关闭推荐系统,你会看见不一样的世界

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推荐系统已经在内容平台、电商、视频网站等多个领域取得了不凡的成就。常常有人使用千人千面来比喻推荐系统的作用,而最直观的体验就是你最近关注什么领域的东西,你访问网站时该领域的东西的比重就会大大增加,很方便,不是么。

通过上面的简单描述相信大家对于推荐系统有了初步的认识,推荐系统的方式可以分为协同过滤推荐,基于知识推荐,基于内容推荐,组合推荐等方法。

以上方法推荐的切入点是不同的,策略各异,但是总的目的是一致的。即通过各种方法得知用户的喜好,并把符合用户喜好的东西推荐给用户,达到让用户可以阅读到自己喜好内容的目的。

这为用户节省了大量的时间,也就提升了用户单位时间内享受内容的数量,用户的使用体验得以提升。对于平台而言,精准知道用户的行为也是很有价值的信息。看起来两全其美,没有什么问题。

一、一个不恰当的例子

很多事情其实并非想象的那么简单,作者举一个例子来说明推荐系统到底在干上面。如果把推荐系统比作一个餐馆,用户比喻为顾客。

这个餐馆能够知道每一个用户每天来都吃了什么,然后这个餐馆为了增加用户的用餐体验,想出了一个好的办法,它为每一个用户提供不同的菜单,比如:这个用户喜欢吃面,那么我就给这个用户提供面食菜单。

那个用户喜欢吃肉,那么他的菜单上都是肉一类的食品。每天来吃面的用户针对自己只有面的菜单肯定也只能点面食,因为他都不一定知道还有海鲜的存在。久而久之,他的菜单越来越偏向面。

一段时间之后,这个用户吃面吃腻了,但是餐馆还是为他提供了面的菜单,他想告诉餐馆可以换个吃的不?

不过餐馆没有回应并表示该功能暂时没有上线,顾客舍不得离开这家餐馆,因为食品质量很好,装修也不错。那么他只好化妆打扮了一番再来到了这个餐馆。

这个时候餐馆不认识他了,就给了他一份总菜单,用户从总菜单中仿佛看到了新的世界,原来还有这么多好吃的啊。

以上这个例子其实已经很明确了,饭馆就是网站,吃饭的人就是用户,推荐内容就是菜单,化妆之后再来就是换了个账号或者游客登录。

通过上面的例子说明了推荐系统的一个问题就是限制了用户的视野,没有考虑到用户的喜好是广泛的,且在无形中剥夺了用户接触广泛内容的机会。

二、推荐系统限制了用户的视野吗?

毫无疑问是限制了的,以抖音为例,从它的启示页面是推荐就可以看到:抖音的目的是让用户沉浸在不断的刷和刷之中,但是以它优秀的推荐系统,用户大概是刷不到“不相干”的东西的。

如果一个用户的兴趣广泛,他第一次登陆抖音被舞蹈所吸引,然后看了不少相关的内容,之后他就很难享受抖音的其它内容了,毕竟根本看不到。

当然,相信公司肯定不会做的这么绝对,比如:推荐系统虽然偏好是推荐内容的,但是也会放一些随机的内容进去以避免以上问题的发生。不过在推荐机制的运作下,用户看到新天地的机会还是被大大的剥夺了。

推荐系统的不完美之处就是没有考虑用户腻了的问题,也许用户某个时候发现这些相关内容自己都已经能够背过了,真的是想要看新的内容了,可惜这些推荐系统并不知道。

用户找新内容的时候,推荐系统将是最大的阻力。就好像一个不会换菜单的饭店一样,认准了用户喜欢吃米饭那么永远给用户拿来的是米饭的菜单。

比如:作者以前很喜欢看b站的番剧,后来觉得漫威的电影很不错,但是打开b站后首页永远是番剧,靠一时的漫威相关点击量还很难动摇推荐系统。

无奈之下只能够不登录或者使用搜索功能,值得一提的是不登录无法保存是一个很麻烦的事情,而搜索功能最大的问题在于搜不到有趣的东西。

简而言之,就是你搜索电影得到的内容肯定没有首页出现的电影内容有趣,因为首页的是很多人推荐或评分高等因素作用下选出来的,但是搜索的结果就比较简单了,根据相关程度排序等方式。

上图为登录哔哩哔哩弹幕视频网前后的差距截图,第一张截图是没有登录的时候,会提示让用户登录并说明登录后有新天地让用户体验私人订制。第二张截图以及第三张截图都是登录之后的样子,可以看出内容有了明显的变化。

因为最近《复仇者联盟3》的上映,作者搜索了很多相关的内容,所以基本上首页推荐全部是与它有关的东西。而第一张截图应该就是哔哩哔哩正常的样子,歌曲、游戏、二次元为主。

三、如果我是产品经理如何处理这个问题

处理的方法其实十分简单,即增加一个按键,关闭系统推荐功能。这个模式下用户将会得到一个新用户的待遇,他看到的东西就相当于一个新用户首次登陆的时候看到的,即一份完整的菜单。

这个时候,系统不会使用用户的使用习惯来给用户做推荐,系统会假装不认识该用户。

那么这个功能和没有登陆有区别吗?

当然有,而且很大。在这个模式下,推荐系统并不运作,但是并不代表系统不知道用户是谁以及干了什么。系统还是可以继续收集用户的数据的,并把这些数据和以前的数据汇总起来,加上一定的权重来重新评估用户。

当用户打开推荐功能的时候,一个新的“菜单”将出现在用户的面前。而对于用户而言,也可以在该模式保存自己喜欢的内容,除了不会受到推荐系统的干扰之外,一切都是一样的,收藏点赞打赏功能一个不少。

四、作为用户可以如何规避被推荐的问题

做法虽然有点麻烦,但是也是可以实现的,尤其是电脑端可以完美的实现不被推荐的效果。即同时打开两个网页,一个登陆一个不登录,不登录的网页上找好玩的,找到了如果想要保存,在登陆的页面上搜索后进行操作。

以上的做法虽然繁琐,但是确实可以让人看到不一样的世界,毕竟用户得到的信息=推荐的信息+随机的信息,如果推荐的信息太多,随机的必然会减少。尤其当用户已经腻了一个领域的时候,推荐的信息=不想看的信息。这个时候推荐系统的运作就比较尴尬了。

五、总结

b站推荐系统的广告语是打开推荐系统,给你一个不同的世界。但是作者想要说的是:关闭推荐系统,也是一个不同的世界。

当然值得注意的是:作者并不是否定推荐系统,在互联网信息过载的情况下,推荐机制能够很好的过滤没有用的信息,让用户能够在信息中找到那些更加适合自己的。

作者只是提出一个想法,一个选择,来做到不同的事情。

其实这种情况是很常见的,比如:多年从事一个行业,或者读书读到博士,都会受到局限。如果视野长期的看着一个地方,除了会导致思维狭隘之外,还会让人不知道视野之外的东西。

推荐系统是很好的,但是希望系统能够给用户不被推荐的权利。毕竟,人也会经常换个口味。

#专栏作家#

马璐,人人都是产品经理专栏作家。关注产品设计以及用户体验,力求在技术一定的情况下将产品做到极致,充分发挥技术的潜能。

本文原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载

题图来自unsplash,基于CC0协议

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评论
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  1. 后期是否可以根据用户停留时间长短来判断推荐内容是否适合,如果用户停留时间逐渐下降,可以考虑推荐其他内容;或者在推荐某类内容一段时间后,增加一些新的推荐类目,观察用户停留时间来决定是否继续推荐

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    1. 也许用户只是出去了一下,或者上厕所去了呢,不好判断的,毕竟没有权限知道用户是否是在使用产品,还是纯粹就是放置。

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    2. 的确有这方面问题。很开心您能回复我,谢谢。

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  2. 前阵子讨论抖音的问题就是加一个只能推荐的开关功能就好了

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    1. 所见略同

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  3. 当初刷今日头条时就意识到自己很讨厌推荐内容,系统和用户很容易被作者欺骗,放一个吸引人的标题,很容易就让一大批人进去了

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    1. 是的

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  4. 最新的新闻类app上都是同质化的内容,我试图去找关闭功能,都没寻到。
    还发现了推荐中系统中根据位置的推荐也让我很不爽,如果不允许获取位置就得手动或者关闭这个频道。允许获取位置就只能推送当前区域的内容,只发现了腾讯新闻可以看到多个区域同时出现。当时就想算法能优化点,PM更为用户考虑一下产品是不是就能更智能一些呢

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    1. 嗯,是的

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  5. 推荐的算法、写法是可以慢慢优化的

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    1. 所以,给我个知道啥时候女朋友生气的算法吧,虽然我没有女朋友,哈哈哈哈

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    2. 会有的 :lol:

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  6. 近一个星期刷抖音已经出现推荐的信息=不喜欢的状况了,疯狂使用不感兴趣后仍没看到新鲜的,看了您这篇文章十分认同增加一个关闭推荐的按钮。赞👍

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    1. 多谢认同

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  7. 很赞的文章

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    1. 谢谢

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  8. 噢来补充一下评论:其实我觉得这事要分两个角度——即两个不同的导向,一是公民意识导向,如果单纯是想让用户了解更多的应该了解的事情,其实就是推送多一些热门的、不同领域的就可以了;二是用户喜好的导向,这样就需要做好评论区中大家所说的,要猜出饭店的顾客今天是不是突然想吃面条之外的东西。

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    1. 我觉得基本猜不出来用户想吃啥,比如你猜猜女朋友为啥生气 :cool:

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  9. 作者不是写了篇用户是傻瓜吗,那用户需要的是一个按钮?不是吧,他需要的是新世界,优化推荐系统,或者加一个随机类目,不是更好吗?

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    1. 用户是傻瓜,哈哈哈。好吧,其实用户的水平确实挺低的。

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  10. 亚伦斯沃茨曾经为了 自由 两个字奋斗,这个 自由 的起点不过是论文资源不被公开。这篇文章我看到了 自由 是个人是否选择融入这个社会的 自由 。

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    1. :mrgreen: 一下子变得有深度了

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  11. 一针见血!

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    1. 感谢认同

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  12. 推荐系统的目的最终不一定是为了用户体验,你会发现在给你推荐同类型的内容时商业广告也在定向推荐(也许就是需要在这一段时间影响到你的决策或者印象)~~所以产品需要平衡做对用户正确还是企业正确的事情~

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    1. 平衡是一个永恒的话题

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  13. 正琢磨着写一个关于算法推荐的弊病的文章,这下不用了。 巧合,我也想到了关闭开关。 ;-) 最后,关于算法推荐,我个人觉得推荐内容需要一个合理的比例,比如5:5的比例我就觉得不错,而且这个5,是我最近所有浏览条目累加后的结果.

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    1. 哈哈,手快很重要,还好写得快。

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  14. 怪不得我妈用两个手机刷抖音 :roll:

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    1. 两个手机,两种风格,一定是这样

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  15. 还是蛮同意作者的,这个有个名词叫做“信息茧房”。很多人说要优化算法,一开始我也认为应该优化算法,而直接关闭只是一个省钱的权宜之计。但是作者有个点蛮有意思的,就是人的心情的变化其实应该是没有那么多规律可循的,可能今天突然想吃一些别的,如果连这个都要做到,现在的推荐算法可能还实现不了。在算法还没确定可以实现之前,倒的确可以试试关闭推荐系统

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    1. 谢谢认同

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  16. 抖音来说
    优化推荐系统就好了吧,为什么要关闭
    1、加大随机新类型视频,浏览时间权重
    2、加大精选类型权重(精选会主动推,大部分人都能看到)
    3、抖音还有几个功能会重新计算你的类型
    1)视频主所有视频不是同一类型,你关注了一个人,但是他有不同类型的视频,重新计算你的喜好
    2)统一音乐,有热度排行,不同类型视频
    3)搜索视频,例如搜索类型来说,你搜索lol,不可能给你推荐你喜好的绝地求生,并且搜索这里根据热度来排行就好了,为什么要有推荐算法?

    以上个人观察得出结论

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    1. 是的,本文只是提供一种可能,并不反对推荐系统以及其能够进行的改进

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  17. 感谢分享。
    和作者的观点有点不太一样。
    一个好的推荐系统,重要的是做好用户画像,用户画像牵扯到很多的属性指标,出现作者提及的情况(如越推越窄),可能是系统的属性维度不够,或者是策略算法设计不当,亦或者是系统获得的用户数据不够,导致在制作用户画像时出现过拟合的情况,这时候,PM和工程人员从策略上对算法、对系统进行优化,个人觉得是应该先考虑的事情。在推荐系统设计上,想一想亚马逊的推荐系统,给用户推荐的,可不单单是用户浏览过的类似的。
    推荐系统一个很重要的功能是反馈,系统需要知道用户对推荐内容的反馈,用这个反馈去验证系统推荐的内容是否合适(这个很类似于深度学习中的监督学习)。而如果用户将这个功能关闭,那么我们就没有办法对系统进行验证了。比如说,你做了一道数学题,但是不知道答案对不对,这样就很尴尬了。也有伙伴可能会说,这期间,用户也在浏览内容,也在产生反馈,用户浏览的内容也可以实时增加到推荐系统中,但是这里的反馈其实更多的是用在了学习训练中,系统还是需要用户对推荐系统的反馈作为测试,对推荐系统进行评估。
    更进一步地说,人工智能时代,是为了让用户更快更准确的获得所需要的内容,这时候我们就要努力获得更多的数据、制作更精准的用户画像、设计更好的算法或系统。

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    1. 主流观点,没有问题

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    2. 似是而非

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    3. 请指教~

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  18. 平台可以做,但不会愿意做吧!他们需要的是更多数据沉淀,来优化算法和推荐的准确性。如果可以关闭,保不齐会出现很多文章建议关闭以避免用户信息被收集,到时推荐系统就毫无准确性而言,那么平台引以为傲的推荐功能也就崩溃了。

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    1. 是这样的,文中有提到,关闭推荐系统只是推荐功能不运作。但是登录状态还在,信息收集也还在。不过不会使用收集的信息来进行推荐了。

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  19. 更合理的推荐系统一定是从个人喜好、历史、热门几个角度进行推送,像头条抖音这种以推荐系统为核心技术的产品,做一个开关把推荐系统关闭?不可能。优化推荐系统才是核心思路。

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    1. 开关是把选择权给用户,可以开也可以关。人很难拿算法来预测,比如今天就是觉得这个不好吃了,这个怎么预测。

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  20. 刷牙的的时候,把抖音放在一边重复播放一个视频几十次,推荐系统不会认为我己爱上抖音主播了吧

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    1. 如果就论算法,那应该会认为爱上了吧(๑ºั╰╯ºั๑)机器应该没有采集用户实际看没看的能力,最关键的是没有采集这个的权利。

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  21. 关闭推荐系统,这个操作,用户的理解成本太高了。
    能理解的家伙完全可以不依赖推荐系统自发寻找新内容。

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    1. 自己找还是挺麻烦的。不过理解的人确实有限,所以考虑推出也是高级设置里的选项,放在不起眼的地方,找得到的自然懂,找不到的不会知道存在这个东西。当然首次更新要告诉一声用户出了个新功能。

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  22. 1.我倒是觉得反而b站不一定要做关闭推荐系统,首页同质化逛腻了可以逛分区页,各种不同类别的视频在这个部分展示的挺好,还有看动态、或者用搜索、相似视频推荐都可以一定程度上缓解信息被过滤的问题。
    2.抖音做一个似乎更合适。
    3.(纯属瞎扯)以b站为例,能否做一个监测机制,监测用户首页停留时间和首页视频点击率,如果都低了的话,在首页展示一些其他分区中的精选内容?

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    1. 嗯嗯,其实做法很多,加开关最省钱

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    2. 监测机制貌似更以用户为本些

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  23. 作为一个曾经的技术人员来回答哈,我测试过抖音的推荐系统,抖音对不同类别的视频,设置了推荐频率的上限和下限,上限可以防止用户感到腻,下限防止用户时间长了,审美发生改变,曾经不喜欢的视频又开始喜欢的情况。其实不需要关闭,直接优化下推荐算法就OK了哈

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    1. 优秀啊,这个都试过。最初写这个是因为成本低,毕竟就是关闭,比创造新算法要容易。而且最大程度上满足用户自主权。

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  24. 严重同意,最近在刷一些短视频的APP的时候,发现推荐趋同类型的太严重了。希望算法能够更合理一些,在同质比较严重的时候,适时地推荐一些其他热门的视频啥的。这样会更有趣。

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    1. 加个开关,哈哈

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    2. 没错刷腻了 都一个套路

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  25. 与其关闭推荐系统,是不是可以从优化推荐系统,或者推荐系统和平台内容相结合向用户进行展示的方式来考虑?

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    1. 个人看法,
      1、优化推荐系统的话,那么时间点是一个很关键的因素。即什么时候用户的喜好会变,会不变。这个是个无解的事情,毕竟人心是变化的,可能我今天是喜欢的, 明天是不喜欢的,后天又喜欢了,但是明天、后天都是未解的时间段,系统并不能根据现有的足迹去预测;
      2、后一个推荐系统和平台内容进行展示的方式个人觉得很好,但是这个主要看的是各类内容的权重,最终其实还是回到了一定程度上限制了用户的视野。
      小白个人看法哈~

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    2. 所以,自己开关,哈哈

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    3. 虾米音乐之前做了一个功能叫做“听见不同”,在推荐用户可能喜欢的歌之外推荐一些用户不经常听的类型的歌,我平时会去推荐里听歌,听腻了就去听见不同。可惜这个功能好像下掉了

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    4. 也可以,不过那样需要资源多一些,直接关比较省开发成本

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    5. 出发点不同吧。我是从产品进化的角度来考虑这个问题,资源肯定要看推荐系统在产品当前阶段的重要性了

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    6. 是的

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