一而再再而三地收到应用推送，实在是让人心里烦躁不安，要是没办法把控好推送的频率，那么用户就会去选择关闭通知，甚至还会卸载应用，而这对于用户到底是留下还是离开有着直接的关联。

了解用户需求行为

确定恰当的推送频率，首先得明晰用户何时对信息有需求，借助对此应用内部用户行为数据分析达致，像记载用户一般于哪些时段活跃，对哪些类别通知反应更踊跃。举例而言，电商应用察觉到用户惯于晚间浏览商品，如此促销推送设于傍晚或许更具成效。

有差异存在于不同用户群体之中，年轻用户对于高频率的娱乐资讯推送或许接受程度更高，然而职场工具的用户更期望接收到精简且重要的提醒，划分用户画像，依据不同的使用场景以及身份去进行区分对待，这是避免“一刀切”推送的基础 。

选择合适推送时间

消息的可见程度和推送时间紧密关联，除对通用活跃时间段予以分析外，消息自身的性质也需纳入考量范围，工作方面的提醒适宜于上班之时进行发送，然而休闲类内容的推送置于午休时段或者晚间会更具恰当性，非紧急的通知千万别在深夜或者凌晨之际予以发送，这属于基本的尊重范畴 。

技术层面能够借助时区判定以及智能调度来达成所需。针对全球性的应用而言，系统理应在依据用户所处时区的情况下，自行去调整发送的时间，从而保证送达之际为当地恰当的时间。部分办公软件会于用户周一早晨登录之时，将上周的待办事项提醒进行汇总发送，这便是融合时间的典型举措。

设定明确推送目标

应该是，每一回推送都得有明白的目的，绝不能够为了推送而去搞推送。平常常见的目标包含促进功能使用，提醒待办任务，传递重要更新和，提供个性化推荐这些。打个比方来说，银行应用去发送账户变动通知这可就是必要的安全方面的提醒了，而教育软件提醒用户完成今日学习计划这样呢就有助于好好地培养习惯。

在进行推送以前，应当自己问一下，这条消息对于用户而言的价值究竟是什么，要是仅仅是那种泛泛的新闻速递或者无关紧要的更新，要是这样的话，那还不如不进行发送，把推送跟用户的核心使用目标关联在一起，如此才能够降低干扰的感觉，健身房应用向用户提醒“您已经有三天没有记录训练了”，这种提醒相比于单纯地推送健身方面的文章，更具有针对性 。

利用机器学习调整

机器学习存有对海量用户行为数据予以处理的能力，借此达成推送频率的动态个性化状态。系统能够针对用户对于各类通知表现出的打开率状况，以及忽略甚至关闭的行为进行学习，进而自动化地为其中兴趣出现下降的内容类型削减推送频次。举例来说，要是用户接连不断地忽略某一个特定栏目的新闻，那么系统理应能够逐步地减少针对该类新闻的推送 。

模型具备能够预测用户潜在需求的能力 ，依据用户历史操作 ，于恰当时机进行触发推送 。举例来说 ，当用户在旅行应用里搜索了某一目的地 ，过了几天后系统推送该地有着优惠机票的信息 ，这般基于行为的预测性推送通常接受度会更高 。

进行A/B测试验证

推送策略哪种更具优势并非能凭借感觉来判定 ，而是得借助A/B测试予以验证 。用户会被随机进行分组 ，针对不同的组别设定有所差异的推送频率 ，或者推送时间 ，又或者推送文案 ，随后对诸如打开率 、转化率以及后续留存率等关键指标展开对比 。比如 ，测试“每日一次”的资讯推送相比于“每周三次”的资讯推送 ，究竟哪种更能够保持用户活跃 。

开展测试，得持续推进着力关注长期所产生的效果，仅有短期数据，或许会呈现频繁推送致使点击量得以提升的状况，然而长期而言，却极有可能引发用户出现倦怠的现象，所以，测试的周期务必要足够长，而且还要密切留意用户反馈以及卸载率这类负面指标，从而寻得于增长与体验方面的最佳平衡点。

给予用户控制权利

最为根本的优化乃是赋予用户选择权，于应用设置里提供清晰且细致的通知管理相关选项，以至用户能够自行决定接收哪些类别的推送，以及接收该推送的频率，举例来说，准许用户选择仅仅接收重要安全通知，或者自主去设置免打扰时段 。

尊重用户所做出的选择，进而保持透明。一旦用户对设置作出调整，系统理应予以确认，并且加以遵守。有一些应用，还会定期以友好的方式询问用户，当前的通知频率是否恰当，这样一种主动寻求反馈的姿态，本身便能够提升用户的好感以及控制感。

对日常使用体验影响最为显著的，你觉得究竟是推送的“内容”自身呢，还是推送的“频率”呀？欢迎于评论区分享你的观点。