李佳

摘要：在全民阅读与数字化浪潮的双重驱动下，昆明学院图书馆微信公众号历经五年运营实践，其传统的统一化推送模式难以适配师生群体的多元需求，存在内容推送精准度不足、用户互动效能薄弱等问题。现以昆明学院图书馆微信公众号为研究对象，构建人口统计学、需求导向、行为特征三位一体的用户画像体系，并据此细化为五类典型用户画像；结合公众号运营数据剖析内容推送与用户需求的匹配缺口，从精准匹配用户需求、贴合行为场景特征、强化智能推送支撑、提升用户参与黏性四方面提出落地性策略，以期为高校图书馆微信公众号的运营升级及同类高校图书馆数字化服务的创新发展提供实践参考。

在深入推进全民阅读与文化强国战略的时代背景下，高校图书馆成为知识传播与文化传承的核心阵地。微信公众号凭借其传播优势成为高校图书馆阅读推广的核心平台。随着移动互联网的深度普及，高校师生的信息需求呈现多元化、个性化特征，不同群体在学术资源获取偏好、休闲阅读内容选择、图书馆服务使用诉求等方面的差异日益凸显。昆明学院图书馆微信公众号历经5年运营，用户规模稳步增长，但传统的统一化内容推送模式已难以适配师生的差异化需求，导致部分电子资源栏目访问量偏低、用户互动参与度不足等问题出现[1]。用户画像技术作为精准捕捉用户需求、实现个性化服务的关键工具，已在多个领域成功应用，为高校图书馆公众号运营提供了新思路。本文立足高校图书馆阅读推广工作的实际需求，以用户画像构建为切入点，探索内容精准推送策略，旨在助力高校图书馆数字化转型与文化服务升级。

高校图书馆微信公众号用户画像构建

本文搭建三维核心体系，具体维度设置如下：人口统计学维度以用户身份、所属专业、年级层次为核心指标，新增“新生占比”指标；需求导向维度以学术资源获取、休闲阅读需求、服务咨询诉求为核心模块，补充考研资源、校外数据库远程访问等师生高频需求；行为特征维度重点提炼关注时长、内容点击偏好等指标，明确本科生阅读高峰时段为19:00―21:00，教师及研究生阅读高峰时段为12:00―13:00[2]。在数据收集层面，整合公众号后台运营数据、问卷调研数据、深度访谈记录及二手研究案例，按“数据整理―特征提炼―群体划分―模型输出”流程，形成五类典型用户画像。

一是学术科研型：以研究生与教师群体为主，核心需求为专业文献获取、跨库检索等，2022年推送的“校外使用知网资源”推文阅读量达2947次。

二是新生适应型：以每年9月新增关注用户为主体，聚焦入馆流程等，公众号“新生入馆教育”菜单栏累计访问量达6939次。

三是考研专项型：高年级本科生为主，需求集中于考研资料等，相关栏目累计访问量超3200次。

四是服务依赖型：用户群体覆盖各年级师生，关注馆藏查询等基础服务，2024年此类服务咨询占公众号总咨询量的比例超60%。

五是互动活跃型：以中青年师生为主，热衷参与读书活动等，2024年读书活动类推文占公众号总发文量的47.78%。

微信公众号内容推送现状与问题

内容推送现状调研

昆明学院图书馆微信公众号历经5年运营，已形成稳定的运营格局。2020―2024年期间，公众号累计发文760篇，关注人数从26058人增长至37187人，核心功能涵盖资源推送、服务通知、活动举办、咨询回应四大模块[3]。推文类型以通知公告、读书活动、学术讲座、数据库使用指南为主，其中2024年读书活动类推文占比最高，通知公告类推文占比达26.67%；阅读量前十的推文以领奖通知、自习室座位安排、考研相关内容为主，2024年发布的“恭喜这22名同学，请速来领奖”推文阅读量高达4953次。菜单栏已拓展至15个栏目，覆盖电子资源、空间预约、新生教育等核心服务，但“京东读书”“新东方在线”等部分栏目访问热度偏低，人均使用次数不足1.5次。整体而言，该公众号已实现基础服务的全面覆盖，但在内容与用户需求的精准适配度、功能与推文的联动效能等方面仍有提升空间[4]。

基于用户画像的问题诊断

结合用户画像与公众号5年运营数据，当前微信公众号内容推送工作暴露出多重供需适配缺口。内容供给与用户细分需求错位，考研专项型、新生适应型等群体的个性化诉求未形成专题化推送机制，如考研类内容处于分散推送状态，单篇推文最高阅读量达3060次，但内容缺乏系统整合；学术科研型用户需要的跨库检索技巧、数据库深度应用内容供给不足，数据库介绍类推文占比仅8.33%[5]。精准推送机制尚未建立，未基于用户行为数据构建用户标签体系，内容推送决策依赖运营人员的经验判断，导致电子资源栏目与推文联动不足，部分优质资源访问量偏低。推送场景与用户需求周期适配不足，新生季关注人数激增但后续缺乏与之匹配的资源衔接推送，考研冲刺期未针对性增加相关内容的推送频次；固定推送时段与部分用户的阅读习惯错位。互动设计的效能不足，2024年公众号推文留言互动仅为225人次，互动形式以投票、领奖为主，低门槛参与活动偏少；用户反馈与内容优化的联动机制尚未完善。

基于用户画像的高校图书馆微信公众号内容精准推送策略

精准匹配用户需求

精准匹配用户需求需以用户画像为导向，深度契合不同群体的诉求差异，构建层次分明、针对性强的分层内容供给体系。

其一，学术科研型用户以研究生与教师为主体，核心诉求聚焦学术深耕与科研突破，推送内容需紧扣专业领域前沿动态，重点覆盖最新发表文献、跨学科研究方法指导、论文写作全流程工具、高端学术讲座与研讨会预告等。可联合专业数据库厂商、科研机构共同打造专题资源包，按学科分类整合核心期刊论文、研究报告、实验方案等资源，配套专家解读与应用案例，强化对科研全周期的支撑力度，助力用户提升研究效率与成果质量。其二，新生适应用户为低年级本科生，处于学术认知与阅读习惯养成阶段，推送内容需侧重基础学术资源普及，涵盖文献检索入门教程、论文写作基础规范、热门书单推荐、经典读物深度解读、校园读书分享会、主题征文比赛、阅读打卡等活动内容。采用通俗易懂的表述与生动的呈现形式降低学术入门与阅读门槛，搭配阶段性学习指引与互动激励机制，激发用户阅读与学术探索热情，帮助其逐步建立系统的知识框架与良好的阅读习惯。其三，服务依赖型用户覆盖各身份群体，核心诉求集中于高效获取图书馆各类服务，推送内容需围绕实用服务场景优化，重点优化馆藏查询捷径、借阅流程简化说明、续借操作指南、空间预约攻略、电子资源访问教程、服务窗口地址与开放时间、常见问题解答等指南类内容。简化操作步骤描述，搭配图文指引与流程示意图，补充服务优先级提示与紧急情况处理方案，可以提升用户服务获取效率，减少时间成本消耗。其四，互动活跃型用户以中青年师生为主，注重参与感、新鲜感与社交属性，推送内容需优先安排特色活动预告、互动话题讨论、用户优秀作品展示、线上投票评选、内容征集等。结合节日节点与社会热点设计专属互动内容，强化用户参与体验与情感共鸣，推动用户从信息接收者向内容参与者和传播者转变。其五，针对考研专项型用户，推送内容需重点覆盖备考全流程核心资源与技巧指导。

同时，需搭建精细化内容标签体系，按学科领域、内容类型、服务场景、难度等级等维度设置多元标签，依据用户画像精准匹配对应标签，建立需求与内容的快速对接通道。基于用户反馈与行为数据定期优化标签体系与内容分类逻辑，持续提升匹配精准度，构建个性化推送的核心逻辑，确保不同用户群体均能快速获取契合自身需求的优质内容。

贴合行为场景特征

贴合行为场景特征需深度挖掘用户画像中的行为数据与场景诉求，以用户为中心实现内容推送全流程的精细化适配。

首先，依托公众号后台沉淀的用户点击记录、互动轨迹等数据，构建多维度兴趣标签库，借助数据挖掘技术精准捕捉用户高频关注主题、偏好内容类型及核心需求关键词。基于标签库定向推送关联专题内容，对高频点击文学类内容的用户推送作家专题解读、经典名著系列赏析；对关注科研工具类内容的用户打造系列教程与实操指南，强化内容与用户兴趣的契合度，提升用户内容接收意愿与阅读深度。

其次，立足学期周期规律与用户生活场景差异，打造覆盖全时段、多场景的内容矩阵。开学季聚焦新生适应需求，推送馆藏资源全景介绍、借阅规则详细指引、电子资源使用入门、图书馆空间功能分区等内容，帮助新生快速熟悉图书馆服务；考试季整合各学科备考资料、高效复习方法、知识点梳理、自习空间预约提醒等内容，助力用户备考冲刺；毕业季侧重论文写作全流程攻略、求职相关书籍推荐、学术成果归档指引等内容，贴合毕业关键节点需求；节假日结合节日主题与休闲场景，设计特色主题书单、线上阅读打卡、跨界文化分享等活动，实现内容与场景的高度适配，让用户在不同时段均能获得契合需求的优质内容。

再次，需依据用户画像中不同群体的阅读时段分布数据，运用数据分析工具挖掘高频阅读区间，动态调整推送时间窗口。针对本科生群体多在晚间课后、周末时段阅读的特征，将推送时间侧重安排在周一至周五19:00―21:00及周六日上午；针对教师与研究生群体，兼顾其科研工作节奏，增加早间8:00―9:00、午间12:00―13:00等碎片化时段的推送频次，避开上课、科研等忙碌时段，提高内容曝光率与阅读完成率。

最后，建立场景与行为的动态联动机制，实时追踪用户行为变化与场景需求迭代，定期更新兴趣标签库与场景化内容矩阵。例如，针对用户近期高频点击论文写作类内容的行为，自动关联毕业季或科研场景，补充推送相关延伸资源；结合用户阅读时段波动调整推送时机，确保内容推送始终贴合用户行为习惯与场景需求。通过行为数据与场景需求的双向联动，提升推送的时效性与针对性，持续增强用户使用体验与用户黏性。

强化智能推送支撑

强化智能推送支撑需锚定技术革新核心，搭建数据驱动与算法赋能的精准推送架构，推动服务模式从“被动响应”向“主动适配”转型。构建多算法融合的智能匹配机制，将协同过滤算法、基于内容的算法与深度学习模型有机融合，深度挖掘用户画像中人口统计学、需求导向、行为特征等数据，与内容标签体系形成联动。通过算法模型自主解析用户的历史行为轨迹与潜在偏好，弱化人工干预带来的主观偏差，生成贴合个体需求的个性化推送清单，可以提升内容触达的精准度。优化推送时间智能算法，依托用户阅读时段的历史数据，运用机器学习技术剖析不同群体的作息规律与阅读习惯，精准预判最佳推送窗口。搭建多维度动态数据监测体系，实时捕捉阅读量、转发量、互动率、停留时长、取消关注率等核心指标，全面感知用户的行为变化与需求迭代趋势。

同步落地数据更新与算法优化机制，依据监测反馈持续迭代用户画像，补充新增行为数据与需求信息，修正标签权重与匹配逻辑。定期校验算法模型性能，结合推送效果动态调整参数设置，化解数据漂移引发的匹配偏差问题。逐步完善“数据采集―算法分析―推送实施―效果反馈―策略迭代”流程，推动智能推送能力持续升级。同时，强化技术安全保障，规范数据采集、存储与使用全流程，严格遵循隐私保护相关规定，筑牢用户信息安全防线。持续优化公众号技术后台，提升算法运行稳定性与数据处理效率，从容应对高并发访问场景，为精准推送提供坚实技术底座，助力高校图书馆微信公众号的服务效能全面提升。

提升用户参与黏性

提升用户参与黏性需紧扣用户画像核心特征，搭建情感联结与价值共鸣双向驱动的互动生态，引导用户从被动信息接收者转变为主动参与者。针对学术科研型用户，结合其专业深耕需求，策划专业话题研讨、科研经验分享会、文献深度解读沙龙等沉浸式互动场景，搭建跨学科学术交流平台，促进知识共享与思想碰撞；针对新生适应型用户，设计读书打卡、轻量内容征集、趣味知识问答等低门槛互动形式，搭配阶梯式激励机制，逐步激发用户的参与热情；针对服务依赖型用户，聚焦其对实用体验的需求，开展服务优化反馈互动，收集各类服务改进建议，赋予用户更多话语权，让服务调整更贴合实际需求；针对互动活跃型用户，契合其社交价值与自我表达需求，邀请其参与内容共创、活动策划等深度项目，鼓励其发挥创造力与影响力，满足多元社交诉求。

畅通多元化反馈渠道与快速响应机制，优化线上咨询窗口、需求留言专区、匿名调研问卷等反馈渠道，对用户诉求及时反馈处理进度与结果，让用户感受到被重视，深化情感联结。定期梳理整合反馈意见，将合理建议融入内容优化与服务升级全流程，形成“反馈―改进―再反馈”的良性循环，持续提升用户满意度。构建线上线下联动的细分社群服务体系，依据用户画像标签划分阅读、学术、休闲等线上社群，联动公众号推送内容开展社群专属活动，涵盖线下读书会、跨界主题讲座、经验分享会等，打破单一的线上服务局限，拓展服务场景边界。引导社群内用户自发交流心得、分享优质资源与实践经验，培育互助共享的社群文化，增强用户归属感与群体凝聚力，实现公众号与社群的双向赋能、协同发展。

本文以昆明学院图书馆微信公众号为研究对象，结合其5年运营数据，构建三维用户画像体系并细化为五类典型用户画像；针对性分析内容需求错位、精准机制缺失等现实问题，并提出优化策略。未来，研究将依托新增运营数据动态优化用户画像与内容分类体系，迭代互动形式，提升内容推送精准度与用户黏性，为高校图书馆数字化服务升级及同类院校公众号运营提供实践参考。

本文系云南省教育厅科学研究基金项目课题“基于微信的高校图书馆阅读推广研究”（2023J0879）阶段研究成果。

（作者单位：昆明学院）

参考文献：

[1]姬朝阳,陈雪,庞栋文,等.微信公众号推文建设现状及服务优化研究：以高校图书馆为例[J].许昌学院学报,2025,44(02):148-152.

[2]王依雯,李席中.基于“5W”模式的学院微信公众号思政内容渗透现状分析[J].公关世界,2025(12):190-192.

[3]徐春,张静,刘鑫.高校图书馆微信公众号信息推送现状调查与启示：基于42所“双一流”建设高校的调研[J].大学图书情报学刊,2021,39(06):99-105,121.

[4]朱昊敏,李蓉蓉.民办高校官方微信公众号党建文化传播现状与传播力精准提升：基于10所民办高校官方微信公众号的分析[J].中国传媒科技,2025(07):33-37.

[5]赵喜,钦嫣,陈娉,等.医学期刊微信公众号应用现状及运营策略研究[J].科技传播,2025,17(06):151-155.