在纸媒时代，消费者对于信息和内容的获取，处于十分被动且匮乏的状态。
一张报纸、一份杂志，虽然“千人一面”，但许多人仍然爱不释手，翻来覆去。
随着互联网时代（特别是移动互联网）的到来，信息如同《三体》里“技术爆炸”一般，呈现出“信息爆炸”的状态。
每天以EB为单位的信息量诞生在互联网的每个角落。预计到2025年，全球每天产生的数据量将达到491EB（1EB=1024PB=1048576TB）。
在这种情况下，消费者对于信息的获取无疑变得更加的主动且丰富。
但丰富，并不意味着有效。
纸媒时代尚且有专业的编辑对内容进行筛选、排版后“分发”给消费者。
但对于互联网产品来说，即使内容再丰富，用户如果不感兴趣也是无效内容。
“效率”始终是商业社会的本质之一。低效意味着随时有可能落后或被淘汰。
为了解决这一问题，淘宝最早再在2013年提出“千人千面”的概念。
依托淘宝网十年发展积累下来的庞大数据库，从细分类目中抓取那些与买家兴趣相匹配的商品，进行优先展现。
而每个在淘宝网上购买或是浏览过商品的消费者，都会被平台打上标签，比如年龄、地域、客单价、收藏偏好等。
标签的不同，在千人千面模式下，用户所看到的产品自然就会有所差异。
更有效率的内容分发方式，由此从野蛮生长进入到精细化运营的时代。
到了以“算法驱动”为核心理念的张一鸣手里，今日头条、抖音等产品更是在这种理念下饲养出来的洪水猛兽。
许多人或许会有这样的体验：
例如白天大多会收到比较幽默的内容，而到了晚上则会收到略带悬疑的影视剪辑片段等。
而内容的个性化分发，本质上用一句大白话就可以解释：
让喜欢看妹子的用户，看到含有妹子的内容。
但在现实环境中，放眼互联网，能把这句话做好的公司其实没几个。
那么问题到底难在哪里呢？
给标签定义难，给内容打标也难。
在给一篇内容打上标签之前，首先需要做的是给标签做定义。
即讲清楚什么是苹果，什么是梨，而不是把苹果叫成梨。
一篇内容通常包括一级分类、二级分类、三级分类、标签等几个层次。
对于这些具有普遍性认知的分类跟标签来说，通常比较好下定义。
但是对于搞笑、美女这样的标签，则因人而异。
因为每个人的笑点不同、审美不同。
到底什么内容才算好笑、多好看才算美女？
萝卜青菜各有所爱，打标还没开始，就先卡在定义上面。
这里其实就涉及到两个概念——实体标签跟语义标签：
1.实体标签
广州就是广州、上海就是上海；马云就是马云，淘宝就是淘宝。
他们都是确定的实体，通常在不同人那里不会产生太大的歧义。
2.语义标签
如沙雕、美女、奇葩等词，并没有确定的指定对象。
在不同人那里会有不同的认知，因此打标难点通常出现在语义标签的定义上面。
语义标签的推荐效果是检验一个公司NLP（自然语言处理）技术水平的试金石。
不同公司根据其业务能力或需求的不同，对标签颗粒度的要求也不同。
比如有的公司拆分到火影忍者就不往下拆了，直接把这个词当作最小颗粒度的标签。
所有涉及到这部动漫的内容都可以打上这个“火影忍者”标签，但是难免有种一刀切的感觉，对后续的运营工作也有影响。
比如有的用户想看、或者想搜索“鸣人”，结果推送的、搜索出来的全都是“火影忍者”里面的其他人。
而有的公司则继续往下拆：例如拆到火影忍者>鸣人、佐助、小樱等实体标签。
因此可以看得出：标签颗粒度越细，推荐的内容越精准，同时所需要投入的资源则越多。
OK，即使把整个公司的打标团队拉到一个会议室里面，大家通过统一培训、讲解，一个月后大家终于对什么才算是美女有了一个统一的认知，审美逐渐相同。
那么打标就可以顺利开展了吗？NO！
让我们先喝口水缓一缓，然后再接着往下继续聊。
1.用户口味就像个难哄的女朋友
比内容标签难度更大的便是用户标签。
因为火影忍者就是火影忍者，一旦打上这个内容标签，它就不会变成海贼王。
内容标签尚且可以通过人工打标+机器训练的方式进行。
好比胡萝卜一直是胡萝卜，但是用户的口味却一直在变化。
今天想喝汤，明天想吃肉。
这里其实涉及到“推荐窄化”的问题，算法机制越差的产品，其推荐的内容越容易出现窄化。
尽管在这个时代，无论使用哪一款内容产品，都不可避免的会出现“信息茧房”的现象，但成熟的NLP技术与初级之间，实际的产品体验效果仍是天差地别。
2.掌握用户的基本信息
1）性别有助于分发性别属性较明显的内容：如给男生推送体育、给女生推送美容护肤；
2）年龄也同理：给年轻人推送动漫、游戏等内容，给老年人推送养生、健康信息等；
3.掌握用户兴趣偏好
对于用户兴趣偏好，如上所说，则是做用户标签的难点所在。
获取用户兴趣偏好采用的方式，是根据用户消费过的内容匹配相应的标签，通常采取以下几种方式进行定位：
举一个十分简单的例子：
如某新注册用户（女，25岁，上海）在刷抖音时，算法采用A-A、A-B的方式进行测试。
其次推送影视剪辑后推送母婴内容（A-B），用户只观看了影视剪辑内容，却划走了母婴内容。
那么则说明用户对“影视剪辑”这一内容的兴趣偏好度较高，对“母婴”标签内容兴趣偏好较低。
4.不同内容类型的推荐权重
即使是同一个标签，如“美女”，不同内容类型的推荐权重是否一样？这也是算法推荐机制需要考虑的问题。
内容推荐的准不准，通常可以直接从数据上去分析。
而不同的用户因其账号“置信度”的差异，即使点赞了同一条内容，对该内容的影响权重也有差异，如某知乎大V点赞跟普通账号点赞的权重显然是不一样的。
答案显然是否定的。
因此通常需要打压降权的内容主要有以下几种：
2）涉黄、低俗恶心内容打压；
3）标题党、低质账号内容降权等。
基于社会责任感和政策法规等因素，平台需要对该部分内容进行打压、降权，而对重点时事新闻进行置顶强插。
这些都是算法无法独立完成的，需要运营配合进行。许多资讯平台都会有专门的首页运营小组对内容进行人工干预。
大多数APP日常通知栏PUSH的内容也是采取算法+人工的方式进行推送的。
回到开头所说：要让喜欢看妹子的用户看到含有妹子的内容。
这句如此简单的话想要实现它，需要做到：
1.内容标签的准确定义、准确打标
因为不同的人对于同一个语义标签会有不相同的认知。
2.用户标签的准确匹配
清楚用户对于哪种“妹子”兴趣偏好度更高：是长发妹子？还是短发妹子？是南方人还是北方人等等颗粒度更细的拆分。
用户标签是建立在内容标签打的足够准确的前提条件之上的，一步错则步步错。
如果内容标签无法准确判断，那么基于内容标签建立起来的用户标签也是不可信的。
3.算法训练
综上所述，如今算法分发几乎已经是所有搜索引擎、资讯软件、内容社区、社交软件等产品的标配。
算法代表着用系统的方法去描述、解决问题的策略机制。
因此无论你是一只产品汪、还是一只运营喵，了解了内容平台的基本算法原理，无论是对于产品推荐机制的设计，还是对平台运营策略的构建，都能有所帮助。