提升今日头条推送授权率
以数据分析敏捷迭代设计
先看核心举措
通过数据分析深入用户场景，在新老用户场景进行多轮弹窗样式实验，得出设计最优解并更新设计规范
优化转化短板
头条原生弹窗样式
强化了开启动机，弹窗当前点击率相对较高，但跳转后打开率低
弹窗当前点击率相对低，但贴合了跳转到系统设置预期，跳转后打开率显著更高，整体授权率更高
遵循厂商设计规范，既强化动机同时贴合跳转预期，整体授权率显著提升
仿系统样式
仿系统带图样式
V 1.0
V 2.0
V 3.0
尝试量级最大的冷启动场景，通过递推频控公式和敏捷调参，平衡用户和业务对于引导的冲突，显著提升开启增量
挖掘授权引导场景
引导间隔天数
15
20
25
30
0
5
5
10
10
15
拒绝次数
随着用户多次拒绝，间隔逐渐拉长，减少对低意愿用户的打扰，同时保证引导量级
前期引导间隔天数较短，尽可能挽回有开启意愿的用户
通过递推公式实现的引导频控
冷启动场景
冷启动场景
通过数据分析迭代设计
推送关乎用户及时获取关心内容，也和 DAU 直接相关，而授权率则决定了推送拉活的上限。作为交互设计师，我前置理解策略，一年内从用户视角开展多轮实验，敏捷迭代设计，带来双端授权率 4%的提升
挖掘授权引导场景
1.1 从互动场景入手
1.2 尝试冷启动场景
1.3 频控调参
1.4 组件化接入边缘场景
阶段一
稳健试水
从互动场景开始引导
前期为了观测引导行为对负向指标的影响，我们尽可能降低对用户的打扰，从用户场景出发，我们认为，触发互动行为的用户，对于收到反馈是有诉求的，在这些场景下，我们向用户下发定制化的弹窗进行引导，实验上线后，授权率有一定幅度的提升，并带来了核心指标的正向收益。
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1.1
在互动场景验证效果后，我们尝试扩展至冷启动场景。虽然在用户层面非常打扰，但考虑到推送和DAU直接挂钩，综合权衡，在核心指标不负前提下，适度折损体验换取收益是可接受的。配合严格的频控策略上线后，冷启动场景的开启率超出预期。
扩大收益
冷启动场景可以尝试吗？
1.2
平衡用户和业务对于引导的冲突
用户视角
业务视角
降低引导的打扰
DAU 维稳止跌
优先考虑业务视角：止跌 DAU
用户视角：保证其他核心指标不负，严格频控
关系到核心指标，解决 DAU 燃眉之急
通过递推公式
实现引导间隔天数随关闭次数边际递增
引导间隔天数
关闭次数
动态增量，控制增长加速度
初始增量，控制起始增速
首次拒绝后，次日挽回
引导频率的下限，保证量级
引导间隔天数
15
20
25
30
0
5
5
10
10
15
拒绝次数
二次函数增长（令a=2, b=2)
常规一次函数增长 T(n)=2n
随用户多次拒绝，间隔拉长
对低开启意愿的用户降低打扰。
一次函数递增速度慢，
用户多次拒绝才能扩大引导间隔
打扰程度较大
前期间隔较短，引导相对高频
尽可能覆盖有开启意愿的用户
二次函数式的增长，贴近频控设计思路
递推公式使间隔天数呈现出二次函数式的增长，更贴近频控设计思路
相较于常规的一次函数线形递增，更能平衡用户和业务的冲突
引导间隔天数
15
20
25
30
0
5
5
10
10
15
拒绝次数
随着用户多次拒绝，间隔逐渐拉长，减少对低意愿用户的打扰
一次函数递增速度慢，需要用户多次拒绝才能扩大引导间隔，打扰程度较大
前期间隔较短，尽可能挽回有开启意愿的用户
二次函数增长（令a=2, b=2)
一次函数增长 T(n)=2n
将间隔天数的通项公式经过求和与合并后，可得到二次函数，可将该函数的导数类比成 ΔT=a+(n-2)b，因此可通过调整参数 a 和 b，使间隔天数呈现出二次函数式的增长行为，其中参数 a 决定初始的增长速率，参数 b 决定该增长速率如何随 n 逐步提升，即增长加速度
频控调参
平衡用户体验折损和业务收益
1.3
初期频控较保守，根据用户场景敲定参数
上线后根据数据反馈，尝试激进策略
引导策略对核心指标正向，并且单看冷启动和发布场景的开启率较高，因此针对性缩短时间间隔，扩大收益，实验期间，激进的频控策略实验组带来了授权率和长留的增长，同时观测到负向指标如卸载率均波动，因此全量上线，冷启动场景最终成为了开启增量最大的场景。
互动投入程度越浅，对于收到反馈/开启推送的意愿则越低，因而频控越严格
参数/场景
冷启动
消费
关注
发布
初始增量 a
2
2
2
2
动态增量 b
间隔天数数列 T(x)
1
1, 3, 6, 10, 15, 21, 28, 30
2
1, 3, 7, 13, 21, 30
2
1, 3, 7, 13, 21, 30
0
1, 3, 5, 7, 9, 11,
13, 15, 17... 30
参数/场景
冷启动
消费
关注
发布
初始增量 a
5
4
2
2
动态增量 b
间隔天数数列 T(n)
5
1, 6, 16, 30
4
1, 5, 13, 25, 30
3
1, 3, 8, 16, 27, 30
2
1, 3, 7, 13, 21, 30
互动程度
频控策略
浅
深
严格
宽松
对于边缘场景，单独开发验证周期长，而授权引导流程总体较为相似，因此将授权引导流程组件化，后续敏捷接入了关注热点专题、关注小说、添加自选股等边界场景，进一步提升了授权率
将授权流程组件化
覆盖边缘场景
1.4
N
N
N
Y
Y
N
Y
Y
N
N
N
Y
Y
Y
Y
N
用户触发授权场景
客户端下发授权弹窗
直接开启
更新频控参数
结束
跳转到系统设置
下发开启说明弹窗
客户端下发授权弹窗
校验系统推送开关
是否开启
校验端内推送开关
是否开启
服务端校验
是否满足频控限制
服务端校验
是否满足频控限制
用户是否同意授权
返回头条后
检查系统推送是否开启
用户是否同意
去开启
用户是否同意授权
展开完整授权流程图
优化转化短板
2.1 提升跳转打开率
2.2 提升 iOS 用户授权率
2.3 挽回关闭用户
阶段二
弹窗上点击立即开启
跳转到系统设置
返回到头条后
若推送还未开启，出开启说明弹窗
提升跳转打开率
大多数用户在弹窗上点击开启后，需要跳转到系统设置进一步手动开启，繁琐的操作步骤导致跳转后开启率较低，对授权率折损严重，头条端内的引导弹窗由于在互动场景触发后展示，侧重展示开启推送的利益点，缺乏开启步骤说明，为此，我们增加了说明弹窗，上线后跳转打开率显著提升，并带来授权率正向收益
2.1
提升 iOS 授权率
iOS 授权率偏低是业界通病，原因是在新用户场景，系统会强制下发推送权限询问弹窗，过高的关闭率，直接导致了 iOS 授权率天花板较低，安卓的推送权限是默认开启的，围绕这一短板，我们先后做了两方面尝试：静默推送和弹窗样式
新用户场景
iOS 系统强制应用询问用户是否开启推送权限
2.2
通过静默推送能挽回 iOS 新用户吗？
静默推送是 iOS12 的新能力，无声音、红点、横幅，只会出现在通知中心，这一能力允许应用自定义系统推送权限弹窗的出现时机，若能巧妙利用，我们判断可以挽回一部分 iOS 新用户的活跃
新用户场景，系统强制下发弹窗询问用户是否开推送权限
静默推送能力上线后
左图弹窗的下发时机交给应用自己决定，应用下发该弹窗之前，可以给用户发静默推送
新用户场景系统授权弹窗
2.2.1
静默推送能力上线前
新用户打开应用后
优先下发「应用的授权弹窗」
以头条原生弹窗样式展示
若用户在头条弹窗点击不开启
则不下发「系统的授权弹窗」
因此保留了发送静默推送的能力
若用户在头条弹窗点击开启
再下发「系统的授权弹窗」
拦截系统授权弹窗
给选择“关闭推送”的新用户发送静默推送
实际效果并不理想
新用户授权率显著下降，而静默推送的提醒效果较弱，难以撼动用户活跃，后续引导的提升也相当有限，为了不影响新用户的留存，我们迅速做了下线
复盘：为什么更换了头条样式弹窗后
点击率反而显著下降？
理论上，头条样式弹窗强化了开启的利益点，并清晰说明了推送里诶行，点击效果理应更好，但实际效果却和预期有显著的差别，我们推测有两个可能的原因。
1.新用户场景，用户有连续点击多个系统弹窗的习惯，头条弹窗破坏了用户的习惯
2.在新用户场景，用户对头条弹窗的信赖感不如系统弹窗
打破设计规范，实验仿系统样式
后续按照厂商规范，增加带图仿系统样式
并应用到安卓各机型
我们在四个老用户场景场景中，分别 AB 实验了两种弹窗样式：头条原生样式和仿系统样式
2.2.2
从实验结果看：
仿系统样式显著提升了跳转打开率，整体授权率更高
和推测相反，老用户对头条弹窗的接受度更高，头条样式的弹窗当前点击率更高；但仿系统样式对跳转打开率提升效果显著，对授权率提升杠杆更高，我们推测，仿系统样式贴合了用户跳转到系统设置的预期，因此效果更好。
我们在安卓上展开相同的实验，均得到类似的实验结论，后续按照各个厂商的规范，覆盖仿系统弹窗，并更新了头条的弹窗使用规范：凡点击后需要跳转到系统设置的弹窗，统一使用仿系统样式
Apple
Vivo
小米
Oppo
华为
对照组：头条原生样式
实验组：仿系统样式
弹窗当前点击率更高
—
跳转后打开率显著更高，相对提升超100%
—
整体授权率更高
—
挽回推送关闭用户
用户关闭端内的推送开关时，我们出调研弹窗询问关闭原因，其中推送次数过多是占比最高原因，并且主要是iOS用户，而其余原因都比较平均；我们对关闭用户进行分类和统计，发现仍有不少可挽回的空间
2.3
针对曾经开过但后来关闭的用户，在冷启动场景，我们下发推送次数选择弹窗挽留，后续又增加了推送类型挽留策略，这两个策略均不同程度挽回了关闭用户，对授权率有微弱的提升。
通过推送次数和类型设置挽留
弹窗样式设计上沿用了效果更优的仿系统样式，后续在安卓各端实验，得到类似结论后推全，进一步扩大了收益
小米
Vivo
Oppo
华为
对比用户在关闭推送前一周内，头条和其他应用的推送次数，若头条次数更多，推测是推送次数过多导致关闭，出推送次数选择弹窗；若其他应用更多，出推送类型弹窗挽留
推送次数选择挽留
推送类型选择挽留
一些设计细节与思考
业务视角-弹窗不得不发
设计上-以更贴近用户价值的方式发
对照组
默认推送文案
实验组
模型取 24 小时内热榜标题
点击率相对提升～20%
衡量设计好坏的尺度是用户的感知
设计规范是工具而非目的
对照组：原有设计规范
上文下图-适合说明类弹窗
实验组：新排布方式
上图下文-适合操作类弹窗
点击率相对提升 5%
是什么
要干嘛
Just do it
对设计规范的思考
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