「tiktok」TikTok已在内测“讨厌”功能,但最好别轻易点
原文标题:TikTok已在内测“讨厌”功能,但最好别轻易点
去年 11 月时,YouTube 方面以增强内容创作者的信心为由,下线了 " 踩 " 的计数功能,进而引发了一场旷日持久的的讨论。日前,据海外科技媒体 The Verge 的相关报道显示,TikTok 目前正在测试 " 讨厌 " 按钮功能,允许用户对不喜欢的作品或评论进行这一操作。但不同于 YouTube 的是,TikTok 的 " 讨厌 " 按钮将不会呈现给其他人,而是只有自己可见。
作为社交网络的核心," 转评赞 " 无疑是内容优秀与否的重要评判标准之一,同时也是激励创作者的重要工具,反之,点 " 踩 " 也是用户反馈自己对于相关内容好恶的重要渠道。然而大家可以发现,这些年来越来越多的社交网络不再给用户提供 " 踩 " 这个功能,即便是有的平台往往也不再显示具体的数量了。海外市场的 YouTube 是这样、国内的知乎也是如此,未来 TikTok 或也将这样做。
这其实是因为无论是在哪个平台上,内容创作者都是生态的核心,平台需要保护或笼络他们,需要为这些生产 UGC 内容的用户提供一个较好的创作环境,而 " 踩 " 在某种意义上则会对创作者造成一定的影响。
既然如此,为什么平台不直接取消 " 踩 " 或者反对功能呢?这是因为这一行为从用户层面来说,虽然确实没有太大的积极作用,但平台却可以从用户行为中发现需求的变化,进而指导创作者。
此外," 踩 " 或者反对对于内容平台来说,还有着不可或缺的作用。大家不妨想想,到底在什么情况下用户才会选择点 " 踩 " 呢?通常来说,几乎一定是用户对相关内容持非常强烈负面态度的时候。因为面对不喜欢的内容,除了点 " 踩 " 外,产品经理其实还提供了右上角的 "X" 来让用户摆脱不爱看的内容,所以用户会进行额外的操作去点 " 踩 ",几乎一定是这类内容是他们厌恶和反感的,并且这也意味着,通过用户的点 " 踩 " 行为,平台其实可以分辨用户喜好的。
对于内容平台来说,最重要的一环其实就是搞清楚具体用户的具体喜好,只有这样才能因人而异推送内容。要知道,人的思维都是有惰性的,当看到与自己想法相似的观点时,会自然而然地很轻松去接受,而遇到向左的观点时才会进行思考。从用户的角度出发,喜欢的东西你才会点开看,不喜欢或是没兴趣的东西就会选择忽略。因此通过统计分析你所点开的内容,来推荐同类型的推送消息也是最简单直接的方式,而这就是所谓个性化推荐的理论基础。
基于机器学习的个性化推荐算法优势就在于让用户变得 " 更懒 ",在如今这个信息大爆炸的时代,海量的多元化内容已经占据了用户的视野,因此信息的精确获取也就变得更加的复杂和繁琐,这无疑大幅增加了用户的机会成本。
换句话来说,用户主动寻找自己需要的信息变得更难了,而个性化推荐则借助用户画像和大数据,就能将用户可能感兴趣的内容直接 " 送到嘴边 "。
所以个性化推荐这种将平台沉淀的碎片化信息进行再分类、过滤再组织定向输出的技术,自然是很好用的,以至于已经成为了各平台的标配。
然而在经过了时间的洗礼后,用户不干了。
因为用户发现,个性化推荐这种构建情感纽带,让自己以为 " 懂我 " 的技术其实是在为自己构建一个 " 信息茧房 ",或者说用户自己给自己造了一个 " 过滤器 "。甚至于自己的每一次点击、每一次点赞,都反过来变成了自己的枷锁后,用户自然就不乐意看到自己陷于信息茧房了。
君不见,在《互联网信息服务算法推荐管理规定》实施后,网络中已经出现了大量教如何关闭微博、微信、知乎、淘宝等主流平台个性化推荐的教程。
基于 " 喜欢 " 或 " 点赞 " 而提高的个性化推荐在已经被用户厌倦的情况下,平台方却是不可能抛弃个性化推荐的,毕竟这项功能对于用户留存、活跃等指标的贡献实在是太大。
因此 TikTok 内测的 " 讨厌 " 按钮功能可以被视为是反其道而行之,它的逻辑不是向用户推荐 " 喜欢 " 的内容,而不是推送用户 " 厌恶 " 的内容。这一逻辑咋一看尽管并不合理,毕竟推荐用户喜欢的内容就等于排除了可能不喜欢的,但就像前文所说,单纯推荐用户喜欢的内容反而会引起用户的警惕。
现在 TikTok 的做法,其实就是排除了用户强烈反感的 " 错误答案 " 后,剩下的内容就是用户可能感兴趣的 " 正确答案 "。与以用户兴趣为驱动的传统个性化推荐不同,这种排除错误答案的推荐方式自然也就不会引起用户的警惕了,因为在反感的内容之后,不仅有用户喜欢的内容,还会有用户持中立态度的无感内容。
所以如果你不想沦为个性化推荐的 " 牺牲品 ",最好的办法就是在各种平台上隐藏自己的好恶,不要随便点赞、也不要随便点 " 踩 "。
【本文图片来自网络】
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