蜜桃网想更好用：选题库别再这样设置了
蜜桃网的用户留存和转化，很大程度上靠的就是题库的质量与使用体验。很多团队把时间花在题量扩充上，忽视了题库的“设置方式”——结果是资源大而散、用户找不到想要的内容、错过复购和分享机会。下面把常见的错误和可直接落地的优化方案都列清楚，便于你在下一次迭代中迅速见效。
常见错误（别再犯）
- 标签随意堆砌：标签碎片化，搜索结果污染，用户靠试错找到题目。
- 分类层级过深或过浅：题库既没有清晰入口，又没有灵活检索。
- 题目元数据缺失：难以按难度、考点、出题人、题型筛选。
- 随机/顺序设置不可控：练习时用户体验断层，缺乏连贯性。
- 测评和练习混淆：没有区分学习路径（学习-巩固-测评）。
- 积分、错题、复习机制薄弱：无法形成长期用户留存闭环。
- 后台统计稀薄：无法洞察题目热度、争议题目、用户漏学点。
立即可落地的七项改进（按成本与回报排序） 1) 统一标签与知识点体系
- 建立标准化知识点树（三级内即可），每题强制绑定最小两个标签：知识点+能力维度（理解/应用/综合）。
- 提供标签建议下拉，避免自由输入造成混乱。
2) 题库视图分层：入口按需求分
- 新手/进阶/冲刺三条主线；每条主线可选择“练习/模拟/回顾”模式。
- 管理端可以为特定用户分配推荐线（基于学习轨迹）。
3) 元数据强制化与质量校验
- 每题必填：难度、题型、知识点、解析、参考时长、出题人。
- 上线前自动跑一致性校验（是否含解析、选项是否重复、标注答案是否存在歧义提示）。
4) 智能组卷与练习策略
- 支持按阶段/按考点/按错题/按时间段自动组卷，可设置题目比例（单选/多选/主观）。
- 随机抽题要保证“不会重复出同一知识点的核心题”以避免练习碎片化。
5) 强化错题本与间隔复习
- 题目被错题后自动纳入错题本，系统根据艾宾浩斯算法推送复习。
- 为错题添加“原因标签”（概念不清/粗心/计算错误），便于针对性推送学习资源。
6) 数据驱动的内容优化
- 后台仪表板显示：题目通过率、平均做题时长、纠正率、用户反馈率、争议题目列表。
- 根据通过率与用户反馈自动给出“复审/更新/删除”建议。
7) UX 与移动端适配
- 简洁的题目卡片（题干、选项、做题时间、解析入口），做题界面避免干扰项。
- 离线练习/缓存题包与进度同步，保证移动端体验流畅。
设置示例（默认推荐值）
- 标签深度：最多三级，优先用二级
- 难度标注：1-5 级（默认3）
- 试题解析字数：>= 50 字（或提供视频解析）
- 随机组卷规则：总体题量不超过 50 题，知识点覆盖率 >= 80%
- 错题复习间隔：当天、3天、7天、30天
运营小技巧（更容易看到效果）
- 上线“今日练习包”：每天推一个小包（10题），对接站内消息与邮件，激活沉睡用户。
- 定期“题目回收日”：邀请高级用户/老师批注争议题，形成UGC+专业校审闭环。
- 用热力图展示用户在题目上停留的区域，快速发现卡点题和错误率异常题。
落地路线图（30/60/90 天）
- 30 天：整理标签体系、改造题目元数据模板、上线必填校验。
- 60 天：实现错题本和基础复习推送、增加后台指标采集。
- 90 天：智能组卷、分线学习路径、A/B 测试不同练习策略并迭代。
衡量成功的指标
- 7 天留存率提升
- 平均做题时长增长（说明粘性）
- 错题复习的二次正确率提升
- 题目争议率下降、用户反馈解决率上升
