社交分發(fā)VS算法分發(fā)

目前內(nèi)容產(chǎn)品的內(nèi)容分發(fā)方式主要有四種:算法推薦、社交推薦、搜索、編輯推薦。本文主要談談這社交分發(fā)、算法推薦這兩種分發(fā)方式的優(yōu)劣勢及適用邊界。

在信息爆炸的移動互聯(lián)網(wǎng)時代,人如何更高效的接收有價值的信息成為重要的問題。在連接內(nèi)容和內(nèi)容消費者之間的內(nèi)容分發(fā),成為其中重要的一環(huán)。

內(nèi)容分發(fā)本質要解決的問題包含兩點:高效的連接人與信息;過濾出有價值的信息,讓合適的人看到合適的信息。

當然影響效率還包括:內(nèi)容聚合方式、內(nèi)容形態(tài)本身等,暫且不談。

什么叫高效的連接呢?

——從海量信息中過濾出少量信息,消費者的信息接收量能由大變?。挥脩艚邮招畔⒌牟僮鞒杀咀冃?。

什么叫有價值的信息呢?

——信息主題是用戶感興趣的;有一定信息質量,即有用。

目前內(nèi)容產(chǎn)品的內(nèi)容分發(fā)方式主要有四種:算法推薦、社交推薦、搜索、編輯推薦。

本文主要談談這社交分發(fā)、算法推薦這兩種分發(fā)方式的優(yōu)劣勢及適用邊界。

一、社交分發(fā)

社交分發(fā)依托的是關系鏈機制,你關注的對象決定你能看到什么。一般產(chǎn)品都會有專門【關注】的信息流,沉淀你關注用戶的信息,比如:微信的好看。

社交分發(fā)的好處有三點:

  1. 通過朋友認識到世界的多樣性,而不是永遠陷在自己單一的喜好中;

  2. 內(nèi)容產(chǎn)品的基礎是一批可以聚合用戶的內(nèi)容,用戶的關系鏈基于內(nèi)容建立,同時也反作用于關系鏈的,物以類聚、人以群分,基于朋友感興趣的內(nèi)容,用戶之間更容易產(chǎn)生互動,從而加強了關系鏈;

  3. 單個內(nèi)容的影響力更容易被放大,當很多個朋友都在轉發(fā)評論同一個內(nèi)容時,你查看這個內(nèi)容的可能性更大。

某產(chǎn)品大佬認為:社交分發(fā)能讓接收到的內(nèi)容質量的提升。

我覺得這是個偽命題。

首先內(nèi)容質量是恒定不變的,只能在內(nèi)容上游干預。其次,社交分發(fā)是基于關系鏈分發(fā)的,也就意味著如果你的朋友發(fā)了一些質量不高的內(nèi)容,你還是能接收到質量不高的內(nèi)容。

社交分發(fā)的缺點是不可避免的會打上社交的烙印,你可能會推薦一些強化你的人設的內(nèi)容,而不是一些單純從內(nèi)容的角度來看你認為特別好的內(nèi)容。此外,社交壓力大,尤其對于熟人社交產(chǎn)品更是如此。受從眾心理影響,以訛傳訛,謠言擴散也更容易,對于媒體產(chǎn)品尤為明顯。

社交分發(fā)適用于什么產(chǎn)品?

社交分發(fā)的主戰(zhàn)場還是社交產(chǎn)品,如:陌陌、微信、soul,其次是作為內(nèi)容產(chǎn)品的補充,強化社交關系鏈。

二、算法分發(fā)

算法分發(fā)則是信仰程序,讓機器琢磨你的興趣和偏好,然后給你推送內(nèi)容,比如頭條。

算法推薦主要有5種方式:

  • 基于內(nèi)容推薦:這是基于用戶個人興趣的推薦。根據(jù)用戶個體的歷史行為,計算對內(nèi)容特征的偏好程度,進而推薦出與用戶特征偏好匹配的內(nèi)容。

  • 協(xié)同推薦:這是基于群體的推薦?;谟脩舻南嗨贫取?nèi)容的共現(xiàn)度,以及基于人口特征將用戶聚集為不同群體來推薦。

  • 擴展推薦:基于用戶興趣點、內(nèi)容類別等擴展。

  • 新熱推薦:基于全局內(nèi)容的時效性、熱度推薦。

  • 環(huán)境特征:基于地域、時間、場景等推薦。

算法分發(fā)的優(yōu)點體現(xiàn)在:用戶更容易獲得有價值的信息。

因為基于興趣推薦,是用戶感興趣的可能性更高;內(nèi)容匹配的效率進一步提升,因為社交分發(fā)還是有一定延后性,而算法分發(fā)實時性更強,比如:對新聞資訊來說,只有你關注的用戶發(fā)布了這個內(nèi)容你才知道,對于算法來說你關注了這個方向的新聞就會推送給你。

缺點是:導致信息繭房效應,讓用戶容易陷入狹隘的世界觀,用戶喜歡什么,它就會生產(chǎn)什么。

此外,內(nèi)容把控成本更大,算法的局限性在于:不能很好判斷內(nèi)容質量如何,并且推薦的內(nèi)容量更大,需要人工審核成本就更高。

算法推薦適用于什么產(chǎn)品?

內(nèi)容生產(chǎn)量大、內(nèi)容制作相對簡單、內(nèi)容消費短平快的高周轉產(chǎn)品更適合,比如:新聞資訊產(chǎn)品、短視頻產(chǎn)品,以用戶興趣出發(fā)的算法推薦決定了這樣的產(chǎn)品更適合讓用戶多次消費來消磨時間。

對于長視頻來說,如電視劇,制作周期長、生產(chǎn)成本高,除了用戶興趣,更重要的是考慮人物IP、出版方等等,強調(diào)用戶一次決策后的沉浸式體驗。

以上就是內(nèi)容分發(fā)的主要模式,歡迎一起學習交流。


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