?文/今日头条副总编辑?徐一龙

?一、头条=算法+热点+关注+搜索

?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。

?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，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。

?这件事是想说，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。

?2012年8月上线至今，今日头条历经了7次大的版本更新。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。

?二、算法不制造信息茧房，而是探索兴趣

?在互联网时代，人通过上网获取信息，主要有四种途径：一是门户网站，二是搜索引擎，三是社交，四是算法。

?（图说：从互联网获取信息的方式很多，融合起来是最好的方法）

?有人说算法会造成“信息茧房”。这是对算法最大的误解。

?“信息茧房”概念，来自于哈佛大学法学院教授凯斯·桑斯坦。他在《信息乌托邦——众人如何生产知识》一书中指出，在信息传播中，因公众自身的信息需求并非全方位的，公众只注意自己选择的东西和使自己愉悦的通讯领域，久而久之，会将自身桎梏于像蚕茧一般的“茧房”中。

?为什么我说算法不会制造“信息茧房”？

?首先，算法在推荐时，除了用户现有的个人兴趣，还会基于使用环境、内容热度、其他用户的兴趣，来给用户推荐信息。这些因素能够让推荐内容更加丰富。

?其次，算法本身还包括兴趣探索。

?我了解到，算法最有效的能力，是识别出你最感兴趣的内容和最不感兴趣的内容。在二者之间，还存在一大块“你可能感兴趣的内容”，这些内容绝对不会被工程师和产品经理们放弃。

?对于算法如何识别人们“最不感兴趣的内容”，算法推荐里专门有个名词叫“协同过滤”。“过滤”是“推荐”的反义词，也是“同一个事情的两个方面”。算法有很强的能力，过滤掉那些你明显不感兴趣的东西。

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?算法追求的是，尽可能地满足用户获取有价值信息的需求，并且让用户获取信息的价值最大化。

?（图说：就像开宝箱一样，算法需要通过探索来发现用户的兴趣）

?三、人是万物的尺度，也是算法的尺度

?当然，任何事物都不是完美的，算法也有一定的局限性。所以，需要一些其他手段，来帮助信息更好地流动。

?在今日头条，我们在内容运营方面，主要做两个事情：一是帮助头条获取更多优质来源；二是确保优质内容在头条上获得合理的阅读比例。

?算法再精准，兴趣探索再成功，如果内容池的内容不够优质、丰富，那推荐做得再好，也不会让用户感受好。所以，从一开始，我们就非常重视优质内容。

?一方面，我们调整机器推荐权重，比如给优质来源的优质内容更多推荐权重；另一方面，我们优化产品机制，提供双标题、双封面，帮助创作者提升推荐效果。此外，我们还投入专门的人力，想办法帮助优质内容获得更好的分发和阅读体验。

?我们始终相信人对于优质来源和优质内容的鉴别力。

?无论是人还是技术，其实都只是一种手段。

?不久前，有同事发给我一个脑科学专家的言论。大意是说，要打败推荐算法，需要两个因素：1.?你需要有追求高品质内容的需求。2.?你需要随机取样人类各个领域的知识。

?说到底，算法的目标是由人设定的，算法的内核，和优质内容、多样性并不对立。这也是今日头条一直以来努力的方向。