前言：

未來(lái)當(dāng)無(wú)人駕駛、人工智能這些強(qiáng)算法催生的行業(yè)興起之時(shí)，算法當(dāng)家做主也將變得合理。

但在近日，《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》開(kāi)始正式實(shí)施，涉及算法推薦的抖音、快手、拼多多、小紅書(shū)、微信、微博等頭部平臺(tái)均允許用戶[一鍵關(guān)閉個(gè)性化推薦]。

從web1.0到web3.0，變化最大的就是信息量，變得越來(lái)越多。

信息量變多雖然是好事，可一旦過(guò)多，信息過(guò)載的問(wèn)題也會(huì)隨之出現(xiàn)。

用戶被信息海洋吞沒(méi)，想找到有用的信息真就成了大海撈針。為了解決這一問(wèn)題，推薦算法應(yīng)運(yùn)而生。

基于協(xié)同過(guò)濾的推薦方法，就是利用[人以群分，物以類聚]的原理，把相似用戶的喜好，也推薦給你。

而基于內(nèi)容的推薦方法是以用戶自身特點(diǎn)為主要依據(jù)進(jìn)行的推薦。

這就需要采集大量信息：職業(yè)、年齡、性別、偏好、地域、收入、評(píng)論、收藏、 點(diǎn)贊、觀看、瀏覽、點(diǎn)擊、加購(gòu)物車、購(gòu)買等，才能構(gòu)建專屬的推薦算法模型。

體驗(yàn)：關(guān)閉推薦后使用體驗(yàn)驟降

希望打破平臺(tái)用算法織就的[信息繭房]，獲取到新信息是用戶關(guān)閉個(gè)性化推薦的主要原因之一，但關(guān)閉后的內(nèi)容推薦仍然單一且體驗(yàn)不佳。

除了體驗(yàn)不佳而被迫打開(kāi)算法推薦，更多用戶并不知道可以關(guān)閉算法推薦，這與平臺(tái)設(shè)置的隱蔽有關(guān)。

有媒體測(cè)算，目前平臺(tái)給出的關(guān)閉個(gè)性化內(nèi)容推薦的操作在5-7步之間，步驟較為繁瑣。而如果用戶不刻意關(guān)閉，個(gè)性化推薦則默認(rèn)開(kāi)啟，也不會(huì)給用戶更新提示。

操作的復(fù)雜化，實(shí)際上是在為用戶關(guān)閉化推薦設(shè)置障礙；關(guān)閉個(gè)性化推薦，但廣告推送并沒(méi)有變少，雖然這些廣告不夠精準(zhǔn)，但體驗(yàn)并沒(méi)有優(yōu)化。

不過(guò)，關(guān)閉后的使用體驗(yàn)直線下降，期待中的廣告減少并沒(méi)有發(fā)生，部分平臺(tái)推薦內(nèi)容一成不變。

關(guān)閉后用戶并不能獲得高質(zhì)多樣的內(nèi)容，差勁的體驗(yàn)感、不見(jiàn)減少的廣告，最終讓用戶選擇還是打開(kāi)個(gè)性化推薦，回到量身打造的算法世界。

商業(yè)：算法推薦拉高平臺(tái)商業(yè)化

通過(guò)[千人千面]產(chǎn)品服務(wù)，不斷給用戶提供命中喜好的內(nèi)容，幫助新用戶留存、轉(zhuǎn)化付費(fèi)，最終目的仍是提升商業(yè)化變現(xiàn)效率。

《哈佛商業(yè)評(píng)論》報(bào)告指出：用戶體驗(yàn)的個(gè)性化可以讓投資回報(bào)率提升五至八倍，并將銷售額提高10以上。

在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)收集的信息可以無(wú)限精細(xì)下去，平臺(tái)不再滿足于獲取個(gè)人信息，而是從用戶的關(guān)系鏈、好友圈，商業(yè)化潛力無(wú)窮。

用戶獲得個(gè)性化內(nèi)容推薦的同時(shí)，平臺(tái)的商業(yè)化潛力也被迅速拔高。

抖音、快手等平臺(tái)，在用戶信息流中加入的廣告和直播帶貨，實(shí)際上就是通過(guò)算法進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷，提升用戶的購(gòu)買率。

隨著平臺(tái)發(fā)力同城、好友等私域流量，也可掌握了用戶的關(guān)系網(wǎng)，進(jìn)一步升級(jí)電商和廣告等平臺(tái)主流營(yíng)收模式的增長(zhǎng)潛力。

字節(jié)的廣告營(yíng)收占總收入75%以上，僅阿里一家公司，就豪氣的投了180億廣告費(fèi)。

谷歌2021年第四季度廣告收入612億美元，facebook也有326億進(jìn)賬，一個(gè)季度就頂上字節(jié)一年。

隱私：薅[隱私]羊毛提升表面利好

精準(zhǔn)推薦的背后來(lái)自平臺(tái)對(duì)個(gè)人數(shù)據(jù)的標(biāo)簽化運(yùn)算，進(jìn)而是將用戶消費(fèi)能力劃分為[三六九等]，形成算法歧視。

平臺(tái)利用[用戶畫(huà)像]和[貼標(biāo)簽]區(qū)別個(gè)體、扁平化用戶，強(qiáng)化現(xiàn)實(shí)生活中的刻板印象，可能引發(fā)社會(huì)輿論。

很多企業(yè)、App、第三方機(jī)構(gòu)在共享用戶的個(gè)人信息之際，試圖掌控更多的個(gè)人隱私。

瀏覽器總能[記住]其搜索歷史并且同步到其他設(shè)備上，在首頁(yè)反復(fù)推送搜索過(guò)的同類內(nèi)容，讓人有一種[被泄密]的不安感。

當(dāng)用戶習(xí)慣由平臺(tái)供應(yīng)信息時(shí)，有可能陷入算法設(shè)置的[過(guò)濾氣泡]中，用戶委身成為數(shù)據(jù)的[附屬品]，漸漸喪失接觸多元信息的機(jī)會(huì)。

做好算法監(jiān)管并不不容易

簡(jiǎn)單的算法能夠解決的問(wèn)題十分有限，為了提升效率，越來(lái)越多的互聯(lián)網(wǎng)公司采用的是更為復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)算法網(wǎng)絡(luò)。

假設(shè)一家公司的「目標(biāo)函數(shù)」是要優(yōu)化用戶的留存時(shí)間，那么即使進(jìn)行了限制時(shí)間等防沉迷設(shè)置，算法模型還是會(huì)采取別的途徑來(lái)提升用戶在平臺(tái)上的使用時(shí)長(zhǎng)。

[目標(biāo)函數(shù)]才是算法治理的[命門]所在，但這一點(diǎn)經(jīng)常會(huì)被各國(guó)的立法者所忽視。

現(xiàn)在的規(guī)定只是要求公司以[適當(dāng)?shù)姆绞焦妓惴ㄍ扑]服務(wù)]，但并未對(duì)什么是[適當(dāng)?shù)腯作出限制。

對(duì)于商業(yè)化利益，平臺(tái)和依附于平臺(tái)的商家也需要轉(zhuǎn)換思路。目前的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)監(jiān)管趨嚴(yán)，國(guó)家對(duì)用戶合法權(quán)益的保護(hù)力度漸強(qiáng)，依靠廣告營(yíng)銷和平臺(tái)瀏覽并非長(zhǎng)久之道。

在隱私政策和新規(guī)時(shí)代，失去[瞄準(zhǔn)鏡]的互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷將會(huì)效果大減，這就要求商家必須學(xué)會(huì)多條腿走路，行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)也漸漸回歸到本質(zhì)競(jìng)爭(zhēng)階段。

平臺(tái)通過(guò)算法追求商業(yè)化利益與用戶的權(quán)益保護(hù)之間勢(shì)必存在平衡點(diǎn)，而這還需平臺(tái)的自覺(jué)與法規(guī)的細(xì)化。

結(jié)尾：

明確算法規(guī)則及使用邊界，必然推動(dòng)算法回歸應(yīng)有的價(jià)值本位，那就是以人為尺度。就此而言，算法是對(duì)企業(yè)價(jià)值觀的審視。

好的算法在幫助企業(yè)提高效率、降低服務(wù)成本的同時(shí)，也能夠讓更多的人成為獲益者。

部分資料參考：科工力量：《算法推薦，關(guān)還是不關(guān)？》，光明日?qǐng)?bào)：《如何遠(yuǎn)離算法之“算計(jì)”？》，AI財(cái)經(jīng)社：《大廠知曉你的秘密》，Alter：《算法的“有毒泡泡”，當(dāng)真可以戒掉嗎？》

審核編輯 ：李倩