然而想靠这个设计留住用户和增长并不现实(字节国内的广告收入趋于停滞已经证明了这件事)。中文互联网的残酷之处在于,任何UI设计都可以在一夜之间被同类产品模仿和复制,只要它被证明是有用的。
在这个机器学习占据主流的时代,全屏的设计就是为了帮助算法更快地去“看”这个世界。
但这并不意味着算法是万能的。因为直到今天,字节都没有办法大规模地侵入长视频领域,即使张一鸣的战略PPT上明明白白地写着“只要在信息分发领域,字节都要用算法来重新做一遍。”
即使抖音的UI设计让他们的算法迭代更快,也不可能做到筛选出人们行为信息中的所有“噪声”。有时,人们希望算法再“聪明”一些,更理解自己;有时,人们并不愿意重复看那些自己感兴趣的内容,也想了解一点公共热点;还有的时候,人们会想培养一些新的潜在兴趣。
事实上,那些乏味重复、引起用户轻微不快的内容才是产品的慢性杀手。如今,这些负面情绪正在抖音的APP里缓慢发酵。
算法今天不是,未来也不可能是万能的。
举一个最直观的例子,不管是我们自己的优爱腾,还是海外那个算法驱动的Netflix,内容消费都是以运营阵地和导航搜索为第一生产力的。
因为决疑成本的巨大差异,长视频至今还保持着传统货架式的消费方式:
最新最热的内容放在首页曝光度最高的轮播栏;用户依赖类目导航去查找想要的内容,比如按照类型、地区、上映时间和评分来选择电影;还有很大一部分消费来自于搜索对应的站外决策。
比如在微博种草了某部电视剧,根据豆瓣评分来选择观看的电影,以及最近身边的朋友们常常聊起的综艺。 毫无疑问,算法在长视频领域依然没有占据主导地位。
03 结语当个性化推荐在某些领域大杀四方之时,我们总会不由自主地假设它占据我们全部信息场景的画面;然而,现实却是一个人在日常生活中接触信息的渠道,远比他自己想象得要更加丰富。
假设一个初级电影爱好者想在周末看一部电影,会有几种可能?
他可能直接打开搜索框,搜索自己喜欢的演员或导演,看看他们还有哪些自己没看过的作品;也可能打开豆瓣,刷一刷有没有自己感兴趣的电影;当然,如果他有一个朋友恰好是发烧级的影迷,他可以直接请对方推荐几部。
事实上,推荐、搜索和社交是满足人们不同需求的互补类工具,它们之间并没有明确的替代关系。
算法与编辑、社交并不对立,也不存在唯一的最优选。就像微信的算法,一定有克服「社交情景崩溃」的成分,而今日头条的内容审核,也聘请了大量的人工编辑。
当我们站在科技与人文的交汇点去看这个世界,会发现每一种新技术都既是包袱又是恩赐,它永远不会是非此即彼的结果,反倒比我们预想中的要更加复杂与深刻。
《楚门的世界》里,创造者对楚门说:“外面的世界跟我给你的世界一样的虚假,有一样的谎言,一样的欺诈。但在我的世界你什么也不用怕,我比你更清楚你自己。”
楚门却说:“You never had a camera in my head!”
尽管楚门的世界是假的,但楚门是真实的。所有计算好的下一刻,都是行云流水般的此世光阴。
【参考资料】
[1].取消算法推荐,是技术上的倒退吗?腾讯研究院,2021年
[2].Seeing Like an Algorithm,Eugene Wei,2020年
[3].算法知识汇总:构成/学派/算法,潘一鸣,2019年
【 ui设计|不要迷信算法,会变得无趣】[4].推荐算法的“前世今生”,纸皮小火车,2019年
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