语音视频交友app开发的用户推荐精准度

前两天跟一个做社交app的朋友聊天，他跟我吐槽说他们平台的用户匹配效率一直上不去。他说平台明明有几千万人，但是很多用户吐槽推荐的交友对象完全不靠谱，要么兴趣八竿子打不着，要么聊两句就没下文了。这让我想到一个很核心的问题——在语音视频交友这个场景下，用户推荐的精准度到底应该怎么做，才能真正帮用户找到聊得来的人？

说实话，这个问题看起来简单，做起来真的不容易。传统的社交软件可能匹配个头像、年龄、地域就差不多够用了，但语音视频交友不一样，它是实时的、互动的、带有情感色彩的。你跟一个人视频通话，十几秒就能感觉到这个人对不对味，但要让系统在你点开对方资料之前就帮你判断”这人可能会跟你聊得来”，这里面的技术门道可就多了。

为什么语音视频交友对推荐精准度要求更高

我先说一个可能很多人没意识到的点。传统的文字社交，用户可以慢慢斟酌每一句话，哪怕匹配错了，也就是退出聊天窗口那么简单。但语音视频不一样，它是实时的、不可撤回的。你打出一个视频通话邀请，对方接起来，双方就这么面对面了。如果推荐不准，那种尴尬真的能让人脚趾抠出三室一厅。

更重要的是，语音视频交友传递的信息量完全不在一个量级。文字只能告诉你一个人在说什么，但声音能透露太多东西了——他的语调是热情还是冷淡，说话节奏是急还是缓，甚至他紧张的时候声音会不会微微发颤。这些细节在交友过程中起到的影响，可能比所谓的”条件匹配”大得多。所以在做推荐算法的时候，如果还是简单粗暴地按年龄、地域、学历这些标签来匹配，那效果不好真的太正常了。

还有一个很现实的问题，语音视频交友的用户的耐心阈值普遍比较低。你想啊，人家专门打开视频，就是要找个能聊得来的人快速建立连接。如果推荐的前几个人都不靠谱，很可能就直接关掉软件了。这种用户流失是非常可惜的，因为并不是平台没有适合他的人，只是系统没找到而已。所以推荐精准度在这里不是一个”加分项”，而是一个”必选项”。

推荐精准度到底在拼什么

后来我研究了一下业内的一些做法，发现要做好语音视频交友的推荐，有几个关键维度是必须考虑进去的。

用户画像的多维构建

首先是用户画像这个老话题，但我觉得很多平台做得还不够深。传统的用户画像可能包括年龄、性别、所在地这些基础信息，再加上一些显式的兴趣标签比如”喜欢旅游””喜欢看电影”之类的。但这种画像在语音视频交友场景下真的不够用。

我举个例子，假设两个用户都标注自己”喜欢看电影”，但一个人偏好文艺片，一个人只看超级英雄电影。你给他们匹配到一起，他们能聊得来吗？大概率是不能的。但如果系统能从他们的语音聊天内容里分析出他们真正聊的是什么类型的电影，甚至能通过他们的语调判断他们在聊到不同类型电影时的情绪反应，那匹配效果就会完全不一样。

所以一个有效的用户画像体系，除了基础属性之外，还需要包含行为特征、社交偏好、情感倾向等多个维度。行为特征包括用户一般在什么时间段活跃，喜欢跟什么样的人聊天，聊天时长大概多久等等。社交偏好则需要分析用户倾向于跟什么类型的人互动——是外向活泼的还是沉稳内敛的，是健谈的还是更愿意倾听的。情感倾向这个可能比较玄乎，但确实可以通过一些技术手段来捕捉，比如用户在聊天时的情绪变化模式。

实时交互数据的价值挖掘

说到语音视频交友的一个独特优势，就是它能产生大量的实时交互数据。这个数据宝藏很多平台可能还没充分利用起来。

你想啊，每一次语音视频通话，系统其实都能获取到相当丰富的信息。通话时长是一个很重要的信号，如果两个用户一聊就是二三十分钟，那显然比聊五分钟就挂断的匹配度高很多。除了时长，通话过程中的一些细节也很有价值，比如双方是不是经常同时说话（这通常意味着聊得很投机），有没有出现长时间的沉默（这可能意味着气氛尴尬），挂断的时候是谁先挂的（先挂断的那一方可能热情度没那么高）。

还有一点很重要的是”续聊率”。也就是这次通话结束之后，用户有没有在后续继续跟对方联系。如果两个人第一次视频聊完没过多久又主动发起第二次通话，那系统就应该把这两个人之间的关系权重调高一些。反之，如果聊完就再也没联系过，那可能匹配确实不太成功。

这些数据如果能够被系统有效地收集、分析、反馈到推荐模型中，就能形成一个良性循环。系统会越来越了解什么样的用户在什么样的情况下更容易产生高质量的互动，推荐的精准度也就会越来越高。

匹配逻辑的动态调整

这里我想强调一个点，就是匹配逻辑不能是一成不变的。不同的用户阶段，推荐策略可能需要有不同的侧重点。

比如对于一个新用户，系统对他几乎一无所知，这时候可能需要更多地依赖基础属性和初始画像来做初步匹配。但随着这个用户开始使用平台，他的行为数据越来越多，推荐就应该逐步转向基于行为和偏好的精准匹配。对于一个老用户，系统已经掌握了他大量的历史数据，这时候如果推荐效果还是不好，那就不是数据不够的问题，而是算法本身需要优化的问题了。

另外，用户的社交状态也是动态变化的。一个人可能这段时间比较空闲，频繁使用平台，过段时间工作忙了，上线次数就少了。一个人在不同的情绪状态下，可能对交友对象的期待也不一样。如果系统能够捕捉到这些变化，并相应调整推荐策略，那用户体验会好很多。

声网在这方面的技术实践

说到技术实现，这里面确实有很多难点。单说语音视频通话的实时数据采集和分析，就不是一般技术团队能轻松搞定的事情。这需要底层有稳定可靠的实时音视频传输能力，中间层有高效的数据处理管道，上层还要有成熟的算法模型。

我了解到声网在这些方面有一些积累。他们在实时音视频领域做了很多年，技术底子比较扎实。特别是在弱网环境下的通话质量保障、延迟控制这些硬指标上，有一套成熟的解决方案。对于语音视频交友app来说，基础的通话体验是前提，如果通话质量三天两头出问题，那再精准的推荐也白搭。

在数据层面，声网提供的实时数据通道能够帮助平台高效地采集通话过程中的各种信号。这些数据经过处理之后，可以用来构建和优化推荐模型。据说他们还有一些针对社交场景的特定优化，比如如何从语音数据中提取有效的特征，如何判断通话的质量等等。这些细节做得好的话，对推荐精准度的提升是很有帮助的。

当然，技术只是基础，最终推荐效果好不好，还是要看产品团队怎么使用这些能力。同样的技术平台，不同的产品思路做出来的效果可能天差地别。所以关键还是产品经理和算法工程师要深刻理解用户需求，然后充分利用技术提供的可能性来满足这些需求。

从技术到体验还有几步要走

不过我也得说，技术的归技术，用户的归用户。有时候我们做产品的人容易陷入一个误区，就是觉得数据越精准、算法越复杂，效果就越好。但实际上，用户在使用产品的时候，很多决策是非理性的，是感性的。

我认识一个做社交产品的朋友分享过一个小细节。他说他们平台曾经优化过推荐算法，让匹配成功率提升了百分之二十多。但诡异的是，用户满意度并没有明显提升。后来他们做用户调研才发现，有些用户其实对”精准匹配”这个事儿是有抵触心理的。他们觉得太精准的匹配反而没有惊喜感了，本来交友就是一个探索的过程，如果系统把一切都安排得明明白白，反而会觉得少了点什么。

这个观察让我挺有感触的。所以现在他们在推荐策略上加了一些”意外惊喜”的元素。比如偶尔推荐一个看起来跟用户画像不太一样，但有一些有趣交集的人。结果用户反馈反而更好了，觉得这样更有意思。

所以你看，推荐精准度这件事，还真不是简单的技术问题。它需要产品团队对用户心理有准确的把握，知道什么时候该精准，什么时候该保留一些不确定性。推荐算法也不需要追求完美的精准，而是要在精准和惊喜之间找到一个平衡点。

未来可能的一些方向

说到未来，我觉得语音视频交友的推荐系统还有几个值得探索的方向。

一个是多模态信息的融合利用。现在很多平台主要依赖用户主动填写的信息和通话行为数据，但语音和视频本身还有很多可以挖掘的空间。比如通过语音情感分析判断用户当前的情绪状态，通过面部表情分析了解用户对通话内容的真实反应。这些技术现在都在快速发展，以后肯定能用在推荐系统里。

另一个是社交网络的深度利用。如果能把用户的好友关系、群组关系这些信息合理地融入推荐逻辑，效果可能会好很多。道理很简单，物以类聚人以群类，你朋友喜欢的人，你大概率也会觉得不错。这种基于社交关系的推荐有时候比基于兴趣的推荐更可靠。

还有一个是个性化推荐策略的差异化。同样的用户群体，有些人可能就是想找固定的长期交友对象，有些人可能就是随便聊聊消磨时间。如果系统不能区分这两种需求，给前者推太多”海王”，给后者推太多”认真党”，体验都不会好。所以了解用户的使用意图，并据此调整推荐策略，是很重要的事情。

写在最后

聊了这么多，我发现用户推荐精准度这件事，真的没有标准答案。每个平台的用户群体不一样，产品定位不一样，资源投入也不一样，所以适合的解决方案肯定也不同。但有一点是肯定的，就是一定要站在用户的角度去思考问题。

用户来语音视频交友app，说到底就是想找到能聊得来的人。推荐系统存在的意义，就是帮助用户更快地找到这个人。如果系统推荐的每个人都靠谱，用户自然愿意持续使用。如果推荐总是不靠谱，再好的技术也是白搭。

所以我觉得，不管是产品经理还是技术负责人，都应该多去听听用户的真实反馈，看看他们到底在抱怨什么，期待什么。有时候用户的吐槽比任何数据分析都更能说明问题。

好了，今天就聊这么多。如果你也在做语音视频交友app，或者对这个话题有什么想法，欢迎一起交流。