内容推荐:精准投放还是娱乐至死?

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编辑导读:推荐算法的出现,让用户看到的信息都是自己感兴趣的内容。但是人性本就是追求享乐的,内容推荐到最后如果都只是被机器投喂碎片化知识,娱乐至死或许不仅仅是一个预言。本文作者从内容推荐的角度,对此展开了分析探讨,与大家分享。

电视媒体出现的时候,波兹曼提出了娱乐至死:新的媒体让思考失去了逻辑、变得肤浅和碎片化,内容都以娱乐的形式出现——即使是严肃的电视新闻节目,一插入广告,还是会让人瞬间“出戏”。

《娱乐至死》警告了技术垄断,告诫了媒介危机。电视把人们变成了“沙发土豆”,顺着这个思路,今天的内容推荐,尤其是短视频的出现,则把人们进一步“困”在了床上。

个性化的推荐是更懂用户的精准投放,带来了全新的使用体验,还是彻底的娱乐至死,让人们在不断的上滑中消耗了夜晚而一无所获?

一、内容分发:千篇一律到千人千面

内容在变,渠道在变,获取内容和分发内容的方式也在变。从获取信息需要买书买报或者到图书馆,到在网上浏览,到百度一下,最后到什么都不用做——你关心的,推荐引擎知道。

互联网时代的内容分发,经历了以下几个阶段的变化:

  • 编辑分发:与编辑分发相对应的是内容的千篇一律,你看到的和我看看到的并无二致,个性化需求不好满足,用户需要在众多内容里找到自己感兴趣的。编辑分发对应的就是门户网站时代,你在网站看到的内容,都是编辑亲手“上架”的,编辑选了什么,你就能看到什么。
  • 粉丝分发:从用户的角度来看也可以说是订阅分发,看到的内容就是订阅的内容,内容的范围进一步缩小,满足了部分个性化的需求。微博和微信就是粉丝分发平台,内容能多大程度被传播,关注作者的粉丝发挥了很大作用。
  • 推荐分发:在推荐分发下,内容实现了千人千面,看到的就是想要的,而“流”的交互形式完美契合了推荐分发的模式——既然知道你想要什么,就直接展示什么,不需要再选择了。今日头条和抖音,都是在借助数据和算法,变得“更懂你”,没有两个人能得到完全一样的信息库。

二、推荐分发:精准投放还是娱乐至死?

1. 推荐分发的实现

把人和感兴趣的内容匹配起来,有三种途径:通过人、通过内容、或者通过两者之间共同的特征。

  • 通过人的匹配,即找到和你类似的人群,把他们喜欢的内容推荐给你,可以通过给用户打标签的方式来实现用户相似度的识别,更直接的可以通过社交网络,把朋友关注的内容推荐给你——比如微信的看一看,或者通过历史行为——比如读过这篇文章的人还在读;
  • 通过内容的匹配,即确定你喜欢的物品的类型,再把相似的物品推荐给你,可以通过给内容打标签找到相似的内容的集合,把其中你没见过的推荐给你,比如你听了周杰伦的《稻香》,就会给你推荐《听妈妈的话》,你看了《复仇者联盟3》,就会给你推荐《复仇者联盟4》;
  • 通过特征的匹配,即你具备什么的特征,就给你推荐符合你口味的东西,需要对人和内容都建立起标签体系,比如你喜欢可爱的东西,就给你推荐萌宠,你是一个大学生,就给你推荐四六级课程。

2. 精准投放带来了价值

推荐分发如此“火爆”,是因为它的确带来了价值。于平台而言,是新的商业机会,于用户而言,则是“更懂自己”的贴心和丰盛获得体验。

对平台,信息过载的时代,唯一稀缺的是人的注意力,获得和注意力,就获得了话语权。推荐分发的方式为内容被看到提供了更友好的方式,更多的内容和生产者被平台聚集在了一起,流量的聚集带来了商业的增长。

抖音4亿的日活用户带来了2019年600亿的广告收入,而“优爱腾”这些长视频平台的广告收入呈下降趋势,此外,直播带货也给平台和内容生产者带来了新的变现机会。

对用户,推荐系统“比你更懂你”,不仅不需要选择,还是如此“贴心”——新的内容不断呈现在眼前,没有底线,又都是自己感兴趣的,而你如果表现出一点的不喜欢,相似的内容短期不会在出现了,只要你看的时间足够长,系统会越来越“聪明”,每个人都能享受到一对一的服务。

下一条是异国还是乡土,是美食还是萌宠,是好看的小姐姐还是一本正经的财经专家,都是未知,又满足和用户的好奇心。

3. 娱乐至死也不是危言耸听

但是,娱乐至死也不是危言耸听。于个人,是占据了时间和放弃了深度思考,于社会,是可能错过的创造和想象力。

凯文凯利说,只关注自己喜欢的内容,是一件危险的事情。人性本就是驱易避难,追求享乐肯定比勤劳思考舒适,懂人心的推荐系统也利用了人性的享乐主义,轻松的、美好的、简单的、愉悦的信息,抖音上最火的视频是颜值、才艺、兴趣类,即使有专业的内容,注意力也有限,而且没有人是抱着学习的目的在刷抖音。

推荐系统给你找到的内容,就是这些你潜意识里最喜欢的,沉浸在能歌善舞的小姐姐包围的氛围里,谁还会想起床头已经落灰的那本《经济学原理》?

所有人如果都去遵循了本心,就没有人去探索了,与信息的汪洋对立统一的,是思想的荒漠。碎片化的方式不适合深度的思考,手一滑信息就走了,不时还有广告窜入,没有上下文信息。

同时,太容易获得的内容也让人不懂得珍惜,不是主动探索的知识不会引发思考。深度的思考不适合。语言和文字被发明的本意是文明的传承,智慧的传递,可推荐内容好像差了点儿深度。

三、娱乐至死:不是预言只是警醒

离波兹曼提出娱乐至死,已经有三十多年,他当时呼吁关注的媒介是电视;如果他面对今天的互联网媒介环境,尤其是移动互联网和层出不穷的内容形态,发出的警醒一定更加振聋发聩。

与追捧和追逐的思想相比,批判的声音或许更加理性,对健康的发展也更有助益。就像做菜一样,加一丢丢盐,反而更能衬托出甜。冷静的观察者泼来的冷水可能会显得不近人情,但往往充满睿智,上世纪60年代麦克卢汉提出的“地球村”在今天已经成为了现实。

媒介有自己的偏好。语言满足实时交流的需要的,文字设置了进入的门槛却帮助传承了智慧,图像和音视频记录了更加鲜活的历史。纸张的传播速度超不过交通工具的速度,电话和电视还是要放在固定的位置用线连着,而网络无处不在延时越来越短。

电视出现之后,是把有些人变成了土豆,寄希望与新的媒介拉平文化的发展水平又带来了“知识鸿沟”的思考,不过,人类并没有“娱乐至死”,“摩尔定律”在不断打破,生活水平越来越高了,地球越来越同气相连。

过度娱乐化被批判的同时,技术决定论也在被挑战。人具有主观能动性,娱乐至死不是预言只是警醒。

四、未来可期:从智能到智慧

又要回过头来为内容推荐说一些好话。推荐系统的评价指标,除了准确性、覆盖度、多样性,也包括惊喜度和新颖性,机器也想尝试找到一些你没有关注过的领域,拓展你自己认知的边界。

对未来的内容推荐,还是有所期待的。我希望它不仅是智能的,而且是智慧的,不仅是懂我的,而且还能让我获得智慧。她如果了解我知识的短板,能规划好我的学习和收获,我也会努力做一个听话的宝宝。能不断地被“喂饭”也是幸福的,少走弯路就能多留点时间看看风景。

 

本文由 @小小晶 原创发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议。

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  1. 确实呢,如果算法能够精确到弱相关,推送一些新颖有趣的接触的少的资讯,也许“被喂饭”,也是未来的一种趋势

    来自广东 回复