tinder号大量出售
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tinder只是左滑右滑，就能聊天dating，简单到极致的操作，很快风靡，于是有了很多跟风者。但是很遗憾，很多APP做的不尽如人意。那么我们来看看，如果要做一个tinder这样的match类的APP，我们需要注意哪些方面呢？
一、流畅性
流畅性主要是指体验的流畅性。看起来非常简单的左滑，右滑，在操作上要保持流畅，很多跟风APP其实处理的并不是很好。一方面产品设计的问题，因为左滑右滑在单手操作的时候，方向不太好控制，如果这个时候产品设计上，还设计了一些上滑下滑的操作，就很容易形成误操作。一方面是技术的问题，有的卡片滑动确实做得不好，由于网络或者滑动方向力度的判断不力，导致滑动无效或者卡顿。
二、真实性
1）资料的真实性
资料的真实性的重要性毋庸置疑。这是所有match类APP的基石。试想下如果资料不真实，那其他做的再成功，也不过是欺骗的更彻底。那如何解决资料的真实性问题呢，目前大多数APP采用的方式是照片比对，按照APP提供的照片动作，做一致的动作，然后上传照片，照片会和之前上传的头像做比对。目前看来，比对的准确性还是比较高的。我数次上传非真实的照片，都被审核不通过。认证过程也相当的快。所以目前看来资料的真实性已经能比较好的保证了。
2）意愿的真实性
一方面，滑动由于是一个比较随意和快速的过程，难免会产生各种手滑。手滑的结果就是意愿不太真实。这样会造成下一步的聊天环节的流失。如何保证意愿的真实性呢？Tinder目前提供的做法是提供反悔机制。目前的反悔机制需要用钱购买。
另外一方面，右滑的成本很低，造成很多用户不断往右滑动，使得自己的配对几率提升，这个意愿明显是不真实的。Tinder目前的做法是，12小时内智能限制右滑次数。不过这个次数的限制也比较巧妙，普通用户几乎感受不到，主要是针对那种一天不停的往右滑动的用户。所谓的具体的智能算法，目前没有公布。而达到由右滑上限的用户，也并非是完全禁止，而是提高滑动的成本——付费继续滑动。
3）操作的真实性
脚本机器人的存在，让操作也变得不太真实起来。通过上述的智能的点赞限制，也是能够有效减少垃圾机器人的滑动。
三、准确性
即推荐算法的准确性。
算法基于数据。首先得要有足够的数据，用户自己输入的数据、关联的社交媒体的数据、系统为用户打的标签等，都是数据的来源。其次算法的优化，目前推荐机制有大家都熟知的协同过滤和标签，以及用户自己的过滤器设置。
另外一方面，也要保证数据总量的足够丰富。不然算法再优秀，没有足够的数据总量，最后还是筛选不出来或者人数过少。这就涉及到如何拉新了，也是一大难点。之前tinder的群组match和TVmatch能调动朋友和家人的积极性，也算是拉新做的两个有趣尝试。
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