文/潘越飛
5月17日，向海龍辭去百度高級副總裁、搜索公司總裁職務。6天前，向海龍還出現在2019年百度聯盟生態(tài)合作伙伴大會上，暢想著百度生態(tài)聯盟的美好未來。
此次李彥宏的公開信里正式宣布，百度搜索公司戰(zhàn)略轉型為移動生態(tài)事業(yè)群組。作為國內搜索引擎的龍頭老大，百度曾經靠搜索+信息流雙引擎的模式，獲得了大量的廣告訂單，但隨著智能推薦時代的崛起、外界對于百度搜索銷售導向的質疑，百度面臨著嚴峻的生存環(huán)境。這次向海龍的離職，或許意味著百度要下決心轉型和改革。
這是一篇鋅財經創(chuàng)始人潘越飛五年前撰寫的文章，正如文中的預測，現在互聯網智能推薦時代已經到來。通過這篇文章，我們能看到百度大調整背后的深層次產業(yè)原因，以及未來智能推薦時代的更多可能性。
智能推薦引擎的基本邏輯是什么？熱門、興趣、地域、探索四大策略邏輯，預測群體的行為。
智能推薦爆紅于資訊產業(yè)是因為啥？海量信息帶動海量反饋數據推導出精準算法。
智能推薦會干掉媒體人么？永遠不會，但鴻溝已定，玩法必改。
智能推薦的未來是什么？除了以社交為衍生的信息入口外，以獲取資訊為目的的第二個信息入口。
我（潘越飛）和老蔡做了一番極度嚴肅與技術型的對話，被360度全面科普了一番。
老蔡是誰？蔡明軍，技術極客一枚。
工程師出身，搞過航天921項目、開發(fā)過大型網站、參與過搜狗搜索引擎的設計研發(fā)、做過在線教育，十多年的互聯網技術研發(fā)經驗，曾是搜狐內容推薦引擎的負責人，該引擎已經在搜狐新聞客戶端上落地，取得了不錯的效果。
作為半只腳踩在媒體里的技術達人，他對媒體的判斷，少了點情懷和虛偽，多了點邏輯和算法——也許，未來一個這樣的技術人員抵得過二十個報業(yè)集團的影響力，或者說，現在已經有這樣的苗頭。
和老蔡的對話，是我近日最有收獲的一次。
我照樣寫得很長，我照樣建議你，先保存下來，看不懂沒事，再讀上三遍，絕對有價值！定有當頭棒喝的效果！媒體從業(yè)者可以看到技術的顛覆浪潮，技術人員可以看到資訊產業(yè)的潛在作用。
——以下為正文，第一人稱口述體——
一問老蔡：為什么智能推薦的市場突然爆發(fā)，上有過億級用戶的追捧，中有巨頭的不斷占位，下有巨量資本投入？這件事真的那么重大，那么靠近大勢么？
智能推薦，很多人看的這個說法的第一反應是，這玩意靠譜么？
要回答這個問題，回顧一下智能推薦的誕生和發(fā)展就知道為什么會這樣了。
1、需求驅動產生了智能推薦
互聯網早期的資訊門戶是第一個成功的產品。它其實就是由編輯人工整理PUSH出來的一堆鏈接堆疊在網頁上。在資訊匱乏的時代，這已經可以滿足絕大部分用戶的心智需求。
時間往后推，十幾年的時間里，互聯網信息不斷爆發(fā)，人們獲取資訊的深度、廣度和頻度都獲得極大提升。簡單堆砌的門戶資訊已經不能滿足需求。這時候出現了RSS訂閱，號稱資訊閱讀的革命，代表產品是google reader。由于每個人訂閱的信息源不一樣，最終看到資訊列表也全然不同，用戶在這里體會到了個性化的資訊服務。
但是RSS訂閱最終還是死掉了，為什么？因為你要會使用訂閱工具，還要能找到訂閱源，兩道門檻把小白人群擋在了門外，只適合精英人群玩耍。用戶量起不來，市場不認可，自然就廢掉了。
RSS死掉了，但卻讓用戶體驗到個性化資訊服務是多么的美妙。讓用戶自主訂閱有門檻，那由機器主動推薦就順其自然誕生了。
亞馬遜網站出現的購物推薦，開啟了機器智能推薦的時代。由此衍生出了現在新聞、音樂、書籍、社交等各種類型的智能推薦引擎。
2、技術積累給智能推薦效果提供了保障
有需求在，但如果技術上達不到可用性要求，那也是白搭。
早期計算機計算能力有限，可獲取的用戶數據也有限，推薦算法大都是在實驗室環(huán)境下做學術研究，真正商用還有比較大的風險。隨著互聯網的高速發(fā)展，特別是搜索引擎相關技術的發(fā)展，計算能力已經不是問題，而且大規(guī)模的用戶數據收集也已經不是難事。這樣基于大樣本數據的實時分析處理系統(tǒng)（大數據）可以快速分析出群體行為的概率分布，再將這些概率分析應用到個體用戶上，就產生了智能推薦的體驗。例如搜狗的云輸入法，基本原理很簡單，就是通過概率計算你要輸入的下一個字可能是什么。但這在后臺需要一個龐大而復雜的實時分析處理系統(tǒng)。
另外對人類語言及語義的計算機識別處理，有一門專門的學科叫自然語言處理，也有的叫計算語言學。之前主要研究的領域是自然語言的機器翻譯，它的基本邏輯就是通過機器學習和訓練，通過統(tǒng)計分析大量人類已有的文章、句子、詞匯和詞匯之間的概率分布情況是什么，根據語義來配對。中科院、微軟、谷歌等大機構都投入大量資源在做研究，發(fā)了大量的paper，取得了非常不錯的效果。
學術研究在前，商業(yè)應用在后，給智能推薦的效果提供了堅實的技術基礎。
3、移動互聯網成為智能推薦大爆發(fā)的導火索
自從亞馬遜推出商品推薦之后，各種類型的網站都在跟進和不斷完善各自的推薦引擎。典型的如Hulu和淘寶都大量應用了智能推薦。但不管怎么用，他們的智能推薦仍然處于輔助路徑上。
但進入移動互聯網時代，智能推薦已經開始從輔助路徑轉變到主路徑上。比如手機淘寶，其首頁的商品推薦已經是個性化的，極大提升了首頁的分發(fā)能力。還有最近官司不斷的今日頭條，其主打特色也是將資訊的智能推薦放入產品的主路徑上。為什么會有這樣的變化呢？因為它是在移動端。
PC由于屏幕足夠大，一屏可以顯示密密麻麻的內容和鏈接讓用戶去選擇，這種版式閱讀來自于報紙閱讀習慣的延伸，小白用戶們挺習慣的。信息量給少了，他們還不習慣，認為你虧待他們了。可到了移動端手機屏幕上，如果照搬版式閱讀的頁面布局，用戶一定會瘋掉的。而且在TWITTER和FACEBOOK的教育下，不斷滑動的Feed流形式已經被絕大多數用戶接受和認可，流式閱讀已經成為標準的移動端閱讀習慣。在移動場景下，如果不能盡快給到用戶感興趣的內容，那這個產品離死也就不遠了。面對海量資訊和碎片化的流式閱讀，編輯人工排版已經力所不及，智能推薦自然就擔當起主路徑的角色。
另外，移動端設備被叫做“人的自然衍生”，一部手機默認就是一個自然用戶。它相比PC，系統(tǒng)可以獲得更多更大量的用戶行為信息，這樣讓智能推薦的效果更加有保障。
在移動端的產品中，如果沒有基于大數據分析的智能推薦邏輯，都不好意思說自己是移動產品。你說智能推薦靠不靠譜？現在做產品的早就不討論智能推薦靠不靠譜的事兒，而是琢磨怎么讓它更靠譜。
二問老蔡：為什么用戶會看到智能推薦出來的東西，往往熱門但是三俗內容一大堆？甚至有人總結了一首打油詩：“低俗段子傳播廣，中華酷聯爭議忙，小米錘子對罵爽，蘋果水軍非常強，汽車評測話凄涼，奇葩趣聞擼管王，何為頭條新熱點，還得要看黨中央?！?/strong>
三俗的東西最熱門，這個基本不用數據挖掘，就知道結果肯定會是這樣。
道理很簡單，按照馬斯洛的說法，人的需求有五個層次，三俗是低層次的需求，卻也最普世。就像收視率被稱作萬惡之源，點擊率絕對不能成為智能推薦引擎的唯一標準。比如你如果用娛樂新聞和科技新聞的點擊量和點擊率做直接對比，那根本就是不公平的。
（潘越飛：陽淼在采訪騰訊網副主編的《整合微博后，騰訊門戶怎么走》中提到，騰訊門戶當年也做個性化，結果最后基于個性化匹配出來的內容都是新聞中的垃圾食品，獵奇新聞、黃賭毒，然后是美女圖片、八卦、奇聞、謠言等，“垃圾食品大家都知道不好，但很多人都愛吃”。）
當你能找到用戶區(qū)別于三俗內容的興趣點時，就不會唯點擊率論了。
回到用戶覺得推薦效果不夠好這件事上，我覺得主要有兩個原因：
1、每個人對推薦的理解不一樣，會產生以偏概全，武斷地認為推薦效果很差。
2、由于技術的局限性，產品的過度宣傳導致用戶的過度期望。
之前看有人寫過一篇看衰智能推薦的文章，很有代表性。正好我也總結一些大家對智能推薦普遍的疑問或誤解，簡單做下回答.
1、智能推薦會不會越推越窄，讓你成為井底之蛙？
答案當然是肯定不會。但經常會有朋友給我舉一些例子（行內稱之為“BadCase”），比如：我看了幾篇馬航MH17的文章后就一個勁的被推薦馬航MH17的資訊，而我其實更關心烏克蘭局勢對美俄歐三者關系的影響。這個BadCase試圖想說明智能推薦引擎的“弱智”。其實，這個Case到底是不是BadCase還需要看推薦場景。如果是在某篇馬航事件的“相關推薦”中出現那屬于正常的。而如果是在推薦主路徑上過于頻繁，那就確實不應該了。
但這樣的推薦引擎應該不是合格的推薦引擎。因為如果僅僅簡單依靠直接反饋來做推薦，那根本不能稱之為智能引擎。推薦引擎的多樣性是很重要的指標，越推越窄是設計之初就要力圖避免的。
在此順便介紹我們推薦引擎的四種類別的推薦策略：熱門引擎，即尋找和你相關的近期的熱門資訊，它比較注重新聞性；興趣引擎，即尋找你興趣點范圍內的資訊內容，他比較注重內容和興趣的長尾特性，力圖捕捉到你特別個性的一面；地域引擎，即根據用戶經常停留的位置做本地化區(qū)域資訊的推薦，它比較偏重日常生活類資訊；探索引擎，即基于用戶行為的深度挖掘及人際關系，依據一些內在的隱形關聯關系做推薦，挖掘用戶未知的興趣點，適度擴散性的推薦資訊，并根據用戶的實時反饋不斷修正，正確的就遷移到其他推薦策略上去。
對每個人來說，這四種策略引擎都同時存在。只是根據算法模型做個性化的權重配比。如果你覺得很多內容不適合你，那應該就是配比的比例出現了問題。
2、人心難測，機器怎么可能理解我？
這個質疑屬于偷換概念。推薦引擎不是心電圖也不是測謊儀，更不是貼身心理分析師或保姆，順著你的脾氣，看看你今天高興了，明天失戀了，分別都需要看點什么。
推薦引擎的邏輯，還是通過挖掘群體用戶的行為規(guī)律和個體歷史行為的數據做行為分析和預測。這其實和我們人類觀察理解事物是一致的，就是我們常說的“聽其言觀其行”。如果你都不參與推薦引擎的交互，僅僅以個人的某一單一感受去判定智能推薦引擎的好壞，這是不公平的。
平常會有很多人跟我們團隊反饋問題，說這個推薦的不好，那個推薦的怪異。我們首先會積極把問題收集上來，作為我們的BadCase，然后逐條去做分析，找到問題的緣由，再回歸到數據模型上去做調整測試。
再說了，人心本就難測，千古難題，機器怎么可能做到，絕對的捧殺。
3、智能推薦的內容質量無法保障，控制不了垃圾內容？
不管是編輯還是機器，高質量內容的辨識能力一直是個長期命題。
智能推薦引擎的底子是搜索引擎，所以搜索引擎擁有的反垃圾能力它也都具備。但推薦引擎是在和編輯人工列表做對比的，用戶對垃圾的敏感度遠高于搜索引擎。
但世界就是這么奇妙，由于推薦引擎的強交互性，可以通過用戶的選擇進行動態(tài)篩選，把垃圾內容快速洗出去。所以，智能推薦有自己一整套自己的內容質量控制體系。
當然漏網之魚不是沒有，但更多的情況是推薦策略不合理導致的不匹配。同樣的內容，對你來說是垃圾，對別人來說是寶貝，彼之砒霜他之蜂蜜。推薦引擎的策略優(yōu)化是個長期而且持續(xù)的過程。
4、智能推薦是人與機器的交互，沒有人與人的交互，冰冷可怕？
其實恰恰相反。在具體實踐中，推薦引擎在反復使用人與人之間的關系屬性。
但它是個隱形的功能，不容易體現出來。例如，當你看了兩篇文章，推薦引擎就找到同時看過這兩篇文章的用戶又看了哪些文章，并將閱讀幾率最高的文章推薦給你。有可能前面兩篇文章一篇講馬航MH17空難，一篇在講俄羅斯與歐盟的博弈，而推薦出來的是美國的亞太再平衡戰(zhàn)略。
還比如，你去九寨溝旅游，而推薦引擎會把在九寨溝的人普遍都看那篇文章推薦給你。
這種推薦充分利用了人與人之間的興趣屬性或地域屬性之間的關系，我們也叫做協(xié)同推薦。
從效果來看，基于人與人之間的關系推薦的內容，要比純粹通過語義分析進行推薦更好。你在推薦引擎上只看到了結果，但千萬不要武斷地說，推薦引擎就是靠機器在瞎猜，因為冪冪之中必有緣由。
5、人是一個變化的動物，歷史并不能代表將來？
“狗改不了吃屎”這句話說得俗了點，但是點破了推薦引擎的一個重要邏輯：人的確會變，但有一些長期規(guī)律性的東西很難改變。
推薦引擎在設計時，會按照長期和短期進行標識，有一定梯度，來適應人的變化。我們有秒級的算法模型更新，也有按天、按月的長期算法模型更新。
比如：你剛看了一眼馬航，引擎會再次推薦馬航相關的新聞。但引擎并不認為馬航代表你的長期興趣，而只是當下的熱門，所以才會適當的給一些，這是短期行為的捕捉。短期行為的興趣會隨著時間流逝而慢慢消退掉。推薦引擎不怕變，而怕不變。
三問老蔡：智能推薦引擎會干掉媒體人么？會出現那些加工廠里面的情況一樣，工人在流水線上的位置被一排排的機械臂代替，導致大批量失業(yè)么？算法和工程師干掉了整個編輯部，這是科（JI）幻(SHU)故(REN)事(YUAN)和恐(MEI)怖(TI)小(REN)說(YUAN)中都說會出現的場景。
我很堅定地說，肯定不可能出現，至少在有生之年，哈哈。
由于近代科技的發(fā)達，人和機器的關系，一直存在某種微妙的關系。電影故事里，經常出現人機大戰(zhàn)，但機器最后都打不過人，因為人會產生很多變量。機器再智能，也只是接近人，人的價值是無可替代的。
我們必須要學會去發(fā)現每個事物的特點。
機器對于規(guī)律性的行為挖掘興趣挖掘有優(yōu)勢，但對于價值觀的辨識、社會發(fā)展局勢的判斷、大事件的捕捉則鞭長莫及；而人工對于長尾興趣人群的識別和內容匹配則是不可完成的任務。在智能推薦這件事上，本因是人力不可及，同時需求越來越強烈，才有機器去補位。
以上說的是背后的大邏輯，那么，在智能推薦主路徑化的時代，傳統(tǒng)媒體人又應該怎么辦呢？我有五個大概的建議。：
1、媒體人必須正視這種變化。不要躲避，不要盲目悲觀，也不要仇恨（潘越飛：印刷機誕生之初，有傳教士寫了洋洋灑灑一本書，大談謄寫者才能感受到智慧與文字的靈性，機器破壞了神圣性，為了讓自己的觀點被更多人看到，這個傳教士選擇用印刷機來出版這本反對印刷機的書。這個黑色幽默，是很多保守派面對創(chuàng)新設備時典型的糾結狀態(tài)。）。
2、媒體人必須強化原創(chuàng)的能力，生產和發(fā)現獨特內容。從無到有的過程，人能做，機器做不了。到目前為止，的確有通訊社在嘗試機器寫作，那些內容都是快訊類，有深度的、原創(chuàng)的、獨家的內容，一百年之內都生產不了。
3、媒體要學會使用新的內容運營工具。在使用智能推薦引擎來做分發(fā)的環(huán)境下，新的內容運營工具肯定不是現在CMS后臺這樣了，但具體是什么樣，我們也在試驗和嘗試（我準備寫一個，以后傳統(tǒng)意義上的編輯沒有存在價值了，系統(tǒng)內的運營人員才是核心，這是我一年多來的實踐心得。）從產品角度來說，這一套全新的內容運營工具的出現則標志著變革，其重要性不亞于用戶端產品的變化。
4、媒體本身是需要品牌的，機器很難有獨立的品牌內涵。品牌認可度上，用戶對媒體的判斷與定位，影響到他接受到資訊后的接受度。
5、媒體與用戶之間的互動交流，建立粉絲群體，這也是機器做不到的。
總之，是媒體要回歸到人的屬性上去，放大人和機器的區(qū)別。
另外，在具體實踐過程中，我也經常對研發(fā)人員講：千萬別軸，別想當然。對于自認為精妙的算法別認為天然就是完美的，必須需要通過原型驗證、小樣本集測試、大樣本集試用這樣的嚴謹流程才能廣泛推廣。而對于編輯人工排布的資訊，你可能認為他們在自我YY，但實際上有你不了解的特殊考量。
對于用戶來說，他根本不在意是編輯推薦還是機器智能推薦，體驗爽就夠了。目前在搜狐新聞客戶端的實踐過程中，已經主動開始越來越弱化“推薦”的標簽，盡量讓用戶感知不到誰做的推薦。
讓編輯做好精華的頭部資訊，即大熱門、大事件；讓機器做好長尾資訊、大流量的內容分發(fā)。人工和機器互相取長補短，共同為用戶維護一個完整的資訊流，既有價值觀的屬性，也有長尾的分發(fā)能力。不要過于偏激的去迷信什么，不要認為這是被迫妥協(xié)了，實際上，這樣的混合模式才更符合社會現實和用戶需求。
往后，人在發(fā)行上耗費的精力更少，精力集中在發(fā)現、原創(chuàng)、品牌、互動等更偏向于人的屬性。如果，你非要去搶發(fā)行的事，那就是以肉身去抵抗鋼鐵洪流，必敗。
凱撒的終歸凱撒，上帝的終歸上帝。
四問老蔡：媒體的未來，會在智能推薦引擎的影響下，變成什么樣？
1、智能推薦引擎卡位在門戶和搜索中間
智能推薦引擎是搜索引擎的同胞兄弟，他們的底層邏輯基本一致。區(qū)別在于，搜索引擎需要用戶主動輸入關鍵字，推薦引擎不需要輸入關鍵詞，輸入的是用戶的行為。
當年互聯網剛起來的時候，新聞資訊是剛需，門戶迅速崛起，百度那時候是給門戶打工的，他們都是用戶獲取資訊的工具，搜索靠用戶輸入關鍵字，門戶靠用戶眼睛掃，一個用戶拉一個編輯推，這是兩個邏輯干了一件事——資訊的獲取。推薦引擎也是在做同一個事。
我個人會把推薦引擎放在門戶和搜索引擎中間的位置。智能推薦引擎比搜索引擎更媒體化，比門戶更技術化。
2、智能推薦引擎利好于用戶、廣告主和自媒體
媒體一般會有兩個大的環(huán)節(jié)，內容生產和內容發(fā)行。
而推薦引擎是內容發(fā)行的一次變革，極大的提高了發(fā)行效率，原本的門戶模式時，一天生產十萬條消息，真正能被看到的沒幾條，推薦引擎把熱門和長尾內容都送到了用戶面前。用戶因為推薦引擎主動為自己做個性化適配而更有效率地獲得資訊，因此而得利。
另外一個獲利的對象是廣告主。推薦引擎用海量細分的內容幫廣告主細分了用戶，讓廣告投放更精準；而且在信息流里的原生態(tài)廣告投放效果更好。
在內容生產層面，由于智能推薦引擎能夠比編輯有更強的內容細分的發(fā)行能力，這樣讓內容生產者的內容更容易呈現在合適的用戶面前，特別是自主原創(chuàng)者。這對自媒體是個好事。人人都是自媒體不是一句口號而已。
3、未來的資訊內容會有兩個入口
一個是以社交關系衍生的資訊入口，一個是以獲取資訊為目的的資訊入口。
資訊內容的含義很廣泛，做好資訊入口會有很大的想象空間。
另外，對于火爆一時的微博，我非常不看好。它是基于關注的淺層次訂閱邏輯，做的不倫不類，有些四不像，既不是基于社交關系的內容聚合，也不是基于內容關系的聚合，垃圾內容泛濫，Feed流越來越雜，越看越難看了。
4、智能推薦引擎的終極目標，不是幫助用戶kill time消磨時間，而是save time節(jié)省時間
推薦引擎的篩選做的越精準，用戶的閱讀時間更有效。當用戶覺得推薦引擎的確能夠幫他節(jié)省時間，入口的效應也就出來了。
5、推薦引擎在移動互聯網時代漸漸進入主流，但也還算新生事物，需要不斷演變成長
目前其核心還是占住主路徑，適配規(guī)?；脩羧海瑒?chuàng)造規(guī)?；杖?，形成特有的產品生態(tài)和商業(yè)生態(tài)。推薦引擎一定會成為新一輪的互聯網標配。
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