虚荣指标与作弊技巧

最近看过一个段子,某特困县长为了完成“每个村都要通电”的指标,只花了几秒钟就完成了,很简单——把某些没通电的村合并进已经通电的村子。

所以,如题,大家一起来列一下呗。

DAU:买垃圾流量,做各种不靠谱的活动。

下载量:虚假宣传,夸大产品价值。

注册用户数:不考虑留存的注册返现。

活跃度:在“分子/分母”的公式上做文章,在分子、分母的定义上玩花样。

人均PV:一篇文章分N页,人均停留时间也类似。

点击率:软件下载站上,各种花花绿绿的“下载”按钮,点好几次也不一定能点到真的下载链接。

使用时长:后台运行,或者故意“迷惑”用户,让用户无法快速完成任务。

付费用户数:首单1分钱。

复购率:首单9块9,第二单1毛。

……

而比较好的指标的例子,如:

得到用户对内容的分享;

支付宝的支付成功率;

网易云音乐的主动评论数。

对比一下,我觉得——

好指标是关于“无受迫/诱导的用户成功行为”,解释一下:

无受迫:用户没有被逼着做没价值的事情,比如签到才能XXX;

无诱导:用户行为不是“奖励就有,没奖励就没有”;

成功行为:指标考察的行为,本身为用户创造了价值,而不只对公司有价值。

当然,好指标还有一个前提,与(正确的)业务目标契合。

延伸开,对个人来说,读了多少本书,听了得到多少分钟音频,都是虚荣指标……

虚荣指标是表面指标,但也并不是一无是处,“对外”的场景下,有时候可以用得上,它们往往比较大而泛,可以给人留下印象,所以可以用这些指标来谋求建立合作关系、赢得一些关注。

非虚荣指标(我也不知道用什么词好了)是真实反映成功和价值的指标,是推动增长的隐形引擎,对团队内部,还是关注这个比较好。

最后,抛个问题,你还能想到哪些虚荣指标?有什么亲身经历过的“作弊案例”么?

__________

iamsujie,前阿里产品经理,写过《人人都是产品经理》、《淘宝十年产品事》、《人人都是产品经理2.0》,现在做创业者服务,『良仓孵化器』创始合伙人。

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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