今天朋友李俊在朋友圈的一则吐槽引发了我对移动资讯客户端的思考。

　　前几天有在媒体平台工作的朋友问我：为什么他们怎么努力都达不到今日头条如今的高度？

　　抛开一切因素，最关键的可能还是精英思维在作祟，对内容的严格审核把关，那些无法满足大众低俗趣味的文章不给流量推荐，这是平台的致命伤。

　　别人就喜欢吃屎，非要给别人吃山珍海味，你觉得自己对别人好，但别人可真不这么认为！

　　这则吐槽是老生常谈，然而却说明了眼下做好流量推荐这事儿，将关乎移动资讯平台成败这个道理。

　　移动资讯平台的内容推荐，要依赖算法还是依赖编辑？眼下业界正在开始向算法倾斜。

　　依赖编辑的问题很明显，编辑的品味决定大众阅读的品味，然而这势必带来一个问题：阅读面变窄，每个人看到的内容都是相似的。过去门户网站，以及门户时代的新闻客户端，正是这样做的。如果说，我们只是看新闻，看具有时效性的资讯，这个模式没任何问题，纸媒时代不就是这样做的吗？

　　然而，我们面临的挑战是，过去用户只会订阅一两份报纸，一两份杂志，一两档电视节目，而今天的手机已经将用户与海量的内容生产者连接起来，用户面临信息大爆炸的同时，信息本身在改变：资讯不再等于新闻，而是五花八门的内容。正是因为此，传统的编辑推荐模式，开始失效了，这给了算法可乘之机，今日头条、一点资讯们可以异军突起，UC、百度们现在还在努力杀入古老的资讯市场，正是看中了算法带来的机会。

　　在信息大爆炸时代，只有通过算法才能帮用户从海量内容中发现适合自己的内容。在碎片化阅读时代，只有通过算法才能不断推荐用户感兴趣的内容满足其“刷资讯”的需求。在泛资讯阅读而不是新闻阅读的今天，只有通过算法才能满足用户五花八门大杂烩式的内容消费需求。来势汹汹的算法推荐技术，引入九大巨头角逐移动资讯客户端市场，很是热闹。

　　然而，算法并不是万能的。前几天，在贵州省贵阳市举办的第十六届中国网络媒体论坛上，凤凰网CEO、一点资讯董事长刘爽的分享，在我看来十分准确地点名了算法本身的缺陷，用刘爽的话说，基于算法的推荐优势明显，然而，却有三个缺陷。

　　缺陷1：“千人千面的算法带来我们个体的信息孤岛化”。

　　就是个性化推荐容易让我们的阅读范围越来越窄。刘爽认为，个性化算法的基础逻辑是，不断地了解用户的兴趣，进而结合其兴趣进行内容推荐，用户用得越久，推荐就会愈发精准。久而久之，算法给用户推荐的内容在越来越精准的同时会越来越狭窄，比如喜欢历史、体育的用户可能全屏幕都是这些内容，而这将阻碍用户关注到理应关注的资讯，或者潜在感兴趣的资讯。

　　这一点我深有体会，由于我关注科技比较多，因此我在今日头条等个性化产品上几乎全都是科技数码内容，然而我同时也会关注历史、娱乐、财经、电影等话题，有时候还会看一些时政新闻，这时候还我就必须要去别的App比如网易新闻客户端才能看到，这显然不是个性化内容平台愿意看到的。

　　缺陷2：“基于海量点击的算法推荐带来的阅读和视野的狭窄和偏见”。

　　个性化算法的基础逻辑是，如果一篇文章被点击的越多就表明它更受欢迎，基于此它更应该被推荐给你。微信公众平台上能形成10万+的阅读就算不错了，而个性化资讯平台上动辄出现100万+阅读的内容，就是因为后者采取了基于阅读效果的个性化推荐技术。就是说，个性化阅读很容易形成阅读量的“马太效应”，强者恒强，弱者越弱，说白了，就是强化顶部阅读，弱化长尾阅读，然而这显然违背了个性化阅读的初衷。

　　在刘爽看来，这个推荐逻辑导致的后果是，“算法推荐的是大众，甚至是庸众一致叫好的高点击作品，但不一定是用户所在的那一个圈层所高度认可的。”，不同圈层有着不同的偏好，比如中产阶级、90后、互联网圈、妈妈圈，大家都有自己的阅读偏好。大众喜欢的不一定是你我喜欢的，很多人喜欢鸡汤、喜欢咪蒙、喜欢八卦，但也有很多人不喜欢。如果基于此进行推荐，等于让每个人的阅读趣味被迫随大流，这比传统编辑推荐模式更加可怕：主编的阅读品味可是高于大众平均水平的。

　　缺陷3：“标题抓眼球这一算法点击推荐模式带来的阅读的浅薄化甚至低俗化”。