內容產品分發模式分析：社交分發與演算法分發（二）
在資訊爆炸的移動網際網路時代，人如何更高效的接收有價值的資訊成為重要的問題。在連線內容和內容消費者之間的內容分發，成為其中重要的一環。
內容分發本質要解決的問題包含兩點：高效的連線人與資訊；過濾出有價值的資訊，讓合適的人看到合適的資訊。當然影響效率還包括內容聚合方式、內容形態本身等，暫且不談。
什麼叫高效的連線呢？從海量資訊中過濾出少量資訊，消費者的資訊接收量能由大變小；使用者接收資訊的操作成本變小。
什麼叫有價值的資訊呢？資訊主題是使用者感興趣的；有一定資訊質量，即有用。
目前內容產品的內容分發方式主要有四種：演算法推薦、社交推薦、搜尋、編輯推薦，本文主要談談這社交分發、演算法推薦這兩種分發方式的優劣勢及適用邊界。
一、社交分發
社交分發依託的是關係鏈機制，你關注的物件決定你能看到什麼，一般產品都會有專門【關注】的資訊流，沉澱你關注使用者的資訊，比如微信的好看。
社交分發的好處是通過朋友認識到世界的多樣性，而不是永遠陷在自己單一的喜好中；內容產品的基礎是一批可以聚合使用者的內容，使用者的關係鏈基於內容建立，同時也反作用於關係鏈的，物以類聚、人以群分，基於朋友感興趣的內容，使用者之間更容易產生互動，從而加強了關係鏈；單個內容的影響力更容易被放大，當很多個朋友都在轉發評論同一個內容時，你檢視這個內容的可能性更大。
某產品大佬說社交分發能讓接收到的內容質量的提升，我覺得是偽命題，首先內容質量是恆定不變的，只能在內容上游干預。其次，社交分發是基於關係鏈分發的，也就意味著如果你的朋友發了一些質量不高的內容，你還是能接收到質量不高的內容。
社交分發的缺點是不可避免的會打上社交的烙印，你可能會推薦一些強化你的人設的內容，而不是一些單純從內容的角度來看你認為特別好的內容；社交壓力大，尤其對於熟人社交產品更是如此；受從眾心理影響，以訛傳訛，謠言擴散也更容易，對於媒體產品尤為明顯；依賴於關注關係分發，內容時效性較弱。
社交分發適用於什麼產品？社交分發的主戰場還是社交產品，如陌陌、微信、soul，其次是作為內容產品的補充，強化社交關係鏈。
二、演算法分發
演算法分發則是信仰程式，讓機器琢磨你的興趣和偏好，然後給你推送內容，比如頭條。演算法推薦主要有5種方式：
基於內容推薦：這是基於使用者個人興趣的推薦。根據使用者個體的歷史行為，計算對內容特徵的偏好程度，進而推薦出與使用者特徵偏好匹配的內容。
協同推薦：這是基於群體的推薦。基於使用者的相似度、內容的共現度，以及基於人口特徵將使用者聚集為不同群體來推薦。
擴充套件推薦：基於使用者興趣點、內容類別等擴充套件。
新熱推薦：基於全域性內容的時效性、熱度推薦。
環境特徵：基於地域、時間、場景等推薦。
演算法分發的優點體現在使用者更容易獲得有價值的資訊，因為基於興趣推薦，是使用者感興趣的可能性更高；內容匹配的效率進一步提升，因為社交分發還是有一定延後性，而演算法分發實時性更強，比如對新聞資訊來說，只有你關注的使用者釋出了這個內容你才知道，對於演算法來說你關注了這個方向的新聞就會推送給你。
缺點是導致資訊繭房效應，讓使用者容易陷入狹隘的世界觀，演算法喜歡什麼，它就會生產什麼；此外內容把控成本更大，演算法的侷限性在於不能很好判斷內容質量如何，並且推薦的內容量更大，需要人工稽核成本就更高。
演算法推薦適用於什麼產品？內容生產量大、內容製作相對簡單、內容消費短平快的高週轉產品更適合，比如新聞資訊產品、短視訊產品，以使用者興趣出發的演算法推薦決定了這樣的產品更適合讓使用者多次消費來消磨時間。對於長視訊來說，如電視劇，製作週期長、生產成本高，除了使用者興趣，更重要的是考慮人物IP、出版方等等，強呼叫戶一次決策後的沉浸式體驗。
以上就是內容分發的主要模式，歡迎一起學習交流。