算法有三个陷阱,移动资讯客户端或走向个性化资讯时代

摘要: 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。

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。

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评论(1

  • 梦幻超级佳 梦幻超级佳 2016-10-20 17:39 via weibo

    相当的有道理,个性化推荐里面待研究的内容实在是太多了,真的想深入研究这个领域。

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