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徐一龙:把今日头条等同于算法推荐,是四五年前的认知了
2019-11-19 作者: 徐一龙 来源: 经济参考网

 一、头条=算法+热点+关注+搜索

很少人知道,现在互联网寻人非常高效的系统——头条寻人,最初就是今日头条一个日常弹窗运营动作。

最初,我们预期用这个方法帮助寻找走失的儿童,没想到儿童走失的案例非常少,而且即便推送出去的,也没有一例成功。到2016年春节,我们意外发现,偶尔我们推送的一条寻找走失老人的信息,居然成功了。

这件事是想说,把头条等同于算法,至少是四五年前的偏见了。写这篇文章,就是想从传统媒体人的角度,谈谈今日头条在7年时间里,是如何搭建一个包括“算法+热点+关注+搜索”在内的通用信息平台的。

2012年8月上线至今,今日头条历经了7次大的版本更新。热点、关注、搜索……这些功能陆续推出的背后,其实是今日头条在不断完善自身的推荐策略。

二、算法不制造信息茧房,而是探索兴趣

在互联网时代,人通过上网获取信息,主要有四种途径:一是门户网站,二是搜索引擎,三是社交,四是算法。

 从互联网获取信息的方式很多,融合起来是最好的方法

 

有人说算法会造成“信息茧房”。这是对算法最大的误解。

“信息茧房”概念,来自于哈佛大学法学院教授凯斯·桑斯坦。他在《信息乌托邦——众人如何生产知识》一书中指出,在信息传播中,因公众自身的信息需求并非全方位的,公众只注意自己选择的东西和使自己愉悦的通讯领域,久而久之,会将自身桎梏于像蚕茧一般的“茧房”中。

为什么我说算法不会制造“信息茧房”?

首先,算法在推荐时,除了用户现有的个人兴趣,还会基于使用环境、内容热度、其他用户的兴趣,来给用户推荐信息。这些因素能够让推荐内容更加丰富。

其次,算法本身还包括兴趣探索。

我了解到,算法最有效的能力,是识别出你最感兴趣的内容和最不感兴趣的内容。在二者之间,还存在一大块“你可能感兴趣的内容”,这些内容绝对不会被工程师和产品经理们放弃。

对于算法如何识别人们“最不感兴趣的内容”,算法推荐里专门有个名词叫“协同过滤”。“过滤”是“推荐”的反义词,也是“同一个事情的两个方面”。算法有很强的能力,过滤掉那些你明显不感兴趣的东西。

算法追求的是,尽可能地满足用户获取有价值信息的需求,并且让用户获取信息的价值最大化。

 

就像开宝箱一样,算法需要通过探索来发现用户的兴趣

 

三、人是万物的尺度,也是算法的尺度

当然,任何事物都不是完美的,算法也有一定的局限性。所以,需要一些其他手段,来帮助信息更好地流动。

在今日头条,我们在内容运营方面,主要做两个事情:一是帮助头条获取更多优质来源;二是确保优质内容在头条上获得合理的阅读比例。

算法再精准,兴趣探索再成功,如果内容池的内容不够优质、丰富,那推荐做得再好,也不会让用户感受好。所以,从一开始,我们就非常重视优质内容。

一方面,我们调整机器推荐权重,比如给优质来源的优质内容更多推荐权重;另一方面,我们优化产品机制,提供双标题、双封面,帮助创作者提升推荐效果。此外,我们还投入专门的人力,想办法帮助优质内容获得更好的分发和阅读体验。

我们始终相信人对于优质来源和优质内容的鉴别力。

无论是人还是技术,其实都只是一种手段。

不久前,有同事发给我一个脑科学专家的言论。大意是说,要打败推荐算法,需要两个因素:1. 你需要有追求高品质内容的需求。2. 你需要随机取样人类各个领域的知识。

说到底,算法的目标是由人设定的,算法的内核,和优质内容、多样性并不对立。这也是今日头条一直以来努力的方向。

 

(今日头条副总编辑 徐一龙)

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