实时通讯系统的群聊成员活跃度标签设置：从零开始的实操指南

说实话，我在第一次接触群聊活跃度标签这个概念的时候，也是一头雾水。那时候团队要做用户分层，我，领导，还有产品和技术的同事坐在一起讨论了半天，大家你一言我一语，最后发现其实每个人对"活跃"的定义都不太一样。有人觉得发言多是活跃，有人觉得打开看一眼也算，还有人觉得光潜水不发言但天天在线的也得算。这种分歧其实特别常见，也恰恰说明了活跃度标签这个事儿，看起来简单，真要做起来门道还挺多的。

这篇文章我想聊聊关于实时通讯系统中群聊成员活跃度标签设置的一些想法和经验。注意啊，我不是来给你灌输什么标准答案的，因为这个东西真的没有标准答案，不同的产品、不同的用户群体、不同的业务目标，都会影响你怎么去定义和设置这些标签。我只是把我知道的、踩过的坑、总结出来的方法论分享出来，希望能给你提供一些参考。

一、先搞清楚：为什么要设置活跃度标签？

在开始动手设置标签之前，我们先停下来想想这个问题。很多时候我看到团队一上来就急着建标签、建体系，结果做到一半发现方向错了，又推倒重来，浪费了大量的人力和时间。所以我觉得，在动手之前，把"为什么要做"这个问题想清楚，可能比怎么做更重要。

群聊活跃度标签的核心价值，我觉得体现在三个方面。

第一个方面是精细化运营。你想想，一个群里有几百上千人，如果你不对用户做分层，那你的运营动作就是大水漫灌式的。给所有人发同样的消息，做同样的活动，效果肯定不好。但如果有了活跃度标签，你就可以对不同活跃程度的用户采取不同的运营策略。比如对高活跃用户，他们已经养成了使用习惯，你可能更需要做的是维护关系、提供专属福利；对中等活跃用户，他们可能是潜力股，需要通过一些激励手段让他们更加活跃；对低活跃用户，你可能需要分析一下他们为什么不活跃，是推送不够、还是内容不够吸引人、亦或是他们在群里找不到存在感。

第二个方面是社群健康度评估。一个社群健不健康，不能光看总人数，还得看活跃用户的占比。如果一个群看着有五千人，但实际每天就几十个人在说话，那这个群的活跃度其实是很低的，可能过不了多久就会变成死群。通过活跃度标签，你可以清晰地看到各个活跃层级的用户分布情况，及时发现问题并采取措施。

第三个方面是产品功能迭代的数据支撑。当你准备优化群聊功能的时候，你需要知道不同活跃程度的用户对功能的偏好和需求。比如高活跃用户可能对高级功能更感兴趣，而低活跃用户可能更需要简单易用的基础功能。这些数据从哪里来？很大程度上要依赖活跃度标签的积累。

二、活跃度标签的分类维度：别只盯着"发言"这一件事

很多人一提到活跃度，首先想到的就是"有没有发言"。这个想法其实没毛病，但太片面了。在我看来，一个完整的活跃度标签体系，应该包含多个维度的考量。

2.1 行为维度的标签

行为维度是最基础也是最重要的维度，它直接反映了用户在群聊中的参与程度。我建议从以下几个行为指标来构建标签：

• 消息发送行为：包括发送消息的频率、消息的数量、消息的类型（文字、图片、语音、文件等）。这里需要注意区分主动发送和被动发送（比如回复别人的消息）。
• 消息阅读行为：用户是否打开了群聊、阅读消息的及时程度、阅读的深度（是不是每条都看，还是只看部分）。
• 互动行为：点赞、回复、@其他成员、转发消息到其他渠道等。这些行为虽然不发送消息，但也是参与群聊的重要方式。
• 在线状态：用户是否经常在线、在线的时段分布、在线时长等。
• 功能使用行为：比如是否使用了群公告、群文件、群相册等功能，是否参与了群投票、群活动等。

聊到这儿，我想起之前做过的一个项目。当时我们只关注了消息发送量这个指标，结果发现有些用户虽然不发消息，但天天在线，别人发的每条消息他都看，而且经常点赞互动。这种用户你说他不活跃吧，其实他对群聊的参与度还挺高的；你说他活跃吧，他又几乎不贡献内容。后来我们加了阅读行为和互动行为的维度之后，对用户的画像才真正立体起来。

2.2 时间维度的标签

时间维度往往被很多人忽略，但它其实非常重要。同样的行为，放在不同的时间框架下，可能代表完全不同的意义。

• 近 N 天活跃度：最近 3 天、7 天、14 天、30 天的活跃情况。这个指标能反映用户当前的活跃状态是否稳定。
• 活跃趋势：用户的活跃度是在上升、下降还是保持平稳。比如一个用户最近活跃度在上升，说明他可能正在养成使用习惯；如果在下降，可能就要流失了。
• 时段分布：用户通常在什么时间段活跃。是工作日活跃还是周末活跃，是白天活跃还是晚上活跃。这个对于做推送策略很有帮助。
• 周期性规律：有些用户可能每周固定某几天特别活跃，比如周一到周五活跃，周末消失；还有些用户可能只在有特定活动的时候才活跃。

2.3 价值维度的标签

除了行为本身，我们还可以从价值贡献的角度来打标签。

• 内容贡献度：用户发送的消息中，有多少是有价值的（比如解决了其他用户的问题、提供了有用的信息、带来了有趣的讨论），有多少是水消息。这个指标可以通过内容分析或者用户反馈来评估。
• 互动带动能力：用户发起的讨论能吸引多少人来参与，用户发的消息能获得多少回复。这个指标反映的是用户对群聊氛围的影响力。
• 留存影响力：这个用户的活跃是否能带动其他用户的活跃。有些人就是有这种特质，他在群里的时候，大家的话题感和参与感都会更强。

三、标签体系的层级设计：不要把所有标签平铺

当你开始设置标签的时候，会发现可以打的标签实在太多了。如果不加以组织和层级化，最后的标签体系会变得非常混乱，根本没法用。我建议采用三层架构来组织你的标签体系。

层级	说明	示例
一级标签：活跃状态	对用户活跃程度的宏观分类，通常只有 3-5 个类别	高活跃、中活跃、低活跃、流失预警、已流失
二级标签：活跃特征	在一级标签基础上，进一步细分用户的活跃特征	内容型活跃、互动型活跃、浏览型活跃、时段型活跃
三级标签：具体指标	用于计算二级标签的具体数值指标	周消息数、周在线天数、平均在线时长、最后活跃距今天数

采用这种层级设计的好处是，你既可以从宏观上快速了解用户的活跃状态，又可以在需要深入分析的时候找到具体的指标支撑。而且，不同的业务场景可能需要不同的标签组合，层级化的设计让标签的组合使用变得更加灵活。

四、标签阈值的设定：没有标准答案，但有方法论

说到标签设置，最让人头疼的就是阈值怎么定。什么是高活跃？什么是低活跃？这个边界在哪里？

实话实说，这个真的没有放之四海而皆准的标准。我见过有些产品把每周发 3 条消息以上的用户定义为高活跃，也见过有些产品把每天发 50 条消息以下的都算低活跃。差异这么大的原因在于，不同产品形态、用户群体、业务目标，都会影响阈值的设定。

虽然不能给你一个准确的数字，但我可以分享几个确定阈值的方法论：

• 数据分析法：先把所有用户的活跃数据跑一遍，看看数据的分布情况。通常用户的活跃度会呈现一定的分布规律，比如二八定律那样，少数用户贡献了大部分活跃。如果你能看到明显的分界点，那这个分界点附近的数值就可以作为阈值的参考。
• 业务目标倒推法：先想清楚你希望用户达到什么样的活跃程度，然后反推需要什么样的行为支撑。比如你希望用户每周至少参与 2 次讨论，那"参与讨论"这个行为一周达到 2 次，可能就是高活跃的边界。
• A/B 测试法：设定几组不同的阈值，然后分别用这几组阈值去做用户分层，观察哪一组分层方式对运营效果的提升最明显。这种方法最科学，但成本也相对较高。
• 竞品参考法：看看同类型产品是怎么定义活跃度的。虽然不能直接照搬，但可以作为参考基线，再根据自己的产品特性做调整。

还有一点特别重要，阈值不是定下来就一成不变的。随着产品的发展、用户群体的变化、业务目标的调整，阈值也需要动态更新。建议每隔一段时间（比如一个季度）就重新审视一下你的阈值设置是否还合适。

五、结合声网实时互动能力的标签实践

说到实时通讯，我必须提一下声网在这个领域的积累。作为全球领先的实时音视频云服务商，声网在实时互动方面有着深厚的技术沉淀和丰富的行业经验。在做群聊成员活跃度标签设计的时候，如果你的产品用到了声网的实时互动能力，可以更好地捕捉和利用一些独特的活跃度指标。

举个例子，声网的实时音视频能力可以让你精准地获取用户的在线状态和通话参与情况。你可以为那些经常参与群聊音视频通话的用户打上"音视频活跃"的标签；可以通过分析用户在音视频通话中的行为（比如是否经常主动发言、是否经常开麦、是否经常邀请他人通话等），来丰富用户的活跃度画像。

再比如，声网的实时消息能力可以让你获取到消息的实时状态——消息是否送达、是否已读、什么时候读的。这些数据对于评估用户的阅读活跃度非常有价值。你可能会发现，有些用户虽然不发消息，但消息送达后总是第一时间阅读，这类用户其实对群聊内容是有高度关注的，只是表达方式比较内敛罢了。

还有一点值得一提的是，对于做泛娱乐社交、出海社交、秀场直播这些场景的产品，声网提供的实时互动云服务覆盖了全球多个区域，全球超 60% 的泛娱乐 APP 都在使用。这背后积累的海量数据和最佳实践，对于设计适合自己产品的活跃度标签体系，也是有参考价值的。

六、实操中的常见问题和优化建议

在实际落地群聊活跃度标签体系的过程中，或多或少都会遇到一些问题。我总结了几个比较常见的，分享一下我的看法和建议。

6.1 标签过于复杂，导致难以落地

有些团队在设计标签的时候，追求大而全，恨不得把能想到的维度都加进去。结果标签体系是建好了，但数据采集困难、计算成本高、运营人员看不懂，完全无法落地。我的建议是，先从最核心的几个标签做起，用起来之后再逐步迭代。就像盖房子一样，先把地基打好，再一层一层往上盖。

6.2 标签更新频率不合理

标签更新太频繁吧，数据计算压力大，而且标签变化太快，运营策略来不及执行；更新太慢吧，又无法及时反映用户的活跃状态变化。我的建议是，根据业务场景设定合理的更新周期。对于需要快速响应的场景（比如流失预警），可以采用近实时的更新；对于偏长期的运营分析，可以采用 T+1 或者周更的更新频率。

6.3 只关注数据，忽视用户主观感受

标签毕竟只是数据，它没法完全反映用户的真实状态和感受。我见过有些用户，行为数据看起来很活跃，但实际上他可能只是在刷屏灌水，对社群没有任何正向贡献；也见过有些用户，行为数据一般，但每一条消息都是高质量的输出。所以，在依赖数据标签的同时，也应该结合一些用户调研、反馈收集等方式，来验证和补充数据标签的不足。

6.4 标签应用和标签设计脱节

这个问题也很常见。标签设计团队辛辛苦苦设计了一套标签体系，但运营团队不知道怎么用，或者用的方式和设计初衷完全不一样。我的建议是，从一开始设计标签的时候，就让运营团队参与进来，确保标签的设计是服务于实际业务场景的。同时，标签上线之后，也要持续跟踪标签的使用情况，及时收集反馈并迭代优化。

写在最后

不知不觉已经聊了这么多。回过头来看，群聊成员活跃度标签这个话题，看起来挺技术、挺枯燥的，但实际上它离我们的日常工作非常近。无论是做用户运营、做产品迭代，还是做数据分析，都可能用到它。

这篇文章里分享的只是一些通用的方法论和思考框架，具体到每个产品、每个团队，还是需要结合自己的实际情况来灵活运用。毕竟，最好的标签体系不是最复杂的，而是最适合你的。

如果你正在为群聊活跃度标签的设计而烦恼，希望这篇文章能给你一些启发。有问题咱们可以一起探讨，毕竟学习嘛，就是在交流中不断进步的。