一财朋友圈·朱逸 | 算法推荐在商业演进中的多重面向

2020-04-21 14:03:46

以下为商业一财朋友圈·朱逸 | 算法推荐在商业演进中的多重面向内容:

近几年来,以互联网及移动互联网为代表的新媒体、新商业快速发展,公众的消费、阅读、社交等行为逐步全面转向于线上。截止2019年6月,网络网民人数已到达8.54亿,网络普及率达到了61.2%。

如此庞大的网民群体,为各类商业的在线化运行提供了良好的场景、公众基础,商业竞争也变得越发激烈,这对于传统的营销、传播方式提出了新的要求,聚焦于公众的偏好挖掘、粘性增强、触达精准成为了重要指向,算法推荐的商业化应用与普及逐渐渗透于消费、社交、视频、新闻等诸多垂直领域,激发了各界对算法推荐的持续关注与广泛讨论。


算法推荐的多维类型化

算法推荐相伴于商业的演进,呈现出自身在多维度上的类型化,主要集中于应用领域、算法类型、态度观点三方面。

有关算法推荐的商业化运用,呈现出垂直化特征,主流的可以划分为5类主要平台,即搜索平台,谷歌与百度;社交平台,微博与微信;文娱平台,今日头条、抖音、快手等;网购平台,淘宝、当当、京东等;生活应用平台,滴滴、美团等。各类平台同属于以个体为对象的商业属性,由此决定了算法推荐在现阶段应用的同质化,其领域依然存有局限。

主流算法则主要分为三类:其一是内容推荐。通过挖掘公众在网络中的浏览、互动、购物等行为痕迹信息进行标签分析,构建用户画像,实现讯息与用户画像的匹配,将相似度最高的讯息推送至消费者;其二是协同过滤推荐。通过计算多个公众的行为痕迹相似度,锚定与目标公众行为偏好相似的用户集群,将群中的讯息推荐给目标公众。其三,排行榜式推荐。基于讯息的点击率、阅读、转发、评论、点赞为依据,推送相关的高频讯息,增进公众的接受度。

在这三类算法中,或基于纯粹的个体行为痕迹、或基于集体的偏好,不同算法背后是对于个体偏好形成的不同理解,看似都是算法推荐,但基于个人意志或集体意志的逻辑有着不同的指向,其直接影响着最终的推荐结果。

有关算法推荐的商业化运用,各界持有不同的态度与观点,支持的观点体现于赋能、效率、精准等方面。而反对的意见,则主要体现于“信息茧房”,约束个体的讯息获取及群体固化。这两类定性化的论断,有着较为广泛的讨论,但始终未有定论。对于算法推荐的认知,并非是简单的好与坏、对与错的定性化判断,而需多维的观察,关键是对于其利弊的有效甄别与选择性运用,以挖掘可优化的要素,支撑下一阶段的发展。

在此尝试搁置单向度的积极或消极论断,采用中间立场来再度认识与理解算法推荐在商业运用中的实践场域,选择面向于商业效率、算法选择、态度观点多元维度进行观察与分析。


面向于商业效率的本质

算法推荐对于商业的意义在于效率的提升,公众对于各类商业模式、运营方法的改变,在相应的反馈意见上存在着差异。同时,伴随着使用场景的不同,其态度呈现出起伏与转向,因而简单判断算法推荐的优与劣,较难反映出普遍性趋势。

传统商业基于单向度的讯息传递,体现的是以商品、服务为中心的关注。由于线下场景的限制,抑制了多主体间的持续性互动。网络空间为实现彼此间的双向互动提供了场所便利,也由此逐步转向于以公众为中心的内容生产,这为传统商业提供了加载更多服务与模式的可能。推荐算法则根植于网络商业中的底层技术,其价值在于对过往商业效率的改善与提升,具体表现为讯息的精准触达、公众偏好的理解、商品与服务的迭代等,促使了商品、服务、社交在多元主体间的顺畅与高效。

在强调商业效率提升的同时,也需关注到算法推荐对于商业运用领域的覆盖。当前各类平台、模式及受众都具有一定的同质性局限,即以个体公众(to C)为中心的应用场景,在领域上呈现出垂直化,覆盖面依然较窄。而对于集体、组织、群体为对象(to B)的生产、流通等领域应用,值得进一步思考与探索。对于应用领域的突破,是算法推荐在商业效率方面实现整体性提升的关键,但目前在此方面依然存有束缚。当前,是消费互联网转向于产业互联网的关键时期,匹配产业互联网的相关算法推荐应用,会是契合于产业转型与发展的重要突破口。


面向于算法选择的初衷

对于算法推荐的应用,各类商业主体有着不同的选择,虽算法不同但目标一致,即不断优化对于精准度、准确性的追求。通过近几年的实践,算法推荐已形成一定的共识与模式,公众对其算法应用的出现持有积极的态度,但涉及具体推荐的有效性、精准性方面,则呈现出分化的态度,其背后是不同算法选择的缘由。

在实际运用中,较为主流的是内容推荐与协同过滤推荐,虽同属推荐算法,但背后是个体视角与集体视角的差异,内容推荐是基于个体的历史行为痕迹所实现的推荐,具有较强的个性化、针对性,但问题在于信息的局限,使之陷入于“信息茧房“。而协同过滤算法,则是匹配与个体相似的群体偏好,进行相关的讯息推荐,虽能较大拓展讯息范围,使之呈现丰富性,但很容易陷入集体智能,淡化了个体特质。公众之所以对于推荐有效性呈现出不同的态度,主要还是在于个体视角或集体视角的选择差异。诸多研究提出了“信息茧房”的论断,这是基于单一算法情境下的应用,而当前使用单一算法的弊端正在逐一呈现,选择与运用混合算法的推荐机制,会是下一阶段的趋势。其透射出的是对于个体与集体视角的综合,既能消除“信息茧房”也能避免“集体智能”的现象发生。多元视角成为了影响公众对于算法推荐感知易用性、有效性的核心,直接决定了公众的感知态度。

影响公众反馈的另一要素是人工智能的发展程度,当前的算法推荐尚处于弱人工智能阶段,即“输入-学习-模型-输出”阶段,多为监督学习下的技术实现,在推荐的精度、准确性上尚待提高。下一阶段能否实现机器的自我学习、认知,对完善算法推荐有着较为重要的启示意义,也为各类商业的演化提供了想象空间。


面向于价值传递的形塑

算法推荐所促使的是对于观点、意见、商品、服务等一系列讯息要素的传递,基于的是个体偏好,由此链接形成了诸类群体或圈子。

过往商业所关注的是普遍性需求与偏好,是前置化的,可通过预先经验或调查加以发现的,因而满足的是最大公约数需求,对于那部分主流以外的需求偏好及亚文化是难以群聚的。算法推荐则对于各层次、维度的偏好进行了多极化聚合,使其能够被加以发现与运用,通过持续化反馈以帮助相关讯息、商品或服务的优化与改善,这较之于过往有着较大的提升。

在持续改善的同时,算法的透明化、无形之手现象依然有待解决,诸多平台或商业主体的算法机制一直是市场关注的重点,其原因不在于商业机密的探寻,而在于对其科学性、合理性的探究,是否能够反映公众的真实偏好。同时,对于是否存在“伪算法推荐”的追问,是杜绝市场“无形之手”存在的关键,假借算法推荐之名,实则进行人为化的控制,这会模糊了公众的真实偏好,甚至会影响到正常的商业秩序。另外,出于商业主体自身偏好的某类价值观、态度传递,也会形成对公众在意识形态上的控制与引导,使得公众行为、态度呈现趋同,抑制了公众的选择权利。


面向于未来的算法商业

伴随人工智能、大数据、云计算、5G等一系列新基建的推进与落地,蕴含于商业中的算法应用会日益增多,算法商业会是未来的演变趋向。算法推荐是算法商业的初期尝试与预演,透射出的一系列现象,值得在这一阶段进行回顾与思考。

算法推荐在商业中的运用依然处于演变过程中,对其最终优劣属性的判断依然尚早,有待未来的进一步观察。但对其在各维度上的探讨,在当下看来是十分必要的,由此所构筑的是对于未来算法商业的清晰设想。

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