文|三易生活
去年11月時，YouTube方面以增強內(nèi)容創(chuàng)作者的信心為由，下線了“踩”的計數(shù)功能，進而引發(fā)了一場曠日持久的的討論。日前，據(jù)海外科技媒體The Verge的相關(guān)報道顯示，TikTok目前正在測試“討厭”按鈕功能，允許用戶對不喜歡的作品或評論進行這一操作。但不同于YouTube的是，TikTok的“討厭”按鈕將不會呈現(xiàn)給其他人，而是只有自己可見。
作為社交網(wǎng)絡(luò)的核心，“轉(zhuǎn)評贊”無疑是內(nèi)容優(yōu)秀與否的重要評判標準之一，同時也是激勵創(chuàng)作者的重要工具，反之，點“踩”也是用戶反饋自己對于相關(guān)內(nèi)容好惡的重要渠道。然而大家可以發(fā)現(xiàn)，這些年來越來越多的社交網(wǎng)絡(luò)不再給用戶提供“踩”這個功能，即便是有的平臺往往也不再顯示具體的數(shù)量了。海外市場的YouTube是這樣、國內(nèi)的知乎也是如此，未來TikTok或也將這樣做。
這其實是因為無論是在哪個平臺上，內(nèi)容創(chuàng)作者都是生態(tài)的核心，平臺需要保護或籠絡(luò)他們，需要為這些生產(chǎn)UGC內(nèi)容的用戶提供一個較好的創(chuàng)作環(huán)境，而“踩”在某種意義上則會對創(chuàng)作者造成一定的影響。
既然如此，為什么平臺不直接取消“踩”或者反對功能呢？這是因為這一行為從用戶層面來說，雖然確實沒有太大的積極作用，但平臺卻可以從用戶行為中發(fā)現(xiàn)需求的變化，進而指導創(chuàng)作者。
此外，“踩”或者反對對于內(nèi)容平臺來說，還有著不可或缺的作用。大家不妨想想，到底在什么情況下用戶才會選擇點“踩”呢？通常來說，幾乎一定是用戶對相關(guān)內(nèi)容持非常強烈負面態(tài)度的時候。因為面對不喜歡的內(nèi)容，除了點“踩”外，產(chǎn)品經(jīng)理其實還提供了右上角的“X”來讓用戶擺脫不愛看的內(nèi)容，所以用戶會進行額外的操作去點“踩”，幾乎一定是這類內(nèi)容是他們厭惡和反感的，并且這也意味著，通過用戶的點“踩”行為，平臺其實可以分辨用戶喜好的。
對于內(nèi)容平臺來說，最重要的一環(huán)其實就是搞清楚具體用戶的具體喜好，只有這樣才能因人而異推送內(nèi)容。要知道，人的思維都是有惰性的，當看到與自己想法相似的觀點時，會自然而然地很輕松去接受，而遇到向左的觀點時才會進行思考。從用戶的角度出發(fā)，喜歡的東西你才會點開看，不喜歡或是沒興趣的東西就會選擇忽略。因此通過統(tǒng)計分析你所點開的內(nèi)容，來推薦同類型的推送消息也是最簡單直接的方式，而這就是所謂個性化推薦的理論基礎(chǔ)。
基于機器學習的個性化推薦算法優(yōu)勢就在于讓用戶變得“更懶”，在如今這個信息大爆炸的時代，海量的多元化內(nèi)容已經(jīng)占據(jù)了用戶的視野，因此信息的精確獲取也就變得更加的復雜和繁瑣，這無疑大幅增加了用戶的機會成本。
換句話來說，用戶主動尋找自己需要的信息變得更難了，而個性化推薦則借助用戶畫像和大數(shù)據(jù)，就能將用戶可能感興趣的內(nèi)容直接“送到嘴邊”。
所以個性化推薦這種將平臺沉淀的碎片化信息進行再分類、過濾再組織定向輸出的技術(shù)，自然是很好用的，以至于已經(jīng)成為了各平臺的標配。
然而在經(jīng)過了時間的洗禮后，用戶不干了。
因為用戶發(fā)現(xiàn)，個性化推薦這種構(gòu)建情感紐帶，讓自己以為“懂我”的技術(shù)其實是在為自己構(gòu)建一個“信息繭房”，或者說用戶自己給自己造了一個“過濾器”。甚至于自己的每一次點擊、每一次點贊，都反過來變成了自己的枷鎖后，用戶自然就不樂意看到自己陷于信息繭房了。
君不見，在《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》實施后，網(wǎng)絡(luò)中已經(jīng)出現(xiàn)了大量教如何關(guān)閉微博、微信、知乎、淘寶等主流平臺個性化推薦的教程。
基于“喜歡”或“點贊”而提高的個性化推薦在已經(jīng)被用戶厭倦的情況下，平臺方卻是不可能拋棄個性化推薦的，畢竟這項功能對于用戶留存、活躍等指標的貢獻實在是太大。
因此TikTok內(nèi)測的“討厭”按鈕功能可以被視為是反其道而行之，它的邏輯不是向用戶推薦“喜歡”的內(nèi)容，而不是推送用戶“厭惡”的內(nèi)容。這一邏輯咋一看盡管并不合理，畢竟推薦用戶喜歡的內(nèi)容就等于排除了可能不喜歡的，但就像前文所說，單純推薦用戶喜歡的內(nèi)容反而會引起用戶的警惕。
現(xiàn)在TikTok的做法，其實就是排除了用戶強烈反感的“錯誤答案”后，剩下的內(nèi)容就是用戶可能感興趣的“正確答案”。與以用戶興趣為驅(qū)動的傳統(tǒng)個性化推薦不同，這種排除錯誤答案的推薦方式自然也就不會引起用戶的警惕了，因為在反感的內(nèi)容之后，不僅有用戶喜歡的內(nèi)容，還會有用戶持中立態(tài)度的無感內(nèi)容。
所以如果你不想淪為個性化推薦的“犧牲品”，最好的辦法就是在各種平臺上隱藏自己的好惡，不要隨便點贊、也不要隨便點“踩”。