蝉游记的冷启动

很多人问我，蝉游记当年是怎么冷启动的。

游记产品的冷启动太他妈难了。

写游记本身是件极低频次，极高成本的事情，还需要充足的“情绪”来酝酿，通常只在旅行刚刚结束后有这样的情绪，时间窗口极短一瞬间。并不是说我上去一拉，人家就给个面子来写篇游记好吗——谁给你这么大的面子，花4-8个小时跑来素昧平生的新网站写游记？凭什么？

何况蝉游记网站的创新交互有一点学习成本，上手还需要一定的耐心。

一开始，我们的运营团队收集了近千个种子用户名单，挨个去拉，成功率近乎于0。崩溃了。

然后去微博上搜索“刚结束旅行”的用户拉人，成功率还是近乎于0。再次崩溃了。

因为我的个人风格，再加上天使轮确实也没什么钱，当时没用钱开路，也就是不用现金奖励，这个奖励那个奖励去吸引用户来写游记，硬拉的下场极惨，差点挂在这里。

我只好动用萌系产品技能，做了一个过渡产品叫“旅行推”。

旅行推这个网站呐，只做一件事，抓取“正在旅行中的人”，所发的“关于这次旅行的微博”，按目的地展示出来，样式是烂大街的瀑布流。这件事情的难点在于，如何鉴定这是一条旅行分享微博？

我好想去巴黎哦算不算？
我家住在巴黎公社小区算不算？
我买了个包牌子是香榭丽算不算？

当然不算。必须得是正在旅行中的人，在旅行中实时发送的，与这次旅行相关的微博才算。

到现在为止，似乎只有旅行推做到了这一点。

我设计了一套算法，过滤掉脏数据，仅保留有效数据，后来又加入了另外9道过滤规则，以及不断调试关键字库，最后达到了惊人的……97%有效率。

抓取100条微博，目测97条有效。

这样做，目的地必须限制在典型的“旅行目的地”，以国外为主，国内则是西藏，新疆，内蒙这种微博用户较少的地区。厦门，成都，杭州都不行，北上广更不行。即便有此限制，抓取数量也达到了每天3000条左右，相当于每天发现2000个以上的，有记录和分享意愿的中长途旅行用户。

神奇的抓取引擎默默地跑了半年，直到新浪修改搜索算法，抓取失效为止，大约抓了30万目标用户过来。然后我们就一个个去勾搭吗？

Too young, too simple, sometimes naive.

蝉小队的运营妹子设计了一套神奇的自动对话机制，印象里大约是这样的：

机器人评论：在吗？
对方：在（不管回答什么，都触发下一条评论）
机器人评论：我们是一个年轻的创业团队，有一个不情之请。
对方：xxxxx（不管回答什么，都触发下一条评论）
机器人评论：邀请你来写游记blablabla
机器人评论：邀请你来写游记blablabla
（这里专门拆成2条评论发，更接近真人对话风格）
对方：xxxxx（不管回答什么，机器人再无回复）

直到机器人关停三年后的今天，还能遇到有人跟我说，你们的运营人员曾经在微博上拉过我写游记，当时太忙，不好意思没来哦。

我：呵呵，呵呵呵呵，呵呵呵呵呵呵，不客气不客气。

在我的记忆里，只有一两个人识破了这个机器人谜题，其他人受到了狡猾的蒙蔽……于是，30万目标用户+不知厌烦的机器人，完成了蝉游记的冷启动。

曾经，我曾经想公开这套微博过滤算法，仅仅因为“嘚瑟”。但既然我还在做旅行产品，终归是不方便搬起石头砸自己的脚。哪一天我不做旅行产品了，再公开算法吧。

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上面这部分是2015年8月写的，一年后，我还真他妈放弃了旅行赛道，也就兑现承诺公开了算法。

关键是四个字：“两次命中”。

首先，为每个目的地建立一个知名景点库。

当用户5天内发布的微博中，至少2条提到同一个目的地的入库景点，我就认为他正在旅行中。

说穿了是不是简单到哭出来？

还有很多附属规则。比如说，国内用户常居的旅行城市是不能抓的，比如杭州和西安，但西藏和丽江可以。又比如说，还要建立一个黑名单，把“凡尔赛花园”这种拿国外景点来装逼的楼盘名称给过滤掉，人工建黑名单花了我很多的时间。

类似的过滤规则有十几道，十几道啊十几道。调试到最后能做到97%的准确率，判断谁谁谁正在旅行中——当然是中长途旅行目的地，恰好和蝉游记的定位一致。