作者：alieyu 腾讯VTeam技术团队高级工程师 导语| 信息流产品的内容分发方式包括：推荐、投放、push、订阅等，其中的"推荐"是最为主流，也是大家最为熟知的分发方式。但，在实际的信息流产品中，通常是多种分发方式相辅相成，共同打造良好内容生态，共同提升用户体验。本文将以【投放】为主线，给出个人对内容分发场景的一些浅薄思考和理解。
01
为什么需要投放系统
要证明世上没有鬼是很难的，但如果要证明有，却很简单，举例说明即可。同理，要证明为什么需要xxx，只需要说明：没有xxx，不行即可。因此，“为什么要投放”，可转化为：“推荐系统在内容分发场景中有什么不足”，以此来进行具体分析。
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推荐系统的遗留问题
推荐系统的一个最大遗留问题是马太效应。一套虚拟系统，就是现实社会的一个映射，因此，在现实社会中存在的问题，在推荐系统同样存在，如上图所示：
在内容侧：数百万级的内容池中，可能Top20%的一级分类内容数量占了整个内容池的80%左右（哦，2/8？3/7？请不用太过纠结，仅随意构造用于示例说明，下同）；
在用户消费侧：每天总内容消费量近xxx亿级，可能其中80%消费内容也集中在Top20%左右的一级分类。
这和20%的人掌握了全世界80%以上财富的现象、及原因，本质是一样的。推荐系统，本质也是市场经济体系：供应方(B侧作者)，消费方(C侧用户)，市场（推荐平台）。
因此，当该体系(推荐系统)出现“马太效应”这种合理、但并非合适的现象时，作为该体系中的每一方，当然都有逃脱不了的干系。
1. C侧用户：人之惰性
人，食五谷杂粮者，非要练就金刚不坏之身，确实是有些难为了。我当然知道，我应该看些有思想/有深度的文章/视频，但如果你天天给我推荐大长腿 大胸妹妹，我能不看吗？？
我看下也就算了，推荐系统还非要认为是我自己想看的，然后继续给我推更长的腿 更大的胸，于是乎，我只能沦陷在此“温柔乡”了。可我知道，这并非我所愿...
2. B侧作者：挣钱是硬道理
有需求，就杀害：对于作者而言，写诗歌/散文，情怀固然重要，但在现实/钱面前，情怀不过是扯淡。
既然，消费内容的80% ，都是短/贫/快的无脑娱乐化图文/视频，那么对于真正的优质账号作者自然是致命的：没有生存的环境/土壤，只能是肥的拖瘦，瘦的拖死（要么逃，要么死）。从而使得内容池的2/8分化趋势进一步加剧，当然也会加剧消费情况的2/8趋势...
3. 推荐平台方：无辜的中间人
那么上述的“马太效应”，应该由这场交易的中间方（推荐平台）来背锅吗？当然不能！推荐平台，恰恰只不过是做了它本来该做的事，而已。既然，推荐系统已经做了它该做的事情，为何结果却并不理想呢？下面从两方面分析：推荐系统是什么？ 推荐系统有什么问题？
①推荐系统是什么
上图，是一个基本&通用的推荐系统架构。
- 最简单的描述： 将用户喜欢的内容推荐给用户。
- 详细描述：根据用户的过往行为历史，来尝试识别用户的兴趣，然后从全体内容池中，筛选出和该画像匹配程度最高的内容，推荐给用户，并收集用户对此的反馈数据，来迭代用户的兴趣画像...，如此不断循环迭代...
②推荐系统有什么问题
推荐系统诞生的初衷，是为了解决海量用户 vs 海量内容的信息过载问题，注重规模效应。本质是以人(消费者)找内容，并且侧重为其中的人服务。也即是说，看似公平的中间人，实际是被消费者牵着在走，而忽略了内容生产方。注重开发利用，而忽略生态环境建设。
两个关键点：
推荐系统认为的“用户喜欢”，不一定等于，用户真的喜欢（案例：大长腿 大胸妹）。用户就像你的女朋友：你很难知道她真的喜欢什么，因她自己都不知道，但你又不得不去尝试知道，因为她是你女票：她的错，不是她的错，是你的错。
就算用户真的喜欢，那就一定要满足用户需求吗？整个系统，包括多方：供应方(B侧号主)，消费方(C侧用户)，市场（推荐平台）。一套系统，是一个利益平衡问题，过度侧重其中一方的利益，必然会损害他方利益，进而影响整个系统的健康发展。
总结：
C侧：小众用户兴趣难以满足!!
B侧：影响内容生态!!
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人工干预的必要性
在市场经济体系中，市场当然是至关重要，但市场本身是有缺陷的(贪婪/唯利)，因此人为的宏观调控也是必须的。同样，在信息流分发体系中，推荐当然是至关重要，但推荐本身是有缺陷的(伪喜欢/唯消费者)，因此人工干预也是必须的。
1. 内部运营干预
你隔壁运营组同学的需求：
- 比如一些重大新闻，这当然应该成为头条内容
- “阿里因垄断被罚182亿”，这等热点内容，运营同学当然也不会错过
- 对于BD耗费人力物力引进的大V账号，当然也不能因为用户似乎“不太喜欢”而不给曝光机会 ...
总之，运营需要一个可以人工干预的内容分发渠道，来满足他们的各种日常需求。
2. B侧号主干预
对于内容生产方的号主，同样有类似上面运营同学的需求。只不过，号主运营的是自己的多篇内容，而运营同学运营的是多个号主的内容。比如：
- 号主需要通过购买平台的流量，来扶持自己的账号
- 号主需要相对集中的流量，扶持自己的某一篇文章，以打造爆款
- 号主需要把自己的某一篇文章，定向曝光/投放给满足指定条件的用户群体，比如：一篇深圳健身房的软广，当然不应该曝光给上海的用户 ... 显然，这些需求都是从内容侧发起的，是推荐系统难以解决的需求。
3
为什么不是推送Push分发
以内容找人，粗略等于一个内容发起的Push动作（推荐的人找内容，近似用户发起的Pull动作）。
Push分发，在一个产品的初期是很重要的一种分发方式，是拉新的基本手段，比如你常讨厌的红点推送。但由于Push操作过于强/硬，影响体验，容易导致用户反弹，因此，不适合长期/大规模发力。
4
为什么不是订阅分发
订阅分发，如同共产主义，是美好、而不可达到，但可以无限逼近的？如果：
- 所有的用户：都能订阅到适量的、真正喜欢的账号
- 所有账号：都能被足够多的，忠诚的粉丝用户所订阅 那么：什么推荐、投放、push...都不再需要了？大同时代已经到来！
但，目前确实还没到来...
02
投放系统是什么
相对于我们耳熟能详的推荐系统，投放系统似乎更为陌生？其实，并不然。可以通过下图直观感受下投放的含义：
1. 生活中的投放
投放的字面意思：把某物品投掷出去， 并放置于某处。
例1：快递小哥把外卖送给一楼前台妹子
三方：商家(外卖) -> 快递小哥 -> 前台妹子(消费者)其中，连接中介是快递小哥，连接的是商家和消费者
例2：投放系统把一个小视频投放给一楼前台妹子
三方：作者(小视频) -> 投放系统 -> 前台妹子(消费者)其中，连接中介是投放系统，连接的是文章背后的作者和消费者
一个关键点：不管是射箭的妹子，还是骑手小哥，还是传书飞鸽，他们的起点/出发点都是物品侧。
2. 广告投放
在互联网领域，最早的、最常见的就是广告投放了。电梯、公交、地铁、移动App...，无处不在，无孔不入，所以我们无时无刻不是消费者，无时无刻不是在被消费。
广告投放的本质，是将平台流量售卖给有广告需求的商家。当然，在具体实施时，是一个反向过程：将商家的广告，投放给平台流量(消费者)。
所以，在这场活动中，投放平台方，服务的是商家(广告主)，而C侧用户只是可以售卖交易的流量而已。
3. 信息流投放
信息流投放，本质上和广告投放是一致的。只是投放的物品有所区别而已，信息流投放的物品，包括图文、视频、广告等多种形态。
在具体实施过程中，也是以内容找人，和推荐系统的以人找内容相反。投放强调的是：从 B侧->C侧的过程，和推荐系统以C侧需求为出发点相反。更加关注底层的内容生态健康，而非一切为C侧消费者服务。
当然，在产品/业务的发展初期，处于快速跑马圈地阶段，我们往往忽略（应该是来不及关注？）生态的健康问题。但，随着产品/业务逐步发展壮大时，曾经重要但不紧急的生态问题，就会变得重要而急迫了，因为这通常会关系到产品的生死存亡。比如随着市场经济迅猛发展的阿里巴巴，一不小心就可能被宏观调控了。
这也是为什么在信息流产品的生命周期里，一开始就必须要一套强大的推荐系统，而投放系统通常在中期阶段才出现的一大原因。
到此，终于将为什么，是什么，这两个基本的重要的背景问题讲完了。名正，则言顺，因此接下来的不过是具体实施细节，也就变得相对简单了。如何设计与实现投放系统，我们将在下篇具体阐述。
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