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

weixingongzhonghaocongdanshengnatiankaishi，neirongdefenfaluojijiushifensiluoji
，yigeyonghuguanzhuhuodingyuelemougongzhonghao，jiukeyikandaocigongzhonghaodexinxi
，ercigongzhonghaoyejiuduoleyigefensi。

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PC互(hu)聯(lian)網(wang)時(shi)代(dai)信(xin)息(xi)更(geng)加(jia)大(da)爆(bao)炸(zha)的(de)時(shi)代(dai)，創(chuang)作(zuo)者(zhe)越(yue)來(lai)越(yue)多(duo)，內(nei)容(rong)也(ye)越(yue)來(lai)越(yue)多(duo)，讀(du)者(zhe)越(yue)來(lai)越(yue)難(nan)以(yi)挑(tiao)選(xuan)自(zi)己(ji)感(gan)興(xing)趣(qu)的(de)內(nei)容(rong)。自(zi)己(ji)訂(ding)閱(yue)的(de)內(nei)容(rong)畢(bi)竟(jing)有(you)限(xian)，隻(zhi)限(xian)於(yu)這(zhe)些(xie)內(nei)容(rong)


，難(nan)免(mian)會(hui)錯(cuo)過(guo)更(geng)多(duo)自(zi)己(ji)感(gan)興(xing)趣(qu)的(de)內(nei)容(rong)。

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。

duiyuduzhe，suanfaluojikeyitongguotadeyuedulishipanduanyueduxingqu，congertuijiangengduoduzhekenengganxingqudeneirong。tongshi，zaizhezhongluojixia，duzhehuoquneirongdexiaolvyidingchengdushangdedaotisheng
，tabuxuyaozijiquzhaoneirong，ershidengdaineironglaizhaoziji
，zhejiushijingchangshuode“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(ding)100%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。