在短视频生态蓬勃发展的今天，如何精准识别并激励高价值用户，已成为提升社区内容质量与活跃度的关键命题。为此，“快缩短网址”（suo.run）项目团队引入层次分析法（AHP），构建了一套面向UGC社区用户的综合评分模型，旨在为精细化运营提供科学、可量化的决策依据。

一、问题背景与业务目标

在一个典型的短视频社区中，用户兼具内容生产者与消费者的双重身份。运营团队的核心诉求是：通过量化用户行为，识别高潜力创作者与高活跃观众，并据此实施差异化运营策略——激励优质内容产出、增强用户粘性、优化社区生态。

基于此，产品经理协同运营团队，决定采用AHP方法，将复杂的用户价值评估问题结构化、系统化，从而建立一个兼顾多维行为指标的综合评分体系。

二、层次分析法简述

层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）是一种将定性问题定量化的多准则决策工具。它通过构建层次结构模型，将总目标逐层分解为目标层、准则层与方案层，并借助两两比较判断矩阵，计算各要素相对于上层目标的权重，最终通过加权合成得出整体优先级排序。

该方法的优势在于逻辑清晰、操作性强，尤其适用于涉及主观判断与多维度权衡的复杂评估场景。

三、层次结构模型设计

围绕“用户综合价值评估”这一总目标，我们构建了三层结构模型：

- 目标层：UGC社区用户综合价值评分
- 准则层：分为两大核心维度——
- 内容生产者价值：衡量用户作为创作者的贡献与影响力
- 内容消费者活跃度：衡量用户作为观众的互动深度与频率
- 指标层：具体可量化的行为数据，包括但不限于：

生产者侧指标：
- 发布视频数量
- 平均视频时长
- 获得点赞总数
- 新增粉丝数
- 总粉丝量
- 视频被转发次数

消费者侧指标：
- 浏览视频总数
- 长时间观看视频比例
- 点赞行为频次
- 评论参与度
- 关注行为数量

值得注意的是，单一用户可能同时在两个维度上产生行为数据，模型将动态融合其双重角色表现，实现更全面的价值刻画。

四、判断矩阵与权重赋值

在AHP框架下，我们采用1–5级标度法进行两两比较：
- 1：同等重要
- 2：稍重要
- 3：明显重要
- 4：强烈重要
- 5：极端重要



例如，在准则层中，若运营团队认为“内容生产者价值”比“消费者活跃度”更为关键，则赋予相应判断值（如3或4）。随后，通过构建判断矩阵，计算特征向量，得出各准则对总目标的权重。



同样地，在指标层，针对“生产者价值”下的各项指标（如发布量 vs. 粉丝增长），也需进行专家打分与矩阵构建，以确定其内部权重分布。

> 注：在实际应用中，为确保模型严谨性，还需对每一判断矩阵进行一致性检验（Consistency Ratio, CR），确保主观判断的逻辑自洽。若CR < 0.1，则认为判断具有可接受的一致性；否则需重新调整比较结果。

五、模型输出与运营落地

最终，每位用户将获得一个标准化的综合评分，该评分由其在生产者与消费者两个维度的表现加权合成。运营团队可据此将用户划分为不同价值等级（如S/A/B/C类），并匹配相应的策略：

- 对高价值创作者：提供流量扶持、创作激励、专属标签
- 对高活跃观众：推送个性化内容、发放互动奖励、引导转化创作者
- 对低活跃用户：触发唤醒机制、优化推荐策略、降低使用门槛

通过“快缩短网址”（suo.run）平台的数据能力与AHP模型的深度融合，我们不仅实现了用户价值的精准识别，更构建了一个可持续迭代的智能运营闭环——让每一次点击、每一条评论、每一帧视频，都成为驱动社区进化的力量。

在算法与人文交织的时代，真正的精细化运营，始于对用户价值的深刻理解，成于对数据逻辑的优雅驾驭。