编辑导读：只要隔一段时间不看手机，再打开的时候，消息栏已经被push占满了。push的初衷是通过一定的设计手段来引导用户进行点击或其他操作，但是如何引导，这里面可有门道。本文作者对此进行了分析，希望对你有帮助。
消息推送泛滥成灾，本文对运营三宝之一的push（其他两宝短信、小红点暂不展开）进行一些梳理，看看如何在合适的时间，把合适的内容推给合适的人，真正发挥push的价值。
本文内容较长，建议先收藏再细读，欢迎指正。
我们看待push这种推送形式时，可以先从其诞生之初的目的来看——即产品往往需要借助一定的设计手段来引导用户进行点击或其他操作，而这种引导需要基于用户诉求以及产品体验等方面进行整体设计的考量，因此滥用push必然违背其初衷，不可取。
同时，push只是用来辅助引导的一种触达手段，直接使用push，不一定能满足引导诉求。
所以，需要先掌握如何正确的选择引导手段，给大家提供两种选择方法，可以参照：
1）基于引导目的的设计模式检索表
2）基于具体需求的设计模式检索表
基于所选的引导手段，制定合适的引导策略，比如按照下面的流程来进行策略制定：
基于所选的引导策略，确定合理的触达手段，可以参照下表进行选择：
经过以上的这些判断，才能真正发挥push的价值。从用户的生命周期来看，push主要有3个价值：
1）提升新用户次日留存
低成本促活，对平台的短期留存率影响显著
2）提升老用户活跃度
push可以在手机锁屏的状态下，通过外部提醒起到拉活的作用。push对DAU的提升贡献可通过「Push当日首次调起App用户数 / DAU」来评估，很多内容平台类App的用户push首次启动占比可达 20%以上，因此push对DAU的增量贡献不容小觑。
3）流失用户召回
当用户流失后，若push权限未关闭，通过利益诱导类活动push或新功能提醒等方式，有可能重新唤醒用户，当然也可能会提醒他卸载。
了解push的分类，有助于帮助我们选定合适的方向进行调优，push大概有4种分类方式。
从自动化程度看，可分为：
从推送范围看，可分为：
从推送业务类型看，可分为：
该分类方案主要和业务强相关，通常先分类用户，再分类业务。
分类用户只是用户类型的区分，即区分创作者和普通用户，这两类用户群区隔较为明显。
由于不同公司业务架构不同，同时会结合承接内容类型（UGC、PGC、OGC、PUGC）调整，因此分类业务有很多种，实际下发时会给不同类型的push设定优先级，在推送时高优先级的push优先推送（涉及push配额管理系统：每天发送多少条push，各个业务方如何去申请push条数，以及管理各业务应该分配多少条push）。简单举例：
偏运营主导：
偏产品功能本身触发：
从使用的数据类型看，可分为：
此处仅关注截止到push承接页时的链路，进入落地页后的浏览/加购/下单/支付等流程不再详解：
接下来针对每个环节的转化提升，给出一些优化方向。
针对有效率的提升，主要有两种方式：
1）提升通道额度
2）节省通道额度使用
针对接收率的提升，主要有四种方式：
针对展示率的提升，主要有两种方式：
1）引导开启通知权限
2）敏感词试错
影响点击率的因素就比较多了，主要有推送通道、推送内容、推送场景、用户标签匹配、素材匹配多方面影响。我们来分别看下这几个影响点如何优化。
推送通道：
推送通道对点击的影响，主要源于对push曝光的影响，优化方向主要有：
注：
一定要仔细阅读厂商通道文档、个推极光等第三方的推送技术文档，通过文档我们可以认识到各大推送服务的边界和限制在哪里，并知道如何从技术或者商务角度去解决优化。
同时我们也可以从中了解到各种推送服务有哪些特有的功能优势，能够帮助我们更快地寻找提升推送效率的途径。
内容包含两个方面：
“内”代表内涵，即文案基础，言简意赅，直击人心，文案的产出技巧可参照《内容运营-文案》，关于特定话题或特定风格的文案可参照另一篇《内容运营-治愈系文案》。文案也可以参考阿里妈妈做成AI智能文案，见文章《AI智能文案产品模拟搭建》。
“容”代表容器，即push样式，如：图片、文字、表情、提示音、锁屏通知、悬浮通知等。
针对容器需注意以下几点：
部分样式需要通过透传能力下发，或由厂商开放特殊样式的呈现形式（比如华为的置顶push），而使用透传能力的前提即app进程存活，此时才可以用自定义的push样式进行展示（比如带背景图push），保活策略就自行去CSDN技术论坛来找喽。
场景为用户收到push时所处的情境。可分为外部场景及人物内部场景：
因此针对场景的优化可以有以下几点：
1）push时机优化
区分定时、实时、跨时间间隔下发方式，通过主观挑选用户活跃时间（早中晚），或基于用户历史活跃时间搭建活跃时间计算模型，客观预测用户活跃时间，总之目的是挑选用户活跃的时间进行下发
2）增加场景联动触发机制
用户场景发生变化时自动触发，提升push的智能化水平：
用户匹配涉及物料标签（电商产品为商品标签）及用户标签的精确匹配。
物料库可以包含内容详情页、信息流页面、专题/频道页、功能页、榜单、H5链接等各种不同类型的承接内容。巧妙的落地页设计，不仅可以传递给用户更丰富的内容信息，还可以有效提升内容业务的分发，一举两得。
优化“用户-内容”匹配，类似于做内容推荐系统，个性化推送的本质也是为用户推荐最满意的内容，以撬动用户活跃。
基本上可以将用户分为3大类：有兴趣偏好标签、无偏好标签但有静态属性标签、无任何标签，这3类用户的内容召回方式各有不同：
1）兴趣偏好标签的用户
通常他们已经在站内表达出对产品和服务的明显诉求，因此系统可以基于内容标签和用户标签之间的匹配关系进行内容召回。
比如微博中经常浏览、搜索、点赞、评论“王一博”实体词的用户，会被微博记录为该实体词的偏好用户，当有“王一博”相关的最新热门资讯产生时，会优先对这批用户群体进行推送。
常见的召回方式有：基于兴趣分类、兴趣Topic、兴趣实体词的召回等。但这种召回方式往往依赖于画像数据的颗粒度，标签体系越丰富，越能命中用户的更多偏好，用户点击推送的概率也就越高。
2）仅有静态标签用户
如果用户的站内历史行为非常稀疏，未沉淀形成任何偏好标签，那么可以基于App List 采集生成的标签、地域标签、社交关系、广告素材类型、设备型号、第三方用户画像等信息进行内容推送。
比如对装有小红书、大姨妈App的用户推送美妆类内容；对北京用户推送北京天气或者热门新闻。
3）无标签用户
可以推送全局热门内容：比如根据CTR、点击量、点赞数等指标表现生成每日内容热榜，同时可以统计出不同内容分类下的实时热点并进行推送。
从海量item库中召回成百上千个item后，该给用户推送哪个item呢？所以召回后紧接着是内容的排序环节，通常先是「召回源间排序」，然后是「召回源内部排序」。
那么具体我们该从哪些角度找到优化“用户-内容”匹配关系的方法呢？
以电商产品举例看如何做好用户-素材匹配：
不同的商品有不同的商品画像构建方式。电商类商品画像构建包括：商品分类、sku分类、属性特征等。
用户画像构建在《月活过亿真的有上亿用户吗》中的用户画像模块有详细介绍。
构建后通过一些算法进行匹配：
电商类APP可参考以下推荐策略：
本文从push的链接上讲述了一些push的优化方向，主要有以下几点：
作者：小二，微信公众号：瞎学瞎看
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一步两步，公众号：瞎学瞎看，人人都是产品经理专栏作家。产品社畜，「问题不大，多想办法」思想学家，聚焦大厂产品动态，挖掘小而精的产品功能，主打增长方向，目标全能型产品，欢迎一起挑战~
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