相信大家在运营自媒体的过程中一定出现过有类似的疑问，为什么我的内容阅读率如此之低，为什么别人写的任何一篇文章都能获得10万+阅读。

这些自媒体人如何猜出用户喜欢什么内容？实际上，这不是靠猜测。这些内容运营者是有给自己的用户制作画像。究竟是怎么玩的？接下来，我们将慢慢讨论它。

在日常生活中，我们习惯于对具有相同特征的人进行概括：例如，“白富美”，“高富帅”等，因为有了这样的标签，就构成了群体“用户画像”的一部分。

因此，用户画像一点也不神秘。它是根据用户在网上留下的各种数据收集起来的，最后被处理为一系列标签。例如，猜测用户来自哪里，薪水多少，他是否有谈恋爱，在双十一快购买的用户是男的多还是女的多，以及商店橱窗中购买哪种产品最多？对于我们的自媒体人而言，用户画像是我们服务体验和内容创建过程中非常重要的工具。它可以帮助我们生动地了解目标用户的行为特征，并帮助我们判断用户需求。

为什么要建立用户画像？

无论是日常运营还是产品设计，首先都要了解目标用户的最真实情况，找到用户行为的动机和特征，然后根据一定的逻辑进行分类和分层。这是每个自媒体人操作的基础。只有当你明白自己的用户的“外观”，才能够知道在哪里可以找到他们，知道他们的喜好，什么样的文章可以说到他们心坎里去。或者活动可以打动他们。当别人喜欢你写的内容时，就会发给朋友或朋友圈分享。

用户画像可以应用于哪些其他方面？

【个性化推荐】

在这大数据时代，每个人的注意力和关注点不一样，而个性化的推荐技术已成为使各种应用程序“黏附”用户的必杀技之一。以双十一为例。淘宝等众多电商APP的营业额逐年创历史新高。在一定程度上，这也是由于推荐算法逻辑的不断改进。在提高推荐准确性的同时，它甚至可以基于用户的实时行为。快速校正图像并推荐最新列表。除了购物，视频，音乐，社交网络等之外，当前的APP还特别注意使用个性化推荐技术，该技术可以覆盖数千人。

【广告精准营销】

移动互联网的发展也极大地影响了广告投放的方式。当互联网上的传统广告方式不能再满足精确营销的需求时，那么主流肯定会根据用户的喜好和特征来投放广告。例如，基于用户肖像数据显示主要位置（例如，电商应用中的首页广告）和站外渠道（例如APP的屏幕广告），基于用户画像数据去指导广告的投放，不仅可以降低成本，而且可以大大提高点击率和转化率，并提高整体广告效果。这也是线上业务员关心的重中之重。

【辅助产品设计】

每种产品推出后，都会有自己的定位。但是，随着整体环境的变化，APP不仅应在每次迭代中考虑自己的开发计划，还应结合用户的特点使服务更适合受众。

【精细化运营】

无论产品开发阶段如何，精致的操作，用户画像都是重要的参考方向。例如，信息应用程序经常使用消息推送方法为用户提供可能感兴趣的内容，以确保他们感兴趣的大部分内容都显示在用户通知栏上，以便该应用程序可以增加活动性，同时避免生产扰动。

如何构架用户画像？

第一步：找到您的用户（寻找用户，不仅仅是寻找用户这么简单）

例如，你发布文章并附有二维码，要求大家扫码进群，这种方式会吸引很多人看热闹。如果要求他们回答该关键字并获得二维码以进入群组，则将会过滤掉观看进去观看的人。现在有一些互联网分享课程，用户可以通过分享文章到朋友圈或拉人的形式来进入微信群，这点是可以筛选出忠诚度高的一部分人。对于这部分人要么很信任您，要么是认同你写的文案，要么是对你提供的内容非常感兴趣。这样的结果是，当你设的门槛越高，您可以找到的用户就越少，但同时也是越精准的。

第二步：寻找关键变量

找到您的用户后，我们需要对目标用户进行聚类。那么，什么维度以及如何合理地进行聚类才能激发后续内容？

这要求我们从大量用户数据中休息一下，寻找关键变量。所谓关键变量是指导致与打开内容相关的用户行为差异的核心因素。

每个用户都有许多属性，年龄、性别、家庭状况、性格特征、文化水平，互联网行为偏好、消费观点、个人爱好等。我们需要从这些特征中进行识别，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，我们将根据这些关键因素调整内容。

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，并在下一次文本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。

总而言之，粉丝画像并不难操作，我们做用户画像的目的就是写用户爱看的文章并借此吸引更多目标用户。