“不感兴趣”功能是指：对于某些个性化信息推送平台，可以通过点击“不感兴趣”来减少相似内容的推荐，比如淘宝首页长按商品出现的“不喜欢”。本文将从“不感兴趣”这一功能点出发，对今日头条和天天快报两者进行对比分析，将过程分享给大家。
本文大纲：
产品背景
“不感兴趣”功能对比
优化建议与总结
一、产品背景
在正式对两个产品对比之前，你需要了解这样一些事：
1、今日头条与天天快报做的都是同一件事：为你提供你感兴趣的资讯
如何做到“你感兴趣”？
用数据、算法和人工智能为每一个用户建立个人模型，并在用户的每一次选择中不断将其完善，从而实现精准推送
2、虽然定位相同，但两者的用户群体有差别
今日头条：【中年】【男性】用户比重大
天天快报：【年轻】用户比重大
二、关于“不感兴趣”功能
需求分析：为什么要设置“不感兴趣”按钮？
解决用户短时间内被推送大量相似信息的问题
个性化推送本质上是利用算法来实现兴趣建模，通过用户对文章进行的“顶”、“踩”、转发、收藏等操作不断更新兴趣模型。但这会带来一个问题：因为集中浏览了某个话题，在接下来的几天不断被推送相似的内容，导致审美产生疲劳。点击“不感兴趣”来减少同质内容的推送，使得用户能够从这种信息轰炸中解脱。
判断用户喜好，从而精准推送内容
理论上，个性化推送机制需要考虑到两类用户：新用户（40%感兴趣的内容+60%不感兴趣的内容）和老用户（90%感兴趣的内容+10%不感兴趣的内容）。
对于新用户而言，显然不可能把自己不喜欢的内容一条条点击“不感兴趣”，所以明智的做法是直接选择喜欢的频道和话题；但对于老用户而言，使用“不感兴趣”按钮偶尔点掉几条不喜欢的推送，无疑是更经济的做法。
满足用户“个性化”的期待，让用户感到：自己能够主动定制和选择想看的内容
从心理学而言，人都是希望自己与众不同的，因此“个性化”服务不仅为用户节约了筛选内容的时间，也满足了人们“和别人不一样”的隐秘心理。“不感兴趣”使得用户能够参与定制自己的推送列表，参与建设自己独一无二的兴趣模型，在点击的过程中不断实现心理满足。
二者的“不感兴趣”有哪些不同
1、使用流程：
今日头条
任务步骤：最少点击3个按钮（不选理由），最多点击6个按钮
天天快报
任务步骤：每次只需点击2个按钮
2、弹窗种类
今日头条：每次都会弹出理由列表
天天快报：两种弹窗，①首页快报的推送内容需要选择理由，②广告、关注频道推送的内容不需选择理由，可直接点“没兴趣”
3、弹窗理由列表设计
今日头条：从界面设计而言，人们会第一眼看到红底的“不感兴趣”，相应的，第二眼会看到下面的“内容质量差”
天天快报：因为没有直接的不感兴趣按钮，用户不得不选择理由。在右手模式下，人们最容易选择的选项是：“内容来源”
（注：关于最容易选择的理由，除了极少数选项因为字数过多而换行外，基本排列效果是一样的）
从上面的对比可以发现，天天快报在用户引导方面棋高一着，主要表现在三个方面：
这样做使得产品能够积累足够多的负反馈，从而帮助建立用户的兴趣模型。
2、通过排版来引导用户选择减少内容来源或话题，从而解决信息轰炸的问题。
用户之所以会遇到信息轰炸，往往是因为多次浏览了同一话题内容，而解决方法自然也是对该话题“不感兴趣”。在这方面今日头条显然吃了亏：用户由于视觉焦点问题，选择“内容质量差”的几率大大提高，潜意识里便会认为今日头条的内容普遍低下。
3、两种弹窗，使用户不会有太大的选择负担。
强制理由选择本身是一件会增加思考负担的事，但轻量弹窗的设计则能够带来平衡，同时也更加科学合理：屏蔽广告不需要理由，而至于具体频道内的内容屏蔽，因为无法起到减少同话题推送的作用（全都是同一个话题的），还不如直接取消选择理由。
三、优化建议与总结
就“不感兴趣”这一功能点来看，天天快报显然在用户体验与引导方面花了心思，而今日头条则略输一筹。为了避免因为内容质量被人诟病，头条首先要做的便是把理由列表的顺序排版优化，同时，可以参考天天快报的做法，针对不同内容，设置两种弹窗，更加科学合理。
其次，就两者的理由列表而言，真的需要那么多可选理由么？对于用户而言，每一次“不感兴趣”之后出现的弹窗都是一种思路的打断，而可选理由每增加一项，就意味着要停下来思考的时间会长一些。产品设计的一个重要原则就是“别让用户想”，因此，就“减少用户思维阻碍”这一出发点而言，尽量把无效理由删去才是最佳做法。
那么，什么是无效理由呢？由上文的需求分析我们可以知道，频道、内容关键词是必须保留的，因为它能帮助筛选出那些由于过度推送而使用户产生审美疲劳的信息，也有助于完善兴趣模型；而至于“内容质量差”“重复、旧闻”等对于构建用户模型帮助不大的，则可以直接用“不喜欢”来概括。
这样一来，用户需要做的选择题就只剩下3个选项：“内容关键词”“内容来源”和“不喜欢”，减少了思考负担，接收资讯这一行为也会变得更加流畅。
写在最后
正反馈和负反馈都能够帮助构建一个用户的兴趣模型，但对于用户而言，如果负反馈和正反馈的比例不相上下，甚至超过了正反馈的存在感，也就离舍弃这款产品不远了。因此，”不感兴趣”功能设计的终极目标是：在获取必要的反馈信息同时，将存在感降到越低越好。
