內容分發模式分析:社交分發與算法分發

2020-12-17 人人都是產品經理

本文筆者將與大家分析：社交分發和算法分發兩種內容產品分發模式的優劣性，以及其各自的適用範圍。希望大家能從中有所啟發。

在信息爆炸的移動網際網路時代，人如何更高效的接收有價值的信息成為重要的問題。在連接內容和內容消費者之間的內容分發，成為其中重要的一環。

內容分發本質要解決的問題包含兩點：高效的連接人與信息；過濾出有價值的信息，讓合適的人看到合適的信息。

當然影響效率還包括：內容聚合方式、內容形態本身等，暫且不談。

什麼叫高效的連接呢？

——從海量信息中過濾出少量信息，消費者的信息接收量能由大變小；用戶接收信息的操作成本變小。

什麼叫有價值的信息呢？

——信息主題是用戶感興趣的；有一定信息質量，即有用。

目前內容產品的內容分發方式主要有四種：算法推薦、社交推薦、搜索、編輯推薦。

本文主要談談這社交分發、算法推薦這兩種分發方式的優劣勢及適用邊界。

一、社交分發

社交分發依託的是關係鏈機制，你關注的對象決定你能看到什麼。一般產品都會有專門【關注】的信息流，沉澱你關注用戶的信息，比如：微信的好看。

社交分發的好處有三點：

  1. 通過朋友認識到世界的多樣性，而不是永遠陷在自己單一的喜好中；
  2. 內容產品的基礎是一批可以聚合用戶的內容，用戶的關係鏈基於內容建立，同時也反作用於關係鏈的，物以類聚、人以群分，基於朋友感興趣的內容，用戶之間更容易產生互動，從而加強了關係鏈；
  3. 單個內容的影響力更容易被放大，當很多個朋友都在轉發評論同一個內容時，你查看這個內容的可能性更大。

某產品大佬認為：社交分發能讓接收到的內容質量的提升。

我覺得這是個偽命題。

首先內容質量是恆定不變的，只能在內容上遊幹預。其次，社交分發是基於關係鏈分發的，也就意味著如果你的朋友發了一些質量不高的內容，你還是能接收到質量不高的內容。

社交分發的缺點是不可避免的會打上社交的烙印，你可能會推薦一些強化你的人設的內容，而不是一些單純從內容的角度來看你認為特別好的內容。此外，社交壓力大，尤其對於熟人社交產品更是如此。受從眾心理影響，以訛傳訛，謠言擴散也更容易，對於媒體產品尤為明顯。

社交分發適用於什麼產品？

社交分發的主戰場還是社交產品，如：陌陌、微信、soul，其次是作為內容產品的補充，強化社交關係鏈。

二、算法分發

算法分發則是信仰程序，讓機器琢磨你的興趣和偏好，然後給你推送內容，比如頭條。

算法推薦主要有5種方式：

  • 基於內容推薦：這是基於用戶個人興趣的推薦。根據用戶個體的歷史行為，計算對內容特徵的偏好程度，進而推薦出與用戶特徵偏好匹配的內容。
  • 協同推薦：這是基於群體的推薦。基於用戶的相似度、內容的共現度，以及基於人口特徵將用戶聚集為不同群體來推薦。
  • 擴展推薦：基於用戶興趣點、內容類別等擴展。
  • 新熱推薦：基於全局內容的時效性、熱度推薦。
  • 環境特徵：基於地域、時間、場景等推薦。

算法分發的優點體現在：用戶更容易獲得有價值的信息。

因為基於興趣推薦，是用戶感興趣的可能性更高；內容匹配的效率進一步提升，因為社交分發還是有一定延後性，而算法分發實時性更強，比如：對新聞資訊來說，只有你關注的用戶發布了這個內容你才知道，對於算法來說你關注了這個方向的新聞就會推送給你。

缺點是：導致信息繭房效應，讓用戶容易陷入狹隘的世界觀，用戶喜歡什麼，它就會生產什麼。

此外，內容把控成本更大，算法的局限性在於：不能很好判斷內容質量如何，並且推薦的內容量更大，需要人工審核成本就更高。

算法推薦適用於什麼產品？

內容生產量大、內容製作相對簡單、內容消費短平快的高周轉產品更適合，比如：新聞資訊產品、短視頻產品，以用戶興趣出發的算法推薦決定了這樣的產品更適合讓用戶多次消費來消磨時間。

對於長視頻來說，如電視劇，製作周期長、生產成本高，除了用戶興趣，更重要的是考慮人物IP、出版方等等，強調用戶一次決策後的沉浸式體驗。

以上就是內容分發的主要模式，歡迎一起學習交流。

 

本文由 @董小姐 原創發布於人人都是產品經理，未經許可，禁止轉載

題圖來自 Unsplash，基於 CC0 協議

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