最zui近jin，有you媒mei體ti報bao道dao公gong眾zhong號hao悄qiao悄qiao改gai版ban
，新xin增zeng了le一yi些xie功gong能neng，包bao括kuo訂ding閱yue號hao的de個ge性xing化hua推tui薦jian，公gong眾zhong號hao文wen章zhang評ping論lun可ke蓋gai樓lou，專zhuan輯ji功gong能neng等deng。在zai這zhe些xie功gong能neng裏li，我wo認ren為wei對dui未wei來lai影ying響xiang最zui大da的de是shi訂ding閱yue號hao的de個ge性xing化hua推tui薦jian。

個性化推薦，目前體現為一些用戶的訂閱號信息列表不再按時間順序顯示，而是被打亂。據公號InfoQ報道，微信正在對此功能進行灰度測試，如下圖所示，按時間後發布的央視新聞內容反而排在新氧的前麵。

（圖片：饅頭商學院）

據InfoQ 報道
，微信方將這個新功能稱為“閱讀效率優化”，微信團隊是這樣介紹新功能的：

增加這個新功能後

，訂閱號消息排列順序會根據訂閱號的優質程度
、用戶對訂閱號的喜愛程度以及群發文章的內容質量等綜合因素動態變化。

用戶可以更高效閱讀到感興趣的內容。

雖然目前這種“個性化推薦”方式僅體現在時間順序的變化上，但這可能隻是開始。從微信團隊的描述看，“根據訂閱號的優質程度、用戶對訂閱號的喜愛程度以及群發文章的內容質量等綜合因素動態變化。”這些可能就直接推翻了訂閱號固有的粉絲訂閱邏輯。

這個小小的改變可能是訂閱號內容分發邏輯從“粉絲邏輯”走向“算法邏輯”的開始。

01  訂閱號的粉絲邏輯

微(wei)信(xin)公(gong)眾(zhong)號(hao)從(cong)誕(dan)生(sheng)那(na)天(tian)開(kai)始(shi)，內(nei)容(rong)的(de)分(fen)發(fa)邏(luo)輯(ji)就(jiu)是(shi)粉(fen)絲(si)邏(luo)輯(ji)，一(yi)個(ge)用(yong)戶(hu)關(guan)注(zhu)或(huo)訂(ding)閱(yue)了(le)某(mou)公(gong)眾(zhong)號(hao)，就(jiu)可(ke)以(yi)看(kan)到(dao)此(ci)公(gong)眾(zhong)號(hao)的(de)信(xin)息(xi)，而(er)此(ci)公(gong)眾(zhong)號(hao)也(ye)就(jiu)多(duo)了(le)一(yi)個(ge)粉(fen)絲(si)。

這種粉絲邏輯是web2.0時代普遍使用的方式
，早期的Facebook
，weibodoushizhezhongluoji。yigechuangzuozhetongguozhizuoneirongxiyinfensiguanzhu

，fensiguanzhuyueduo，puguangdejihuiyejiugengduo。zhezhongluojijuyouleijixiaoying，chuangzuozhedefensicong0到100到1000到10000
，其曝光度逐漸增加，品牌效應也不斷提升。

不過內容分發的粉絲邏輯在移動互聯網時代也不斷暴露缺陷。

對於讀者來說，移動互聯網時代是比PChulianwangshidaixinxigengjiadabaozhadeshidai，chuangzuozheyuelaiyueduo，neirongyeyuelaiyueduo，duzheyuelaiyuenanyitiaoxuanzijiganxingqudeneirong。zijidingyuedeneirongbijingyouxian
，zhixianyuzhexieneirong，nanmianhuicuoguogengduozijiganxingqudeneirong。

對於創作者來說
，粉絲邏輯容易形成馬太效應，一個創作者一旦成為大V，其qi內nei容rong必bi然ran獲huo得de較jiao高gao流liu量liang，即ji便bian是shi不bu好hao的de內nei容rong流liu量liang也ye比bi普pu通tong創chuang作zuo者zhe高gao。大da批pi有you好hao內nei容rong但dan缺que乏fa粉fen絲si的de賬zhang號hao
，包bao括kuo不bu少shao新xin建jian賬zhang號hao
，往wang往wang難nan以yi獲huo得de流liu量liang。這zhe種zhong機ji製zhi對dui於yu新xin的de創chuang作zuo者zhe和he有you優you質zhi內nei容rong缺que流liu量liang的de創chuang作zuo者zhe並bing不bu友you好hao。

02  算法邏輯成為信息分發主流方式

移動互聯網的出現加速了粉絲邏輯的衰落和算法邏輯的興起。算法邏輯下的內容分發方式主要為算法推薦，它會根據用戶的興趣、標簽、屬性等為用戶推薦可能喜歡的內容，算法通過不斷學習和改進
，達到推薦內容越來越精準的目標。

如今，算法邏輯基本被訂閱號之外的主要內容平台應用，包括今日頭條、微博、知乎
、百度、Facebook等等。

相對於粉絲邏輯
，算法邏輯有幾個優點。

對(dui)於(yu)讀(du)者(zhe)，算(suan)法(fa)邏(luo)輯(ji)可(ke)以(yi)通(tong)過(guo)他(ta)的(de)閱(yue)讀(du)曆(li)史(shi)判(pan)斷(duan)閱(yue)讀(du)興(xing)趣(qu)，從(cong)而(er)推(tui)薦(jian)更(geng)多(duo)讀(du)者(zhe)可(ke)能(neng)感(gan)興(xing)趣(qu)的(de)內(nei)容(rong)。同(tong)時(shi)
，在(zai)這(zhe)種(zhong)邏(luo)輯(ji)下(xia)，讀(du)者(zhe)獲(huo)取(qu)內(nei)容(rong)的(de)效(xiao)率(lv)一(yi)定(ding)程(cheng)度(du)上(shang)得(de)到(dao)提(ti)升(sheng)，他(ta)不(bu)需(xu)要(yao)自(zi)己(ji)去(qu)找(zhao)內(nei)容(rong)，而(er)是(shi)等(deng)待(dai)內(nei)容(rong)來(lai)找(zhao)自(zi)己(ji)，這(zhe)就(jiu)是(shi)經(jing)常(chang)說(shuo)的(de)“信息找人”。

對(dui)於(yu)創(chuang)作(zuo)者(zhe)，算(suan)法(fa)邏(luo)輯(ji)會(hui)將(jiang)好(hao)的(de)內(nei)容(rong)推(tui)送(song)給(gei)粉(fen)絲(si)以(yi)外(wai)的(de)讀(du)者(zhe)，讓(rang)曝(pu)光(guang)量(liang)提(ti)高(gao)。尤(you)其(qi)對(dui)於(yu)一(yi)些(xie)新(xin)進(jin)入(ru)的(de)創(chuang)作(zuo)者(zhe)，即(ji)便(bian)沒(mei)有(you)粉(fen)絲(si)
，內(nei)容(rong)如(ru)果(guo)被(bei)算(suan)法(fa)捕(bu)獲(huo)，也(ye)可(ke)能(neng)獲(huo)得(de)大(da)的(de)曝(pu)光(guang)量(liang)。比(bi)如(ru)在(zai)頭(tou)條(tiao)這(zhe)樣(yang)的(de)平(ping)台(tai)上(shang)
，一(yi)個(ge)隻(zhi)有(you)幾(ji)百(bai)個(ge)粉(fen)絲(si)的(de)作(zuo)者(zhe)，好(hao)的(de)內(nei)容(rong)也(ye)可(ke)能(neng)獲(huo)得(de)10萬+，在微信上，這種情況就比較難發生。

當然，算法邏輯下的內容分發也不是無懈可擊。

對讀者來說
，算法邏輯下的內容由於隻推薦讀者感興趣的內容，可能造成讀者視野難以擴大，形成“信息繭房”效應。

對dui創chuang作zuo者zhe來lai說shuo，最zui主zhu要yao的de就jiu是shi算suan法fa的de不bu穩wen定ding導dao致zhi流liu量liang的de不bu穩wen定ding，比bi如ru一yi個ge在zai頭tou條tiao上shang有you幾ji萬wan粉fen絲si的de作zuo者zhe，有you可ke能neng一yi篇pian內nei容rong隻zhi能neng獲huo得de兩liang三san位wei數shu的de閱yue讀du量liang。粉fen絲si的de增zeng加jia不bu一yi定ding100%代表其內容曝光量的增加。

03  微信的算法邏輯腳步越來越近

在(zai)信(xin)息(xi)越(yue)來(lai)越(yue)碎(sui)片(pian)化(hua)的(de)今(jin)天(tian)，內(nei)容(rong)分(fen)發(fa)的(de)算(suan)法(fa)邏(luo)輯(ji)越(yue)來(lai)越(yue)勝(sheng)過(guo)粉(fen)絲(si)邏(luo)輯(ji)，典(dian)型(xing)代(dai)表(biao)就(jiu)是(shi)抖(dou)音(yin)，它(ta)其(qi)實(shi)包(bao)含(han)了(le)這(zhe)兩(liang)種(zhong)分(fen)發(fa)邏(luo)輯(ji)，關(guan)注(zhu)就(jiu)是(shi)粉(fen)絲(si)邏(luo)輯(ji)，推(tui)薦(jian)就(jiu)是(shi)算(suan)法(fa)邏(luo)輯(ji)，但(dan)隻(zhi)有(you)極(ji)少(shao)用(yong)戶(hu)會(hui)通(tong)過(guo)關(guan)注(zhu)獲(huo)取(qu)內(nei)容(rong)
，大(da)部(bu)分(fen)都(dou)是(shi)通(tong)過(guo)推(tui)薦(jian)獲(huo)取(qu)內(nei)容(rong)。如(ru)果(guo)某(mou)一(yi)天(tian)
，抖(dou)音(yin)的(de)“關注”按鈕消失了
，你一定不要驚訝。

如果你今天還在刷知乎
，會發現同樣存在“關注”和“推薦”兩個按鈕，但平台首推的當然是“推薦”按鈕。

麵對算法邏輯的攻城略地，微信並非無動於衷。不管是微信“發現”入口中的“看一看”、“視頻號”haishidingyuehaoneirongxiadexiangguanyuedu，doushiweixinshitujinshentansuosuanfaluojixianeirongfenfamoshidexingdong。zhecidegaibanwotongyangkanzuoshiweixinduiyusuanfaluojideshitan。

近jin幾ji年nian
，麵mian對dui字zi節jie跳tiao動dong係xi在zai算suan法fa邏luo輯ji下xia的de野ye蠻man生sheng長chang
，微wei信xin的de內nei容rong生sheng態tai顯xian得de有you些xie保bao守shou。移yi動dong互hu聯lian網wang時shi代dai，訂ding閱yue號hao可ke以yi說shuo是shi大da的de內nei容rong平ping台tai中zhong

，唯wei一yi固gu守shou粉fen絲si邏luo輯ji的de平ping台tai

，它ta代dai表biao了le訂ding閱yue製zhi“最後的倔強”。

現在看來
，這“最後的倔強”，也需要鬆開雙手放上一放了。