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为啥大厂都在做反算法产品?

现在的新产品有一个特点,发布后喜欢通过邀请码搞内测…第一,虽然这是一款内容型产品,但它并不以内容创作为主,甚至没有提供内容创作和发布的功能…为了提升主理人的内。

声明:本文来自于微信公众号唐韧(ID:RyanTang007),作者:唐韧,授权金钥匙转载发布。

这几天一直在体验一款新产品,其实严格说已经不算新产品,因为它去年9月就上线内测了。

现在的新产品有一个特点,发布后喜欢通过邀请码搞内测。

一方面控制内测边界,一方面吊足了用户的好奇心。

还记得我前些天在文章里聊过的字节推出的新产品「识区」么?几天过去,还有多少人在用?今天要聊的这款产品叫「翎氪」,是一款内容社区产品,开发方是媒体平台「36氪」。

我先说几点它和其他内容社区产品不一样的地方。

第一,虽然这是一款内容型产品,但它并不以内容创作为主,甚至没有提供内容创作和发布的功能。

第二,产品里有两个角色,一个叫「主理人」,一个叫「读者」。

前者负责筛选内容并点评转发,后者负责阅读。

第三,主理人每天发布内容的次数有限制,级别不同,限制也不同。

为了方便你们更好地理解,我说一个具体的场景。

如今,我们获取信息的渠道大多来自互联网,有网站媒体、公众号、朋友圈等等。

对于每个人来说,你需要从海量的信息中筛选你感兴趣的,并且你也有需求去探索更多有用的信息。

所以,算法推荐在过去十年间的产品中扮演了重要角色。

可是时间长了以后,我们发现自己被束缚在信息茧房里。

虽然看到的都是自己感兴趣的,但信息边界也越发明显。

前段时间,很多大厂的产品都上线了关闭个性化推荐的功能。

这是一个信号,说明大家已经产生了算法疲倦。

算法是一把双刃剑,它既能提高内容筛选和分发的效率,也会不断为你构建属于你的信息茧房。

那么,除了算法之外,还有什么方式能提高内容的筛选和分发效率呢?答案很简单,人。

过去,我们都是通过人在扮演内容筛选和分发的角色,比如报刊主编、网站编辑、新闻评论员等。

他们的作用是从海量信息和内容中筛选出精华和热点,然后进行推荐和评论。

受众因为他们的个人背书和专业度而选择相信他们的眼光,因而提升自己获得优质内容的效率。

而这款叫「翎氪」的产品,也是在还原这个场景。

产品中有一个叫主理人榜单的模块,里面罗列了平台的热门和新秀主理人。

这些人有一个共性,有身份标签或独特领域经验。

这些标签或者独特领域给他们提供了一个背书,即默认他们具备一定的内容筛选能力。

说得直白点,你可以选择关注这些人,然后他们负责挑选自认为优质的内容进行转发,你负责阅读他们的转发和评论。

对于内容来源,产品提供了两种方式。

一种是复制外部链接进行识别转发,另一种是从平台推荐的内容里筛选。

为了提升主理人的内容筛选质量,产品限制了每天的内容发布次数。

成为主理人的用户可以看到专门的内容推荐库,而推荐库里的内容大多来自于36氪已发布的文章。

这么做的意图其实很明显,给主站36氪增加一个建立在订阅关系上的内容分发渠道。

那么,他们为什么要做这么一款产品?在我看来,主要原因无非是这么几个。

第一,为主站36氪建立一个基于人与人之间订阅关系的内容分发渠道,这一点前面有提到。

第二,通过人工筛选来提高内容聚集的质量,以此作为平衡算法推荐的另一种策略。

第三,反算法形式的内容推荐,让产品具备了一定的差异化,能比较好地占领先入用户的心智。

此外,构建这么一款产品的难度可能不亚于实现一套精准的算法推荐系统。

因为,人是最难把控的。

你很难知道,你订阅的这个人下一次是否会给你带来你认为优质的内容。

人存在不确定性,而人的行为和意图会因为这种不确定性发生变化。

同样基于订阅关系的产品是微信公众号,读者订阅公众号以后,收到的内容也是存在不确定性的。

比如,如果是恰好命中读者需求的干货,那他就会很爽。

可如果是一篇广告,那他就会很烦。

所以,对于「翎氪」来说,难点不在于产品理念的传递以及功能的打造,而是对于主理人的运营。

这种运营还不属于内容运营,而是基于产品目标人群的精细化用户运营。

可能有人会觉得,这不就是一款内容中介产品么?他们干的都是内容搬运的活儿,核心竞争力在哪里?其实,正如我前面所述,他们的壁垒在于能否构建一个基于人与人之间订阅关系的内容分发渠道。

这个过程中有一个挑战,即读者对主理人的认可到底是什么?是内容本身么?显然不是,因为内容的作者不一定是主理人自己。

是筛选能力么?或许是,这由主理人独特的眼光、品味以及对读者需求的了解程度决定。

这样的产品能不能做成我并不知道,但这样的产品也确实打开了一道口子,反算法正在成为一种新的选择。

准确说,是复古。

在反算法产品的尝试上,其实大厂都有自己的作品。

字节用「识区」在做尝试,阿里推出了「友啥」,各种基于人、兴趣、订阅关系的产品也有很多。

以人为中心的推荐尝试还有一个典型代表,那就是微信视频号。

视频号的社交推荐是典型的人工推荐,通过社交关系带动内容分发,这跟算法推荐是两种不同的方式。

不可否认,视频号的崛起有很大程度上有赖于社交推荐,至少在冷启动阶段,这帮了微信很大的忙。

归根结底,人还是核心,基于对人的信任和认可,永远可以凌驾于机器和算法之上。

跟时尚和潮流一样,或许互联网产品也会有轮回。

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