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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，并提出合理的建议。

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饱受争议，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排斥而逐渐边缘化，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，提出合理的建议。

产品概述

1、体验环境体验人：XXXX

产品版本号：4.50.0使用机型：m1metal网络环境：良好

体验时间：2017‐07‐20

操作系统：Flyme5.1.11.1Y2、产品简介

今日头条是一款主打精准推荐，去中心化的资讯产品。logo点评：

3、产品定位

（1）slogan

你关心的才是头条

（2）提供服务

4、用户需求分析

（1）目标用户分析：

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：

（2）用户特征

（3）用户对资讯的需求

说明：以上统计考虑大部分用户会选择的渠道。

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。

分析：

4.解决方案

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：

（1）利用精准推荐算法打破中心化的常规，做到千人千面

可以看出，每个年龄段的生活方式、心智等均不一，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“曝光”用户喜欢的内容。

（2）图文与短视频形式并存，产品结构简单易用

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，是使用路径短。

（3）大力发展头条号，激励优质的内容创作者加入平台

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，通过爬虫抓取媒体网站内容，存在版权问题。

如今收购专业视频网站、创立头条号吸引自媒体创业者，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，标题上禁止使用感叹号，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。

5.用户使用场景

6.市场现状及产品表现

资讯行业现状：

今日头条产品表现：

根据今日头条发布的“2016年移动资讯行业细分报告”可知：产品分析

1、产品架构图

2、功能点分析

（1）个性化推荐

基于个性化推荐引擎技术，通过机器学习去感知、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。

①基本原理

推荐算法大致分为三类：

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、串联、并联等方式融合。

②功能逻辑

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。

③体验分析

这样的一种机制无疑可以保证每次再打开app后，看到的资讯都是自己喜欢的，从而大大减少了用户有哪些信誉好的足球投注网站，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。

建议：

（2）微头条

利用推荐的内容列表来吸