个性化推荐是如何让用户变得“更懒”？去年11月时

去年11月时， YouTube方面以增强内容创作者的信心为由，下线了“踩”的计数功能，进而引发了一场旷日持久的的讨论。日前，据海外科技媒体TheVerge的相关报道显示， TikTok目前正在测试“讨厌”按钮功能，允许用户对不喜欢的作品或评论进行这一操作。但不同于YouTube的是， TikTok的“讨厌”按钮将不会呈现给其他人，而是只有自己可见。

文章图片

文章图片

作为社交网络的核心， “转评赞”无疑是内容优秀与否的重要评判标准之一，同时也是激励创作者的重要工具，反之，点“踩”也是用户反馈自己对于相关内容好恶的重要渠道。然而大家可以发现，这些年来越来越多的社交网络不再给用户提供“踩”这个功能，即便是有的平台往往也不再显示具体的数量了。海外市场的YouTube是这样、国内的知乎也是如此，未来TikTok或也将这样做。
这其实是因为无论是在哪个平台上，内容创作者都是生态的核心，平台需要保护或笼络他们，需要为这些生产UGC内容的用户提供一个较好的创作环境，而“踩”在某种意义上则会对创作者造成一定的影响。
既然如此，为什么平台不直接取消“踩”或者反对功能呢？这是因为这一行为从用户层面来说，虽然确实没有太大的积极作用，但平台却可以从用户行为中发现需求的变化，进而指导创作者。

文章图片

文章图片

此外， “踩”或者反对对于内容平台来说，还有着不可或缺的作用。大家不妨想想，到底在什么情况下用户才会选择点“踩”呢？通常来说，几乎一定是用户对相关内容持非常强烈负面态度的时候。因为面对不喜欢的内容，除了点“踩”外，产品经理其实还提供了右上角的“X”来让用户摆脱不爱看的内容，所以用户会进行额外的操作去点“踩” ，几乎一定是这类内容是他们厌恶和反感的，并且这也意味着，通过用户的点“踩”行为，平台其实可以分辨用户喜好的。
对于内容平台来说，最重要的一环其实就是搞清楚具体用户的具体喜好，只有这样才能因人而异推送内容。要知道，人的思维都是有惰性的，当看到与自己想法相似的观点时，会自然而然地很轻松去接受，而遇到向左的观点时才会进行思考。从用户的角度出发，喜欢的东西你才会点开看，不喜欢或是没兴趣的东西就会选择忽略。因此通过统计分析你所点开的内容，来推荐同类型的推送消息也是最简单直接的方式，而这就是所谓个性化推荐的理论基础。

文章图片

文章图片

基于机器学习的个性化推荐算法优势就在于让用户变得“更懒” ，在如今这个信息大爆炸的时代，海量的多元化内容已经占据了用户的视野，因此信息的精确获取也就变得更加的复杂和繁琐，这无疑大幅增加了用户的机会成本。
换句话来说，用户主动寻找自己需要的信息变得更难了，而个性化推荐则借助用户画像和大数据，就能将用户可能感兴趣的内容直接“送到嘴边” 。
所以个性化推荐这种将平台沉淀的碎片化信息进行再分类、过滤再组织定向输出的技术，自然是很好用的，以至于已经成为了各平台的标配。