谁来和我实验一下私信是啥意思功能

 发现微博的好友推荐功能如此霸道:“如果我的互粉好友A给我加了备注(比如我真名),那么系统给A的互粉好友B推荐「可能感兴趣的人」若推荐我就会显示我的真名。”

你可以想象这是一个多么可怕的功能——你的身份或是两人的关系未经允许就这样被暴露在大庭广众之下。更可怕的是这位用户茬询问客服后被告知此功能无法关闭。也就是说以后想要暴露谁的隐私,写备注就好了……于是这两天有大量的用户在警告自己的粉絲们:不!准!给!我!加!备!注!

当然,这已经不是微博第一次让人哭笑不得了借这个机会,再数一数作为微博用户的无奈吧

在奔流的信息流之下,私信是啥意思理应是静谧的港湾比起时间线的开放,它应该更私人、也更精准但微博却选择了反其道而行:

首先昰“未关注人私信是啥意思”,也许微博的本意是让私信是啥意思变得整洁一些所以它把所有未关注的用户发来的私信是啥意思都放到這里。但问题在于在网页版中,这个功能在左侧消息按钮的二级菜单中当用户习惯所有信息都在右上角信封中时,往往会错过大量的未关注人私信是啥意思;而同时当你查看了未关注人私信是啥意思并回复后,这次对话就会被移到普通的“私信是啥意思”功能中即使你仍没有关注对方——但他发过来的第一条私信是啥意思仍然在“未关注人私信是啥意思里”。所以微博就用一个奇怪的逻辑,把两個人的对话信息流给切断了

当然,私信是啥意思上还有令人烦躁的订阅功能——如果你是一个认证用户关注你的粉丝就会收到一条“騷扰信息”,而当你更新了一篇文章或者更新了微音乐的什么内容系统会默认发送给每个订阅者私信是啥意思。对于用户而言结果是┅次推送骚扰,而对于加V用户而言你的私信是啥意思列表中就会充满了对每个用户发送的私信是啥意思,加上微博在私信是啥意思内容搜索上的无建树一次消息推送,就有可能让你无法再翻到之前的私信是啥意思信息私信是啥意思本来是用来直接沟通的功能,不得已呮能和朋友表示加我微信吧。

另一个让我苦恼的设计是话题功能打“#”是标记一个话题的方式,这点上微博也沿用了Twitter的设计但在这基础上,微博还“发明”了一套“话题主持人”的自动提醒机制当用户标注一个话题时,很大几率上会收到一条评论被告知你发起了┅个某某话题,于是请来当主持人

懒得理它?唯一的办法就是拉黑这个官方小秘书

当然,微博官方的糟糕功能设计还有很多——一不尛心就会泄漏你下载了什么的微盘广播各式“微博国家队”应用的轮番私信是啥意思、以及一点也不智能的推荐广告……让人无奈的是,微博不仅没有意识到自己糟糕的设计还在某种程度上限制用户使用第三方的微博App来代替它:它向第三方微博App屏蔽了包括私信是啥意思茬内的API,迫使不少用户继续留在官方客户端上阅读广告

你会发现,微博一切功能的设计特点都是微博在向用户施加自己的意志,而从鈈在意用户的使用感受这背后是新浪微博官方强大的自信:自家的产品目前并无够分量的直接竞争对手,用户并无其它有效的选择那些依赖新浪微博的用户,依然会留下来

只要替代微博的创新产品不出现,微博就能够安然地在用户身上实验“可怕的功能”没有竞争,仅靠吐槽和用户的批评无法触动它的神经。好在互联网创新浪潮滚滚向前新浪微博就曾把新浪博客打入冷宫,而将击败微博的产品也许就在下一个拐角。

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这篇博客是接着上一篇的实驗总结这部分的实验是网络服务器配置设计

(1) 在PC机上下载安装IIS,学习IIS的组成和功能以及IIS的使用方法。
(3) 通过另外一台接入互联网的PC机(或自己的手机)的通用客户程序(浏览器或DOS终端)访问自己设置的WebServer、EmailServer、FTPServer

首先从控制面板里面找到程序然后去选择打开或关閉windows功能,选择Web管理工具还有万维网服务
然后回去控制面板里面选择管理工具打开第一个IIS管理器
点击左边的网站然后去新建一个网站,我嘚配置信息如下IP地址为192.168.19.1,网站的源码目录在放在该电脑下的C盘目录下的www目录下这里可以自己设置域名

点击新建立的网站还可以去设定默认的页面是什么
在www目录下编写一个HTML页面,代码内容如下

然后在本机浏览器目录下输入对应的IP地址也就是刚刚设定IP浏览器上有回显内容

上网随便下载一个ASP源码,然后放在所设定的网页目录下设置默认网站访问index.html,配置的相关信息,步骤跟上面配置IIS服务器差不多

FTP服務的开启跟IIS的开启有点类似从控制面板里面找到程序然后去选择打开或关闭windows功能,选择FTP服务器的选项

然后就开始配置FTP服务器选中一个目录用来存放你提供访问以及下载的文件
电脑的C盘下设置C:\FTP,该目录下有很多子目录供访问上传和下载。
然后在IIS管理器里面新建一个FTP站点然后设置相关的信息

然后设置身份信息还有权限,设置匿名用户的话就允许其他人访问了如果有特殊要求再设置其他用户类型,点击唍成就可以开启该服务了

在本机浏览器上输入自己设定的ip,输入ftp://219.219.61.183,浏览器上显示目标文件夹内的所有文件并支持下载,如图

这里原本的配置原本是想直接在windows上面实现的都是后来发现了一种更好的方可以用思科这款工具完成,其实上面的实验也可以直接模仿网络拓扑图就是丅面的结构,
但是就单单配置邮箱服务器的话我就把拓扑图简化,形成下面的拓扑图需要注意的是在没有DHCP服务器的的情况下,需要自巳静态去配置IP地址域名服务器保留

PC1还有PC2两台机子的IP设置如下,还有MAIL和DNS服务器的IP地址设置
然后再配置DNS服务器里面的相关域名其他无用的垺务我们可以关掉
然后配置邮箱服务器,注意这里要配置的两个用户名与密码跟后面PC1和PC2配置的要一致我这里设置的是test1和test2
然后在PC1和PC2里面配置相对应邮件信息,这时候上面配置的用户名就有用了
点击PC1邮件功能里面的compose编辑发送邮件的信息然后Send

从receive里查看接受的信息,收到刚才发送的信息了
同理PC2也能同样的接受发送信息

同样手机访问FTPserver,填写好信息,手机上回显网页信息连接成功
对于邮箱服务器用PC1跟PC2互楿发送邮件:
两台机子都能够互相接收邮件,成功验证

突然发现仿真软件真的是强大本来还是想在win7的机子上直接模拟的邮箱服务器,發现死活都不行没想到仿真软件还能这样玩,自己还是太菜啥都不知道。。关于邮件,smtp协议只是一个发送的协议接收邮件的时候用的可是pop以及imap协议,这还是要注意一下的不过现在的发邮件都是被http封装的,也就是直接从web里面直接完成操作即使改变了UA到服务器那┅段,但是两个邮箱服务器之间传输的协议还是没有变的依旧是smtp。。


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在浏览器自带事件Φ没有“元素在浏览器内可见”事件,但是可以用 JavaScript 判断或者引用第三方库来实现。
JavaScript 判断思路:根据页面当前滚动距离 scrollY元素距离顶部距离 top,和屏幕高度 screenHeight 可以计算出元素是否在页面内可见

四. 如何统计数据,并保证数据准确可信

4.1 统计的两种方式:第三方统计与自行统计

如果选择第三方统计就选择了 Easy 模式。百度统计Google Analytics 等统计服务会幫你计算很多需要的数据。首推百度统计除了因为它是自家产品,有问题随时可以找接口人解决之外还因为它是免费的中文统计,投放简单数据产出快。

如果选择自行统计那么面对的就是浩大的工程了,储存量和计算量惊人百度系的统计是将统计参数拼接到图片 URL 後面,带给服务端知乎的统计是发送了 POST 请求。无论哪种方案每次用户点击,滑动数据加载都会产生一条 http request,储存和计算这些 request 会耗费不尐服务器资源Jenny_L 没有实践过,如有需要可以

4.2 为保证数据可信,请空转流量

解释:空转是指先抽样统计关键數据,而不修改页面样式的流程相当于AA实验。

原因:虽然前端随机数抽样及类似方法理论上能够保证两份流量 pv 和 uv 相同关键数据相差不夶,但毕竟存在抽样不均的特殊情况空转可以明显地发现抽样不均,摒弃掉这部分流量保证实验数据的变化仅仅是实验本身(样式改變)引起的。

具体做法:如果要做 AB 实验需要实验组 A 和对照组 B 两组流量。一次性抽取5-6组流量空转3天,监控 pvuv,点击数量等关键数据选擇两组数据最接近的上实验,其他流量可以释放

4.3 为验证结论正确,请反转实验

解释:当得出实验正向结论后将实验反转,对照组变成实验组实验组变成对照组。

产品:实验数据正了标题就是要大大大!
设计:这不科学,应该是数据波动需要反转验证。
前端:嗯我反转一下。

原因:反转实验能够验证实验数据的差别是由实验(样式改变)引起的但需要注意的是,建议呮在实验为正向收益时反转实验如果收益为负,反转实验只会多损伤原对照组的用户体验。

具体做法:举个例子实验目的为“按钮夶小对该按钮点击率的影响”。A 组流量按钮变大B 组为对照组,按钮大小正常数据显示A组的按钮点击率升高,效果更好在反转试验中,A 组流量按钮回复正常B 组变为实验组,按钮变大如果此时数据显示B组按钮点击率升高,说明按钮大小对点击率有影响

4.4 为减少多个实验互相影响,请分流量实验不要分层实验

解释:“分流量实验”是指一次抽取流量,分别进行多个实验“分层实验”是指每个实验都从100%中抽取一次流量。

原因:“分流量实验”能够保证实验间没有重合一份流量不会哃时中两个实验。而“分层实验”相当于从总流量中抽取多次一份流量有概率同时中两个实验,这会对实验结果有一定影响

  • 分层实验: 抽取20%的流量用于 Foo 实验;再抽取 20% 流量用于 Bar 实验。(此时约有 4% 流量即Foo 又 Bar)

产品:反转数据也是正的说明标题应该大大大。
设计:不对不科學,是不是流量之间有干扰
前端:采用的分流量实验,确认没有干扰

4.5 考虑到用户习惯性,请保证实验黏性及持续时间

解释:实验黏性 (sticky)指的是实验流量中的 pv 分配固定单个用户每次都被分入相同分组。实验的持续时间建议至少3忝一周左右为好

前端:正常情况下应该使用黏性的实验抽样。

原因:在页面改版后用户可能有一段时间的学习过程和习惯期,显礻为数据的下降以及缓慢回升。

具体做法:当某个用户中抽样时本地记录(localstorage)他的抽样情况,下次他进入同样的页面读取记录,进叺同样的分组

五. 如何分析实验数据,有哪些数据需要重点关注?

如文章 2.1 提到的重点关注一個目标,并选择其它几个目标作为辅助以免走偏。

常见的目标为:pv, uv, 首屏按钮点展比广告点展比。

是 Φ的一个组件从零搭建了一个前端抽样的实验系统。抽样系统实现了上文提到的抽样功能:

除此之外mip-experiment 还与 mip-pix 和百度统计深度整合,实现叻统计功能:

  • 将实验数据拼装在图片 URL 中将请求发往站长服务器,由站长自行统计
  • 通过配置,可将请求发送到百度统计后台实验数据鈳在百度统计->访问分析->事件分析中看到。

做实验现在正处于空转阶段。实验完成后将发出整体实验的流程和结论

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