微信算法扰乱了用户体验

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1年前

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【摘要】:微信内容推荐算法的问题所在。
尽管公众号的打开率逐年下滑,但近一年来微信推荐流量的引入,让公众号乃至微信内容生态出现了新的变化。
如何抓住微信推荐流量成为了不少微信内容创作者破圈的关键所在,按照目前我们经历的案例,即使是一个粉丝数量较少的新账号,也有可能在微信内容推荐算法之下冲破10w+的阅读,破圈成为爆款。
从经验上的判断来看,微信对粉丝数量较少的新账号会进行更大力度的推荐流量扶持,以抵消公众号生态长期存在的马太效应。当然,一旦微信的推荐流量停止,公众号文章的阅读数也就戛然而止。
总的来说,微信公众号生态正在变得“今日头条化”,微信内容生态也因此变得中心化,平台掌握了更大的权利。
这种变化不仅对激活内容生态活力有益,也同样对平台商业化运营是有好处的,可以发现微信正在大力推动腾讯广告在微信公众号的接入应用,让公众号互选广告在平台系统内部更加规范化的进行,而此前公众号广告平台的落地是极其粗糙的。
随着推荐流量的出现,微信甚至开始主动进行了一些内容运营动作,比如现在公众号创作者每周都能在后台收到“创作周报”,对上一周的内容传播进行回顾,这种颇具仪式感的运营动作,在以前是张小龙所试图避免的。
但坏处在于,公众号粉丝价值开始贬值,对于创作者的内容传播而言,阅读量开始取决于是否命中微信流量推荐算法,类似于“字节系”产品逻辑,公众号粉丝开始变得没那么重要,标题、热点跟进、情绪化内容开始变得更加重要。
对于公众号内容生态来说,热闹的同时,也将变得嘈杂起来。

01

此前公众号因为机缘巧合成为了长内容的集中地,尽管有大量深度文章打底,但让张小龙遗憾的是公众号短内容的缺失。
微信目前的不少动作都是为了弥补内容生态中短内容的短板,我们可以看到类似于小红书图片笔记的“小绿书”的出现,还可以看到公众号信息流(看一看)中加入了视频号推荐内容,图片笔记与短视频,都是短内容的核心领地。
微信似乎是想将所有内容形态进行统一整合,无论是长图文还是短视频,均接入到公众号信息流页面中,这样一来,用户所有的信息需求都能够在公众号信息流中实现。
理想是美好的,但现实很骨感。我认为对于大众用户而言,不可能存在一个统一的信息入口,让用户的多元化内容需求都通过一个单一入口实现。原因很简单,因为用户不同内容需求的场景和诉求是不同的,而入口本身是具有特定场景性质的,因此其中便天然存在不匹配。
用大白话来说就是,微信的多元化内容整合,反而会有损张小龙一直所强调的用户体验。
微信内容生态用户体验的降低,很明显地表现在不同内容形式的推荐混乱上。例如公众号文章与视频号内容的杂糅,在一篇行业性的公众号文章后面,可能会推荐一条小姐姐跳舞的视频号内容,这种混杂的内容推荐逻辑让用户形成错愕感。
完全不同的内容同时杂糅在信息流中,造成场景需求错位,反而降低了内容匹配效率
究其原因在于,长图文阅读与短视频观看分属于不同的用户场景,save time内容与kill time内容亦分属于不同场景,而用户很可能在工作时间关注了某个知识类公众号,在娱乐时间关注了某个小姐姐的视频号,但信息流推荐却将二者内容统一整合,线性地推荐给用户了。
这背后本质上是算法反而导致了推荐内容效率的降低。因为算法本身认为用户对两块内容都是有需求的,但却忽略用户处于特定场景的问题。用户在工作场景下打开公众号信息流,大概率是想看行业类内容,这时候信息流推荐小姐姐跳舞的短视频,用户只能无情划过,尽管用户在另一个场景下对这类娱乐内容是有需求的。
发现没有,信息流推荐反而让内容消费的效率变低了,再加上微信信息流总是会推荐不同的内容,这样一来用户便会在错误的场景中错过大量感兴趣的内容。
之所以存在这个问题,原因在于微信不同于抖音快手小红书这类拥有明确标签的内容平台,用户打开抖音快手小红书有明确的内容需求,这些平台能够知道用户打开APP的需求,就像用户打开淘宝就是为了购物一样。
但微信根植于社交场景,社交能够潜入多样化的内容消费需求之中,微信其实很难去判断用户打开订阅号信息流页面的诉求究竟为何,因此内容推荐效率会降低,反而容易出现内容混乱。
如果再深挖下去,便会触及到一个更加深层次的问题,那就是微信内容生态本身的定位是什么,现在公众号、视频号推荐内容在订阅号信息流(看一看)中杂糅在一起,它们希望给用户带来怎样的价值,希望用户怎样记住它,这实际上是并不明晰的。
我认为微信之所以将公众号、视频号、小绿书等内容整合在一起,更可能是腾讯为了对抗字节系产品的用户时长侵蚀,以及推进商业化层面的战略考量,而未必真的是“以用户为中心”原点出发。

02

微信推荐算法能够为内容生态带来新的活力,帮助新内容创作者获得足够的曝光流量,同时也让创作者把更多精力放在内容创作本身,而非渠道运营、商业化等层面,这对于当下死气沉沉的公众号内容无疑是有益的。
但与此同时,推荐算法也会给内容生态的运营治理带来挑战。因为推荐算法的出现,尤其是在微信特有的社交分发机制下,相当于给了标题更大的权重,用户很可能因为标题党而进行点击阅读,从而给与算法机制正向反馈,从而鼓励标题党的出现,同样的道理,也会推动谣言、小道消息的出现,这就需要微信投入更大的内容生态运营精力。
推荐算法的一个核心问题在于,算法本身并不知道内容的好坏(当然不同用户对内容好坏的标准也不一样,这就带来更多的问题),算法只能通过数据表现来判断内容质量,而数据描绘质量这件事,本身就是有漏洞且可以被操控的。
一个很明显的现象就是,在公众号内容推荐信息流中,就算是推荐的内容主题相对统一,匹配了用户特定场景的内容需求,但信息流推荐的内容质量千差万别,背后创作者的水平大相庭径,这同样也造成了内容效率的降低,拉低了用户体验。
比如说当你想要了解财经新闻时打开公众号信息流,推荐内容确实都是相关的财经内容,且标题都具有点击吸引力,但由于财经领域创作者众多,推荐的内容中有相当一部分是极为低质的,用户若是点击查看,反而在大大浪费自身的时间。
当然这个现象只是表象,背后的问题在于,推荐流量机制是让内容本身进行内卷式的竞赛,当对于公众号账号的评估却相对缺失了,这就造成内容推荐的品质差异巨大。
我用一个容易懂的类比来解释吧,内容本身相当于“产品”,而账号相当于“品牌”,推荐算法实际上是“产品”的内卷,有去品牌化的意味,而在某种程度上忽略了“品牌”对“产品”品质的影响,因为品牌就意味着产品品质的稳定性,品牌的背后是一套标准化流程,在内容创作这件事上,就是创作者、内容机构自身的创作方式和认知水平。
但在算法逻辑下,内卷出来的“产品”不一定匹配所有用户,反而更可能是标题党内容。用户的画像不同、场景的不同,对好内容的定义也不同,因此就难以实现内容与人群的匹配错位问题。
事实上,微信内容推荐算法与当年今日头条遇到的问题一样,都会将创作者向标题党的方向推动,并且试图在内容创作上命中算法机制,反而可能忽略了内容品质本身,很可能最终导致内容生态的“劣币驱逐良币”。
也就是说,推荐算法确实可以让创作者重新聚焦在内容层面,但聚焦的是算法数据在意的内容层面,比如标题等等。
但算法认定的好内容与真正用户认为的好内容之间存在缝隙,且长图文短图文等不同内容形态的质量评价标准本身就应该不同,因为其面向的是不同的用户内容需求场景,这些缝隙在算法逻辑下反而是被拉大了的。
这也是为什么微信在时效性内容推荐上难以处理的原因,因为对于新闻类、热点评论类内容而言,时效性是其价值所在,但具有长效价值的深度内容,时效性反而不重要,不同内容品类的价值判断标准是不一样的,如果统一规整到一套推荐算法中,难免会产生混乱与错位。
我们在近段时间的微信体验上也可以明显发现,大量根据算法推荐的行业内容,在标题创作上确实让人有点击欲望,但不少在专业水平上实在欠缺。需要我们不断地点击选择不推荐理由来训练算法,才能逐步地进行优化推荐内容。

03

总而言之,微信推荐算法的引入让微信内容生态迎来了新的挑战,主要问题有两个:
第一是用户场景和推荐内容匹配的问题。
长短图文、短视频、直播等多元化内容整合至内容信息流中,但用户在特定场景中无法消纳,造成用户原本可能是需要这些内容的,但内容打开和匹配效率反而降低,造成用户体验的下降。因为平台算法在帮助用户做内容决策,但却不得要领,并不能准确知道用户的每次的内容需求意图。
第二是内容品质判定的算法缺陷问题。
推荐算法对内容品质的定义与用户真实对内容品质需求不一致,不仅推动了标题党的再次泛滥。
同时创作者水平的天差地别,也反而推动了“劣币驱逐良币”的现象再次出现。同时,不同的内容品类和形态的质量评判标准不同,但其外在表现形式很可能是类似的,强行将多元化内容规整到一套推荐算法中,很可能会对部分内容产生误伤,从而再次影响内容生态的长期繁荣。

 

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