Mekanika Aplikasi Kencan yang Tidak Ingin Diperbaiki Siapa Pun (dan Satu Tradeoff Jika Anda Melakukannya)

Jika Anda menghabiskan waktu untuk memikirkan aplikasi kencan sebagai sistem, Anda sudah tahu sebagian besar dari ini, jadi saya akan melewatkan penjelasan dan pengantar inspiratif. Anda tahu bahwa aplikasi adalah produk engagement sebelum menjadi produk pencocokan. Percakapan yang menarik bukan tentang apakah aplikasi ini dimanipulasi โ tetapi mekanika spesifik mana yang melakukan manipulasi, dan berapa biaya aktual untuk membangun di sekitar mereka. Pengungkapan: Saya bekerja di aplikasi di ruang ini, jadi baca bagian terakhir dengan kecurigaan yang tepat.
Masalah insentif berada di hulu dari segalanya
Aplikasi berlangganan atau didukung iklan menmonetisasi waktu di aplikasi dan pendapatan berulang. Pengguna yang berpasangan dan pergi adalah churn. Satu fakta ini menjelaskan hampir setiap dark pattern di hilir: like yang dititipkan secara perlahan, kelangkaan buatan, notifikasi yang dirancang untuk menarik Anda kembali ke loop dopamin daripada ke seseorang. Tidak satu pun dari fitur individual adalah misteri setelah Anda menerima bahwa target optimasi adalah retensi, bukan resolusi.
Swipe ELO adalah dosa awal
Mengurutkan orang berdasarkan skor keinginan yang berasal dari perilaku swipe melakukan persis apa yang akan Anda prediksi: ia memusatkan perhatian masuk pada irisan atas yang tipis dan meninggalkan semua orang lain, kemudian menunjukkan kepada setiap pengguna feed yang disesuaikan untuk menjaga mereka tetap engaged daripada cocok. Ini efisien untuk engagement dan merusak bagi pengguna rata-rata, dan aplikasi tidak akan meninggalkannya karena feed berbasis foto adalah produknya. Semuanya dibangun di atas peringkat itu.
Pay-to-win, dinyatakan dengan jelas
Boost, super-like, rose, lihat-siapa-yang-menyukai-Anda โ ini adalah pengakuan. Anda tidak menjual boost visibilitas dalam sistem di mana visibilitas didistribusikan secara adil; Anda menjualnya karena default dengan sengaja dibatasi dan throttle adalah leverage. Setelah Anda melihat paywall sebagai pengakuan tentang tier gratis, Anda tidak dapat menghilangkannya.
Jadi apa yang sebenarnya berbeda โ dan berapa biayanya
Alternatif struktural bukanlah rahasia; ini hanya tidak nyaman secara komersial. Hapus feed berbasis foto sehingga tidak ada ELO untuk memusatkan perhatian. Cocokkan pada model kompatibilitas bukan peringkat keinginan. Buat kemajuan saling dan tidak dapat dibeli sehingga tidak ada yang bisa pay-to-win. Verifikasi manusia secara berkelanjutan โ pemeriksaan liveness harian โ sehingga pajak catfish/bot mendekati nol. Itulah kira-kira apa yang kami bangun L'Amore Vince.
Berikut adalah bagian yang versi pemasaran akan sembunyikan, dan yang subreddit ini akan dengan benar hancurkan jika saya meninggalkannya:
Likuiditas. Tidak ada feed berbasis foto dan base pengguna yang lebih baru berarti cakupan yang lebih tipis di banyak area. Model yang cerdas tanpa ada orang di dekat Anda untuk cocok masih tidak ada orang di dekat Anda.
Anda tidak bisa browse. Beberapa orang benar-benar ingin scroll dan memilih. Ini menghapus itu sepenuhnya, dan jika itu hal Anda, Anda akan merasa terkurung.
Friksi adalah pokok, dan friksi memiliki biaya. Pembicaraan-pertama, check-in harian, gerbang timbal balik โ ini filter untuk maksud, yang juga berarti mereka filter keluar pengguna kasual yang akan memadati pool.
Ini bukan peluru perak. Insentif yang lebih baik mengurangi dinamika terburuk; mereka tidak membuat kimia atau memperbaiki fakta bahwa berkencan itu sulit.
Garis bawah jujur untuk kerumunan ini
Anda dapat memperbaiki sebagian besar mekanika yang dikeluhkan orang di sini. Apa yang tidak bisa Anda lakukan adalah memperbaikinya dan menyimpan pool yang besar, langsung-likuid, browse-siapa pun yang dibuat mekanika tersebut. Itulah tradeoff aktual, bukan asterisk pemasaran. Jika Anda akan mengambil pool yang lebih kecil, lebih lambat, sinyal lebih tinggi daripada pool besar yang dimanipulasi, model masuk akal. Jika Anda tidak akan, Anda tidak salah, dan tidak ada desain cerdas yang mengubah matematika itu untuk Anda.

Comments
Bergabunglah untuk berkomentarJadilah orang pertama yang berkomentar.