于此同时，微博也成为重要的兴趣内容消费平台。中国互联网络信息中心指出，微博作为兴趣信息的获取、分享平台的地位凸显，在“及时了解新闻热点”、“发表对新闻热点事件的评论”、“关注感兴趣的内容”、“获取或分享生活/工作中有用的知识”等方面都是用户首选的平台。目前微博已经开放运营55个垂直领域，其中45个月阅读量超过10亿，18个超过100亿。

　　尤其当“兴趣网络”特点在微博上越来越重要时，微博产品逻辑又在发生一轮新的变化：优质内容越来越多、兴趣维度越来越多的时候，如果想帮用户找到最合适的内容，就需要非常智能精准化的推荐体系，意味着微博开始由关系驱动转向技术驱动。

　　其实微博早就不满足于简单通过关系网络分发和时间顺序分发内容，微博CEO王高飞曾在微博吐槽过，微博目前每天生产的内容数亿条，但是只有极少的内容通过关系流被用户发现，微博的前端产品并不能充分释放其在内容创造端的巨大优势。

　　事实上微博已经开始引入机器学习来优化核心信息流算法，本次财报上微博就披露了这一信息，并且透露这一算法带来互动率双位数的提升。虽然没有透露太多信息，但据了解，微博内部在这方面投入“不设上限”，其原因，就是看到了机器学习对产品的巨大的提升潜力。

　　在机器学习兴趣推荐方面，今日头条是国内非常成功的案例。而在美国，Facebook在数年前引入机器学习后，带来了互动量翻倍提升，比如Facebook照片应用了一套互惠数据应用后，能帮助用户对照片上的好友或家人标记，便于日后搜索。对上传内容进行标记能吸引他人关注，启动对话，而这也正是人们使用Facebook的主要原因。于此同时，这些标记也生成了规模庞大的训练数据，这些训练数据可以被用于训练机器学习模式，如此积累后Facebook拥有了世界上最好的人类图像识别模式之一。

　　虽然算法问题目前还存有争议，尤其带来本次美国大选用户极化、谣言传播的一些指责，微博刚开始在这方面的尝试，预计也会在相当长的探索时间内被用户骂，但微博一定会在这方面持续发力，因为微博是否能攀上下一个制高点，技术将是最为关键的因素。