如何优化消息推送效果
首先，为了让年轻的大学毕业生能够理解推送优化的含义，我们需要明确一个目标，即优化最终效果。最终效果是由推送人群、推送成功率、触达率、点击率和用户与内容匹配度组成的乘积。因此，为了优化最终推送效果，我们需要优化公式右边的每一个元素，即增加推送人群、提高推送成功率、提高触达率、提高点击率和提高用户与内容匹配度。
为了实现这个目标，我们需要按照时间顺序来对消息推送进行操作，包括消息制作、选择推送人群、选择推送渠道、消息推送、消息收到、消息点击以及数据反馈等步骤。
在消息制作阶段，我们需要注意推送的封面图、标题和内容质量是否能够吸引用户。同时，我们还需要考虑标题和内容是否热点内容以及是否与当下相关。此外，我们还需要考虑手机尺寸来显示推送内容，并定义好 landingpage。
在选择推送人群阶段，我们需要创建各种标签，每次通过选择这些标签取交集、并集等来决定推送用户。可以通过创建用户集，来避免每次都需要重新选中多个标签的交集或并集。标签应该根据业务相关的分类来定义，如在直播中有打赏、在动态中有打赏、在私聊中有打赏等。筛选条件一般由版本条件、系统条件、用户条件、账户条件、付费行为、活跃行为和内容消费构成。在时间维度上，我们需要考虑一天、两天、三天等时间范围。
在选择推送渠道阶段，我们可以选择短信、站内信、邮件或push等渠道。
在选择推送时间阶段，我们需要考虑审批流程以及用户的使用时间。对于大型公司，发送推送消息可能需要经过多层审批。同时，我们还需要限制推送时间，避免在用户休息时间发送推送消息。
最后，在数据反馈阶段，我们需要根据数据反馈来进行优化。通过优化每一步操作，我们可以提高触达率、点击率、转化率等各种数据，从而优化最终推送效果。
发送时间的限制应该根据消息的类型进行考虑。例如，广告营销消息不能在23点到7点之间推送给用户，但是验证码不受此限制。在消息推送流程中，iOS和Android有一些不同之处。对于iOS，消息推送流程是通过运营手动推送或事件触发，发起推送请求后通过APNS（苹果服务器）将消息推送到iPhone终端，弹出新消息，打开App并进入landingpage，最终开始活动内流程。而对于Android，消息推送流程是通过运营手动推送或事件触发，发起推送请求后通过Android终端将消息推送到用户手机上。对于Android用户而言，即使结束进程或关闭通知权限，也应该能够正常收到消息。在消息推送过程中，还需要考虑一些问题，例如接入哪家第三方公司、是否会与其他公司产生冲突、支持多少并发量、用户是否会因为延迟几小时而接收不到消息，以及各厂商的政策等问题。
对于消息发送后，主要需要考虑频率限制、相互唤醒、推送的影响以及App内引导打开通知权限等问题。在向用户推送消息时，需要考虑消息的频率，例如每天最多推送两条消息，超过两条之后，自动推送不成功。但是需要注意，哪些消息应该计算到条数中，例如广告营销应该计算在内，验证码不应该计算在内。在消息推送过程中，还需要考虑相互唤醒的问题。如果多个App接入了同一家第三方push厂家，需要避免在推送消息时唤醒其他App。但是这种唤醒机制在Android N的时候已经被谷歌限制，现在更多的是通过接入手机厂商进行推送。此外，推送消息还可能会对用户产生影响，需要注意消息内容和时机的选择。
推送消息存在好处和坏处。好处包括提醒信息、活跃用户、增加粘性、唤醒沉默用户、提高留存率和功能模块使用率；坏处则包括骚扰用户、提高卸载率、信任透支和可能的用户反感或麻木。这是 iOS 和 Android 都存在的问题。如果用户关闭了通知权限，就无法将 push 推送到用户手上，因此需要尽量引导用户开通权限。如果用户已关闭通知，则需要在某些地方判断是否已关闭通知权限，如果是，则需要引导用户打开。消息点击需要考虑内容质量、标题吸引度、用户与内容匹配度、是否为热点内容、是否带有用户昵称等个性化内容、是否支持跳转对应页面以及跳转是否流畅等因素。消息发送后需要统计每一步的数据，并与行业内进行对比，以及与自己进行环比、同步看数据。需要统计的数据包括应发人数、实发人数、发送成功用户数、触达成功用户数、点击用户数、跳转至落地页后的每一步转化人数，以及用户的卸载率（收到推送后 1 小时内卸载 App 的用户数/收到推送的用户数）。消息推送系统一部分是消息推送，另一部分是推送之后的消息记录。推送记录需要包括推送进度（例如创建成功（支持取消推送）、推送中、推送成功、已删除等状态）和单条消息推送之后的数据（例如点击率、转化率、推送用户数等）等信息。
文章没有提到的点包括如何监控卸载率、如何确定消息的优先级（因为每天有消息推送的频率限制，需要优先推送优先级高的消息）、如何使每个用户都收到他能承受的最大条数（例如有的用户每天最多能接受 2 条，超过 2 条之后他就会卸载 App，那就每天给他推送 2 条就好；有的用户每天最多能接受 8 条，超过 8 条之后他就会卸载 App，那就每天给他推送 8 条）、如何进行 A/B 测试（例如抽取 10% 的用户出来，将写好的 5 条文案分别推送给 2% 的用户（10%/5=2%），在较短的时间内观察哪条文案的点击率较高，然后将这条文案推送给剩下的 90% 用户）、如何区分手动推送和触发式推送，以及当移动端和 PC 端同时在线时，推送逻辑如何处理。
免责声明：本内容来源于第三方作者授权、网友推荐或互联网整理，旨在为广大用户提供学习与参考之用。所有文本和图片版权归原创网站或作者本人所有，其观点并不代表本站立场。如有任何版权侵犯或转载不当之情况，请您通过400-62-96871或关注我们的公众号与我们取得联系，我们将尽快进行相关处理与修改。感谢您的理解与支持！
请先 登录后发表评论 ~