一文读懂头条系：头条=算法+热点+关注+搜索，打破5年前的认知，重新理解今日头条产品2020.pdf

每天那么多人使用头条 ，15年之前 ，头条一直对外宣称自己不是一家 媒体公司 ，而是一家算法科技公司。但是几年时间过去了 ，头条也从一 家算法科技公司演变成了算法+热点+关注+搜索等综合技术研发公 司 ，今天推荐徐一龙对话今日头条的 ，一个从算法过来的科技龙头。 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。 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

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