信息流产品，其本质是一个全新的“内容分发”渠道。信息流产品能根据用户的喜好，将内容进行精准分发推送。
信息流产品，本质是要解决三个问题：
1）内容创作
2）内容分发
3）如何获取用户的喜好
解决了这三个问题，才是一个完整的信息流产品
1.2内容创作
1）平台自创，由官方生产编辑
2）内容创造者，由用户生产，比如头条号、企鹅号、大鱼号、知乎Live等
内容分分发是连接内容与用户的桥梁，通过不同的分发渠道，让信息触达用户。常见的分发渠道有三种：
1）编辑分发
基于人工，运作成本高。排除技术发展的因素，追求对质量的把控。
2）订阅分发
3）算法分发
基于程序，技术壁垒高。通过分析用户画像匹配兴趣偏好，做个性化的精准投放。
1.4信息流产品架构
信息流产品的核心模块是信息和推荐算法。
信息架构
经典的信息流产品架构，一般都采用“一横一纵”模式。一横是从类的维度，将内容进行粗粒度分类；一纵是从对象的维度，将内容规律格式化呈现。
推荐算法框架
产品架构
一、推荐算法介绍
推荐算法是信息流产品的灵魂，没有算法，就无法实现精准推荐，信息也就做不到针对性流动。
2.1什么是算法？
算法是解决一个问题的进程，有不同的表达形式。算法有明确定义的计算过程，并产生某个或者某组值作为输出结果.
2.2推荐算法的逻辑
所谓推荐算法，即设计一套机器能理解的算法，通过自动计算得出结果并输出，将结果呈现给用户。
推荐算法的实现基于以下两个基础：
1）有足够的推荐数据。
如果没有足够的内容，那么推荐算法再精准，也没有内容推荐给用户。
2）有用户的行为数据
如果获取不到用户的行为数据，那么就没法给用户进行画像，进而无法获取用户的喜好，从而走不到精准推荐。
2.3常见的几种算法
1）协同过滤算法——基于用户
算法思路：将用户进行分类，评测用户之间的相似性，基于用户之间的相似性做出推荐。
假设抖音用户有5个维度
对美女的喜欢程度（1~5分），对搞笑的喜欢程度（1~5分），对民谣的喜欢程度（1~5分），对感情的喜欢程度（1~5分），对乡村的喜欢程度（1~5分）。
用户A：对美女的喜欢程度3，对搞笑的喜欢程度1，对民谣的喜欢程度4，对感情的喜欢程度5，对乡村的喜欢程度0，用户A可以用向量表示为r_A(3,1,4,5,0)
一个用户B：对美女的喜欢程度3，对搞笑的喜欢程度4，对民谣的喜欢程度5，对感情的喜欢程度0，对乡村士的喜欢程度2，用户B可以用向量表示为r_B(3,4,5,0,2)
对于向量A和B而言，他们的在多维空间的夹角可以用向量余弦公式计算：
余弦相似度取值在0到1之间，0代表完全正交，1代表完全一致。那么用户A和B的相似度计算：
即代表了两个用户音乐偏好的相似程度。
假如我们规定余弦值大于0.6即认为两个用户有相似性，那么此时A与B就是相似用户。如果系统发现A用户有一天喜欢了宠物题材，那么系统也会把宠物题材推荐给B用户
2）协同过滤算法——基于内容
协同过滤算法——基于内容
还是拿抖音举例子
A、B、C用户对感情、都市、搞笑、宠物类题材的视频都点赞过
则可认为这四种题材的视频有相似度
此时发现D用户对感情、都市、搞笑类题材的视频都点赞过
那么显然，应该把宠物类的视频推荐给D
3.3流变变现
对于信息流产品，依托于用户流量和推荐算法，一般有以下三种变现形式：
1）知识付费
信息流都是给用户推送感兴趣的内容，当用户粘性足够的时候，可以打造热点创作者IP或内容IP，推出付费的内容消费。
产品的内容要能撩拨用户的情绪，比如焦虑感，让用户产生共鸣，满足用户的诉求，进而推动用户主动进入知识消费的场景。一般来说，知识要满足用户以下两个诉求：
1.学习需求。用户有学习新知识的需求，但更多的时候，用户仅仅是为了学习而学习，知识付费知识为了满足学习这个动作的需要。
2.提升需求。有价值的内容能让用户短期和长期内有所提升，包括思想认识的提升还是实际技能的提升。
2）电商变现
电商是变现套路的常规选项，但模式和玩法多变。对于信息流产品，结合内容消费场景，将用户往电商消费场景引导，是一个不错的变现手段。
电商变现过程要注意以下几个问题：
1.产品场景转变到电商场景，场景的衔接融合、用户的购买习惯培养有一定难度；
2.基于产品本身，制作对转化更有效的内容；
3.从零搭建电商体系，如何避免简单粗暴，陷入高成本低转化的深坑，找到符合的类目和营销策略。