Beta技术沙龙有道阅读分享

有道阅读分享会 2009-03-01 Beta 技术沙龙 http://club.blogbeta.com

今天要讲的

有道阅读简介

技术挑战与解决

产品思考与尝试

小结与提问

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小结与提问

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国产 RSS 在线阅读服务

2007 年 12 月随有道搜索正式版问世时推出

用户数量现已超过 200 万

2008.1 支持显示在 sina ， baidu 和 q-zone 博客上的图片

2008.4 订阅工具上线

2008.5 火星版上线

2008.6 增加文章内搜索功能

2008.7 增加手机版，在网易通行证中嵌入有道阅读模块，增加新用户导航功能，增加热门订阅栏目

2008.8 增加通过鼠标右键管理订阅

2008.9 UI 全面调整

2008.10 增加 MSN 好友导入功能 , 支持热门文章的分类浏览

2008.11 目录树支持鼠标拖拽排序 , 手机版增加原网页显示转化

2009.1 精品推荐上线，新手导航改版

月月更新

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主要功能

《有道阅读用户阅读习惯报告》 08.12

基于百万用户的行为统计分析

不是一份用户主动参与回答的调研报告

基于实际线上数据的统计提炼

“ 看数说话”，仅供参考

12 个有趣的发现

发现 1 ：订阅博客范围新老各有地盘

传统门户还是牛——订阅数大的博客大多分布在新浪、网易和搜狐等门户博客上；

Wow! Feedsky—— 在非传统门户博客的订阅中，来自 Feedsky 烧录的订阅数大于来自百度和 QQ 的。

发现 2 ： RSS 阅读，工作时放松，休息时充电

用户阅读时间最集中的时段 15:00 ；

晚上 7 ， 8 点钟则是另外一个小高峰；

用户阅读内容方面，虽然休闲类一直占据榜首，如：相对美女私房菜；但在休息日，科技文化分类的浏览量会跃居第二。

发现 3 ：最爱快捷键 J K

少数用户喜欢用快捷键（占总用户的 1% ）；

用户最喜欢用的快捷键为 J 、 K ；（上一篇 / 下一篇）

用户最少使用的快捷键为 Shift+X 。（我也不知道是干什么的。。）

发现 4 ：职业和阅读习惯有联系吗？

看“ IT 互联网”比较多的用户比看其他的人晚下班一小时！！！ :@

发现 5 ：你的阅读习惯在平均值以上吗？

12 个有趣的发现每次使用有道阅读用户平均阅读的文章数量 13 篇平均阅读的频道 3.3 个平均阅读的目录数 2.56 个

发现 6 ：请跪拜一下有道读霸！

12 个有趣的发现最多邮件转发 315 篇最多收藏 1914 篇最多转载 347 篇最多阅读次数 1683 篇， 201 个目录最长停留时间 248 分钟最多浏览热门文章数 64 篇

发现 7 ：阅读真的变成快餐了……

88.4% 的用户习惯每天花 20 分钟或者更少的时间去了解自己关心的资讯；

现代人工作繁忙喜欢快速高效阅读的方式。

发现 8 ：但在“快餐”里，新闻还是最热门……

订阅人数最多的分类是“新闻时事” ，每天约有 1/3 的用户会订阅这个分类。

12 个有趣的发现 “ 躲猫猫” 火烧大裤衩养猪

发现 9 ：明星博客各领风骚三两天

小部分一线明星的博客保鲜期很长（具有长期阅读效应）；

大部分的名人虽然订阅量很高，但阅读仍然集中在头 2~3 天。

发现 10 ：大部分人订阅不过 10 个，阅读不超 20 分钟

大部分的用户有 3~10 个的博客订阅，他们每天花费 20 分钟左右浏览所订阅的内容；

这与传统的网页阅读方式相比极大的节省了用户的时间，让用户的阅读更集中快捷。

发现 11 ：阅读的乐趣是可以分享的……

使用邮件转发和转载到博客功能的用户数在逐步提升，用户已经不满足于 web1.0 的单向阅读方式，他们更喜欢资讯的分享和对阅读内容的评论；

博客分享是使用邮件分享的用户数的 7 倍之多，最多有用户在一天转载 347 篇文章。

发现 12 ：同时，阅读还是很个人的……

少数名博仍是大部分人关注的焦点所在；

但有 80% 的订阅内容为鲜为人知的个人博客（订阅数 <=10 ）；

甚至 81.8% 的站点只有一个用户订阅。

今天要讲的

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小结与提问

典型的 AJAX 应用，和流行的 web 邮箱类似

用户操作比较密集，对响应时间有较高要求

用户的订阅数据是最关键的数据

对用户最大的价值之一是及时的更新

Reader 类服务的技术特点

典型问题

交互易用性问题

服务可靠性问题

数据安全性问题

更新及时性问题

交互易用性问题

需求

桌面软件的操作体验（无刷新 / 拖拽 / 右键菜单等）

快速的数据响应（ <1s ）

解决

Ajax ：基于 JQuery ，面向对象的设计

回退： PageManager 历史模块设计

缓存： Memcached 缓存当天的文章数据及用户数据缓存

评估：基于 99% 原则的响应测试和线上监控

服务可靠性问题

需求

频繁升级状况下对用户使用影响最小

异常情况下对用户使用影响最小

服务不可用时间做到最短（ 99.9% ， 6 个月 3 小时以内）

解决

基于 Service 的系统架构（降低耦合，部分升级）

数据 / 缓存 Service 和逻辑 Service 完全独立

“ 影子服务”维护策略，实时切换

主从数据 Service 实时同步 + 数据库备份

为什么不能半夜升级？

数据安全性问题

需求

用户订阅数据要求 100% 安全

文章数据要求可恢复

解决

用户数据：主从数据库实时同步 + 每天 snapshot

文章数据：主从数据 Service 实时同步

Feed 数据：抓取的数据全部保存

备份数据超过 20T （基于海量分布式存储系统）

更新及时性问题

需求

1 小时更新原则

异常情况处理（ Feed 切换，失效，被封等）

解决

尝试多种抓取模型（预测，固定频率）

Ping 服务驱动的抓取（ http:// blog.youdao.com /ping ）

自动 + 人工的 Feed 切换策略

更新监控（ 99% 原则，要求为 1 小时内）

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3 个失败的尝试……

失败尝试 1 ：火星版

设想

有道阅读实验版，更快推出新功能

吸引高端用户

结果

没有持续推出新功能

用户参与度不高

失败尝试 1 ：火星版

原因

用户群体规模

需求差异

整体产品开发的性价比

失败尝试 2 ： MSN 好友博客

设想

更好满足用户订阅好友的需求

用熟悉的概念吸引新用户

结果

对用户吸引力大

导入成功率低

失败尝试 2 ： MSN 好友博客

原因

存在不可控的因素

期望不能完全满足

帐号信息敏感（阅读与 SNS 产品的差异）

失败尝试 3 ：订阅推荐

设想

帮助用户更快的订阅

让用户理解 reader 的好处

方案

尝试了 3 种不同的方式

内容由多到少

订阅推荐三种尝试

失败尝试 3 ：订阅推荐

收获

推荐内容并非越多越好

推荐也要和用户有交互

推荐要照顾到各类用户的需求

3 个值得讨论的问题

Q1 ：阅读器面向高端还是大众用户？

Q2 ：阅读器是工具还是提供内容？

Q3 ：如何进行差异化？

两手抓

高端用户是产品推动力

大众用户是最终目标

Q1 ：阅读器面向高端还是大众用户？内容工具大众高端

两手抓的实例

高端用户

高质量的服务：稳定，抓取及时

更 geeky 的功能：快捷键，词典集成，关键词跟踪

及时处理反馈，积极沟通

大众用户

降低门槛：首页导航， tip 提示

内容导向： msn 好友导入，精品推荐

更近的入口：网易通行证 , 订阅到有道

Q2 ：阅读器是工具还是提供内容？

工具型阅读器

良好的使用体验

稳定的服务

专注的阅读

承载好内容的阅读器

编辑推荐：精品推荐

用户分享：热门文章

内容拓宽：推动 RSS 化和引入高质订阅源

网易新闻频道， mtime, hexun ， yeeyan

Q3 ：如何进行差异化？

网易博客

同步订阅网易好友博客

转载文章到网易博客

有道博客搜索

关键词订阅

订阅搜索

有道海量词典

划词翻译 & ……

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持续不断提高产品易用性，提供稳定可靠的服务，最大可能保证用户数据安全，尽力提高抓取的及时性

对高端 / 大众用户的需求进行细分，推进工具内容化，集成网易优势产品

总结一下

也请大家帮助我们！

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