知識付費時代，內容分發平台最終結局是「合并」？

作者：野蠻人諾基亞

全文共 2944 字，閱讀需要 6 分鐘

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17日微信IOS端6.5.8版本更新，增加了「看一看」功能，雖然該功能的默認入口很深，但透露出了微信很明顯的意圖：

入局大數據演算法內容分發。

大數據演算法內容分發對用戶來說已經很熟悉了，今日頭條就是最典型的平台。

內容分發，字面意思很容易理解：把內容（新聞、文章、視頻等）發送到用戶的面前。

微信公眾號馬里奧同學整理了2000年以來有內容分發屬性的平台，有45家之多：

16年的發展歷程，內容分發平台經歷了六個階段，這恰恰也是互聯網的發展史：

除了最後一個階段，其他前五個階段從內容的收集、編輯到分發給用戶均是由人工完成的，互聯網只是一個展示工具，這其實並不符合互聯網的運作方式。

人均每日在線時長76分鐘

這是一個很恐怖的數字。這相當於每天地鐵通勤的兩小時里，有一半的時間是在使用今日頭條。

大數據演算法分發的優勢是它可以精準的識別用戶的喜好，推薦用戶關注的內容，不管你的喜好有多小眾，只要有相關的內容，你都能看到。

用戶瀏覽越多，平台識別就越準確，推薦的內容也越精準，用戶就越沉迷！它就像黑洞一樣，把用戶牢牢的吸在平台上，佔據用戶大量的時間。

這正是當前互聯網產品需要的

繼今日頭條以後：

2016年3月，騰訊上線企鵝媒體平台，同時發布芒種計劃，2億補貼內容創作，2017年2月升級芒種計劃，補貼增加至10億；

2016年5月，阿里巴巴推出UC訂閱號，主打演算法分發，同年12月發布「W+」量子計劃，10億補貼內容創作，2017年3月，升級量子計劃為大魚計劃，補貼增加到20億；

2016年9月，百度推出百家號，入局大數據演算法分發，同年11月發布「百億分潤計劃」，2017年一年向內容創作者分成100億。

中國互聯網三大天神同時親自入駐同一產業是從未出現的，即便前幾年鬧得沸沸揚揚的共享打車，也都是以投資形式入局，少有親自操刀並且拿出巨額補貼的。

「內容為王」的重要性被印證的更加清晰

百度作為連接人和內容的老大哥的地位正在逐漸被其他小弟侵蝕，用戶越來越側重去專業的平台搜索內容：

找科普去果殼和知乎搜

找電影評價去豆瓣搜

看明星娛樂去微博搜

看社交熱門在微信搜

……

用戶跳過百度的原因無非是為了更快的找到更優質的內容，而百度正在慢慢地失去這種能力。除了因為競價排名給自己挖的坑以外，更多是因為那些專業的平台內容比「站長」們生產的內容更優質。

阿里「爸爸」同樣有這樣的擔憂。淘寶賣貨好不好，阿里的核心信譽竟然已經不是主要的衡量標準了：誰有IP，誰有粉絲，誰能忽悠，誰的店鋪賣的就好。

而這些IP、粉絲、內容都不在淘寶；他們在微博、在小紅書、在微信公眾號。淘寶成了內容的變現方式，而變現能力卻不受淘寶控制，這不是阿里想看到的。

在內容生產和分發能力上，騰訊是不虛的，騰訊視頻、騰訊新聞和微信坐擁幾乎全部的中國互聯網用戶。

他所擔心的是用戶的習慣：公眾號訂閱已經不能滿足用戶的需求了，用戶需要更多「碎片化」的知識來解決自己的焦慮，但是用戶不想自己去找；過渡依賴粉絲的內容分發也無法滿足創作者對流量的追求，優質的內容大多數時候被可憐的粉絲數量限制了。

於是用戶和內容生產者轉向今日頭條，今日頭條能不斷給用戶想要的內容，也能快速給內容創作者高流量的快感。把內容快速轉化為流量，大數據演算法分發比社交分發展現出更多的優勢。

然而，演算法分發也不是十全十美的

演算法對內容的價值是依靠用戶的正反饋來判斷的，只要用戶點開並且讀完演算法就認為是好的。

簡單來說，演算法分發的流程是這樣的：

演算法給內容打標籤，根據內容的標籤，把內容推薦到對該標籤感興趣的用戶面前，如果用戶打開並且閱讀完，演算法就認為他推送對了，就會把該內容推薦給更多類似的用戶；如果用戶沒有打開，或者打開了沒閱讀完，演算法就會認為沒有推薦對，然後停止推薦。

因為內容和用戶都是通過標籤來匹配的，所以演算法只能認為是內容不好。

演算法對內容質量的判斷來自用戶的反饋，用戶點擊越多、閱讀越多演算法就認為內容質量越好，理論上這是沒毛病的。但是有一個小BUG：用戶的獵奇心理會誘導用戶閱讀那些吸睛的「劣質」內容。

這就造成了一個問題：標題醒目（點擊量高）並且篇幅短少（完讀率高）的內容會成為演算法分發平台的主流。

用戶無法控制的在演算法平台的內容海洋里長時間泡著，心裡卻對海洋的「水質」十分不滿，這種生態是不健康的。

演算法平台知道，用戶也知道。

所以演算法平台極力的鼓勵內容創作者生產優質的內容，同時不斷地優化推薦演算法，期望能最大限度的把優質內容優先分發出去，讓用戶不那麼「噁心」；用戶也不斷地嘗試各種各樣的分發平台，從今日頭條到一點資訊到網易新聞，最後又回到今日頭條……

畢竟演算法平台第一家，今日頭條的演算法水平在同行里的優勢還是非常明顯的。

這樣下去畢竟不是辦法，總要解決的

對平台來講，追求的無非就是更多用戶花費更多的時間消費更多的內充帶來更多的流量；

對用戶來講，追究的只是獲取更多自己喜歡的優質內容。

問題的關鍵落腳點又回到了內容，優質的內容。

補貼是一個辦法，但這有一個問題：平台對優質內容的判斷標準是是否被用戶喜歡，但是因為演算法的那個小BUG，被用戶喜歡的內容，很有可能其實不是用戶喜歡的內容（只是滿足了用戶的獵奇而已）。

補貼並沒有真正促進創作者生產優質內容，而是促進了獵奇內容的生產，加速了內容生態的惡化。

所以，要生產優質的內容，只鼓勵創作者是不夠的，還要優化演算法，同時鼓勵用戶協助遴選優質的內容。

首先，優質的標準不應該統一化。互聯網時代用戶是以社群劃分的，每一個社群有每一個社群對優質的判斷標準，既然給用戶打上了社群的標籤，那也應該針對不同的標籤給出不同的優質標準。

這個標準是無法通過演算法計算和程序員及產品經理給出，必須根據不同的社群制定不同的標準。

舉個不恰當的例子：給知乎用戶推薦一些微博的優質內容，知乎用戶會暴動的。

這方面百度有更多的優勢。憑藉用戶的搜索數據可以更準確的畫出用戶的需求畫像，加之用戶在貼吧的社群標籤，百度對用戶內容方面的需求更精準。

這方面百度早已經展示了自己的優勢：用戶的搜索記錄被精準的應用到百度的廣告聯盟里。如果演算法再優秀一點，通過分析各貼吧的精品文章配合用戶的參與，理論上可以得到對應社群的優質標準。

這個優化只是演算法層面的。用戶層面，可以通過增加用戶推薦功能，把用戶的推薦量作為是否擴大分發的標準之一，也就是把人工干預的許可權範圍擴大到每一個用戶身上。

這就涉及到另一個問題：以什麼樣的用戶打的標籤為準？

答案肯定是優質用戶，於是就需要對用戶做評價。

在用戶評價方面，阿里和騰訊有更多的優勢：阿里的信用分和騰訊用戶社交數據。

然而：

嚴格意義上，阿里的信用評價體系是基於用戶的消費行為的，這和內容分發關係並不是很大：能花錢的人不代表對內容敏感。但是考慮到內容創作者最終目的還是流量變現，用戶的消費能力也是非常具有參考價值的。

對騰訊而言，用戶數據其實同樣不夠精準，畢竟是基於熟人社交，這種社交關係數據對內容分發是沒有太大意義的：爸媽分享的文章大家應該很少點開。

「頭條的演算法+百度的社群+阿里的變現+騰訊的用戶」才是真正滿足用戶需求的內容分發平台。

天下大事，分久必合。

從當年滴滴的結局來看，如果背後的資本力量足夠強大，「合」也不是不可能的。

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本文由 @野蠻人諾基亞 原創發佈於人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載

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