就在一年一度的“315晚會”剛剛過去后，一則關(guān)乎所有用戶個人權(quán)益的相關(guān)報道，就在諸多315的相關(guān)報道中“脫穎而出”。日前據(jù)相關(guān)媒體的報道顯示，據(jù)其不完全統(tǒng)計，截至3月15日，抖音、今日頭條、淘寶、百度、大眾點評、 微博、小紅書等APP均已上線“關(guān)閉個性化推薦”功能。

盡管在該報道中稱，“用戶能夠在后臺一鍵關(guān)閉個性化推薦”。但實際上經(jīng)過我們體驗發(fā)現(xiàn)，上述APP大多都需要經(jīng)過“設(shè)置—隱私—個性化選項—開/關(guān)個性化推薦”這一相對“漫長”的操作路徑，其中甚至有的APP還將這一開關(guān)隱藏在了一大段文字的最下方。

由于可見，盡管《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》早在今年1月4日公布，并已于3月1日開始實施，但正如網(wǎng)友們調(diào)侃的那樣，“你走過最長的一段路，就是互聯(lián)網(wǎng)公司的套路”。

盡管如今外部因素勉強只剩下“操作復(fù)雜“，但大家不妨思考一下，你真的想要告別那些“懂你”的歌單、精準拿捏的興趣內(nèi)容，以及那些娛樂八卦、勁爆新聞嗎？

如果是從這個角度出發(fā)，顯然不同的用戶一定也會有著不同的聲音，而“算法推薦”這個老生常談的話題，自然也就有著除了利弊分析和技術(shù)解析外、更多的思考方向。

算法的利與弊，是技術(shù)的兩極

有時，算法推薦或許確實可以放大一些聲音。此前在業(yè)內(nèi)曾有這樣的一個段子，曾有某跨國公司的一位外籍領(lǐng)導(dǎo)熱衷于在某個將“算法推薦”做到極致的資訊平臺“刷一刷”，并且在某一天搜了下自己所在公司的負面內(nèi)容。結(jié)果平臺火速讀懂了他的“心思”，后續(xù)他每天都能收到推薦的各種負面信息。

既然發(fā)現(xiàn)了問題，自然是要解決的，于是這位領(lǐng)導(dǎo)要求公關(guān)團隊對這些信息進行及時處理。那么公關(guān)團隊真的能夠解決滿屏的“假新聞”或“標(biāo)題黨”嗎？看到這里，想必有的朋友就會知道解決方案了，可能直接在這位領(lǐng)導(dǎo)的手機中將公司名設(shè)置為屏蔽關(guān)鍵詞更加容易。

站在這位領(lǐng)導(dǎo)的角度來看，算法推薦的優(yōu)勢就在于他可以很快地了解到公司的負面信息，甚至幾乎是想看多少就給多少，省去了無數(shù)信息搜索和篩選的過程，堪稱是“一步到位”。但從公關(guān)團隊的角度出發(fā)，其中的大部分信息可能都經(jīng)不起推敲、真實度也存疑，又該從何刪起呢？

還有的時候，算法推薦又顯得失了智。比如某位用戶不經(jīng)意收藏了兩個“動次打次”的電搖歌單，此后每天平臺都會瘋狂推送電搖歌單，但這卻又與該用戶的喜好完全不搭邊。還比如有人可能只是聽了一首兒歌，平臺隨即就表示“我懂了”，然后推薦了十幾首兒歌的情況，或許很多人都遇到過。

當(dāng)然，隨著各大內(nèi)容平臺不斷改進自己的推薦算法，例如借助人工編輯等方式來解決“算法沒有驚喜”的問題，但即便是到目前為止，顯然也沒有哪個平臺能夠?qū)⑼扑屯愋蛢?nèi)容這件事做到極致。

走出信息繭房，其實沒有那么難

然而就算深知推薦算法的利弊，有些時候還是能讓用戶大呼“某APP好懂我！”。因為無時無刻都能看到自己感興趣的內(nèi)容，這又有何不好的呢？

如今在某頭部問答社區(qū)中，“XX平臺的算法模型是什么”以及“XX平臺好在哪里”這類問題，就經(jīng)常被放在搜索頁的前列。顯然，第一個問題往往就能解釋第二個問題，因為好的推薦機制是與用戶體驗息息相關(guān)的，這也就是為什么會有用戶更青睞垂類平臺、喜歡使用個性化推薦準確的平臺（如Spotify、抖音等）。

如果換個角度來看，對于內(nèi)容創(chuàng)作者來說，算法推薦顯然也已經(jīng)開始改變了他們的創(chuàng)作方向。畢竟流量已經(jīng)變得越來越重要，而“拿捏”住平臺的推薦算法，也幾乎就等于是掌握了“流量密碼”。

說白了，算法推薦只是互聯(lián)網(wǎng)公司廣泛使用的一項技術(shù)而已，無論用得好與不好、是“人工智能”抑或“人工智障”，評判的標(biāo)準以及選擇的權(quán)利，其實都在于用戶自身。

事實上，隨著能夠自行選擇關(guān)閉個性化推薦后，或許也能更加直接地看出平臺的調(diào)性。根據(jù)我們的實際測試發(fā)現(xiàn)，目前各平臺在關(guān)閉算法推薦后所呈現(xiàn)的內(nèi)容側(cè)重并不相同，其中抖音會以影視類、搞笑劇情類、資訊類為主，而小紅書則仍以美食美妝與生活類內(nèi)容為主，但淘寶等電商平臺則在關(guān)閉了推薦后更為迷茫，所推薦的商品幾乎覆蓋各個品類以及各年齡段。

最后回到“關(guān)閉個性化推薦后體驗如何”這個問題上，以前文的電商平臺為例，在關(guān)閉個性化推薦后，頁面中就再也沒有“精致”的性價比好物，即便刷新三四次打開也往往都是同樣的商品。

而根據(jù)色彩營銷學(xué)的“七秒鐘定律”，一個產(chǎn)品瞬間進入消費者視野、并留下印象的時間是0.67秒，其中色彩的作用達到了67%，而很多消費者會根據(jù)第一印象來進行購買決策。顯然看到這樣的商品，將很難勾起消費的欲望，而如此不舒適的瀏覽體驗無疑還不如開啟“個性化推薦”。

以另一內(nèi)容平臺為例，在關(guān)閉個性化推薦后，其“精選”頁在一個時間段出現(xiàn)的新條目甚至不超過3條，并且訪問量最大的“熱榜”內(nèi)容，也從未被推送到“精選”頁面。在這里我們也不禁要問，難道沒有開啟算法推薦，就不配看到更加豐富的內(nèi)容嗎？

不難發(fā)現(xiàn)，盡管迫于監(jiān)管壓力，大部分互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都提供了關(guān)閉個性化推薦的選項，但似乎是“上有政策下有對策”，并且對此“消極怠工”的平臺，或許也在用實際行動來“迫使”用戶再次打開個性化推薦按鈕。而對于用戶來說，如今完全擺脫算法推薦或許并不現(xiàn)實，有時候可能還會“殺敵一千，自損八百”。

更進一步來說，其實所謂的“信息繭房”也只是個相對概念，大可不必視其為洪水猛獸。在這里我們不妨舉一個例子，假如休息日時想要看一部許鞍華的電影，那么去視頻平臺搜索“許鞍華”顯然最為便利，但如果只是想要看一部電影，那么算法推薦就派上了用場，即“在漫無目的時為你推薦一部適合的佳作”。

總之，“推薦”和“搜索”實際上是滿足用戶不同需求的互補工具。而看待世界的角度有很多種、發(fā)現(xiàn)興趣的途徑也有很多種，人的好奇心或許也不會隨著“算法推薦”的關(guān)閉而消失。

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