张一鸣如何通过算法推荐改变信息产业？探索今日头条背后的逻辑与影响

11年前，通过分析的局限性，张预见了基于算法的个性化推荐系统的未来，因此开辟了一条新的途径来获取信息。在本文中，我们探讨了张选择算法建议的逻辑，以及该决定如何影响整个信息行业的发展。

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如果有人在10年前告诉您有关算法，那么您肯定会认为这只是工程师关心的概念。 10年后，每个人都亲自感受到算法对世界的影响，即使这个词也已经一团糟。

11年前，在2013年，张在首次推出后不久写了一篇文章，标题为“勇气关闭页面”（Peppa不是猪，而是首席执行官）。在其中，张谈到了他对两种信息产品策略的思考，并表达了他认为适合更广泛人口的信息解决方案：基于算法的个性化建议，我们可以从中看到他的思维过程。以下是全文，我将讨论他以后选择的原因。

Zhang /文字

尽管许多人对即将关闭的愤慨表示愤慨，但如果您小心，您会发现这些使用它们的用户是“互联网信息的重型用户”。其中许多人说：“如果我购买数千份可以及时阅读的订阅，该怎么办。”这些信息实际上反映了封闭的必然性。

我是中国第一批用户之一，其本质是“用户订阅”模型。

我去找我自己喜欢的网站和博客，找到了RSS图标，然后单击订阅。

但是，在使用了一段时间后，作为我订阅的RSS源数量，我无法完成阅读数百或数千个更新。

每次这次，我都需要整理我已经订阅的RSS，并且分类过程非常痛苦。

我发现作为一个普通用户，必须拥有两个特征：

他具有强大的信息组织技能，并且清楚地知道他想要的信息。

强大的自我控制，常规组织和控制RSS来源的数量。

显然，没有多少用户可以满足这两个条件。

这就是为什么大多数愤慨的用户都是媒体从业人员 - 应该面对公众的产品只能满足少数用户的需求，并且注定要长期不长。

使用了一段时间后，我不再对它的前景感到乐观。

这里的订阅模型对用户的要求太高了，用户需要考虑“我喜欢的东西，订购的内容”。

是否订购订购感兴趣但不太感兴趣的内容，这足以使用户感到困惑。例如，我不想阅读36KR的所有文章，我只想阅读与移动互联网有关的阅读 - 那么我是否应该订购？

因此，我认为此订阅过程的用户体验非常糟糕。

不能否认，以“订阅模型”代表的离开仍然令人遗憾。

与依靠从门户网站上手动访问信息的手动访问相比，订阅模型实际上有所改善，但是很明显，它尚未满足大多数人的信息需求。

哪种读者更聪明，更适合公众，并将成为替代品？

我和我的团队回答：基于算法的个性化建议。

许多人正在比较甚至质疑个性化建议是否可靠？机器建议比手动建议更可靠吗？

我想说的是，选择产品的模型和方法是次要的，最重要的是它在多大程度上满足许多人的信息需求。

今天的离开是因为这个问题还没有得到很好的回答。

但是，我认为拉里·佩奇（Larry Page）（CEO）非常勇敢，如果您掌握了不成功的产品的掌声，那么在其他方面肯定会做得更好。

拉里·佩奇（Larry Page）

张的文章在这里结束。

让我们谈谈它是什么样的产品：简而言之，它是一种集成了您想要订阅的网站内容和博客的产品，供用户阅读，这相当于我们的用户是皇帝，我们每天都使用它来收集所有纪念馆并批准他们在一起。

这个概念很好吗？

实际上，它与当前的新闻客户有点相似，但是张的分析是：

“对于产品选择的模型和方法是次要的，最重要的是它在多大程度上满足许多人的信息需求。今天的离开是，这个问题尚未得到很好的回答。”

换句话说，张认为该产品模型很好，但是它要求用户具有相对强大的独立信息管理功能，并且大多数用户没有这种能力和耐心。

这种逻辑扩展到以下地点：如果您想与大量用户一起使用它，那么不要让用户花费太多精力来管理他们所关注的信息，而要尽可能多地喂食它们，并通过方法优化喂养的效率。因此，算法工具成立了，这更简单，更直接，并且许多人也喜欢它，因为它节省了精力和时间。

还有另一点，我认为这实际上很重要，也就是说，算法建议需要更大的内容数据。一旦建立了算法优势，内容数据和生产者就可以最大程度地笼罩在自己的池中；而且该模型实际上只是一张地图。

不用说，哪一个在地图或城市上具有更大的商业价值。

实际上，该业务模型与移动应用程序的生态系统更加一致，因为每个应用程序应用程序都是一个岛屿，并且对应于网页时代中更开放的信息环境。当应用程序阻止某些有价值的信息时，这种轻巧的模型很难获得优势。

当然，我们有些事后看来，但是当我们开展业务时，审核也将帮助我们从他们那里学习想法并了解基本逻辑。