候选集|从内容出发，浅谈平台在社区中的价值( 三 ) fca|克莱斯勒|AutoX|超级工厂|r

关注强调了以人为本的分发逻辑，通过内容将关注者与被关注者之间，更紧密地连接在一起。通过转赞评等方式，加深了双方关系，也提升了创作者的动力。
3. 分类分类定位清晰明确，候选集只会采纳特定品类的内容，再按照一定顺序，比如热度，展示给用户。
为了做到分类，在内容生产时，需要生产者手动，或者系统自动地将内容归为某一类。比如虎扑发布内容时，必须要指定内容所属的圈子；比如知乎的短视频tab，系统会展示所有短视频形式的内容。
分类不是feed流中最常见的，需要用户主动地去找到指定的类别，再通过算法推荐。如果说关注是人找人，那么分类就是人先找到内容。比如各大新闻App会在首页顶部放置不同分类tab，用户可自行增、删和排序。
而它存在的意义，提升了消费者，尤其是带有明确目表的用户的消费体验。
4. 榜单榜单的候选集追求质量而不是数量。它会采购仓库中每个品类下最好的内容，并按照热度展示给用户。
进入榜单候选集的条件是苛刻的，一是数据定夺，二是专家定夺。数据定夺很好理解，在某段时间内，数据表现最好的前n个内容。入选规则较为透明，排序规则也较为客观。
而专家定夺，入选和排序规则则完全是主观选择的结果。虽然在某些权威性较强的领域中，如新闻、长视频等，专家/编辑推荐有着难以撼动的地位。但在主观性强的业务中，比如音乐软件的排行榜，除了公认的几个榜单外（比如billboard榜），其他榜单多多少少丧失了权威性，广告运营的因素也在增加，人们较难通过这些榜单来减少搜索成本。
内容的好坏至少有两种判断方式，一是个性化，适合我的内容，也就是推荐；而另一个则是人见人爱，花见花开，适合所有人的内容，也就是榜单。榜单存在的意义其实就是消除了内容的搜索成本。
5. 搜索搜索的候选集规则历史悠久：用户会将感兴趣的内容主动告诉系统，系统再按内容的匹配程度，决定入选的内容和其顺序。
随着内容的复杂化，搜索也需要猜测用户的意图了。比如搜索一个关键词，需要判断是哪个元素，是找用户，还是找内容，找内容的话是找什么样的内容，短视频、还是文章？
于是乎搜索不仅需要推荐，还需要分类。
搜索和推荐一样，是一个极为复杂的系统。笔者在这里仅简单地分为搜索前、后两个维度去讨论。
以知乎为例，搜索前会出现3个板块：历史、发现和分类榜单。这3个板块的内容分发逻辑分别为，按搜索记录倒序、按用户浏览偏好、实时热点等内容推荐，以及特定内容按照热度排序。
而搜索时，忽略无搜索结果时的场景，仅以有搜索结果场景为例。
搜索结果首先要确定候选集的范围：App不同的内容、实体可能都包含该条搜索词，而对不同内容的优先级排序和同种内容不同的权重，又影响着召回规则。
比如query“栗子”，在综合tab下，前3个会依次呈现问答、电子书、文章。并在电子书和文章处，给出特定内容的入口。然后从第4个开始又是关于“栗子”的问答。第12个是与“栗子”有关的相关live，第13个则是相关搜索……
随着内容的形式和数量越来越多，平台方试图完善搜索-分发规则，来命中用户的喜好，并使其留在社区中。
三、写在最后我在思考平台在社区中的作用时，想起来在大一，宏观经济课堂上老师讲“政府在市场经济中的作用”：

收入分配作用：通过政策工具，参与一定时期国民收入的初次分配与再分配，以实现收入在各社会成员中的合理分隔，缩小财富差距，实现社会公平。
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