你關心的，真的是頭條嗎？

看到一個很有意思的問題：「為什麼在抖音App上那麼多帥哥美女，現實中卻寥寥無幾呢？」，正好藉此機會來聊聊內容分發的話題。

推薦機制的改變

先說是不是，再問為什麼。

抖音上是不是有非常多的帥哥美女？從比例上來說：是的。

所以，為什麼呢？咱們從內容分發的推薦機制說起。

人工推薦

以前的傳統媒體，對於眾多用戶的需求其實是不明確的。用戶能看到什麼內容，全依賴於編輯人工過濾掉眾多內容將其展現在用戶眼前。

但是用戶到底喜歡什麼呢？不知道啊！

各家的編輯都是憑著感覺去推薦，而每個編輯的風格又不一樣。

厲害一點的媒體和編輯，要麼就是對熱點信息非常敏感能及時捕捉，要麼就自己造熱點。

我給你推薦時事你就看時事，我給你推薦哪個明星你就看哪個明星。

為了保證質量，編輯在推薦內容的時候都會格外謹慎注意，相對來說呈現的都會是比較高質量的內容。

但是隨著內容越來越多，這樣子的搞法很累啊，怎麼辦？

機器推薦

基於大數據挖掘用戶興趣的機器推薦內容分發機制就崛起了。

先給你建立一個興趣畫像，給你推薦相關的內容。

你不是喜歡看明星八卦嗎？來，推薦給你。

還特別喜歡周杰倫？來，都推薦給你。

喜歡小米手機是吧？是騎士的粉絲是吧？

你喜歡看什麼，不喜歡什麼，對什麼內容轉發、點贊、評論，這些東西都會被加入你的畫像之中。

所有的內容都是機器根據你的畫像來給你推薦的，更厲害的是這個畫像並不是一成不變的，每一個動作都會影響機器對你的判斷。

當你在平台上的瀏覽數據越來越多，機器的推薦就越來越符合你的「口味」。

內容分發

回到題目，為什麼抖音App上那麼多帥哥美女呢？

首先是高顏值的帥哥美女更有動力去拍小視頻，其次是不好看的系統都已經給你過濾掉了。

想想是不是看到美女的視頻你會多停留下來觀看，去點贊、去評論、去轉發，而那些你認為不好看的一瞬間就划過去了？

你的每一個動作都在被「觀察」著，美女視頻讓你更願意花時間去看，行，那機器就會給你推薦更多的美女視頻。

藉助個性化的推薦機制，每一個用戶看到的內容都不一樣，我們稱之為「千人千面」。

這種機制可以最大程度地保證內容儘可能地分發到有對應需求的用戶面前，避免生硬地打擾用戶。

所以現在，音樂、資訊、視頻、電商...等等，越來越多的平台都採用了這樣的機制來分發內容。

但是機器是沒有感情的，不會去分析你每個動作背後的想法，所以也會出現這種現象：

不小心誤點了一篇文章、無意中打開了某個商品詳情，接下來卻被鋪天蓋地的同類信息轟炸，一個小失誤需要花好幾天的時間才能調整過來。

你關心的，才是頭條

誠然，個性化推薦機制能理解用戶的興趣所在，讓用戶看到的都是喜好的內容。

但隨著機器越了解用戶，越容易把用戶帶進死胡同。我們看到的世界是被篩選過的，我們愈發看不見愛好以外的內容。

這就會導致出現認知出現偏差，抖音看多了覺得世界上都是帥哥美女大長腿，知乎看多了覺得人均985211身高1米8年薪百萬起。

當離開手機了，又開始好奇為什麼跟現實中差那麼多？

所以，你關心的，真的是頭條嗎？

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