一个优秀的内容平台，一方面需要拥有一连出产奇特内容的内容生态，另一方面需要有一种行之有效的机制来筛选优质内容并高效分发至每个用户。本文作者以微信看一看为线索，记录了本身关于内容分发的诸多思考，与各人分享。

文章目次：

内容的分发 *** 和分发效率

提到“推荐”时，我们在想什么？

为什么要有看一看？

我眼中的看一看

订阅逻辑是一个伪命题？

用户经常不按法则出牌

视频号是视频版看一看吗？

异常“难过”的看一看

一、内容的分发 *** 和分发效率

无论是图书馆、搜索引擎，照旧公家号、知乎、伴侣圈、抖音，无论形态和交互天壤之别，都是内容的提供者。前者需要用户主动检索/搜索，后者内容会通过某种分发 *** 自动触达用户。

常见的分发 *** 有：人工推荐（诸如编辑推荐）、热门推荐、内容算法推荐、社交推荐等。

大部门产物城市把“存眷”“推荐”相提并论，作为信息触达用户的两种 *** 。但整体来看，订阅属于创作者（或编辑/搬运）与用户之间的关联，并且这种干系的成立需要用户主动操纵。所以我对关于“订阅”毕竟是否算分发 *** 存疑，后文提到“分发 *** ”默认不包罗订阅。

关于内容分发的一个知识是：没有任何一种分发 *** 的分发效率必然优于另一种，分发效率必需团结内容形式特点、主体用户画像、场景需求等来评判。

我幼年蒙昧时谈及内容分发，老是上来就“我以为社交推荐/订阅更好”，甚至还会夹杂“信息流/算法推荐/推荐”的观念。此刻转头发明，其时不少“判定”都是不公道的。

好比我最开始打仗抖音后一度很是讨厌“推荐”，来由是认为推荐内容质量糟糕并且不感乐趣，并且很难 *** 。但究其原因，一方面是内容算法精确度有待晋升、推荐计策有待改造，另一方面是抖音的交互形式导致很难从我的行为数据中精确判定我对某一视频的立场。

开个脑洞，假如某款短视频产物能明晰配置推荐内容的主题，可以或许自主调解种种推荐参数（计策），可以或许通过左滑右滑（Hmmm…）甚至打星的 *** 来直接获取用户对内容的评价然后直接回响到后续的内容推荐中（数据）。我大概就会以为推荐真香！

然而再仔细一想，其实我并不会为了看短视频（娱乐）支付那么多精神，我只愿意在严肃/长内容消费时举办信息筛选。而对更公共的用户来说，主动信息筛选的本领和意愿或许率会更低。

再好比我对微信订阅号从Timeline信息流改为Rank（推荐序）信息流的之一回响是抗拒的，来由是我对更喜欢订阅+置顶的形式，不但愿算法机制过多参与。然而，只有少少数的人能僵持打点本身的订阅干系，而一旦订阅干系泛滥，Timeline改为Rank之类的平台参与险些是无法制止的。

再再好比我曾经刚强地认为社交推荐优于内容算法推荐（看一看），功效厥后发明社交推荐很是依赖于“社交干系”的维护（空话）。由于互联网人对新成果的摸索热情远高于其他群体，加上拥有精采的“领略法则并按法则出牌”的意识，看一看曾经长短常优质的信息渠道来历。然而，由于今世人的微信挚友泛滥，跟着看一看的不绝破圈，社交推荐的内容质量不绝下降。

总之，面临差异内容平台的形式、特点和差异用户需求，差异分发 *** 的结果黑白较量功效差异。一方面，需要采纳多种分发 *** 举办组合才气得到更高的分发效率。另一方面，需要按照实际环境动态调解差异分发 *** 的权重。

事实上，今朝各大内容平台【根基】不存在单一分发 *** 流，根基会在推荐流中融合热门、乐趣、社交干系等多种因素。即即是纯真基于订阅干系的订阅流（诸如微博和订阅号）也不再凭据Timeline排序，开始融入推荐算法。

PS. 伴侣圈和视频号的“伴侣”列今朝尚且照旧单一的社交推荐分发 *** 。

二、提到“推荐”时，我们在想什么？

为利便后文论述，先简朴约定一下相关观念：

信息流：能一连自动更新的信息出口。

内容算法推荐：基于内容信息和用户行为阐明举办内容推荐。

社交推荐：基于社交干系（彼此存眷）举办内容推荐。

热门推荐：基于全体用户的行为数据举办内容推荐，好比热搜、排行榜等。

人工推荐：操作人工筛选匹配举办内容推荐。

1. 关于信息流