2012年，今日头条的出现让”算法推荐“深入人心。随后，一点资讯、天天快报等资讯类app也凭借算法推荐吸引了一大批用户。

纵观当下国内资讯类App市场，算法似乎已经成为资讯类App的“核心标配”。

早前，今日头条CEO张一鸣在发表演讲时，还毫不避讳地表示自己对Moments、Apple News等依靠人工编辑进行推荐内容筛选的编辑方式并不感冒。同时，他也旁征博引地告诉在场的媒体人：算法可以为媒体人创造一个巨大的流量入口，将媒体的内容输送到算法平台上是必然趋势。

不可否认：算法推荐的内容推荐模式的确具有很多优势，但在看到算法优势的同时，我们也应该辩证地认识到算法推荐所存在的局限和问题。

算法的优势

• 定位精准

算法之所以能够成为这么多资讯类App的“核心部件”，最主要的一点就在于它能够描画出较为精准的用户形象。在使用这些资讯类App时，用户的每一次点击、每一条评论、每个页面停留的时间、使用的网络（Wi-Fi还是移动数据）、手机机型都将被系统搜集起来，随后算法会利用这些收集到的数据构成一个多维的数据矩阵，并以此刻画出属于这一用户的“用户画像”。在确定了用户的用户特征之后，算法就可以基于此向用户推荐他可能感兴趣的内容。

比如，当你在号外客户端上浏览了关于“吴亦凡”的标签页，那么系统就会自动将你认定为吴亦凡的粉丝，以后一旦出现跟“吴亦凡”有关的资讯，都会自动推荐给你。

• 效率高

跟人工编辑相比，算法最大的优势就在于它的效率要高出人工编辑很多倍。

如果我们让一名编辑对文章进行筛选、排序，那么这名编辑不仅要耗费时间来阅读这些供他选择的文章，还要结合近期的热点以及个人的编辑经验才能完成文章的筛选、排序工作。并且，由人工编辑制作出来的表单是固定的，所以并不能够符合每位受众的口味。

不过算法就可以在短时间内针对不同受众的兴趣定制个性化的表单。其实从严格意义上讲，算法完成的并不是编辑工作——因为他并不会“阅读”文章，也无法理解文章的意思。它所做的，只是将文章中每一个词汇都作为一个“参数”。在确立“参数”后，算法就开始衡量不同“参数”之间的相似度，将同类型参数加权平均，计算出一篇文章中各类参数所占比重，随后依据这些比重给这篇文章打上标签。完成以上工作之后，算法会自动依据受众的兴趣将这些标签进行排序，由此便生成了个性化的定制表单。

由此看来，算法无论从工作效率还是定位精准度上都比人工编辑更具有优势。但这并不代表算法就是“完美无缺”的，因为跟人工编辑相比，算法还存在很多问题。

算法存在的问题

• 无法形成自己的编辑风格

有关注一些媒体的朋友应该可以发现：不同媒体都有不同的风格。这种风格一方面是由媒体定位造成的，另一方面则是由这家媒体编辑的编辑风格造成的。对于一个媒体而言，编辑风格非常重要。比如同为都市报，《扬子晚报》和《现代快报》看起来的感觉就完全不一样——这就是编辑风格的原因。

其实不仅是媒体，对于资讯类App来说，拥有自己独特的编辑风格也是一件非常重要的事情。但问题就在于：算法并不是人，所以它只能机械地根据已有数据进行文章推送，并不能形成自己的编辑风格。这也就导致国内大部分基于算法推荐的资讯类App看起来都有些“大同小异”。

当然，开发者似乎也都发现了这一问题，所以也都尝试做一些独特的内容、服务：今日头条与多家媒体进行合作，并开通头条号吸引自媒体人员入驻；一点资讯则添加了“标签”服务，让用户可以根据自己的兴趣自己订阅标签……

即便如此，各家基于算法推荐的资讯类App仍旧看起来”大同小异“，所以如何形成自己独有的风格、避免进行同质化竞争仍是这些基于算法推荐的资讯类App应该考虑的首要问题。

• 不进行内容生产，没有自身立场

目前，诸如今日头条之流的资讯类App所推送的内容大都来源于不同的媒体机构以及不同的自媒体平台，其平台本身并不进行内容生产。如此一来就很容易出现版权问题。2014年6月，就曾有多家媒体就今日头条侵权问题发起诉讼。虽然如今风波已过，但我们仍需正视这一问题：一旦有一天，媒体、自媒体人联合起来抵制这些资讯类平台，没有内容的平台将很难继续下去。

除此之外，这些资讯类App的内容来源也容易导致另一个问题——平台缺乏自身立场。因为算法并不能真正理解文章的含义，所以在这些资讯类App上经常就同一事件会出现观点不同甚至截然相反的两篇文章。这种情况就很容易让受众感到混乱。

• 算法推荐让受众阅读面越来越窄

我不否认利用算法进行个性化推荐能够在短时间内依据受众喜好针对不同受众推送相关的文章。但我觉得，我们不应该把这件事情看得太美好。

诚然，个性化推荐有一定的价值，但一个人的兴趣是多维度的，基于算法进行个性化推荐并无法照顾到受众的全部兴趣。相反的，算法会针对已经识别的用户兴趣进行反复推送，如此往复，受众针对某一标签的“感兴趣程度”在算法的眼中会越来越高，逐渐就会导致他在使用这类咨询App时看到的内容都是某几类的内容。

这样会导致用户的阅读面总局限在某几个领域，并导致用户的阅读面变得越来越窄。不仅如此，长期看到类似的内容很容易让用户产生反感的情绪。

在我看来，资讯类App的存在就是为了向用户传递信息。这种信息应该是多维度的、可以帮助用户开阔自己视野的，而不仅仅是针对用户的兴趣反复推送。所以，在保证个性化推送的基础之上，还应该适时给用户推送一些他们很少接触的内容。

“算法+人工”成就编辑好搭档

其实，算法和人工编辑各有各的优势，所以我觉得，如果让算法协助人工编辑进行编辑工作，或许会取得更好的效果。

一方面，算法可以为人工编辑提供具体的数据，帮助人工编辑更快、更准确地完成稿件选取、热点事件发掘等工作。

另一方面，人工编辑可以在算法的帮助下让这些基于算法推荐的资讯类App看起来更有特色。

也许以后这些基于算法推荐的资讯类App可以在保留算法个性化推荐的基础上，增设人工编辑栏目，这样既可以照顾到用户兴趣，也可以向用户传递多维度的信息——更重要的是，这种操作模式可以帮助这些看起来“大同小异”的App显示出各自独特的一面。（文章首发钛媒体）