前几天有在媒体平台工作的朋友问我：为什么他们怎么努力都达不到今日头条如今的高度？

抛开一切因素，最关键的可能还是精英思维在作祟，对内容的严格审核把关，那些无法满足大众低俗趣味的文章不给流量推荐，这是平台的致命伤。

别人就喜欢吃屎，非要给别人吃山珍海味，你觉得自己对别人好，但别人可真不这么认为！

这则吐槽是老生常谈，然而却说明了眼下做好流量推荐这事儿，将关乎移动资讯平台成败这个道理。

移动资讯平台的内容推荐，要依赖算法还是依赖编辑？眼下业界正在开始向算法倾斜。

依赖编辑的问题很明显，编辑的品味决定大众阅读的品味，然而这势必带来一个问题：阅读面变窄，每个人看到的内容都是相似的。过去门户网站，以及门户时代的新闻客户端，正是这样做的。如果说，我们只是看新闻，看具有时效性的资讯，这个模式没任何问题，纸媒时代不就是这样做的吗？

然而，我们面临的挑战是，过去用户只会订阅一两份报纸，一两份杂志，一两档电视节目，而今天的手机已经将用户与海量的内容生产者连接起来，用户面临信息大爆炸的同时，信息本身在改变：资讯不再等于新闻，而是五花八门的内容。正是因为此，传统的编辑推荐模式，开始失效了，这给了算法可乘之机，今日头条、一点资讯们可以异军突起，UC、百度们现在还在努力杀入古老的资讯市场，正是看中了算法带来的机会。

在信息大爆炸时代，只有通过算法才能帮用户从海量内容中发现适合自己的内容。在碎片化阅读时代，只有通过算法才能不断推荐用户感兴趣的内容满足其“刷资讯”的需求。在泛资讯阅读而不是新闻阅读的今天，只有通过算法才能满足用户五花八门大杂烩式的内容消费需求。来势汹汹的算法推荐技术，引入九大巨头角逐移动资讯客户端市场，很是热闹。

然而，算法并不是万能的。前几天，在贵州省贵阳市举办的第十六届中国网络媒体论坛上，凤凰网CEO、一点资讯董事长刘爽的分享，在我看来十分准确地点名了算法本身的缺陷，用刘爽的话说，基于算法的推荐优势明显，然而，却有三个缺陷。

缺陷1：“千人千面的算法带来我们个体的信息孤岛化”。

就是个性化推荐容易让我们的阅读范围越来越窄。刘爽认为，个性化算法的基础逻辑是，不断地了解用户的兴趣，进而结合其兴趣进行内容推荐，用户用得越久，推荐就会愈发精准。久而久之，算法给用户推荐的内容在越来越精准的同时会越来越狭窄，比如喜欢历史、体育的用户可能全屏幕都是这些内容，而这将阻碍用户关注到理应关注的资讯，或者潜在感兴趣的资讯。

这一点我深有体会，由于我关注科技比较多，因此我在今日头条等个性化产品上几乎全都是科技数码内容，然而我同时也会关注历史、娱乐、财经、电影等话题，有时候还会看一些时政新闻，这时候还我就必须要去别的App比如网易新闻客户端才能看到，这显然不是个性化内容平台愿意看到的。

缺陷2：“基于海量点击的算法推荐带来的阅读和视野的狭窄和偏见”。

个性化算法的基础逻辑是，如果一篇文章被点击的越多就表明它更受欢迎，基于此它更应该被推荐给你。微信公众平台上能形成10万+的阅读就算不错了，而个性化资讯平台上动辄出现100万+阅读的内容，就是因为后者采取了基于阅读效果的个性化推荐技术。就是说，个性化阅读很容易形成阅读量的“马太效应”，强者恒强，弱者越弱，说白了，就是强化顶部阅读，弱化长尾阅读，然而这显然违背了个性化阅读的初衷。

在刘爽看来，这个推荐逻辑导致的后果是，“算法推荐的是大众，甚至是庸众一致叫好的高点击作品，但不一定是用户所在的那一个圈层所高度认可的。”，不同圈层有着不同的偏好，比如中产阶级、90后、互联网圈、妈妈圈，大家都有自己的阅读偏好。大众喜欢的不一定是你我喜欢的，很多人喜欢鸡汤、喜欢咪蒙、喜欢八卦，但也有很多人不喜欢。如果基于此进行推荐，等于让每个人的阅读趣味被迫随大流，这比传统编辑推荐模式更加可怕：主编的阅读品味可是高于大众平均水平的。

缺陷3：“标题抓眼球这一算法点击推荐模式带来的阅读的浅薄化甚至低俗化”。

“标题党”是移动资讯平台被诟病最多的问题，事实上，不论是今日头条，还是微信公众平台抑或新闻客户端，上面的内容生产者都明白一个浅显的道理：一个内容的传播效果，内容、标题与分发各占三分之一，一个好的标题会成就一个平庸的内容，反过来，一个差的标题会毁了一个优秀的内容。然而，何为好的标题？如果从分发效果来看，大众对危言耸听、惊悚离奇、低级趣味的标题反而更加喜闻乐见，哪怕文不对题。因此，“标题党”就成了“标题党”。

正如刘爽所言：

“海量读者因为非常耸动的标题被吸引过去，看了以后立刻走人，虽然他个人的体验很不愉快，但他点击这个行为留下来了，被算法捕捉到，所以形成了恶性循环，越多的人被吸引，它也会给这个新闻更多的权重，所以会推荐开去，这严重影响了阅读的体验。”

由于标题决定内容分发效果，最终所有标题都想方设法去迎合人性中的阴暗面，去耸人听闻文不对题，好内容不如好标题对内容生态是一个巨大的打击。

在WEB内容时代，如何让人们更好地发现与消费优质内容？搜索引擎PageRank算法的逻辑是，如果一个网页被别的网页引用得越多，这个页面就有更高权重。同时，如果一个网页更加符合HTML规范和语义，也将拥有更高权重，反之则被降低惩罚。

如果这个页面所属网站本身一直有很好的信用，它会有更好权重，反之则被降低权重。这套体系非常有效，确保了搜索引擎的体验。移动互联网时代，个性化推荐取代了主动搜索成为用户内容获取的首选方式，WEB内容推荐逻辑也失效了，然而，与之匹配的内容推荐体系还没有成型，这是个性化算法的挑战，也是机遇。

在规避个性化算法三大陷阱上，我看到了这些值得一提的方式：

1、算法为主，编辑为辅，配合作战。

今天人工智能技术方兴未艾，AlphaGo战胜了最聪明的人类，机器已经可以取代记者写稿，许多人都在讨论机器会不会取代人类，在这一点上我十分认同马云前不久在云栖大会上提到的观点：

计算机一定比人更聪明，因为计算机不会累，没有情绪，不会发脾气，对它来讲，它永远只要加了数据以后，它会越来越聪明，但是计算机不可能统治人类。过去机器是人类的工具，未来机器是人类的合作伙伴。机器不可能有智慧，机器不可能有使命，机器也做不到价值观，也不可能有很好的这套文化体系。

在资讯推荐上，算法的优势毋庸置疑，然而，它不可能取代人，编辑有智慧、使命、价值观、文化趣味等等，这些如果能够与算法结合，一方面可帮助算法进化，另一方面可直接影响推荐。

一点资讯采取算法为主、编辑为辅的方式，把媒体基因以及编辑对用户、对内容消费的洞察融入算法；天天快报则采取编辑为主、算法为辅的方式，他们会有微信群收集优质内容创作者的优质内容并酌情推荐；今日头条强调依赖技术，但有消息称他们也在引入编辑模式。

2、用户参与，数据多元，综合评价。

如果我们只是基于用户阅读数，点击量这样的少数指标对一个内容进行是否受欢迎的判断，并不恰当，但如果能够引入“内容阅读时长”、“内容评论数量”、“内容分享次数”这些数据，并将这些行为相关的数据进行再度收集，形成更加全面的内容反馈数据，基于此进行内容质量评价将更加客观。

与此同时，通过反作弊技术去剔除掉“脏数据”，并允许用户举报标题党、低至化等方式来降低一个内容的权重，甚至降低一个内容生产者的整体权重，说白了，就是把搜索引擎对网站网页的套路，搬到移动资讯客户端上来，眼下我看到今日头条、一点资讯已经开始有这些动作，比如允许用户举报标题党。

还有就是对用户应该进行更加全面的了解。我们不应该只是了解用户当下的阅读兴趣，订阅过什么频道，消费过什么内容，这些信息完全不足以了解一个用户，更别说一个用户还会随着场景的变化、时间的迁移而改变阅读需求。

我们应该去了解这个用户的职业，圈层，口味等等一切可以了解的习惯，并基于此进行更加智能的推荐，避免让用户阅读兴趣越来越窄。

3、人人为我、订阅关注、众包编辑。

微博与微信公众账号是个性化资讯客户端吗？当时是，曾几何时，微博只是基于follow关系给你源源不断的信息流，其逻辑是“我关注一个人，就会关注这个人关注的内容”。

现如今微博也十分强调算法，信息流中会出现你没有Follow的信息。微信朋友圈和微信公众账号则依然是基于人与人的关系的内容推荐，朋友圈中人人都是编辑，给你过滤了许多信息，我们订阅微信公众账号同样是因为一个人或者一个组织。

正是因为此，今日头条、一点资讯、天天快报都会强调“订阅”，希望可在内容生产者与内容消费者之前建立更紧密的联系。

然而，除此之外，资讯客户端是否可以考虑更多地利用人与人的关系？比如我关注一个内容生产者，就可以看到这个内容生产者阅读或推荐的内容，知乎在这一点上做得就很到位，百度知道之后知乎为何脱颖而出，就是社会化，就是利用好了人与人的关系，美国版贴吧Reddit定位为社会化新闻网站，其理念正是人人皆是编辑。那么，个性化资讯之后，会不会是社会化个性资讯客户端呢？我想，很有可能。

【钛媒体作者简介：互联网阿超，微信（luochaotmt）】

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