网易云阅读5.0新版发布:阅读口味 颠覆个性化体验

2016-08-25 16:57:08
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近日,网易云阅读全新5.0版相继在Android和iOS端发布,全新首页和颠覆式的个性化体验令人耳目一新。此次大版本更新,网易云阅读以“个性化口味推荐”为产品设计理念,采用全新的首页架构,更直观地展现多样化的阅读内容和个性化口味选择,使用户轻松找到最符合自己喜好的优质阅读内容。

全新首页 三大频道 清新视觉

全新的页面架构和清新的设计风格是本次网易云阅读新版客户端最为直观的更新,给人眼前一亮的新鲜感受。

网易云阅读5.0新版发布:阅读口味 颠覆个性化体验

首先,在书城内容架构上划分为三大频道:男生、女生、以及出版。每个频道下各自有6个分类,推荐、口味、免费、排行、分类、专题,使得用户能够更精准有效地从海量的电子书内容中定位到想要阅读的内容,同时书城中推荐的最新内容和独家内容也得以清晰体现。

网易云阅读5.0新版发布:阅读口味 颠覆个性化体验

网易云阅读5.0新版发布:阅读口味 颠覆个性化体验

基于对平台内容资源的梳理和对用户阅读习惯双重维度考量的基础上,网易云阅读新版客户端在内容架构上做出了重大的调整。据介绍,目前云阅读60万册电子书主要包括出版图书类和原创文学两大类,其中原创内容占60%左右。此外,经过我们多次的研究分析发现,我们的读者在看图书、还是看小说,喜欢看男频还是女频方面,选择非常明确。因此,我们希望大家一打开云阅读,就能直观地定位到相应的频道,快速找到自己想要的内容进行阅读。

同时,新版客户端整体的视觉设计风格上也全面更新,清新的视觉效果免除了用户在操作和阅读过程中多余的干扰。

口味书单 个性化算法与PGC专业推荐结合

作为本次最重大的更新之一,网易云阅读5.0版本特别新增了“口味”入口,用户选择自己喜欢的阅读口味,即可生成自己的定制书单,可以随时更新阅读口味。并且系统会根据阅读历史、阅读时长、自己选择的口味,来调整个性化的书单。

网易云阅读5.0新版发布:阅读口味 颠覆个性化体验

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口味书单的出现,是数字内容精细化的时代趋势,也是网易云阅读海量用户数据积累的自然迭代。根据网易云阅读产品负责人介绍,新版客户端的个性化推荐书单包括算法书单和编辑人工推荐的书单两部分。一方面,采集用户的阅读口味和常规行为数据,服务器实时将行为数据和商品数据上报个性化推荐系统,个性化推荐系统根据算法实时反馈推荐书单,另一方面,针对用户自主的阅读口味选择,专业的编辑团队会从海量的内容中根据内容标签的匹配和优质内容的人工专业删选,来为用户推荐符合其口味的优质内容。

在移动计算如此便捷的今天,数据也在不断井喷。在数字阅读领域,大数据也同样成为内容行业至关重要的风向标。据网易云阅读产品相关人士介绍,用户在云阅读客户端上的阅读行为、产生的评论、笔记、分享和书摘等已日渐累积了相当庞大的数据。这些数据意味着什么?意味着可以通过大数据这条通道来真正知道用户都在看什么内容,喜欢看一些什么样的内容。

这些数据是非常有价值的,不仅能抓住用户,还能起到一个风向标的作用,一个是给自己的产品优化和迭代做参考,另外一个则是能和作者、内容商的合作更和谐。

订阅栏目全面瘦身,专注有效阅读

此外,新版客户端单独针对资讯订阅栏目做了调整,从原有的资讯、图书与小说内容同时在首页呈现,调整为单独的入口板块,据介绍,这一调整也是出于对用户阅读习惯和痛点的考量。用户阅读资讯集中在上下班高峰期间,主要为了快速了解最新的新闻和讯息,而阅读图书小说的高峰时间段则是夜晚睡前、周末、以及午休这些闲暇时刻。这两种阅读场景和阅读需求是截然不同的,因此,将资讯订阅内容作为单独栏目是非常必要的。

网易云阅读5.0新版发布:阅读口味 颠覆个性化体验

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不仅如此,在订阅栏目中增加了添加、整理和离线等功能,使得资讯订阅操作简化,轻松管理资讯,让用户更加专注和有效地浏览资讯文字。

多项功能细节优化 全面提升产品体验

除此之外,网易云阅读本次的新版客户端还在诸多产品和功能细节上做出了优化。其中,针对原创小说用户追书的需求,新增了作者更新提醒功能,在书架的书籍封面提醒已经更新到第几章,也会给读者发提醒,告知今天有哪些你在追的作者又更新了。这一细节不仅解决了原创小说用户对于追书的核心需求,同时也增强了作者与读者之间的纽带。

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数字阅读行业的不断成熟,不仅仅体现在内容、用户和产品这三者各自的进化与发展上,更体现在内容阅读产业背后所构成的生态圈:从内容的产生到内容的包装、从内容的展现到内容的运营、从内容用户的消费互动到内容的成长,这是一个循环、闭环的内容生态圈。网易云阅读作为目前主流的数字阅读与原创IP孵化平台,拥有海量的内容资源、作者资源以及用户资源,如何通过客户端这一产品,有机地在三大资源之间建立纽带,形成良性互动,构筑一个良好的互联网IP内容生态圈,或将成为考量产品成功与否的重要指标。

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