（1）基础设施
外人难以察觉网站在基础设施的投入，但基础设施是支撑产品功能实现的基础。:如：分享、客服反馈、用户体系、权限设置、账号安全等等的常见而通用的功能，我们可以把其统一归纳为软件基础，这是每个应用都需要完善的功能。
除了软件基础，Soul的基础设施投入就主要集中在推荐系统和通讯能力的升级。推荐系统服务于社交场景又是内容分发的途径，而没有良好通讯能力也满足不了日益增长的社交需求，自然也需不断优化以支撑更好的功能实现。
（2）社交工具
社交工具定位下的产品目标为促成社交、建立关系，对应的迭代内容集中于社交场景和聊天功能。
在线匹配、语音匹配、看星球、逛社区都是接触用户的不同渠道，我们可以统称这些渠道为“社交场景”。作用主要为促成社交产生互动，迭代上诸如优化筛选功能、增加语音匹配等功能迭代，其根本目标就是在丰富与优化社交场景。
促成社交后，社交工具还希望帮助人们建立稳定关系，这目标下的迭代更集中于聊天功能：为丰富信息交流形式的表情和对图片视频的编辑功能，缓解尬聊的“小卡片”优化等。
（3）内容社区
在社交场景中，内容社区是特殊的一个，它的建设围绕“内容”与“社区”两方面。
发布动态的优化、动态内容的展示逻辑、消费内容的体验优化我们可以分别归纳为生产、分发、消费的内容建设环节。建立了内容生态后，还需要构建和维护良好的社区环境，话题运营的推送、举报审核系统的升级也随之而来。
5. 商业化与平台化
在可预见的未来，Soul终究是需要步入商业化。其中Soul基于推荐系统的的Feed列表可谓是广告产品的沃土。而除了广告，笔者更倾向于试着设想可拓展性更强的平台化，因为平台化不仅可以拉动可以实现利润的产品，而且给产品发展带来更多的可能性。
平台产品的定义为“能通过自身的资源优势拉动其他产品的平台”，业内最佳的平台产品实践莫过于腾讯的QQ与微信。社交向平台产品最大的资源是流量，即通过用户访问的行为带动平台内其他产品的访问。
产品要实现平台化，可不是就在网站里添加其他产品的入口这么简单。优秀体验的平台化是实现对其他产品的拉动同时，给予用户完整的“封闭体验“。
什么是“封闭体验”？
人们在网吧上网，由于客户的停留时间长，很多时候人们会出现饥饿、口渴等需求，要是暂停眼前对上网的沉浸体验出门，去满足这些需求所带来的体验损害太大了。那么这时候网吧前台的香烟、杯面、饮料等快消品就有了销路。
如果把网吧比作平台，那么前台所售卖的快消品就成了被拉动的产品，而这种关联性强的体验互补我们可以定义为封闭体验。
举个反例试想一下：要是在网吧里卖衣服能好卖吗？（好吧，起码也得是游戏主题T恤）封闭体验的最高层次，是用户甚至感觉被拉动产品是平台产品的本身，最成功的案例比如QQ秀之于QQ，聚划算之于淘宝。
当Soul达到规模性的用户量时，就具备了平台化的基础条件。要想满足完整的封闭体验，就要与现有的产品属性与定位相联系。
在Soul现阶段满足的用户需求中，除了“荷尔蒙”外同样符合高频、大众、刚需的需求莫过于“无聊”。玩游戏、看直播、听音乐、短视频、电子书…，互联网为人们解决“无聊”问题而提供的数字内容可谓丰富多彩。
尤其是游戏、音乐、书籍、动漫这些数字内容与Soul作为社交工具的联系互补性很强，用户对数字内容的历史喜好行为可以作用于推荐系统的应用，给你推荐和你同好的陌生人促成社交，这些数字内容又可以提供用户互动话题或成为社交场景。
实际上Soul现阶段已经提供短视频、听音频等UGC形态的数字内容，尤其是音频内容由于契合非颜值社交的调性已经被强化成为社交场景（背景随机播放）和互动形式（共创音频），但UGC难以提供丰富、高质量、流行的版权音乐、游戏、动漫、书籍等专业内容。这些PGC形式的专业内容生产门槛高，知识产权集中在掌握内容库的巨头中。
那么对Soul来说，从公司层出发另行开拓并不擅长的数字内容业务成本高昂容易错失产品时机，阻碍其未来走向平台化更像是欠缺一次可以丰富数字内容生态的战略合作（或投资）。所幸互联网的先驱们在平台化上的前赴后继，无论技术、产品、运营都给了后辈们有迹可循的经验。
产品设计解析
1. 简析推荐策略
笔者并非推荐产品经理，无法作出专业的推荐系统测评，但要解析Soul的产品设计就离不开推荐系统，故结合部分理论对Soul的推荐策略作出些浅显思考。
很多人都认识到，推荐系统的价值所在是帮助人们在没有明确目的下，在海量信息中找到感兴趣信息的内容，但实际上应用推荐系统还需要平衡满足用户、信息源、网站三方的利益达成共赢。
在推荐系统领域中，已经有业内所普遍认可的测评指标，提高不同的数据指标就意味着强化对应的推荐策略，以下进行部分列举。
基于满足用户寻找兴趣信息的核心需求，行业也因此公认准确度是其中最重要的指标。但极致追求准确度就会忽略推荐系统其他有价值的作用，不能挖掘用户的潜在喜好，不能展示那些被埋没的信息，而其他指标又和准确度带有一定对立性。
所以能平衡三方利益的推荐系统，往往是追求最大化准确度的同时实施其余的推荐策略，满足一定的指标标准。
在国内陌生人社交领域中，应用推荐系统的标杆，莫过于推荐策略上强调准确度与覆盖率平衡的探探：
王宇所说的探探“去中心化”理念实质正是提高覆盖率为代表的推荐策略，直白地说就是把不那么流行的东西也推荐可能给感兴趣的你。
在Soul中应用了推荐系统的有星球列表、在线匹配、语音匹配、推荐动态内容、聊天状态推荐栏，这些不同应用场景的推荐算法有所差异，但上述尤其准确度外的推荐策略在Soul存在突出的设计特点。
