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深度丨算法推薦:體驗、商業(yè)與隱私的三角關(guān)系

前言:

未來當(dāng)無人駕駛、人工智能這些強算法催生的行業(yè)興起之時,算法當(dāng)家做主也將變得合理。

但在近日,《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》開始正式實施,涉及算法推薦的抖音、快手、拼多多、小紅書、微信、微博等頭部平臺均允許用戶[一鍵關(guān)閉個性化推薦]。

作者 | 方文

圖片來源 |  網(wǎng) 絡(luò)

AI芯天下丨深度丨算法推薦:體驗、商業(yè)與隱私的三角關(guān)系

從獲取到推薦走過的來時路

從web1.0到web3.0,變化最大的就是信息量,變得越來越多。

信息量變多雖然是好事,可一旦過多,信息過載的問題也會隨之出現(xiàn)。

用戶被信息海洋吞沒,想找到有用的信息真就成了大海撈針。為了解決這一問題,推薦算法應(yīng)運而生。

基于協(xié)同過濾的推薦方法,就是利用[人以群分,物以類聚]的原理,把相似用戶的喜好,也推薦給你。

而基于內(nèi)容的推薦方法是以用戶自身特點為主要依據(jù)進行的推薦。

這就需要采集大量信息:職業(yè)、年齡、性別、偏好、地域、收入、評論、收藏、 點贊、觀看、瀏覽、點擊、加購物車、購買等,才能構(gòu)建專屬的推薦算法模型。

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體驗:關(guān)閉推薦后使用體驗驟降

希望打破平臺用算法織就的[信息繭房],獲取到新信息是用戶關(guān)閉個性化推薦的主要原因之一,但關(guān)閉后的內(nèi)容推薦仍然單一且體驗不佳。

除了體驗不佳而被迫打開算法推薦,更多用戶并不知道可以關(guān)閉算法推薦,這與平臺設(shè)置的隱蔽有關(guān)。

有媒體測算,目前平臺給出的關(guān)閉個性化內(nèi)容推薦的操作在5-7步之間,步驟較為繁瑣。而如果用戶不刻意關(guān)閉,個性化推薦則默認開啟,也不會給用戶更新提示。

操作的復(fù)雜化,實際上是在為用戶關(guān)閉化推薦設(shè)置障礙;關(guān)閉個性化推薦,但廣告推送并沒有變少,雖然這些廣告不夠精準(zhǔn),但體驗并沒有優(yōu)化。

不過,關(guān)閉后的使用體驗直線下降,期待中的廣告減少并沒有發(fā)生,部分平臺推薦內(nèi)容一成不變。

關(guān)閉后用戶并不能獲得高質(zhì)多樣的內(nèi)容,差勁的體驗感、不見減少的廣告,最終讓用戶選擇還是打開個性化推薦,回到量身打造的算法世界。

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商業(yè):算法推薦拉高平臺商業(yè)化

通過[千人千面]產(chǎn)品服務(wù),不斷給用戶提供命中喜好的內(nèi)容,幫助新用戶留存、轉(zhuǎn)化付費,最終目的仍是提升商業(yè)化變現(xiàn)效率。

《哈佛商業(yè)評論》報告指出:用戶體驗的個性化可以讓投資回報率提升五至八倍,并將銷售額提高10以上。

在移動互聯(lián)網(wǎng)平臺收集的信息可以無限精細下去,平臺不再滿足于獲取個人信息,而是從用戶的關(guān)系鏈、好友圈,商業(yè)化潛力無窮。

用戶獲得個性化內(nèi)容推薦的同時,平臺的商業(yè)化潛力也被迅速拔高。

抖音、快手等平臺,在用戶信息流中加入的廣告和直播帶貨,實際上就是通過算法進行精準(zhǔn)營銷,提升用戶的購買率。

隨著平臺發(fā)力同城、好友等私域流量,也可掌握了用戶的關(guān)系網(wǎng),進一步升級電商和廣告等平臺主流營收模式的增長潛力。

字節(jié)的廣告營收占總收入75%以上,僅阿里一家公司,就豪氣的投了180億廣告費。

谷歌2021年第四季度廣告收入612億美元,facebook也有326億進賬,一個季度就頂上字節(jié)一年。

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隱私:薅[隱私]羊毛提升表面利好

精準(zhǔn)推薦的背后來自平臺對個人數(shù)據(jù)的標(biāo)簽化運算,進而是將用戶消費能力劃分為[三六九等],形成算法歧視。

平臺利用[用戶畫像]和[貼標(biāo)簽]區(qū)別個體、扁平化用戶,強化現(xiàn)實生活中的刻板印象,可能引發(fā)社會輿論。

很多企業(yè)、App、第三方機構(gòu)在共享用戶的個人信息之際,試圖掌控更多的個人隱私。

瀏覽器總能[記住]其搜索歷史并且同步到其他設(shè)備上,在首頁反復(fù)推送搜索過的同類內(nèi)容,讓人有一種[被泄密]的不安感。

當(dāng)用戶習(xí)慣由平臺供應(yīng)信息時,有可能陷入算法設(shè)置的[過濾氣泡]中,用戶委身成為數(shù)據(jù)的[附屬品],漸漸喪失接觸多元信息的機會。

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做好算法監(jiān)管并不不容易

簡單的算法能夠解決的問題十分有限,為了提升效率,越來越多的互聯(lián)網(wǎng)公司采用的是更為復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)算法網(wǎng)絡(luò)。

假設(shè)一家公司的「目標(biāo)函數(shù)」是要優(yōu)化用戶的留存時間,那么即使進行了限制時間等防沉迷設(shè)置,算法模型還是會采取別的途徑來提升用戶在平臺上的使用時長。

[目標(biāo)函數(shù)]才是算法治理的[命門]所在,但這一點經(jīng)常會被各國的立法者所忽視。

現(xiàn)在的規(guī)定只是要求公司以[適當(dāng)?shù)姆绞焦妓惴ㄍ扑]服務(wù)],但并未對什么是[適當(dāng)?shù)模葑鞒鱿拗啤?/p>

對于商業(yè)化利益,平臺和依附于平臺的商家也需要轉(zhuǎn)換思路。目前的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)監(jiān)管趨嚴(yán),國家對用戶合法權(quán)益的保護力度漸強,依靠廣告營銷和平臺瀏覽并非長久之道。

在隱私政策和新規(guī)時代,失去[瞄準(zhǔn)鏡]的互聯(lián)網(wǎng)營銷將會效果大減,這就要求商家必須學(xué)會多條腿走路,行業(yè)競爭也漸漸回歸到本質(zhì)競爭階段。

平臺通過算法追求商業(yè)化利益與用戶的權(quán)益保護之間勢必存在平衡點,而這還需平臺的自覺與法規(guī)的細化。

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結(jié)尾:

明確算法規(guī)則及使用邊界,必然推動算法回歸應(yīng)有的價值本位,那就是以人為尺度。就此而言,算法是對企業(yè)價值觀的審視。

好的算法在幫助企業(yè)提高效率、降低服務(wù)成本的同時,也能夠讓更多的人成為獲益者。

部分資料參考:科工力量:《算法推薦,關(guān)還是不關(guān)?》,光明日報:《如何遠離算法之“算計”?》,AI財經(jīng)社:《大廠知曉你的秘密》,Alter:《算法的“有毒泡泡”,當(dāng)真可以戒掉嗎?》

       原文標(biāo)題 : AI芯天下丨深度丨算法推薦:體驗、商業(yè)與隱私的三角關(guān)系

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權(quán)或其他問題,請聯(lián)系舉報。

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