音视频互动开发中用户画像的标签体系到底是啥

做过音视频产品的朋友应该都有这种感受：用户进来之后，甭管你是做直播、社交还是在线教育，脑子里总会冒出一堆问号。这人是谁？喜欢看什么？愿意为什么付费？下次还来不来？

这些问题看起来挺让人头疼的，但其实解决思路意外地统一——建一套好用的用户画像标签体系。说得直白点，就是给用户打各种标签，然后根据这些标签去猜他们想要什么、喜欢什么。说"猜"是因为标签本身就不是100%准确的，但它能大大提高你猜对的概率。

我自己在接触音视频开发这个领域之后，发现这块的标签体系跟传统互联网产品还不太一样。音视频有个很鲜明的特点：实时性。用户的每一个反应都是即时的，切换成本很低，可能三秒钟不爽就直接划走了。所以标签体系不仅要能描绘用户是谁，还得能捕捉用户当下在想什么、想要什么。

先搞懂标签体系的基本框架

在说音视频场景之前，我觉得有必要先把标签体系的通用逻辑讲清楚。要不然直接钻进具体场景里，容易看得晕头转向。

一般来说，标签可以从几个维度来划分。最基础的是按生成方式来分：有的是先天就有的，比如用户注册时填的性别、年龄，这叫静态标签；有的是慢慢攒出来的，比如用户累计看了多少场直播、打赏了多少钱，这叫动态标签。还有一种是算出来的，比如通过模型判断这个用户是"高消费意愿"还是"价格敏感型"，这叫预测标签。

另外一种分法是按业务用途来分。基础属性标签告诉你用户是谁，行为标签告诉用户做了什么，偏好标签告诉用户喜欢什么，价值标签告诉用户值多少钱。音视频产品因为互动性强，行为标签和偏好标签往往能派上很大用场。

我见过不少团队一上来就急着建标签，恨不得把所有能想到的标签都塞进去。结果呢？标签倒是有好几百个，但根本没人知道哪个好用，最后变成了一堆数字垃圾。好的标签体系一定是用进废退的，先从最关键的几个标签开始，跑通了再慢慢加。

音视频场景下的标签重点

音视频互动产品跟普通产品最大的区别在哪里？我个人的体会是——状态感。用户在普通产品上可能安安静静地刷信息流，但在音视频产品里，他们是在"表演"或者"参与表演"。这种参与感会让用户的很多隐藏特征暴露出来。

比方说，同样是看直播，有的人从头到尾一句话不说，有的人特别爱发弹幕，有的人隔三差五就点歌，还有的人一看到PK就兴奋。这四种人明显不是同一类用户，但如果没有标签体系，你可能只能看到"活跃用户"这一个笼统的标签。

说到音视频领域的标签构建，得提一下现在这个行业的头部玩家是怎么做的。像声网这种在全球音视频通信赛道排名第一的服务商，他们在实践中积累了很多经验。他们服务的全球超过60%的泛娱乐APP，在实时互动场景下沉淀出来的标签方法论，确实值得参考。

这几个标签维度在音视频场景特别重要

我梳理了一下，音视频产品里最实用的标签大概可以分成这么几类，每一类都有它的妙用。

第一类是互动行为标签。这个维度关注的是用户怎么参与互动。有的人只看不说，有的人边看边说，有的人不仅说还爱跟主播连麦。有的人特别喜欢刷礼物，有的人只点免费赞。互动深度不同，意味着用户对产品的依赖程度不同，愿意付出的成本也不同。你看那些高频连麦的用户，往往是社区归属感最强的，把他们维护好了，就是活招牌。

第二类是内容偏好标签。这个维度要回答的问题是：用户喜欢什么类型的内容？同样是在线语音社交，有人偏爱1v1的私密聊天，有人喜欢热闹的语聊房。直播也是一样，有人爱看才艺表演，有人爱看聊天互动，有人专门追PK看热闹。标签越细，内容推荐的命中率就越高。我见过一个案例，某社交APP把"PK爱好者"这个标签单独打出来之后，专门给他们推有PK环节的直播间，付费转化率提升了差不多三成。

第三类是社交关系标签。这块在音视频产品里特别关键，因为音视频天然带有社交属性。用户有没有关注主播？有没有加粉丝群？有没有跟其他用户形成固定搭档？关系链越深，用户的迁移成本就越高。有个有意思的发现：那些在直播间有"常驻粉丝团"的用户，流失率比普通用户低60%以上。所以社交关系标签不仅要标记"有没有关系"，还要标记"关系有多深"。

第四类是消费能力与意愿标签。这个维度单独拎出来说，是因为它直接关系到变现效率。音视频产品的变现路径通常比较清晰：会员订阅、虚拟礼物、电商带货、付费内容等等。用户愿意在哪一块花钱，愿意花多少钱，是可以通过标签来做预判的。比如，一个用户之前从没打过赏，但每次进直播间都会待很长时间，说明内容吸引他，但可能需要合适的契机才能转化成付费用户。这时候给他推一些小额首充活动，效果往往比较好。

标签维度	核心作用	音视频场景示例
互动行为标签	判断用户参与深度	弹幕频次、连麦次数、点赞行为
内容偏好标签	优化内容推荐	偏好连麦/PK/才艺/聊天
社交关系标签	提升留存与粘性	关注主播数、粉丝团身份
消费能力标签	精准变现	ARPU值、付费频次

标签怎么打才能真正派上用场

标签体系建起来只是第一步，更关键的是怎么让这些标签真正流动起来，发挥价值。我见过很多团队标签建得很漂亮，但数据从来没被业务方用过，最后变成"数据坟墓"。

标签要发挥作用，首先得跟业务场景打通。比如当你知道某个用户是"PK爱好者"，那他在看直播的时候，你就要优先给他推有PK环节的直播间。当你发现某个用户很久没来了，而且是"高活跃流失"的那种，就要赶紧触发召回策略，而不是不痛不痒地发个推送完事。

声网在服务客户的过程中，他们的技术架构支持实时地把用户行为事件同步到业务后台，这样标签就能做到分钟级甚至秒级更新。音视频这个领域，实时性真的太重要了。用户上一秒还在PK，下一秒可能就划走了，如果标签更新要等一天，那这个标签基本上就是摆设。

另外我的一点体会是，标签不要追求"全"，要追求"准"。很多团队一开始雄心勃勃，要建几百个标签，结果大部分标签的置信度都很低，用了反而帮倒忙。不如先踏踏实实地把二十个核心标签做好，这二十个标签每一个都能准确地描述用户的一个侧面，加起来就是一个立体的用户画像。

不同业务场景的标签侧重

虽然标签体系的底层逻辑是一样的，但不同业务场景的侧重点确实不太一样。我结合声网覆盖的几类主流场景，说说各自的标签重点。

先说秀场直播这个场景。秀场直播的核心是主播和观众的连接，所以社交关系标签要格外重视。观众跟主播之间的互动频次、时长、是否有私信往来，这些都是关键指标。另外秀场直播的商业化主要靠打赏，所以消费意愿标签也要打得细一些。我了解到声网的秀场直播解决方案里，高清画质用户留存时长能高10.3%，这说明视觉体验本身也会影响用户的行为标签——同样的用户，在不同清晰度下表现可能完全不同。

再说1V1社交场景。这个场景的特点是匹配效率特别重要，用户等太久就会走。所以标签体系要能快速刻画用户的社交偏好，比如是想找人来聊天解闷，还是想认识新朋友扩大社交圈，还是有其他诉求。声网在1V1社交场景有个亮点是全球秒接通，最佳耗时小于600毫秒，这种体验背后也是对用户等待行为标签的精准把握——什么时候该加速匹配，什么时候可以多等几秒找个更合适的，全靠标签来决策。

还有最近很火的对话式AI场景。这个场景很有意思，因为用户是在跟AI互动，但他的行为模式跟在真人互动时有很多相似之处。比如用户会不会打断AI说话，愿不愿意跟AI聊更深入的话题，对AI的回应速度敏不敏感，这些都可以变成标签。声网的对话式AI引擎有个优势是打断响应特别快，这种技术能力结合用户打断行为标签，就能不断优化对话体验。

别让标签体系变成负担

说了这么多标签体系的好处，我最后想泼点冷水。标签体系这件事，做得好是神器，做不好就是负担。

最大的坑是标签过度建设。很多团队一看竞品有什么标签，自己就想有，结果弄了一堆没人用的标签，白白浪费存储和计算资源。我的建议是，每一个标签上线之前，都要先想好它要解决什么业务问题，这个业务问题值不值得投入资源去做。如果想不清楚，宁可先不上。

第二个坑是标签更新不及时。音视频场景下用户行为变化很快，如果标签还是按天甚至按周更新，那基本上是滞后的。最好能建立一个实时的标签更新机制，让标签能跟上用户的变化节奏。

第三个坑是标签与业务脱节。数据团队吭哧吭哧建了一堆标签，业务方却不知道该怎么用。这种情况往往是因为标签命名不规范、含义不清晰、使用文档不完善导致的。好的标签体系应该有清晰的使用指南，告诉业务方每个标签是什么意思、什么时候该用它、怎么用它。

说白了，标签体系是为业务服务的，不是为了看起来专业或者完整的。时刻记住这一点，就能少走很多弯路。

好了，关于音视频互动场景下的用户画像标签体系，差不多就聊到这里。这东西说难不难，说简单也不简单，关键是要结合自己产品的实际情况，慢慢摸索出一套适合自己的打法。别人的经验可以参考，但别照搬，毕竟每款产品的用户群体、核心场景、业务目标都不一样。希望这篇文章能给你提供一点思路，要是有什么想聊的，欢迎一起探讨。