ShannonEntropy）：衡量?jī)?nèi)容類(lèi)目的豐富程度。避免全站都是“小姐姐跳

舞”，要有知識(shí)、生活、三農(nóng)等多元內(nèi)容。

老舊內(nèi)容占比：衡量?jī)?nèi)容庫(kù)的新鮮程度，防止陳舊內(nèi)容霸屏。

Q24：在之前的經(jīng)歷中，有沒(méi)有一次策略上線后導(dǎo)致了嚴(yán)重的負(fù)向效果？你是如

何回滾和復(fù)盤(pán)的？

?不好的回答示例：

有一次我把廣告出現(xiàn)的頻率調(diào)高了，想多賺點(diǎn)錢(qián)。結(jié)果上線后用戶(hù)投訴很多，留存

也掉了。我當(dāng)時(shí)嚇壞了，趕緊找技術(shù)把代碼回滾了。復(fù)盤(pán)的時(shí)候我就說(shuō)是因?yàn)樘?/p>

心了，步子邁大了。后來(lái)老板批評(píng)了我一頓，我就吸取教訓(xùn)，以后調(diào)