擴大用戶量，提升活躍度是很多互聯網應用的努力方向。在閱讀中引入社交，降低用戶的使用門檻，使其更容易獲取喜歡的資源；提高用戶的參與度，使其更愿意生產內容。前者有利于擴大用戶量，后者有利于提升活躍度。

目前，市場上大部分閱讀應用的社交功能的社交，已經搭好整體的框架，具備了社交的基本元素：好友關系（關注￥粉絲）、內容分享（贊&評論）。這里，我們討論一下：在社交方面，閱讀應用還能再做些什么來提高產品的競爭力。下面將從形成好友圈、生產優質內容、用戶激勵機制三個方面展開討論。

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形成好友圈

沒有好友，就無法體現興趣。基于興趣的社交，好友是基礎。興趣社交的目的是內容，人是內容的生產者和過濾器。內容是目的，好友是手段。所以，用戶的好友圈擁有數量足夠多、興趣基本接近的好友，才有源源不斷產生的用戶喜歡的新內容。如何形成和擴大好友圈？

針對新用戶，通過設問獲取新用戶喜好，給予好友推薦

這個功能很多軟件都有做，不算新鮮，但是實用。這里看兩個例子：Zite和知乎。第一次使用Zite，它會讓你“Build your Zite”，問你對哪些方面感興趣。用戶在Zite的備選項中選擇自己的興趣點。Zite根據這些興趣點給用戶呈現內容。

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知乎注冊的最后一步，是選擇感興趣的方向，然后推薦這方面的活躍的和權威的用戶，可以直接關注。這樣新用戶在初始階段就建立了一個興趣相對匹配并且內容產量較大的好友圈，解決了新用戶的上手困難。這樣基于這個初始的好友圈，以后滾雪球般地擴大也就相對容易。

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很多閱讀應用的社交沒有做新用戶的好友推薦。這可能和社交是在閱讀已經成型后再加入的有關，用戶量已經達到一定規模。用戶剛開始使用朋友圈，沒有好友，也不知加哪些好友，這樣他的朋友圈就沒什么內容，于是就不再使用朋友圈，于是很難再有新好友。

其實，在閱讀應用“找好友”這個功能里，可以實現這個目標。很多閱讀應用的好友推薦不是根據用戶的興趣推薦的，而是那些在好友圈不活躍（動態量在個位數）的原創作者。作為一個不看這些作者的連載作品的用戶，這些原創作者對他們來說一點意義都沒有。而作為一個想看的用戶，他完全有能力不通過這個推薦就能直接找到他想關注的原創作者。這里的推薦，可以將活躍的（動態量大）用戶，在這里分類推薦。隨著服務器逐步獲知用戶的興趣，這里可以做更精確的推薦。

允許用戶設定自己的喜好標簽（interest tag），便于服務器為其推薦好友

豆瓣的圖書，系統會提供一些備選tag，同時也允許用戶自己設定tag，加到圖書上。加了tag的圖書，一方面是方便用戶的搜索分類，另一方面便于系統給圖書進行定位。標簽功能簡單實用，如果能給予適當的引導，用戶會完善自己的標簽。在好友推薦中可以按標簽分類；在好友搜索中，可以根據標簽進行搜索。目前云閱讀中，搜索只能以無興趣意義的關鍵字進行匹配搜索，這對于發現未知的好友，意義不大。

提供活躍用戶展示平臺，有分類，便于加好友

微博中的廣場，多看閱讀中的名人堂，都是提供用戶在任何時候都可以尋找感興趣的內容或者好友。用戶在使用過程中希望擴展自己的好友圈，可以到這樣一個活躍用戶展示平臺上發現一些優質的好友。從好友鏈中尋找新好友，是線性的，是深度尋找；從活躍用戶平臺里尋找新好友，是面性的，是廣度尋找。二者相互補充。

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在用戶生產的內容中傳播好友關系

贊、評論、書摘、筆記，都是用戶生產的內容。這些內容，除了體現用戶的興趣，還承載著用戶信息。用戶將這些內容分享出去，別的用戶根據內容判斷出分享者的興趣，然后可以從內容附帶的用戶信息中獲得分享者，好友關系就這么傳播出去。這是社交類的應用的基本要素。

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生產優質內容

打開閱讀，都是感興趣的內容，這應該是用戶最期望的吧。內容是閱讀應用吸引和留住用戶的關鍵因素。內容也是各種閱讀應用之間進行差異化競爭的領域。前面說了好友，用來過濾和篩選內容，這個前提是要有足夠多足夠好的內容。除了平臺提供的內容（抓取的資訊和制作的圖書），還有用戶自己生產的，例如評論、筆記和書摘等。

更細粒度的評論

很多閱讀應用目前分享（動態）的對象是文章（資訊）、書和源，也就是說是一個大的整體。其實，引起用戶共鳴的，讓用戶忍不住想寫點東西的，往往不是文章或者書籍本身，而是里面的某些文字。針對文章的評論（或者說備注）的粒度可以再細一點，針對里面的某一段文字。這樣的粒度，更有具體性和吸引力。這其實是書籍的筆記（備注）功能，擴展到文章上。這種粒度的評論，要附帶上評論所針對的原文語句，這樣具有了上下文。

Findings.com，是一個輕量級的備注（筆記）工具。它在PC瀏覽器上提供一個插件，瀏覽網頁的時候，選中（高亮）想要的文字，可以添加備注（評論），存放到它的服務器上。Findings使用非常方便快捷，不過目前沒有客戶端，只能在PC的瀏覽器上進行操作。

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更大范圍的分享

多看閱讀，可以對外分享的包括書評（評論）、書摘和筆記。對外分享是可選的，也就是用戶在生成內容時，可以選擇不分享。這樣在鼓勵用戶盡量生產更多內容的同時，又對用戶隱私提供保護。

目前，一些閱讀應用主要針對資訊方面的用戶產生內容（資訊的贊、評論，源和書籍的評論）進行分享，書籍方面，除了評論，書摘和備注還不能分享。鑒于閱讀平臺上出版書籍和精編書在不斷增加，書摘和備注的質量應該也會有所提升，如果放開書籍的書摘和備注分享，用戶的生產內容量肯定會增多。

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根據用戶的興趣和閱讀統計，向其推薦閱讀內容

今日頭條和無覓的猜你喜歡，都是主動向用戶呈現內容。用了很久云閱讀，最近才發現也有猜你喜歡和今日頭條。這兩個源藏的很深，用一個新帳號登錄，發現不是默認推薦；進入資訊中心，除了通過搜索，也無法找到。

多看的今日看到和頭條熱點，直接固定在最前面，用戶的點擊率應該還是挺高的。對于不是每天固定瀏覽某幾個源的用戶，大多數在選擇資訊源的時候，有一定的盲目性，有些無從下手的感覺。選擇，有時候是件痛苦的事情。而類似今日頭條和猜你喜歡，則在用戶遲疑的瞬間就幫用戶做了選擇。

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用戶激勵機制

人人都有攀比心，攀比能得到滿足感。游戲類以及熟人社交，常常引入排行榜。排行榜除了體現用戶在圈子中的成就，也是用戶自我定位的一種方式。

閱歷：個人閱讀行為的綜合統計。多看閱讀和掌閱已經實現了閱歷功能。在閱讀應用里，閱歷功能不是將個人成就在圈子中展示，而是讓用戶進行自我定位。閱歷同時也是個人閱讀行為的綜合統計，將自己未曾注意到的細節點，以一種較為優美的形式展現給用戶。這讓用戶感受到關懷和貼心。

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總結

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