很少人知道，现在互联网寻人非常高效的系统——头条寻人，最初就是今日头条一个日常弹窗运营动作。

　　今日头条的弹窗，有部分内容是针对本地用户，给本地用户弹窗本地资讯。2015年中旬，今日头条尝试将寻人启事也做本地推送——只是这个本地更精准，取走失者周边几公里。

　　最初，我们预期用这个方法帮助寻找走失的儿童，没想到儿童走失的案例非常少，而且即便推送出去的，也没有一例成功。到2016年春节，就在我们犹豫要不要放弃的时候，我们意外发现，偶尔我们推送的一条寻找走失老人的信息，居然成功了。

　　我记得，这是2016年大年初二的事情。后一鸣知道了这事儿，他说，这事有价值，当成一个长期项目做吧。

　　后来的事情很多人都知道了。一个公益项目，从2016年大年初二整装出发了。头条寻人，基于LBS技术，从寻找走失老人开始，逐步扩充到精神病患者走失、寻找紧急住院无名患者家属、寻找台海老兵遗属、寻找烈士遗属，三年过去，已经找到帮助超过1万个离散家庭破镜重圆。

　　我讲这件往事是想说，把头条等同于算法，至少是四五年前的偏见了。写这篇文章，就是想从传统媒体人的角度，谈谈今日头条在7年时间里，是如何搭建一个包括“算法+热点+关注+搜索”在内的通用信息平台的。

　　2015年1月，我履职今日头条副总编辑，参与内容运营的工作。在此之前，我在传统媒体工作了15年。来今日头条前，我不但不了解“算法”，对“推荐”这个词也很陌生——传统媒体，是很少使用“推荐”这个话术来描述业务的。

　　为什么？我的理解是，“算法”、“推荐”的业务场景都是处理海量资讯。我曾经在电视台、报社、杂志社工作，生产的内容其实都很有限，一份报纸最多也就千余条新闻，媒体界用“头条”、“头版”、“封面”，就可以解决现在资讯APP瞄准的“推荐”问题。而类似今日头条仅每日新增的内容，就有几十万篇文章，如果没有“推荐”，那可是彻底乱套了。

　　所以，什么是“推荐”呢？我的理解是：面对海量内容时，如何帮助用户高效地选择、消费内容。

　　来今日头条后，我这个文科生也对“算法”有了粗浅的了解，对更多内容行业观察者来说，今日头条甚至普及了“算法”这个概念：通过个性化推荐技术，用户可以看到自己感兴趣的内容，这后来也成为了全球范围内几乎所有内容平台的标准配置。但是，今日头条的推荐策略其实并不只是“算法”。

　　2012年8月上线至今，今日头条历经了7次大的版本更新，并在这个过程中，演化成一款日活过亿的国民级产品。今日头条的推荐策略，早已不依赖于“算法”，而是一个囊括了“算法+热点+关注+搜索”等多种功能的通用信息平台。

　　热点、关注、搜索……这些功能陆续推出的背后，其实是今日头条在不断完善自身的推荐策略。在我印象里，有三个比较重要的节点。

　　第一次，是2015年要闻区的设立。2015年1月，头条的推荐频道，已经有了要闻区，但是这个要闻走的是“加权推荐”的策略，不保证每个用户都能看到。当时我刚加入公司，基于传统媒体人对重大新闻的判断，我提出了入职后的第一个产品需求：“重大新闻应该让每个用户都看到”。靠算法起家的产品经理和工程师们，也认为这个需求很合理。因为他们也发现，每当发生重大新闻，头条的DAU就会提升，算法可以让用户看到自己喜爱的内容，而重大新闻则有“穿透性”，如热刀插黄油般，可以轻易穿透个性化——即便不关注科技的用户，也会关注孟晚舟女士在加拿大的遭遇。现在，“要闻”的演进更成熟了，仔细观察下现在的头条首页，会发现整个页面可以分为四个区域，第一块是搜索区，第二块是频道区，可以看到各种垂类信息，第三块是要闻区，权威媒体的重要新闻，第四块是个性化区，用户可能感兴趣的内容。我们希望能够通过这样的改进，同时满足用户对于个性化资讯和了解新闻热点的需求。

　　(图说：今日头条产品内容示意图)

　　第二次是2017年微头条和问答产品的推出。我们通过这两种全新的内容体裁，探索智能社交，包括：上线问答频道并推出独立产品“悟空问答”，一个为所有人服务的问答社区；上线“微头条”，让所有头条用户，特别是普通人通过发布短内容，与人互动、建立关系。这是头条从算法分发走向社交分发的初步尝试，我们希望用户在头条内能建立起有效的社交关系。与此同时，内容可以通过“关注”的形式来分发，而不是仅仅依赖于算法。所以我们在产品上也做了改变，今日头条客户端第一栏(最左边)就是关注频道，用户可以在这里实时查看自己关注用户的动态。此外，用户在刷推荐频道时，也能够随机刷到自己关注的亲戚朋友或名人明星的动态。因为工作的关系，我在头条上关注了很多名人、作者和朋友。我会发现，“关注频道”对我吸引力越来越大了，甚至能媲美“推荐频道”，这就是关注分发的魅力。

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转载请标注：信息网——徐一龙：把今日头条等同于算法推荐，是四五年前的认知了

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