作為全世界最重要的兩款社交產(chǎn)品,，F(xiàn)acebook和微信對(duì)于平臺(tái)內(nèi)信息流（朋友圈）的展示卻有不同的選擇,，前者多年前就開始以機(jī)器算法對(duì)內(nèi)容進(jìn)行排序，后者則是略顯“古典”的純時(shí)間線排序,，兩種不同選擇,，在社交信息呈現(xiàn)效率和商業(yè)化上出現(xiàn)了巨大的差別。

互聯(lián)網(wǎng)的本質(zhì)是信息的流動(dòng),，促成流動(dòng)的或者是人,，或者是機(jī)器算法。而從國(guó)外的谷歌,、Facebook,、Amazon、Netflix的趨勢(shì)來看,，算法分發(fā)的時(shí)代正在到來,，那么，微信還能停多久？

騰訊今日公布第二季度財(cái)報(bào),，總收入356.91億元人民幣（53.82億美元）,。其中效果廣告收入36.97億元，占比僅10%,。而這包括了QQ空間手機(jī)版,、微信公眾賬號(hào)、騰訊新聞客戶端以及常被熱議的微信朋友圈廣告,。游戲收入則超過170億元占比48%,，一如既往成為營(yíng)收最大的貢獻(xiàn)者。

反觀Facebook二季度財(cái)報(bào),，其日活總數(shù)達(dá)13.3億,，營(yíng)收總額64.4億美元中84%來自于移動(dòng)廣告。并在日活,、用戶黏度,、廣告營(yíng)收等數(shù)據(jù)上都甩掉競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手一條街。

在探究Facebook的成功秘訣時(shí),，扎克伯格推崇的算法分發(fā)模式反復(fù)被提及,。事實(shí)上。將社交平臺(tái)上的信息以機(jī)器算法的方式進(jìn)行排列,，而非單純按照時(shí)間線展示,，確實(shí)留住了用戶的腳步，其早先收購的圖片社交軟件Instagram在切換至新的算法消息流之后,，用戶使用時(shí)間也得到了增長(zhǎng),。

相比之下，國(guó)內(nèi)社交巨頭微信卻似乎慢了幾個(gè)身段,。前些日子,，微信推出了“朋友圈熱文”，被調(diào)侃為內(nèi)置了一個(gè)“今日頭條”,。在此之前我原本想寫篇稿子，標(biāo)題叫《Facebook即將進(jìn)入社交3.0時(shí)代,，微信還要在1.0停多久,？》，畢竟同為社交巨頭,，F(xiàn)acebook在10年前就做起了算法推薦,，并獲得巨大成功，然而擁有同樣體量的微信,，在朋友圈信息流的展示上,，卻幾乎沒有做出過任何改變。

News feed（信息流）是Facebook最重要的功能,。它不同于以往的時(shí)間排序,，而是機(jī)器算法依據(jù)用戶以前點(diǎn)贊,、評(píng)論、分享的內(nèi)容,，來推送用戶關(guān)心的內(nèi)容,。也就是說，如果你對(duì)朋友的照片點(diǎn)贊評(píng)論過,，那么下次這個(gè)朋友的照片出現(xiàn)的就比較靠前,；若你隱藏過Candy Crush游戲的內(nèi)容，那么Facebook就會(huì)減少給你推薦游戲內(nèi)容的概率,。

（Facebook的News Feed頁面,，內(nèi)容不是按時(shí)間倒序方式呈現(xiàn)，而是算法推薦）

算法推薦讓Facebook從社交網(wǎng)站升級(jí)為互聯(lián)網(wǎng)帝國(guó),。扎克伯格認(rèn)為,，算法、機(jī)器學(xué)習(xí),、人工智能會(huì)讓服務(wù)更貼近用戶,，“如果計(jì)算機(jī)能夠理解消息流內(nèi)容的含義，那么我們就能展示更多你感興趣的內(nèi)容,?！?/p>

不過Facebook最早也是純時(shí)間線的分發(fā)模式，但內(nèi)容出現(xiàn)了爆炸式增長(zhǎng)后,，每個(gè)用戶平均有幾千條消息待查看,，大多數(shù)人無法完整看一遍。Facebook試圖進(jìn)行信息篩選以匹配用戶對(duì)內(nèi)容的精準(zhǔn)需求,，2009年算法推薦應(yīng)運(yùn)而生,，并不斷優(yōu)化。

（Facebook的推薦算法優(yōu)化進(jìn)程）

尚不夠完備的數(shù)據(jù)和較初級(jí)的人工智能最初當(dāng)然還無法完全準(zhǔn)確判斷Facebook用戶的喜好,，扎克伯格早前甚至因?yàn)槿斯ぶ悄艿腻e(cuò)誤判斷而親自出來道歉,。

由于僅僅依靠計(jì)算點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)發(fā),、評(píng)論的數(shù)量并不可能智能化地發(fā)現(xiàn)用戶真正喜歡的內(nèi)容,。2014年夏天，F(xiàn)acebook成立了“動(dòng)態(tài)消息質(zhì)量評(píng)測(cè)小組”,，小組成員每天不斷體驗(yàn)自己的Facebook動(dòng)態(tài)消息時(shí)間線,，并把細(xì)節(jié)及滿意程度人肉反饋給Facebook的工程師。現(xiàn)在這個(gè)外包團(tuán)隊(duì)已經(jīng)達(dá)到上千人之多,。

扎克伯格稱,，“我們想為世界上的每一個(gè)人提供一個(gè)個(gè)性化的報(bào)紙。”從News Feed開始,，F(xiàn)acebook進(jìn)入了算法時(shí)代,。

十年的時(shí)間過去，F(xiàn)acebook得到了用戶,、廣告商以及投資人的絕對(duì)認(rèn)可,。2012年5月Facebook敲鐘上市，當(dāng)時(shí)市值為1152億美元,。到今年8月5日,，市值已高達(dá)3593億美元。

1. 用戶的認(rèn)可

   
   

2009年Facebook與Twitter的移動(dòng)端活躍用戶相差僅不到500萬,。當(dāng)時(shí)業(yè)內(nèi)一度認(rèn)為Twitter將搶走Facebook的用戶,。

但2009年Facebook點(diǎn)贊功能上線后，二者的發(fā)展曲線讓分析師們大跌眼鏡,。Twitter的活躍用戶增長(zhǎng)趨向緩慢,，而Facebook大爆發(fā)。最新公開數(shù)據(jù)顯示,，F(xiàn)acebook已擁有17.1億活躍用戶,，日活達(dá)13.3億。

（Facebook和Twitter月活數(shù)的發(fā)展趨勢(shì)比較）

產(chǎn)生這個(gè)差異的一個(gè)重要原因就是前者基于算法推薦的動(dòng)態(tài)消息,，能更高概率地?fù)糁杏脩舻呐d趣點(diǎn),，節(jié)省用戶尋找有效信息的時(shí)間。

想象一下,，你是要在一大堆未經(jīng)過濾的Twitter推文中選出你感興趣的內(nèi)容,，還是會(huì)打開Facebook直接看到你喜歡的東西？機(jī)器學(xué)習(xí)讓Facebook建立了用戶自己的興趣圖譜,，在這個(gè)爭(zhēng)奪用戶注意力的市場(chǎng),，F(xiàn)acebook贏了一局。

2.廣告商的肯定

廣告是 Facebook ,、Twitter等社交網(wǎng)站主要的營(yíng)收來源,。數(shù)據(jù)顯示，F(xiàn)acebook廣告主數(shù)量從2015年2月的200萬增長(zhǎng)到9月的250萬再到今年3月已經(jīng)達(dá)到300萬,。

營(yíng)收數(shù)據(jù)也非?？捎^。2016年第二季度Facebook廣告收入同比上漲63%,，達(dá)62.4億美元,。其中,，移動(dòng)廣告的營(yíng)業(yè)收入占到了總收入的84%,，達(dá)到54.2億美元。

廣告商對(duì)Facebook如此青睞也源于其算法推薦技術(shù)所實(shí)現(xiàn)的廣告精準(zhǔn)投放。

實(shí)際上最早互聯(lián)網(wǎng)廣告是按展示收費(fèi),，投放系統(tǒng)不關(guān)心廣告主效果,。但Google和百度的點(diǎn)擊計(jì)費(fèi)顛覆了這種模式。

而Facebook基于機(jī)器推薦算法則實(shí)現(xiàn)了轉(zhuǎn)化收費(fèi)的廣告形式,，又再次顛覆了點(diǎn)擊計(jì)費(fèi)的模式,。在獲取廣告主反饋的成交數(shù)據(jù)后，依靠強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)優(yōu)化整個(gè)轉(zhuǎn)化流程,，并追溯到每一個(gè)展示所帶來的價(jià)值,，讓廣告主看到了具體投入后的回報(bào)，然后按照價(jià)值收費(fèi),。Facebook之所以能夠按照展示收費(fèi),，主要得益于News Feed Ads下將廣告插入信息流，作為內(nèi)容的一部分個(gè)性化推薦給用戶,。

雖然其他網(wǎng)站也大量提供細(xì)化的定位手段,，但以Google為例，即使他的數(shù)據(jù)夠多分析夠細(xì)致,，但他還是在猜用戶,。而Facebook根本就知道用戶是誰，并能根據(jù)機(jī)器算法為用戶貼上準(zhǔn)確的“標(biāo)簽”,。這個(gè)根本性的差別,，使展示廣告的應(yīng)用場(chǎng)景得到了改革性的進(jìn)步。

在Facebook投放后臺(tái),，廣告主除了能根據(jù)用戶性別,、位置、使用設(shè)備等條件投放,，還可選擇目標(biāo)投放人群的興趣喜好,、行為特點(diǎn)等，比如狗糧廣告就可以直接投放到養(yǎng)寵物狗的用戶面前,。

也許上一秒你剛剛給朋友用iPhone 6s拍的照片點(diǎn)了贊,，下一秒就看到蘋果公司為你推薦他們的新產(chǎn)品了。借用Facebook積累了10年的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),，廣告主將大大減少資金浪費(fèi)在非目標(biāo)用戶身上的可能,。

投資銀行Piper Jaffray的分析師今年年初在研究報(bào)告中寫道：“Facebook已經(jīng)建立了一個(gè)卓越的廣告平臺(tái)，讓各類營(yíng)銷者能精準(zhǔn)地將廣告發(fā)送這個(gè)星球上的幾乎每一個(gè)消費(fèi)者,?！?/p>

反觀微信，朋友圈內(nèi)容是社交分發(fā)的邏輯：去中心化,，無人干預(yù),。也就是說,，無論你的好友發(fā)布多少內(nèi)容，你都得全盤接收,。長(zhǎng)此以往有兩個(gè)問題：

1.刷不完的朋友圈,，引發(fā)信息焦慮

數(shù)據(jù)顯示，去年平均每個(gè)微信用戶的好友數(shù)為128人,，微信公眾號(hào)數(shù)量超1000萬,，這些數(shù)字持續(xù)增加的背后是朋友圈內(nèi)容爆炸式增長(zhǎng)，社交分發(fā)的問題開始凸顯,。訂閱號(hào)的主動(dòng)打開率降低,，朋友圈形成數(shù)據(jù)沉淀。

（很少主動(dòng)打開的公眾號(hào)和刷不完的朋友圈）

每天早上打開朋友圈大概有幾百條微信和公眾號(hào)內(nèi)容要看,，搜索信息的成本大大增加你,，時(shí)間一長(zhǎng)，就很容易出現(xiàn)信息焦慮,，對(duì)朋友圈產(chǎn)生厭煩情緒,。

2.當(dāng)爆款、營(yíng)銷文占據(jù)時(shí)間線,，優(yōu)質(zhì)內(nèi)容被錯(cuò)過

此外,，當(dāng)下朋友圈的普遍現(xiàn)象是雞湯文、廣告文,、營(yíng)銷文等低質(zhì)文章或鏈接占據(jù)了更多版面,，又或者爆款文章刷遍朋友圈。

（朋友圈中常常刷屏的營(yíng)銷文）

而那些你感興趣的內(nèi)容反而被淹沒,，純時(shí)間線的信息呈現(xiàn)方式使朋友圈的傳播變得低效,。本質(zhì)上，這是因?yàn)樾畔⑦^載后,，信息與人的抵達(dá)成本變高,。

信息的分發(fā)實(shí)際上包括信息的篩選和展示兩個(gè)階段。

信息的篩選,，是通過人（如編輯推薦,、社交訂閱）或者機(jī)器（關(guān)鍵詞搜索、算法推薦）來完成的,。

在信息匱乏的年代,，信息的篩選就完成了信息到人的抵達(dá)，微信朋友圈里只有十個(gè)好友,，如果他們不是微商的話,，隨便一刷你就能讀完大部分的內(nèi)容。但是當(dāng)供給端的信息變得充裕,，信息的展示就會(huì)成為問題,。

畢竟物理世界最大的定律就是物理本身,，人的精力和時(shí)間是有限的，當(dāng)信息充裕之后,，人能接收的信息量卻仍然是有限的。

而信息的展示,，則包括完全不做變動(dòng)的純時(shí)間線（比如微信朋友圈）,，人工編輯推薦（每張報(bào)紙都只有一個(gè)頭條），以及機(jī)器算法排序（例如Facebook,，以及國(guó)內(nèi)的今日頭條）,。

(信息的分發(fā)包括篩選和展示)

Facebook這幾年的發(fā)展態(tài)勢(shì)已經(jīng)證明，與人工分發(fā)相比,，算法推薦在解決信息冗余和個(gè)性化匹配上更具優(yōu)勢(shì),。按時(shí)間順序呈現(xiàn)內(nèi)容的困境Facebook也曾遭遇過，這才迫使扎克伯格找到了算法和機(jī)器學(xué)習(xí),。

出于對(duì)產(chǎn)品調(diào)性的克制,，微信一直沒有做大的改動(dòng)，但我相信,，改變是必然,，否則微信也就不會(huì)試水“朋友圈熱文”了。而實(shí)際上,，看看微信的招聘截圖,，我相信各位一定能理解，微信對(duì)算法是很看重的,。

（微信對(duì)算法工程師的招聘）

事實(shí)上在騰訊轉(zhuǎn)投算法之路上,，微信的改變已經(jīng)晚于其他事業(yè)線了。最早騰訊對(duì)算法的探索是2015年6月網(wǎng)絡(luò)媒體事業(yè)群（OMG）推出的資訊客戶端天天快報(bào),。

這款產(chǎn)品定位個(gè)性閱讀直接對(duì)標(biāo)今日頭條,，依托算法技術(shù)為用戶進(jìn)行個(gè)性化推薦。不久后,，騰訊新聞客戶端也開始頭條化,。

這種向算法方向的推進(jìn)，很大程度上是看好它廣闊的商業(yè)前景,。

除了Facebook,，國(guó)內(nèi)以今日頭條作為算法推薦的商業(yè)案例來分析一下。2015年今日頭條大爆發(fā),，成為廣告界的新寵,。TalkingData發(fā)布的《2015年移動(dòng)廣告行業(yè)報(bào)告》中，今日頭條在移動(dòng)廣告網(wǎng)絡(luò)的綜合實(shí)力躍居第三,，僅次于騰訊廣點(diǎn)通和微博粉絲通,。