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2020-11-19 14:43:54 阅读（183）
在信息爆炸的移动互联网时代，人们如何更有效地接收有价值的信息已成为一个重要问题。内容分发成为连接内容和内容消费者的重要组成部分。内容分发的本质包括两个问题：有效地连接人和信息；过滤有价值的信息，让合适的人看到合适的信息。当然，影响效率还包括：内容聚合方式、内容形式本身等，暂不谈。什么是高效连接？——从大量信息中过滤出少量信息，消费者的信息接收量可以从大到小；用户接收信息的运营成本更低。什么是有价值的信息？——用户对信息主题感兴趣；有一定的信息质量，即有用。目前，内容产品主要有算法推荐、社交推荐、搜索、编辑推荐四种内容分发方式。本文主要讨论了这两种分发方式的优缺点和适用边界，即社会分发和算法推荐。1、社会分发依赖于关系链机制，你关注的对象决定了你能看到什么。一般产品都会有专门的【关注】信息流，沉淀你关注用户的信息，比如微信好看。社会分销有三个好处：通过朋友认识世界的多样性，而不是总是陷入自己的单一偏好；内容产品的基础是一批可以聚合用户的内容。用户的关系链是基于内容建立的，但也适得其反。物以类聚，人以群分。基于朋友感兴趣的内容，用户更容易互动，从而加强关系链；单个内容的影响更容易扩大，当许多朋友转发评论相同的内容时，你更有可能查看它。某产品老板认为，社交分发可以提高接收到的内容质量。一位产品大佬认为：社交分发可以提高收到的内容质量。我认为这是一个错误的命题。首先，内容质量是恒定的，只能在内容的上游进行干预。其次，社交分发是基于关系链分发的，这意味着如果你的朋友发送一些低质量的内容，你仍然可以收到低质量的内容。社交分发的缺点是不可避免地会有社交品牌。你可能会推荐一些内容来加强你的个人设计，而不是一些你认为从内容的角度来看特别好的内容。另外，社交压力很大，尤其是熟人的社交产品。受从众心理的影响，谣言更容易传播，尤其是媒体产品。什么产品适合社会分发？社交分发的主战场是社交产品，如陌陌、微信、soul，二是作为内容产品的补充，加强社会关系链。第二，算法分发算法分发是一个信仰程序，让机器思考你的兴趣和偏好，然后把内容推给你，比如头条。基于内容推荐的算法推荐主要有五种方式：这是基于用户个人兴趣的推荐。根据用户个人的历史行为，计算对内容特征的偏好程度，然后推荐与用户特征偏好相匹配的内容。协同推荐：这是基于群体的推荐。根据用户的相似性、内容的共现性和人口特征，将用户聚集在不同的群体中进行推荐。扩展推荐：基于用户兴趣点、内容类别等。新热推荐：基于全局内容的及时性和热推荐。基于区域、时间、场景等推荐的环境特征。算法分发的优点体现在：用户更容易获得有价值的信息。因为基于兴趣推荐，用户更有可能感兴趣；内容匹配的效率进一步提高，因为社交分发仍然有一定的延迟，算法分发更实时，例如：对于新闻信息，只有你关注用户发布内容你知道，对于算法你关注新闻的方向会推给你。缺点是:导致信息茧房效应，使用户容易陷入狭隘的世界观，产生用户喜欢的东西。此外，内容控制的成本更高。算法的局限性在于无法很好地判断内容的质量，推荐的内容量更大，手动审核的成本更高。什么产品适合算法推荐？更适合内容生产量大、内容制作相对简单、内容消费短、快速的高周转产品，如新闻信息产品、短视频产品等。根据用户兴趣的算法推荐，这些产品更适合用户多次消费来消磨时间。对于电视剧等长视频来说，制作周期长，制作成本高，除了用户的兴趣，更重要的是考虑人物IP、出版商等，强调用户一次决策后的沉浸式体验。以上是内容分发的主要模式。欢迎一起学习交流。
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