海量標籤如何治理?

標籤評分是標籤治理的一個重要措施,通過給標籤打分,可清晰直觀的從各個維度評估標籤,掌握標籤真實使用情況,進行標籤持續優化,助力業務運營。同時,也能幫助數據團隊判斷哪些標籤更應該投入計算與存儲資源,合理規劃集羣資源。

一、爲何要使用標籤評分

經過前期標籤體系設計、標籤加工,標籤終於可以上線,讓業務人員使用,發揮價值了!

隨着標籤上線一段時間後,我們開始關心每天佔用計算資源與存儲空間,跑出來的上百個標籤,業務同學真的用到了多少,業務收益是否能覆蓋數據成本呢?標籤上線後,其質量怎麼樣,是否存在老規則不適用、需要持續優化的情況?

帶着這一問題,我們需要用一種方法來評估標籤上線後的使用情況,標識各個標籤的價值。參考電影評分、花唄評分等形式,我們決定也給標籤打個分、排個序,簡單明瞭。

二、標籤評分模型

標籤評分模型,經過考慮我們選取了 5 個維度作爲評分入參:

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標籤總評分 = a * 標籤使用度評分 + b * 標籤關注度評分 + c * 標籤質量評分 + d * 標籤持續優化度評分 + e * 標籤安全度評分

其中標籤使用度、標籤關注度、標籤質量、標籤持續優化度作爲核心維度,標籤安全度可根據實際情況考慮是否納入。a、b、c、d、e 是權重,總和爲 100%。

1. 標籤使用度評分

標籤使用度,用以評估標籤被分析、外部系統的使用情況。

在袋鼠雲標籤產品中,標籤有這幾種使用場景:

(1)標籤引用:如原子標籤被衍生標籤應用、衍生標籤被組合標籤引用等,基於該場景,計算 “標籤引用次數” 指標。

(2)標籤分析:標籤在標籤圈羣、羣組畫像、羣組對比、顯著性分析等畫像分析功能中被分析的情況,計算 “標籤分析次數” 指標。

(3)標籤調用:標籤通過數據 API 被外部應用查詢的次數,計算 “標籤調用次數” 指標。

基於以上 3 個指標,我們首先採用 Sigmoid 函數將指標轉化爲評分,再將各個指標的評分加權彙總成標籤使用度評分。

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2. 標籤關注度評分

標籤關注度,用以評估被搜索、查看、收藏的情況。

袋鼠雲標籤產品中,標籤關注度與以下場景有關:

(1)標籤搜索:標籤在標籤市場被用戶搜索的情況,計算 “標籤搜索次數” 指標。

(2)標籤查看:標籤被點擊查看基礎信息、分析頁面等的次數,計算 “標籤查看次數” 指標。

(3)標籤收藏:收藏該標籤的用戶數,計算 “收藏用戶數” 指標。

以上 3 個指標可反映標籤的關注熱度,我們依然採用 Sigmoid 函數將指標轉化爲評分,再將各個指標的評分加權彙總成標籤關注度評分。

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3. 標籤質量評分

標籤質量,用以評估用戶被打標情況,反映標籤規則的合理性。

當我們定義了標籤和標籤值,經過計算之後,標籤值打在用戶身上的很少,那說明我們的規則執行不合理。比如我們定義了 “活躍度” 這個標籤,分爲 “高活躍、中活躍、低活躍度” 等,但真實被打上的這個標籤的用戶,低於 70%,還有很大一部分比例是空值,未打上該標籤,說明我們制定的標籤值規則有漏洞,需要完善。

系統將計算每個標籤的 “標籤覆蓋度”,將覆蓋度歸一化爲分數,轉化成評分。

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4. 持續優化度評分

持續優化度,用以評估標籤上線後,是否後續再去優化該標籤。

在客戶的生命週期中,不斷有新用戶流入、沉默用戶流失;公司戰略調整、產品發佈等都會影響客戶行爲,這些變化我們需要以數據的方式呈現,所以我們需要不斷根據業務調整、客戶變化調整我們的標籤策略,以追求可通過標籤直接地、迅速地反映客戶情況,指導業務運營。

持續優化度,我們通過 “標籤優化次數” 指標來評估,指標籤上線後標籤被編輯再次發佈的次數。我們同樣採用 Sigmoid 函數將指標轉化爲評分。

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5. 安全度評分

標籤安全度,不能反映標籤的熱度,但也將其作爲了標籤評分的一個維度,可根據企業情況考慮是否納入。

在標籤相關產品中,標籤安全相關的策略有:

(1)標籤的可見度:標籤可編輯、可查看的用戶範圍。

(2)標籤使用是否需要申請授權:標籤發佈後,其他人使用該標籤,是否需要申請審批。

(3)標籤是否進行行級權限控制:上面我們控制了標籤的列權限,行級權限反映該標籤是否設置了行級權限。

(4)標籤是否脫敏:標籤是否進行脫敏。

根據標籤的安全度策略配置情況,我們也採用評分的方式來評估。

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基於以上 5 個維度的評分,我們根據前面提的公式加權彙總,得到總評分。

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三、標籤評分的應用

基於標籤評分,爲了更加直觀的讓標籤管理員、業務人員查看熱門標籤、沉默標籤等,通過排行榜的方式呈現。

1. 熱門標籤排行榜

基於標籤的使用度、關注度、持續優化度 3 個角度來計算標籤的熱門評分,展示 TOP n 的熱門標籤。

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熱門標籤說明這些標籤被經常使用,我們需要持續關注這些標籤的正常運行、質量,保障業務使用。

2. 沉默標籤排行榜

熱門的標籤的反向排序便是沉默標籤,沉默標籤說明這些標籤使用率很低,可考慮定期下線,節省集羣資源。

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3. 綜合排行榜

綜合排行榜便根據標籤的綜合評分進行排序,從標籤使用度、關注度、持續優化度、質量、安全等幾個維度評估,全面評估標籤。

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4. 標籤使用度、關注度、持續優化度、質量、安全分榜單排行

用戶可根據自己更加關注的維度,查看標籤使用度、關注度、持續優化度、質量、安全各個子維度的排行榜。同時,可查看各個標籤的具體指標,如使用度維度,可查看各個標籤的當前引用次數、分析次數、調用次數,針對具體指標具體分析,滿足不同的標籤分析場景。

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標籤評分模型上線後,我們需要根據實際情況調整不同維度的權重,符合自身實際情況。當經過一段時間的應用,大家認可這套評估邏輯之後,便可以將靜態化的評分展示轉化爲動態化的告警、自動化治理等,可設置標籤質量告警、評分告警,自動通知標籤管理員、責任人等。

以上便是在產品中應用的評分邏輯,希望對大家有所幫助,也可提出不同思路優化評分模型,達到更好的標籤治理效果。

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