算法崛起：2016成为里程碑式拐点，信息分发迎来历史的终结？

1、 里程碑：算法推送超过人工推送

细心的人会发现，现在随便打开一个视频网站或新闻资讯 APP ，都会有“个性推荐”或“猜你喜欢”之类的栏目，系统会根据你的浏览记录和爱好，自动为你推荐内容。

两年前，这种个性化推荐并不常见，而近来已成为各大渠道的主流配置。

当只有一个人在做某件事情的时候，那可能是探索，但当很多人都在做同一件事的时候，那可能意味着一个新时代的降临。

近日， 第三方监测机构易观发布了一个具有“里程碑式意义”的数据： 2016 年，在资讯信息分发市场上，算法推送的内容将超过 50% 。

这成为一个分水岭。它意味着，我们以后接触到的信息，将主要由“智能机器人”为我们准备，而以往看似不可或缺的“人工编辑”角色，则不可避免地被边缘化。

自 2012 年今日头条开启算法分发的尝试， 4 年之后，算法时代正式宣告来临。

人类的信息分发模式经历了三种主要形态： 专业编辑 — 社交传播 — 算法推送。 算法模式能不能成为信息分发领域 “ 历史的终结 ” ？

冷战结束后，美国学者福山提出现代民主制度也许是 “ 人类最后一种统治形式 ” ，并因此构成 “ 历史的终结 ” 。以此为喻，算法推送是不是信息分发的最终形态？还会有其他模式挑战它吗？

2、 三张图包含所有秘密

当我们称一个时代到来时，绝不仅是基于一个指标。它应是新主角对关键性资源的 “ 全面接管 ” 。

互联网最重要的三个要素是资本、流量、人才。

1. 资本

先看这张图。

这张图显示，不仅各大传统门户客户端加入了算法潮流， BAT 在 2016 年到来时也悉数出手。各种资源开始向算法推送聚集。 因此， 2016 年成为拐点，并非偶然。

现有资讯分发产品可分为三类：媒体型，倚重人工编辑；关系型，依托社交链传播；算法型，基于算法对信息和人进行匹配。

这三种类型的产品各有特色，各有阵地。不过，眼下的一个大变化是，媒体型产品和关系型产品纷纷纳入算法功能，无形中向算法型产品靠拢。

当搜狐新闻、网易新闻和微信、微博都开始往自身产品功能添加算法时，标志着算法已经成为几乎所有主流资讯分发产品的标配。

互联网升级为人们生活和生产的基础设施，这是互联网时代到来的标志；而算法被设定为资讯分发不可或缺的主要驱动力乃至唯一驱动力，则无疑是“算法时代”最好的注脚。

资本对新趋势最敏锐。可以看到，资讯产品领域，风投的大手笔基本集中在算法类产品。

今日头条 C 轮融资获得红杉资本领投的 1 亿美元；

一点资讯获得凤凰新媒体的四次投资，总额超过 7400 万美元；

天天快报，腾讯砸下重金以及巨大的流量支持。

艾瑞咨询 7 月份发布了 2016 年中国独角兽企业估值榜。在前 300 强的排名中，“新闻资讯”行业的上榜企业只有三家，其中算法资讯分发平台有两家，分别是排名第 6 位的今日头条和排名 189 位的一点资讯，另一家是排在 121 位的 36 氪。今日头条以 92.3 亿美金的估值，仅次于蚂蚁金服、小米、滴滴、陆金所、新美大等巨头。

不久前，甚至有传言腾讯以高达 80 亿美元的估值投资今日头条。虽然消息被今日头条创始人张一鸣否认，但终不免引人浮想联翩：难道腾讯无法用产品来打败对手，最后只能用资本来收购这个“算法分发”的独角兽？

2. 流量

流量之于互联网，犹如土地之于地产商，是价值的来源、一切的根本。

看下面这张图：

注：算法类客户端以今日头条、天天快报和一点资讯为样本；非算法类客户端为新浪新闻、网易新闻、腾讯新闻、搜狐新闻和凤凰新闻为样本。数据来源：安卓市场

算法类资讯客户端下载量的增长速度，远远高于非算法类产品，差距多达 2 倍以上。

算法类产品，增长率都在 50% 以上，处于高速成长期。传统门户类产品，则明显感受到了 “ 天花板 ” ，有的只有百分之十几的增长率，这在互联网界与 “ 停滞 ” 同义。

越来越多的用户和流量将集中在算法类产品上。

根据前面提及的易观发布的数据，算法推送的内容今年将超过 50% ，完全占据主体地位。

对于流量的准确描述是：流量 = 用户数 X 使用时长。

现在有意思的一个现象，传统门户类产品在用户数上还占有优势，但平均使用时长大大落后于算法类产品。

TrustData 发布的数据显示， 2015 年 10 月，今日头条平均用户每日打开时长为 41.8 分钟，而网易新闻和凤凰新闻分别是 26.1 分钟和 24.7 分钟，腾讯新闻仅为 19. 8分钟，不到今日头条的一半。2016年8月，今日头条的平均用户每日打开时长已经超过70分钟。

使用时间长，意味着给用户的信息，更对胃口，更为精准，更具粘性，一用就停不下来。这是算法类产品抢占流量高地最令人恐怖的地方。

3. 人才

三要素中，钱是最敏锐的，人是最理性的。人才变动是反映趋势的一个重要指标。

上图是各资讯客户端及视频类网站近期的招聘统计。整体来看，内容分发环节，各大机构对于算法工程师的需求大于人工编辑。

无论是今日头条、天天快报等算法类产品，还是搜狐新闻、新浪新闻等老牌门户，都在重建内容分发的人员结构。占据重要流量的视频类产品，发力更为明显，爱奇艺和乐视招聘的算法人员之多，远超于人工编辑。

收入上，算法工程师月薪起点 25000 元，人工编辑为 8000 元，相差 3 倍。各机构宁愿支付更多的人员成本，一定是算法的方向能产生更高效率。

算法工程师普遍吃香，折射的是算法分发的欣欣向荣。

以上，从资本、流量、人才三个核心资源的流向来看，算法时代来临毋庸置疑。

3、 算法崛起的根本动因

算法为什么会接管信息分发的大权？在于两个关键词： “ 免于匮乏 ” 与 “ 免于过载 ” 。

人类的信息传播经历了 “ 匮乏 ” 和 “ 过载 ” 两个阶段。

互联网之前的所有媒介形态，就是在解决信息匮乏问题。报纸最初只有一页纸，后来发展到上百个版面皆为常事。从报纸到广播再到电视，更是文字向音频、视频的跨越，信息的丰富程度呈几何级增加，最后网络把这几种形态都囊括其中，集大成。

这一步步的进化，就是满足人们的信息饥渴。免于匮乏，多即是好。

如果以数据单位来描述不同媒介之间信息量的大小，大致是：

报纸文章是 KB 量级， 1KB 大约是 500 个汉字。

广播节目是 MB 量级， 1MB 音频节目的数据量约等于 60 万个汉字。

电视节目是 GB 量级， 1GB 视频节目的数据量相当于 7.5 亿个汉字。

网站更新是 TB 量级， 1TB 约等于 9000 亿个汉字。

这一阶段，媒介演化主要是通过两种方式来追求信息的 “ 免于匮乏 ” ：

• 增大数量。比如报纸增加版面，电视增加细分频道等。

• 减少延时。从印刷媒介到电子媒介，事件从发生到传播的时间间隔越来越短，直播更实现了同步。

免于匮乏的需求终于在互联网时代得以实现。信息爆炸，由匮乏转为过载，此时最大的痛点，是如何在海量资讯中过滤出最适合用户的信息。

解决信息过载，出现了三种模式。

首先是 编辑分发模式 ，由专 业编辑筛选出重要信息，依序放在网站不同位置。这实际上是传统媒体模式的照搬，只能解决头部信息的问题，无法处理海量的长尾信息，也与互联网 “ 去中心化 ” 相背离。

接着出现了 社交分发模式 。你的朋友、你关注的人帮你推荐、过滤信息，他们的评论、转发形成了一种信息筛选机制。

社交分民模式最大的颠覆，是大众传播史上第一次实现了 “ 千人千面 ” 。不同的人通过不同的 “ 朋友圈 ” 有了个性化的信息世界。

2010 年 Facebook 主页访问量超过 Google ，可以看作是 “ 社交分发 ” 在全球成为主流的里程碑。

随后情况就出现了一些变化。 “ 社交分发 ” 的机制，慢慢出现了某种 “ 退化 ” 。

有分析者概括了这种 “ 退化 ” 的几个重要特征：

• 极少部分组织（比如大V）垄断平台上极大部分的流量，掌握流量分配权；

• 新兴内容生产者获取流量成本剧增；

• 用户社交关系爆炸，基于社交关系的推荐质量不断降低；

• 内容生产源爆炸，信息过滤难度几何增加。

直观来看，就是微信朋友圈中养生、微商、晒娃晒吃类的无效信息越来越多；微博上则是大 V 和营销类账号占据了主体流量。随着用户社交关系数量的增加，信息过载逐渐加重。单纯通过社交分发并不能解决信息过载问题。

因此， 第三种模式 算法分发模式 出现。根据用户的行为数据进行个性化推荐，试图做到更精准。

Facebook 是主流社交平台中最早开始布局算法推荐机制的。时至如今，机器算法在 facebook 的分发机制中已经非常重要。

而最近微信推出 “ 朋友圈热文 ” ，也是引入算法机制来提高信息推送质量。

算法之所以能有效地抵御社交分发机制的 “ 退化 ” ，有分析者认为是因为：

• 算法对流量的分配独立于社交关系，不被“大号”垄断；

• 算法能够处理的信息量几乎没有上限；

• 算法能够对用户的社交推荐机制进行二次过滤，优化推荐结果

正是这些特点，使算法在这两年异军突起，成为信息分发的主流。

在信息分发上，人类对 “ 免于匮乏 ” 的追求，历经上百年，终于在互联网时代得以实现。现在，对 “ 免于过载 ” 的追求还开始不久，在技术的帮助下，用最短的时间找到了 “ 社交 + 算法 ” 的利器，并在 2016 年成为信息分发史上的拐点。

4、 美丽新世界

算法时代会带来什么变化？

我们不去多谈用户中心的彻底实现、人工分发的逐渐消失、内容创业者的篷勃兴起等人所皆知的事实。我们关注一点：算法时代对 “ 汝之毒药，我之甘饴 ” 的重新诠释。

“ 汝之毒药，我之甘饴 ” ，意味着信息价值的重估。你觉得不感兴趣甚至是垃圾的信息，对于我可能极有价值。

信息不再有统一的标准，不再有绝对的高低之分。对刚生下宝宝的妈妈来说， PM 值绝对比英国脱欧更重要。对旅游者来说，当地的天气信息绝对比当地的房价更重要。

“ 汝之毒药，我之甘饴 ” ，信息偏好的差异其实一直都存在，只是以前的分发模式无法区分。算法时代，每个人都有了自己的头条，这一点得以实现。整个信息世界大一统的秩序被打破。

这使得长尾信息被极大激活。“两个 PS 教学者的故事”很能说明这一点。

2016 月 6 月起，一位网友在国内某知名视频网站创立了自频道“ PS 零基础教学”，上传 PS 教学内容。从视频质量来看，品质在平均水准之上，对 PS 初学者很有帮助。

两个月内，博主上传约 70 个视频，然而，其自频道总播放量竟没超过 600 ，平均每个视频播放量还不超过 10 ，订阅者也仅有 4 人。

流量的惨淡无疑给热情的博主浇了一盆冷水。 7 月 8 日后，博主停止了自频道更新。

有趣的是，在 Youtube 网站上，一位名为“ Justin Odisho ”的网友今年 3 月份同样创立了一个 PS 教学自频道，在其前两个月的 24 个教学视频，最低的点击量有 541 ，最高达 4 万。

仅六个月， Justin Odisho 即吸引了超过 6 万名订阅者，总点击量数十万。

两个 PS 教学自媒体在流量上的巨大差异，有运营时间、内容特点等因素的影响，除此之外，一个非常重要的原因在发生作用 —— 两个视频平台不同的流量分配机制。

国内视频平台以人工推荐为主，长尾内容无法顾及。 YouTube 是以算法推荐为主，能把长尾内容分发到需要它的人。

算法机制下，每条信息找到了生命，找到了该去的地方。这构成了一个全新的信息世界。

这其中甚至包括广告。某种意义上，广告只要在正确的时间出现在对的人面前，那么它就是有用的信息，受众不会反感，反而会乐于接受。算法根据用户需求推荐信息，广告也能变成有用的资讯，原生广告的前景值得看好。

5、 历史的终结？

回到文章开头提出的问题，算法来了，这会是信息分发 “ 历史的终结 ” 吗？

目前来看，算法还存在两大问题：

1. 信息源瓶颈。

信息分发的效果，与信息源紧密相关： 1. 数量上，能否抓取到足够多的信息； 2. 质量上，信息源是否有足够品质。信息源瓶颈不解决，再强的分发技术也会成为无米之炊。可以看到，各个平台正在弥补这方面的短板：将算法从图文资讯扩展到音频视频，试图提升信息的量级和丰富度有了明显提升；与此同时，为了改善内容供给端的质量，各大平台相继砸重金扶持自媒体，奖励优质的原创内容。算法是整个资讯传播生态中的一环，它既受整个生态的制约，但又改变着这个生态。

2. 算法精确性。

算法如果精确度不够，由算法来分发资讯同样会导致很多噪音。对算法工程师来说，提高精确性是永无止境的挑战，精确到什么程度？或许能达到读心术的境地。

最后的分发机制或许是这样的：系统囊括每一条信息、每一个数据，同时也分析出用户所有的需求（甚至包括潜在的），在此基础上实现 “ 所有信息对所有人 ” 的分发，在信息海洋中，每个人收到的是自己需要的和应该知道的信息，不稀缺，也不过载。

这是信息乌托邦，也是信息传播的最后图景。