内容分发模式分析：社交分发与算法分发

本文笔者将与大家分析：社交分发和算法分发两种内容产品分发模式的优劣性，以及其各自的适用范围。希望大家能从中有所启发。

在信息爆炸的移动互联网时代，人如何更高效的接收有价值的信息成为重要的问题。在连接内容和内容消费者之间的内容分发，成为其中重要的一环。

内容分发本质要解决的问题包含两点：高效的连接人与信息；过滤出有价值的信息，让合适的人看到合适的信息。

当然影响效率还包括：内容聚合方式、内容形态本身等，暂且不谈。

什么叫高效的连接呢？

——从海量信息中过滤出少量信息，消费者的信息接收量能由大变小；用户接收信息的操作成本变小。

什么叫有价值的信息呢？

——信息主题是用户感兴趣的；有一定信息质量，即有用。

目前内容产品的内容分发方式主要有四种：算法推荐、社交推荐、搜索、编辑推荐。

本文主要谈谈这社交分发、算法推荐这两种分发方式的优劣势及适用边界。

一、社交分发

社交分发依托的是关系链机制，你关注的对象决定你能看到什么。一般产品都会有专门【关注】的信息流，沉淀你关注用户的信息，比如：微信的好看。

社交分发的好处有三点：

通过朋友认识到世界的多样性，而不是永远陷在自己单一的喜好中； 内容产品的基础是一批可以聚合用户的内容，用户的关系链基于内容建立，同时也反作用于关系链的，物以类聚、人以群分，基于朋友感兴趣的内容，用户之间更容易产生互动，从而加强了关系链； 单个内容的影响力更容易被放大，当很多个朋友都在转发评论同一个内容时，你查看这个内容的可能性更大。

某产品大佬认为：社交分发能让接收到的内容质量的提升。

我觉得这是个伪命题。

首先内容质量是恒定不变的，只能在内容上游干预。其次，社交分发是基于关系链分发的，也就意味着如果你的朋友发了一些质量不高的内容，你还是能接收到质量不高的内容。

社交分发的缺点是不可避免的会打上社交的烙印，你可能会推荐一些强化你的人设的内容，而不是一些单纯从内容的角度来看你认为特别好的内容。此外，社交压力大，尤其对于熟人社交产品更是如此。受从众心理影响，以讹传讹，谣言扩散也更容易，对于媒体产品尤为明显。

社交分发适用于什么产品？

社交分发的主战场还是社交产品，如：陌陌、微信、soul，其次是作为内容产品的补充，强化社交关系链。

二、算法分发

算法分发则是信仰程序，让机器琢磨你的兴趣和偏好，然后给你推送内容，比如头条。

算法推荐主要有5种方式：

基于内容推荐：这是基于用户个人兴趣的推荐。根据用户个体的历史行为，计算对内容特征的偏好程度，进而推荐出与用户特征偏好匹配的内容。 协同推荐：这是基于群体的推荐。基于用户的相似度、内容的共现度，以及基于人口特征将用户聚集为不同群体来推荐。 扩展推荐：基于用户兴趣点、内容类别等扩展。 新热推荐：基于全局内容的时效性、热度推荐。 环境特征：基于地域、时间、场景等推荐。

算法分发的优点体现在：用户更容易获得有价值的信息。

因为基于兴趣推荐，是用户感兴趣的可能性更高；内容匹配的效率进一步提升，因为社交分发还是有一定延后性，而算法分发实时性更强，比如：对新闻资讯来说，只有你关注的用户发布了这个内容你才知道，对于算法来说你关注了这个方向的新闻就会推送给你。

缺点是：导致信息茧房效应，让用户容易陷入狭隘的世界观，用户喜欢什么，它就会生产什么。

此外，内容把控成本更大，算法的局限性在于：不能很好判断内容质量如何，并且推荐的内容量更大，需要人工审核成本就更高。

算法推荐适用于什么产品？

内容生产量大、内容制作相对简单、内容消费短平快的高周转产品更适合，比如：新闻资讯产品、短视频产品，以用户兴趣出发的算法推荐决定了这样的产品更适合让用户多次消费来消磨时间。

对于长视频来说，如电视剧，制作周期长、生产成本高，除了用户兴趣，更重要的是考虑人物IP、出版方等等，强调用户一次决策后的沉浸式体验。

以上就是内容分发的主要模式，欢迎一起学习交流。

 

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