前几天有在网络媒体工作的朋友跟我说:为什么无论怎么努力都达不到今日头条的长宽比？
抛开所有要素，最重要的大概是精英逻辑思维在作祟，内容经过严格审批。这些不能满足大家低俗趣味的文章，总流量不推荐，是服务平台的死角。
还有的爱吃土，还得给别人吃好吃的。你以为你对别人好，别人真的不这么想！
这种调侃是老调重d，但说明做好众目睽睽之下的总流量推荐，关系到移动信息服务平台的成败。
移动信息服务平台的内容推荐靠算法还是文字？眼底行业才刚刚开始向算法倾斜。
写作的难度显而易见。写作的品味决定了阅读的品味。但是，这必然会导致一个问题:阅读面变小了，大家看到的东西都差不多。以前门户网及其门户网时期的新闻app就是这么做的。说，如果只是看资料，看及时的信息，这种方式是没有问题的。传统媒体时期不也是这么做的吗？
众所周知，挑战在于，过去用户总是订阅一两份报纸，一两份杂志期刊，一两个电视节目，而今天的手机已经把用户和大量的内容运营商连接起来了。此外，信息内容本身也在发生变化:信息不再等同于新闻报道，而是多种多样的内容。更何况，传统的写推荐方式一开始是无效的，这就给了算法可乘之机。今天头条和一点资讯可以快速发展。UC和百度搜索还在努力进入历史悠久的信息销售市场，他们看好算法产生的机会。
在信息内容爆炸时期，只有根据算法才能帮助用户从大量内容中找到自己的内容。在泛娱乐阅读时期，只有根据算法，才能持续推荐用户非常感兴趣的内容，并考虑他们“刷信息”的要求。今天，广泛的信息阅读不是新闻报道阅读。只有根据算法，才能考虑用户的各种内容消费市场。咄咄逼人的算法推荐技术，引入九大佬争夺移动资讯手机客户端销售市场，非常红火。
众所周知，算法不是万能的。日前，在贵州贵阳举行的第十六届中国网络媒体社区论坛上，新浪CEO刘爽。com和一点资讯老板，分享一下。我觉得地址很准确，点名了算法本身的缺点。用刘爽的话说，基于算法的推荐有明显的优势，但也有三个劣势。
劣势一:“定向推广的算法导致每个人的个人信息不对称”。
是人性化的推荐让我们的阅读范畴越来越窄。刘爽认为，人性化算法的基本逻辑是不断掌握用户的兴趣爱好，从而整合用户的兴趣爱好进行内容推荐。用户使用的时间越长，推荐就会越准确。长此以往，算法推荐给用户的内容会越来越精准。例如，喜欢历史时间和体育文化的用户很可能全屏显示所有这些内容，这将阻止用户关心他们应该关心或潜在感兴趣的信息。
这一点我深有感触，因为我更关心高科技。所以今日头条等人性化产品基本上都是高科技的数字内容。不知道我还会关心历史时间，游戏，娱乐，财经，电影等话题，有时候还会继续看一些时事政治的重要新闻。目前要去其他App，比如网易游戏新闻App，才能看到。显然，这不是人性化的内容服务平台希望看到的。
缺点二:“大量点击算法推荐导致的阅读和视线的狭隘和偏见”。
人性化算法的基本逻辑是，一篇文章点击量越大，越受欢迎。所以，应该推荐给你。即使公众号平台能产生10万阅读量已经很不错了，而人性化的信息服务平台有100万阅读量，那也是因为后者采用了基于实际阅读效果的人性化推荐技术。即人性化阅读非常容易产生阅读量的“羊群效应”。顺势而为，越弱越弱。简而言之，就是加强顶端阅读，弱化长尾关键词阅读，却不知这显然违背了人性化阅读的初心。
在刘爽看来，这种推荐逻辑的不利影响在于，“算法推荐的是大家，甚至是老百姓都看好的高点作品，却不一定被用户所属圈子的长宽比认可。”不同的圈子有不同的喜好，中产阶级，90后，互联网科技圈，妈咪圈。每个人都有自己的阅读偏好。大家喜欢的不一定是你我都很喜欢的。很多人喜欢老母鸡汤，喜欢咪蒙，喜欢八卦，但也有很多人讨厌。如果据此进行推荐，就相当于让大家的阅读兴趣被迫随波逐流，这比传统的写推荐方式更可怕:边肖的阅读品味高于所有人的平均水平。
3.缺点:“聚焦题目的算法聚焦于推荐方式导致的阅读的庸俗化甚至庸俗化”。
“假新闻”是移动信息服务平台最受诟病的问题。其实，无论是今日头条、微信公众号还是新闻app，以上内容运营者都想通了一个浅显的道理:一个内容的传播价值，内容、标题、分发各占三分之一。一个好的标题会成就一个普通的内容，反之，一个差的标题会毁了一个优秀的内容。众所周知，什么是好标题？如果看分发的实际效果，我们都会赞美煽情、恐怖、低俗的话题，哪怕文字无关紧要。所以，“假新闻”就成了“假新闻”。
正如刘爽所说:
“大量的读者是因为非常煽情的话题被吸引过去的，看完之后马上就走了。虽然他的个人经历很不愉快，但是他点击了这一个人的行为，被算法捕捉到了，从而产生了两极分化。吸引的人越多，对这个新闻报道的权重就越大，所以会建议开回去，严重危害阅读体验。”
因为题目决定的内容是以实际效果来分配的，最后所有的题目都尽量顺从人性的阴暗面，以达到震撼人心，不着边际的效果。好内容不如好标题，是对内容绿色生态的极大严厉打击。
在网页内容时代，如何才能让人们更好地发现和消费优质内容？百度搜索引擎的PageRank算法的逻辑是，如果一个网页被其他网页引入，那么这个网页的权重值就会比较高。此外，如果一个网页更符合HTML标准和词义，它也会有更高的权重值，反之，它会受到更少的惩罚。
如果这个网页属于网站本身，并且一直有非常好的个人信用，那么它的权重值会更强，反之则会降低。这个管理制度非常合理，保证了百度搜索引擎的感觉。移动互联网时代，人性化推荐已经取代主动检索成为用户内容获取的首选方式，网页内容推荐的逻辑已经失效。众所周知，匹配的内容推荐管理系统还没有成型，这对人性化的算法是挑战，也是机遇。
在避免人性化算法的三个陷阱中，我看到了这个值得一提的方法:
1.算法为主，文字为辅，互相配合作战。
如今的人工智能技术是技术的大势所趋。AlphaGo已经打败了智商最高的人类，设备早就可以代替记者写作了。很多人会讨论设备会不会代替人。在这里，我非常赞同马云爸爸不久前在阿里云论坛上提到的观点:
电脑一定比别人聪明。因为计算机不容易累，没有心态，不容易发脾气，对它们来说，如果加上数据信息，会越来越智能，但不太可能治理人。过去，设备是人的专用工具，未来，设备将是人的伙伴。设备不太可能智能化，设备不太可能责任重大，设备实现不了价值观，不太可能有非常好的文化产业管理体系。
至于信息推荐，算法的优势是毋庸置疑的。众所周知，它是不太可能取代人的，它的编写是智能的、负责任的、价值导向的、文化艺术的、有趣的，如果能和算法融合，一方面可以帮助算法进化，另一方面也能立刻危及推荐。
一是点资讯采用算法导向、编译辅助的方法，将新闻媒体遗传学及其对用户和内容消费的编译洞察融入算法；天天快报采用的是文字主导，算法辅助的方式。他们会出现在微信聊天群中，向优质内容创作者征集优质内容，并酌情考虑推荐；今日头条专注于技术，但有信息显示他们也在引入写作方法。
2.用户参与、多样化的数据和信息以及评估。
我们仅凭用户阅读数、浏览量等几个指标值来区分一个内容是否火热，是不合适的。但如果能导入“内容阅读时间”、“内容评价总数”、“内容分享频率”等数据信息，再次收集与这种个人行为相关的数据信息，就能生成更全面的内容反馈数据信息。基于此，进行内容质量评价会更加客观。
此外，根据反挂技术，可以去除“脏数据”，通过允许用户举报虚假新闻，将其最小化，甚至降低一个内容运营者的整体权重，从而降低一个内容的权重。简而言之，就是把百度搜索引擎在网站页面上的战术搬到移动资讯手机客户端上。在我的眼皮底下，可以看到今日头条和一些资讯刚刚开始呈现这种姿态，比如，允许用户举报虚假新闻。
还需要对用户有更全面的把握。我们不仅要掌握用户当前的阅读兴趣和爱好，阅读了哪些频道，消费了哪些内容。这种信息内容根本无法掌握一个用户，更何况一个用户会随着场景和时间的变化而不断改变自己的阅读需求。
每个人都要掌握这个用户的立场、圈子、口味的习惯，并以此为基础进行更智能的推荐，防止用户的阅读兴趣越来越窄。
3.人人为我写，订阅关怀，众包平台。
微博、微信平台账号是人性化信息手机客户端吗？当时到今天，新浪微博只让你有层出不穷的基于追随联想的信息流广告，其逻辑是“我在乎一个人，所以我会在乎这个人在乎什么”。
目前新浪微博也很注重算法，信息流广告中会出现你不用关注的信息内容。微信朋友圈和微信平台账号还是根据人与人之间的相关内容来推荐。微信朋友圈大家都写，让你担心很多信息内容。每个人都因为一个人或者一个机构而订阅微信平台账号。
更因为如此，今日头条、一点资讯、天天快报都在关注“订阅”，期望在内容运营者和内容客户之间创造一种更为密不可分的联系。
众所周知，另外，资讯手机客户端能否兼顾人际关系的广泛使用？比如我关注一个内容运营者，我就可以看到这个内容运营者阅读或者推荐的内容。知乎在这里的问答非常及时。继百度问答之后，知乎问答的突出之处在于社交，即很好地利用了人与人之间的关系。美版百度贴吧Reddit的定位是社会化新闻媒体，其核心理念是人人写。那么人性化的资讯之后，会不会是一个社交个性化的资讯手机客户端呢？我觉得很有可能。
【注:互联网科技阿超，手机微信(luochaotmt)】
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