相信大家在运营自媒体的过程中一定出现过类似的疑惑，为什么我的内容阅读率这么低，为什么别人随便一篇文章就能受到10000+的喜欢。

这些自媒体人究竟是怎么猜到用户喜欢什么内容的？

其实这点还真不是靠猜，这些内容运营者一定给自己的用户做过画像，究竟怎么玩的，接下来我们慢慢说。

你们应该经常会看到这样的用户画像：“事业有成的外企员工，30-40岁，生活方式是……购物习惯是……社交圈是……”

接触过“用户体验”这个名词的小伙伴对用户画像这些词汇一定都不陌生。

用户画像是我们在做服务体验和内容创作过程中非常重要的工具，它可以帮助我们形象的了解目标用户的行为特征，帮助我们判断用户需求。

就像《欢乐颂》中塑造的五美，生动的形象让我们很容易理解每个人在人生观、价值观以及处理事务的态度、行为等方面的特征。

用户画像是啥？听起来很高大上，其实你最熟悉不过了。

你的性别，年龄，喜好等等这些都是用户画像的维度。

迅雷的产品总监blues认为，用户画像分析的维度，可以按照人口属性和产品行为属性进行综合分析。

用户画像其实一点也不神秘，它是根据用户在互联网留下的种种数据，主动或被动地收集，最后加工成一系列的标签。

比如猜用户是男是女，哪里人，工资多少，有没有谈恋爱，喜欢什么，准备剁手购物吗？

这样一串描述即为用户画像，如果用一句话来描述，就是用户信息标签化。

用户画像的核心工作是为用户打标签，打标签的重要目的之一是为了让人能够理解并且方便我们做数据分析。

可以做分类统计：喜欢红酒的用户有多少？喜欢红酒的人群中，男、女比例是多少？

可以做精准营销：这是运营最熟悉的玩法，从粗放式到精细化，将用户群体切割成更细的粒度，辅以短信、推送、邮件、活动等手段，驱以关怀、挽回、激励等策略。

还可以帮我们更好的理解用户：

“他们对这件事的认知和态度是怎样的？”

“他们更喜欢什么样的内容？”

“他们真正想要的是什么？”

“他们是如何完成这件事情的？”

“他们会在什么样的场景下阅读我们的内容？”

“……”

简而言之，用户画像是为了让运营者在运营的过程中能够抛开个人喜好，将焦点关注在目标用户的动机和行为上进行活动策划和运营。

只有当你明白自己的用户长什么样子，才能够知道在哪里可以找到他们，才知道他们喜欢什么，什么样的活动可以打动他们，什么样的文章可以说到他们心坎里去。

你写的都是他喜欢的，他会把你的文章转发到朋友圈，还会兴奋地在你的文章下面评论，他会在每次聊到公众号的时候跟周围同类人推荐你的公众号。

指用户所在的地理位置。比如一二线城市的居民收入较高，对于新鲜事物的接受度比较高，见识过很多活动，收到过很多小礼品小优惠，所以一方面，他们容易接受各种好玩的活动，但同时，价值很低的小优惠也不容易让他们动心。

而三四线城市居民收入一般，在他们看来，大多数活动（哪怕是投票晒娃）都是新奇好玩的。

性别

俗话说，男人走肾，女人走心，性别的不同对于新媒体运营也有很大的影响。

比如男性可能更喜欢冷色，女性更喜欢暖色。

比如有些文案可以触及女性心底，但男性却对之无感。

比如性感的文案能吸引绝大多数男性，而部分女性则是无感甚至反感的。

比如很多女性会对星座，娱乐新闻感兴趣，而男性则对军事，科技着迷。

收入

就像你无法说服一个月薪只有3000的人参加一个2000的付费社群，如果你的推销对象无法承受你的商品\服务的价格，那么再好的文案也不可能有用。

如果你的用户只能接受淘宝九块九包邮，而你每天发普罗旺斯的花海，夏威夷的沙滩，那用户就算没有取关，也不会认为你跟他们是一伙的。

年龄

每个年龄段所关心的内容是不一样的，60后在刷谣言，70后在刷鸡汤，80后在刷职场，90后在刷互联网，00后在刷二次元…如果你不知道自己的用户到底喜欢什么，那用户同样也不会喜欢你。

受教育程度

受教育程度越高的用户，对内容也会越挑剔。

虽然无意歧视或者伤害某些群体，但不得不说，像快手APP的那些低俗搞笑视频，几乎只能在农村，或者受教育程度普遍不高的人群中才得以流行。

而例如豆瓣、知乎的这类内容，则更受那些受教育程度较高的用户喜爱。

行业特征

还有一些行业内需要关注的特征。

拿手机行业来说，有些人喜欢扁平化UI（小米），有些人喜欢拟物化UI（锤子），有些人喜欢扁平的拟物化UI（魅族），有些人需要续航长，有些人需要像素高，有些人需要大屏，有些人需要小屏。

所以根据行业不同，你的关注点与别人也不同，你也可以到网上去搜别人的用户画像是如何做的，但你一定要明白，别人的关注点与你不同，千万不可生搬硬套，而是应该结合你所在的行业，找到真正可以将用户筛选出来的特征。

其他：

可能涉及兴趣，家庭，职业，信仰，价值观等等。

第一步：找到你的用户

找到用户，不仅仅是找到用户这么简单。

比如你发一篇文章，让大家扫码进群，可能会来很多看热闹的。

而如果让他们回复关键字得到二维码进群，就会筛选掉一大部分看热闹的人，现在有一些互联网分享课，通过让用户分享文章到朋友圈的形式来进群，更是筛选出了忠诚度非常高的一部分人。

这部分人要么是对你非常信任，要么是非常认同你的文案，再要么，是觉得你提供的内容他非常感兴趣。

不管怎么样，门槛越高，你能找到的用户越少，但同时也越精准。

第二步：寻找关键变量

在找到你的用户后，我们需要对目标用户进行聚类，那么我们通过什么维度，怎样聚类才合理，才能够对后续的内容具有启发作用呢？

这就需要我们在众多用户数据中抽丝剥茧，寻找关键变量。

所谓关键变量是指导致用户对打开内容的相关行为产生差异的核心因素。

每个用户身上有很多属性、性别、年龄、家庭状态、文化水平、性格特征、互联网行为偏好、消费观、个人爱好等等，我们需要从这些众多特征中识别，哪些才是导致用户对我们推送的内容喜欢或讨厌的原因。

确定关键变量后，再根据这些关键因素，对我们的内容进行后期调整。

第三步：不断试错

所谓用户画像，其实就是一个一个标签的集合。

比如我的用户有运营小白，也有一些运营高手，但我不知道哪个更多一些，没关系，发两期内容，一期重理论，难懂的，一期重经验，实用的，两期一对比，哪个更受欢迎，结论也就出来了。

通过在类似的时间段，推送风格相差不大的内容，观察阅读量的不同来推断自己的用户更喜欢哪一类，并在下一次test中把这个点固定下来，继续改变其他的变量（比如标题风格，配图风格，是否增加引导转发的文案等等）。

通过一系列的测试，来摸清楚用户最喜欢什么样的内容。

你可以直接利用自媒体平台帮你收集你的用户所产生的数据而做出来的画像，去调整自己的内容推送。

比如：

男女比例：男性偏重理性，女性偏重感性，如果男性用户居多，你的内容风格是否更偏向理性，冷色系。

年龄分布：如果账号90后用户关注居多，那么你在保有价值的内容基础上，是否应该考虑用有趣的文字去表达。

职业分布：取决了你的用户更喜欢哪个领域、哪种类型的内容，当然在做账号定位时，我们应该明确了领域和内容，如果你没有吸引到长期关注该领域的用户，也应该思考在运营方法上是否调整思路。

人口分布：不同地区的人有不同的风俗和人情，有不同的生活习惯和饮食文化，如果你有更细分的用户受众，这一项数据也能帮你更好的贴近用户的喜好。

当然，后台的用户分析包括但不仅限于此，我们自媒体从运营初始，往往定位已经比较精准，即使不是每次推送用户都会喜欢，但也要做到与他们息息相关。

否则就容易被一些阅读量和涨粉量高，却与平台不相关的推送误导，陷入加粉陷阱中，这一点利用粉丝画像就能比较有效的避开。