今日头条：算法推荐＋人工干预已成大势所趋

　　本文作者想通过分析今日头条，了解资讯行业的一些基本特点，同时找到产品的发展瓶颈，并提出合理的。

　　今日头条是一款基于数据挖掘的推荐引擎产品。它为用户推荐有价值的、个性化的信息，提供连接人和信息的新型服务，是国内移动互联网领域成长最快的产品服务之一。然而，今日头条的推荐算法争议，褒贬不一，甚至有人预测，一味推荐你所喜欢的内容，需要学习成本的优质内容会被而逐渐边缘化，导致最终只剩下偏好低门槛内容的用户。

　　面对扑面而来的质疑和潜在风险，今日头条是否继续押宝立下汗马功劳的算法分发机制？文章的目的在于通过分析今日头条，了解资讯行业的一些基本特点，同时找到产品的发展瓶颈，提出合理的。

　　色彩运用符合产品特性：红色和白色是整个产品的主色调，且色彩搭配会给人一种专业的感觉

　　加粗“头条“字体强调产品特色和品牌，头条是一款非常注重品牌和的产品，无论是开屏还是点开每一个页面都可以看到产品solgan：你关心的才是头条。

　　从性别来看，男性比女性多占十个百分点，因为女性处了资讯需求外，在购物、美妆等需求巨大；从用户年龄结构来看，用户偏年轻化，30岁以下的用户占比为86.07%，18－24岁，24-30岁用户占比最为突出，均超过40%，主要有三个原因：

　　采用千人千面的精准推荐模式，用户只接收到自己感兴趣的内容，符合当前年轻人对资讯个性化、定制化的需求。

　　从表中可以看出，用户对资讯的需求大同小异，基本需求均为快速获取当下的热点事件和新闻，以及在移动互联网时延伸出的资讯娱乐需求 ，因此一款资讯聚合类产品能够很好的满足目前的多种需求，但是需要考虑的是不同用户的关注点不一样。

　　学生群体：对娱乐新闻较为，且对娱乐资讯的形式没有太大的要求，图文、短视频、段子等均可以接受。

　　25-30岁各行各业的从业人员：社会压力大，短视频是娱乐的首选，对知识的渴望程度较大。

　　31岁－40岁有一定经济实力的用户群体：他们青睐于垂直专业的资讯平台，关注重点在投资、理财、房产以及在健康以及养生方面。

　　基于以上各个年龄层次用户的对资讯的不同需求，今日头条提供了以下的解决方案：

　　可以看出，每个年龄段的生活方式、等均不一，关注的重点有所差别，今日头条通过对用户访问数据、反馈信息等分析，得出每个用户的喜好，在此基础上优先“”用户喜欢的内容。

　　图文和短视频形态符合多数用户的使用场景，且相比于微博而言，今日头条产品结构简单，边界清晰，是使用径短。

　　今日头条的负面评价大多数是内容低俗，标题党夺人眼球，不实报道，新闻评论水军多等，以前今日头条不做内容只做平台，通过爬虫抓取网站内容，存在版权问题。

　　如今收购专业视频网站、创立头条号吸引自创业者，且头条号需要实名认证才可以发表文章，且一天最多发表一篇，标题上使用感叹号，有一定的审核流程，可以看出今日头条正在往规范化的方向发展。

　　新闻资讯使用时长逐步增长，越来越多的吸引用户的注意力。虽然移动端用户红利已过，但是新用户覆盖量和网民渗透率在稳步增长，资讯行业有一定的发展空间。

　　用户对资讯衍生出了娱乐、社交、分析那个、个性化等需求，在功能发展，个性化订阅、碎片化、场景化、内容聚合等已成为新的新闻客户端的发展趋势。

　　产品活跃度和用户量高速增长：自15年7月，MAU增长104%，用户量持续扩大。截止去年12月底，今日头条全平台日均阅读量增长220%，超过27亿次，日活跃用户增长105%，达7800万。

　　今日头条短视频表现良好，垂直领域发展空间巨大：2016年全年，今日头条全平台视频内容日均播放量增长605%。 2016年1月至12月，军事、汽车、房产、教育、没事、财经、数码等资讯中视频内容的播放量增长超过1000％，同时其内容渗透率偏低，有巨大的增长空间

　　头条号增速迅猛，成为最活跃的自平台：2016年，依托及其算法和个性化推荐，今日头条把图文、视频、组图等不同的资讯高效地分发给用户，用户、资讯增长的同时，吸引了更多自人的加入，在巨头林立的资讯分发领域中异军突起。

　　基于个性化推荐引擎技术，通过机器学习去、模仿、判断用户的行为特征，综合用户的阅读习惯后去预测用户的兴趣爱好，为用户推荐个性化的资讯。

　　基于内容的推荐算法：原理是用户比较喜欢和自己已关注的内容相似度高的内容，即推荐关联性大的内容给你。这种方法的好处可以避免冷启动问题，但是弊端是推荐的内容极有可能是是重复的，还有一个问题是对于音乐图片等很难自动提取内容特征，因此需要人工给这些内容打上标签。

　　协同过滤算法：如果存在用户B的兴趣与A相似，那么B喜欢的商品A 极有可能喜欢。

　　基于知识的推荐算法：这种方法比较典型的是构建领域本体，或者是建立一定的规则，进行推荐。

　　当然，推荐系统还有很多方法，有些是融合了以上的方法，或者是以加权、、并联等方式融合。

　　头条利用用户使用数据和反馈数据来构建此功能。使用数据包括浏览内容、评论和转发以及针对哪些内容进行了踩／顶等动作，提取关键词并为每个动作赋予一定的分数，根据使用情况构建你喜欢内容的DNA库。反馈数据指的是“选择屏蔽”功能，用户可以选择理由屏蔽掉不感兴趣的内容，同时头条提取此内容的关键词，在下次推荐时尽量避开包含这些关键词的内容。

　　这样的一种机制无疑可以每次再打开app后，看到的资讯都是自己喜欢的，从而大大减少了用户搜索，筛选资讯的时间成本，满足用户沉浸式阅读的需求，同时使用产品的次数越多，使用数据和反馈也就越多，推荐内容的匹配度越高，用户阅读兴趣和黏性越强，形成一个良性循环。但是在使用过程中，体验上也有一些不好的地方，如推荐的内容中，相似话题／内容的重复率高，容易降低用户的耐心，造成阅读疲劳，内容标题党、评论水军居多，文章质量有待提高。

　　当用户第一次使用产品的时候，需要建立数据模型，这是一个相对漫长的过程，所以光根据用户的点击情况来选择推荐内容就会出现重复率高的内容。

　　对于时政、财经等严肃新闻需要人工进行强干预，弥补机器只能识别关键字和点击量，而无法准确判断新闻价值的弊端。

　　利用推荐的内容列表来吸引用户主动关注，打造社交圈。主要目的是完善用户使用场景，满足用户分享、关注和交友的需求。通过用户之间相互互动，促进产品的活跃度和粘性。

　　类似于微博和微信朋友圈，用户通过关注获取动态信息列表，可以评论、点赞、转发、关注实现互动。

　　如何实现关注用户：关注用户只能通过搜索、手动添加关注人的方式实现–用户通过搜索行为实现关注主要针对关注喜欢的明星/大v/商业大佬等，通过添加关注人的方式有两种，第一种是同步通讯录，第二种是在推荐关注人列表中，人工筛选出感兴趣的用户，然后手动进行关注。

　　圈子活跃度：目前圈子处于初始阶段，活跃度远远比不上微博，所以在动态列表中可以看到大多数是未关注用户的动态，很可能是用户不喜欢的内容。

　　实现主动关注困难，因为这两个关注行为都是需要时间成本，所以如何让用户主动关注并在微头条圈子中活跃是头条需要考虑的问题。

　　通过输入关键词得到所有相关资讯,满足用户想要快速得到特定资讯内容的需求。

　　推荐词的选择：和微博靠热度推荐搜索关键词不同的是，除了加入一些热门搜索外，还会依靠用户的兴趣DNA库推荐关键词，一定程度上，激励用户主动搜索。

　　推荐搜索词可以关闭：关闭之后，搜索框内的灰色字体变为“搜你想搜的”，充分考虑到不同人群的用户使用习惯和审美。

　　包括综合、视频、图集、用户核问答五个板块。视频和图文是相关的资讯内容，用户和问答的设计主要在于用户之间的互动和圈子的活跃，同时，问答也算是对资讯内容的扩充。

　　从频道主题来看，垂直细分的特点非常明显，比如说“图片”、“趣图”、“美图”、“搞笑”和“段子”等细分主题，快速抓住用户的关注重点，满足用户多样化的需求。

　　是一个完整的文章后台管理系统，包括内容、评论、素材的管理、数据统计、推广和设置模块。用户通过身份证+手机号+人脸识别实名认证方式开通。头条号吸引了大批自纷纷加入平台创作，为头条带来更多的原创内容。

　　智能推荐算法通过对发布、阅读、互动等行为的记录与分析得出的标准指数。头条就是依赖此数据实现账号的推荐权重以及新手期到转正期的过渡时长。

　　除了加强运营和审核，文章质量之外，还要有一个比较规范的转正机制，而不是单单依靠阅读量／评论数。

　　均满足用户闲时娱乐的需求。短视频符合用户碎片化的生活场景，直播符合用户在午餐、睡觉前时间充足的场景。

　　2016年9月20日宣布投资10亿元用以补贴短视频创作，正式加入短视频领域竞争。

　　再往短视频领域砸 10 亿，这次的对象是由头条孵化的 UGC 短视频平台火山小视频。

　　2017年6月19日，今日头条启动《中国好表演》，利用“数据筛选＋导师评判”打造最角平台。

　　这些活动充分调动了用户的积极性和活跃度，同时还可以以自的形式帮助今日头条获取大量新用户。

　　字体大小的设置：虽然是个小功能，但是对资讯阅读类的产品来说非常重要，充分考虑到不同人群的年龄和阅读习惯。

　　离线下载：将我的频道中的新闻数据下载到本地，用户可以免流量阅读，满足用户在流量较少的情况下使用产品的需求。

　　夜间模式：考虑到用户使用场景，采用夜间模式改善用户在的下使用产品的用户体验。

　　还有“帮条”“我要爆料”“问答”等功能一方面能够增强用户与产品之间的互动，用户与用户之间的互动，还能生产一部分内容数据，也是很不错的功能点。

　　推荐搜索：可以选择关闭此模块，与微博不同的是，推荐内容包括历史浏览关键词＋算法推荐（协同过滤算法＋基本内容推荐算法）。

　　频道标签：共57种,红色表示选中，系统默认将“推荐”“热点”“本地”三个标签放在最前面，符合大多数用户的对热点本地基本需求，且垂直细分标签多样化，快速抓住用户关注焦点。

　　内容：文字标题醒目，满足用户在浏览中快速判断是否感兴趣的需求，同时读过的标题自动置灰，便于用户筛选。

　　互动：文章页面可以关注、评论、转发、分享、收藏以及帮条，满足用户发表见解／分享的需求

　　交互体验：用户可以选择全屏观看，播放完后，与微博“3秒后自动播放下一个视频”不同的是，头条会自动回到小型窗口，可以继续浏览，使用流畅。视频的清晰度默认为标清。

　　在有关产品的讨论中，呼声最高的需求是下载功能，我认为这是一个伪需求，原因如下：

　　下载看过的视频：咨询类产品的一个特点是“新”，一方面指的是新闻的时效性，另一方面指的是给用户看自己没看过。不知道的新鲜事，这就是为什么有人会吐槽微博里重复信息太多，对于头条而言，就算是精准推荐，只要有信息重复，用户也会不满意。

　　下载没看过的视频：用户场景不匹配。很多用户反馈，如果能够下载视频就好了，这样可以在等待／乘通工具的时候看了。但是有考虑过吗，一个短视频平均4分钟，一集电视剧平均45分钟，要下一集电视剧的时间就需要下载十多次，除非能够实现一键下载，否则愿意使用这个功能吗？其次，调查显示，在TA中，等待／乘通工具时，倾向于以下几种活动：聊天、听音乐、看视频（注意是电视剧）、发呆。看短视频的大多数需求是一种放松，娱乐的沉浸感。但是在这个场景中，等待上车，到站都是一个不能心放松的活动。

　　视频默认为标清。用户可以自己设置视频的清晰度，对清晰度要求高的用户就不需要每次都去调整。

　　与微博不同的是点赞之后不能取消，考虑到用户误赞的情况，头条在设计时故意把点赞事件放到最左边，用户正常使用很难回触碰到。

　　微头条板块处于初始阶段，因此需要促进用户关注、发表、评论的积极性，感觉现在的社交氛围不是很明显。

　　（6）相比于微博的短视频板块，头条更加具有吸引力：一是依靠精准推荐，打开的可能性极大；二是标题吸引眼球，有让用户点开的。

　　这些点只说了我个人的想法啦，如果有什么不同的感受欢迎大家在评论中留言哦，我们可以吐槽一下嘛～

　　天天快报和今日头条采用推荐算法，属于资讯聚合类，这类模式的企业发展良好，深受越来越多的用户喜爱，发展年限有限，但已培养了大批的用户；腾讯新闻属于新闻门户类，是用户在PC端主要的新闻获取渠道，这些企业发展较早，并积累了很多用户。

　　在移动互联网时代，该类企业及时拓展了在移动端的布局（客户端+网页端），通过客户端和网页端的布局，维系忠诚用户在移动端的使用需求。为了满足不断增长的新闻资讯需求和新的体验需求，这类模式在逐渐向咨询聚合类转变，所以在此两类新闻类产品，主要正对用户使用情况做一些对比。

　　分析：从月设备数上看，近一年来，资讯类产品的用户数量均逐步增长，腾讯新闻仍然是用户数量最庞大的产品，一方面是门户网站时用户数量的积累，客户端和网页端的迅速布局，另一方面有着微信和QQ两个超级流量的引流。

　　今日头条于2012年创立，凭借着产品独特的定位和强大技术，至今为止也积累也一定的用户基数，位于资讯行业的第二名。

　　天天快报是腾讯推出的产品，目的很明确，与今日头条展开个性化阅读大战，抢占市场份额和用户时间。

　　从月设备环比增幅可以看出，今日头条增长迅猛，月月环比增幅为正，在16年7月11月之间，可能是做了一次较为成功的推广，增幅大幅度提升。而对于同类型的天天快报而言，环比增幅波动较大，说明值得关注留存率。

　　腾讯新闻增幅相对平稳，16年11月到17年1月之间，增幅下降明显，门户新闻类产品受到了来自聚合类产品的冲击。

　　分析：今日头条的月度总有效时长已经超过了腾讯新闻，把同类的天天快报远远甩在身后，同时也可以看出，新闻资讯类使用市场逐步增长，越来越多的吸引用户的注意力。

　　从有效时长的环比增幅来看，腾讯新闻和今日头条咬合的很紧，除开9月、1月这两个月份，使用时长均有所增长之外，均展现出了激烈的竞争关系，需要注意的是，今日头条约为腾讯新闻的一半，充分证明了头条用户的活跃度和粘性有多强。天天快报的使用时长和用户数量表现正相关，波动较大。

　　分析：今日头条的下载次数和腾讯新闻基本持平，但是用户数量的不匹配引发几点猜测：

　　从渠道上看，腾讯新闻和天天快报一脉相承，渠道主要是自家产品应用宝，其他三家分布较为平均，没有家独大的局面，腾讯新闻主要是通过华为和应用宝引流，百度和oppo作为第二站队。

　　（2）支持视频连放（这个我觉得不合适，在全屏模式下，头条采用的是播放完后自动跳回到视频流界面，用户想看可以继续选择其他的；而连放的视频不一定是你喜欢的，你还需要自己手动返回到视频流界面（这就是我不喜欢在微博上刷视频的原因，一般把自己想看到视频看完后，自动播放的下一个视频我看都不看直接返回，现在微博改版了，3秒以后自动播放下一个视频））

　　通过抓取其他内容起家，依靠算法持续粘住用户的今日头条目前面临着种种困难。一方面是需要妥善解决版权问题，另一方面内容遭到专业度的质疑。

　　在版权问题上，通过头条号、活动运营鼓励自创作；在专业度上，首先头条还需要人工审核减少标题党、错别字、内容低俗等问题。其次，我将时政新闻和头条板块分开，而且在那些高质量内容的推荐上，不能仅仅依靠点击率、评论数等互动值。

　　关于推荐算法的使用大家褒贬不一，我认为算法只是一个手段，能够帮助产品快速吸引用户，但是不仅局限于此，如果一个产品能够探索、引导用户发现新的兴趣点，那么产品粘性和用户体验是极好的；其次，推荐算法的弊端在于内容重复度高，会对用户造成视觉疲劳和消耗耐心，所以适当的推荐一些新的内容是很有必要的。

　　所以从目前的形式来看，内容分发行业算法与人工干预相结合大势所趋，将时效新闻和头条分开势在必行。