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字节的「去算法」实验

另一款“邀请制”App,一码难求。

早在今年1月,就有消息称,Bytes以“社交兴趣”为目标,将推出一款名为“知识地带”的App。近日,随着多家媒体对“知乎专区”的集中报道,这款以兴趣阅读为主,集社交与内容于一体的App引起了广泛的讨论。

过去十年,数据爆炸后产生的大量信息让大家应接不暇,于是“算法推荐”成为帮助人们筛选信息、推荐内容的利器。像今日头条这样专注于“算法推荐”的app,无疑凭借其高效精准的算法取得了巨大的成功。

然而,当完全依赖“算法推荐”的弊端逐渐显现,网信办加强其规范化的同时,一场关于“算法移除”的实验正在进行。

除了在今日头条提供“关闭算法推荐”按钮,字节跳动的“识别区域”App也一反常态。它不再专注于自己一直推崇的算法推荐,而是试图回归到专注于兴趣和社交的“人推荐”。

什么是01识别区?

很多用户体验后,觉得在“知识区”看到很多其他产品。

首先,“识别区”的概念被理解为豆瓣的一个“群”。兴趣相同的用户可以自由选择加入一个或几个识别区,加入后可以发布与识别区主题相匹配的内容。每个“区”都会有一个“区长”,类似于豆瓣集团的“组长”。每个用户都可以创建自己的识别区,只需按照App的指导,一步一步填写姓名、介绍、设置头像即可。

此外,在成功创建“识别区”后,区长还可以选择为自己的识别区配备一个Bot(自动抓取内容机器人)。在设置bot的筛选规则时,系统会先调查用户感兴趣的话题,并从这个话题中延伸出更多的关键词供用户选择,从而确定Bot的feed来源。其中,Bot的大部分提要来自今日头条,但用户也可以通过添加RSS提要来拓宽内容订阅范围。

这样的设定不禁让人想起了早期的“即时”和失传已久的RSS阅读器。

在内容浏览上,“识别区”提供了两种不同的内容推送方式,一种是“识别区”一栏的内容更新和推荐,另一种是“推荐”功能,在这里可以看到不同识别区的其他帖子。

浏览时,用户可以在帖子底部进行回复和互动,“回复”按钮旁边的“灯”按钮起到了赞和收藏的功能。同时,用户可以记录自己当时的感受。

至于内容发布,“专区标识”也提供了两种发布形式,一种是需要用户原创的文字模式,一种是可以引用外部链接进行分享的转发模式。

02一个“解算法”实验

2006年9月6日,脸书推出了新闻订阅功能。当时人们对这个功能并不买账,甚至因为隐私问题抗议了一段时间。然而,当这种推荐模式显著提高了人们获取信息的效率后,越来越多的人对其产生了依赖。直到今天,像News Feed这样的算法推荐功能还是那么常见。

在国内,“今日头条”是第一个拥抱“算法推荐”的产品。2012年8月,今日头条正式上线。在不到90天的时间里,它拥有了1000万用户,并很快与腾讯、网易和搜狐等传统新闻门户网站展开竞争。

然而,任何事物都有两面性。随着2016年美国大选、英国退出欧盟公投等算法操纵事件的发生,算法推荐的负面逐渐呈现在人们面前,大众不禁开始反思。

今年3月,《互联网信息服务算法推荐管理规定》正式生效。在监管要求下,今日头条、微信、小红书、知乎等app纷纷推出“关闭算法推荐”选项,但不少用户对此提出质疑。

曾经有用户在某平台尝试勾选“关闭个性化推荐”按钮,然后平台上呈现的内容几乎乱序。无奈之下,他只好重开个性化推荐。为了实现算法推荐的自主选择,以牺牲高质量的阅读或使用体验为代价,显然不是大多数人希望看到的。

大部分app都在用算法推荐| Unsplash。

如何在保持用户体验的同时,避免“算法推荐”的弊端?

虽然在2013年,RSS的代表产品Google Reader宣布关闭的时候,张一鸣就曾在文章中写道:相对于仅仅依靠人工从门户网站获取信息,订阅模式其实已经有所改善,但显然已经不能满足大多数人的信息需求。什么样的阅读器更智能,更适合大众,会成为谷歌阅读器的替代品?我和我的团队对基于算法的个性化推荐回答是。

但这一次,Byte押宝RSS。

RSS是将用户订阅的所有内容聚集在同一个平台上进行阅读的工具。

传统的RSS门槛很高。首先,用户需要知道他们需要什么样的信息,并找到相应的提要。其次,他们需要有很强的自制力,能够定期整理和控制RSS源的数量。

很多RSS阅读应用“继承”了Google Reader | Web的用户

“知识专区”的大部分内容都是在feeds中被Bot抓取的,所以无论是知识专区还是RSS,本质上都是用户自订阅的内容。但是,知识专区和传统RSS的区别在于,知识专区中加入了兴趣和互动。

由于每个“知识区”中的成员都有共同的兴趣,因此通过“知识区”聚合内容相当于App自动帮助用户根据兴趣分类筛选和整理feeds,不仅降低了传统RSS的高门槛,还为具有相同偏好的用户提供了一个交流和互动的空间。

小宇宙创始人Kyth曾经表达过对RSS二十年Google Reader失败的思考。他认为Google Reader之所以失败,是因为“志趣相投的人应该聊一聊,至少你们在接收同样的信息时能产生共鸣,但Google Reader没有做好”。

现在看来,“知识区”的出现正好弥补了Google Reader的缺陷。

此外,虽然在捕获区域识别Bot的内容的过程中仍然涉及算法,但算法的重要性被削弱了,利益和人的共享反而占据了重要的一部分。

“识别区”功能栏底部所列的“推荐”功能将推送用户自己添加的识别区内容,以及其他识别区的相关内容,帮助用户进一步拓宽自己兴趣之外的信息来源。

弱化算法存在的判别打破了今日头条、Tik Tok等传统字节产品的单栏信息流分发模式,判别的多维度内容推送进一步打破了用户的信息茧。

在互联网早期,简单的分类目录和搜索引擎就能满足用户的搜索需求。随着网络技术的发展和信息量的增长,只有算法推荐才能帮助用户走出信息苦海,提高效率。现在除了高效率,用户更关心的是内容质量,新的需求必然催生新的产品。

从豆瓣、即时、贴吧到RSS,不如说这一次字节跳动意在集合各类app的长处,试图寻找去算法化时代的下一个内容增长点。

正如张一鸣曾经说过的,“选择一个产品的模式和方法是次要的,但最重要的是它在多大程度上满足了很多人的信息需求。」

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