36氪领读 | 内容推荐算法，抢夺用户时间的利器

的反馈信息，从而增加对此类内容的推荐。如果从推荐系统的点击预估角度看，更接地气的内容超过高大上的内容几乎是必然的。消费八卦新闻的确帮助你打发了时间、给你制造了欢愉，但你偶尔的“超我”自觉自省，却对这种内容推荐做出了格调低劣的判断。这也是我们在用户访谈过程当中常会碰到的一种情况：就像在一个个夜里，你一遍遍地跟自己说要早睡，却一次次刷着王者荣耀直到深夜。3.更平衡的产品设计尽管推荐技术存在一定局限，尽管用户反馈总是会表现出泛娱乐化的趋势，但一个理想态的产品是不应该仅以点击为导向、唯短期数据而论的，我们能够做出的产品设计不应该止步于此。假如我们在点击一篇内容重复度很高的娱乐八卦和点击一篇行业深度分析之间，倾向于认为后者更有价值，那就需要找到更好的方式来衡量一次阅读的价值，从而引导推荐系统的分发流程，比如：不同角度的分析给我们提供了量化点击价值的方式，让那些我们更偏好的内容有可能获得更多的曝光量和展示量。从现实的角度来看，内容供给和内容消费一定会是金字塔结构的，越基础层的内容越具有消费规模。但作为理想的现实主义者，我们或许可以在可控的范围内，去尝试点击率和理想态的平衡。