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榮耀標識一個沒有邊界的今日頭條真的好嗎？
從品牌、用戶獲取信息的成本、算法精準度等三個方面一一論證，一個沒有邊界的今日頭條真的好嗎？
- 2012年8月一個叫今日頭條的APP發布了它的第一個版本。這個產品，我們似乎感覺不到它的邊界在哪里，新聞、視頻、短圖文、問答，似乎可以在今日頭條這款app找到一切想要的內容。
- 2013年 今日頭條上線頭條號；
- 2016年8月發布5.7.2版本支持視頻直播聊天室，并逐步引入小說資源；
- 2016年6月5.5.4版本更新了1. 頭條內問答版塊優化升級；2. 增加嘉賓直播室、熱門電影、重度財經用戶的財經卡片等多個卡片類型；3. 優化視頻合輯，專輯內看視頻；
- 2016年12月發布的5.9.0版本推出微頭條，一個類似微博的短圖文功能；
- 2017年9月6.3.4版本更新小視頻功能；
- 2018年1月6.5.5版本，一個轟動全民的【百萬英雄】上線，每場瓜分數萬紅包；
在1.1版本時，頭條的簡介是這樣的：
- 今日頭條：讓你每天看到最具人氣、最個性化的新聞, 幫你及時了解正在發生的大事。
- 發現人氣熱點 – 收集最受網友關注, 轉發和評論最多
- 個性化推薦 – 了解你的閱讀習慣, 選出符合你口味的內容
- 實時聚合評論 – 聚合網友評論, 頂踩出最犀利的評論
- 快速省流量 – 簡潔精致的界面, 加載迅速節省流量
- 1.1版本時，頭條的定位還是一個新聞分發平臺。
而如今頭條的簡介是：
- 今日頭條，最懂你的信息平臺官方推薦精品應用 單用戶使用時長超過76分鐘近億網友與你一起在頭條！
- 熱點資訊應有盡有 — 智能算法推薦你感興趣的信息、無數明星大V在這里跟你互動；
- 人人都是原創作者 — 發布自己的微頭條、與千萬網友在問答區參與熱點討論；
- 發現生活記錄生活 — 有全網精彩無廣告短視頻，也有草根生活喊麥達人原創小視頻；
它的功能已經遠超一個普通新聞客戶端所能承載的內容，成為一個集微博、新聞客戶端、視頻播放app、問答社區、知識付費等產品為一體的大融合。
在19年舉辦的生機大會上，今日頭條CEO朱文佳給出了今日頭條的產品邏輯，是以“一橫一豎”概括過去歷年的演化，“一橫”是盡可能豐富的內容體裁，“一豎”是盡可能多的分發方式。
就是這一橫一豎，使得今天的今日頭條既可以看電影又可以看新聞，還能發動態。
牛奶不是什么行業大佬，但以牛奶粗淺的產品認知，并不認為這是一個好的產品邏輯。下面開始從品牌、用戶獲取信息的成本、算法精準度等三個方面一一論證。
01?品牌意識模糊
品牌是消費者對于一個產品的記憶點。
現在讓你回憶趕集網能干什么，還能想的起來嗎？那一串找什么，我只能記得找工作了，這樣的品牌定位不算優秀，信息點太多，很難讓人記住。
有沒有什么品牌的定位是我能解決你的一切問題？手機算嗎？
手機雖然可以解決生活中的很多問題，但它終究是通訊工具，我不能把它當作空調來用。
互聯網產品都會給自己的產品做定位、做品牌，是希望用戶在想到一類問題時第一個是能想起自己的產品。比如：想學習知識，我們可以想到「得到」；想看電視劇，我們會想到「愛奇藝」。政府給頭條的定位是新聞媒體，但這顯然不是一個普通的新聞媒體。
在營銷領域有一個著名的4P原則，第一P就是產品，好的產品是要有清晰的定位、目標客戶，并通過核心功能滿足顧客利益點。
通常情況下，用戶會根據自己的訴求，選擇適合的媒體，想看娛樂熱點打開微博，想看深度文章打開微信公眾號。這里其實存在一個用戶自主選擇的過程，而今日頭條希望用戶不用選擇，在一個app內解決，這就引出了我們下一個要討論的問題。
02?增加了用戶獲取信息的成本
我們通過不同的媒體平臺可以高效的找到自己需要的信息，比如產品經理可以在人人都是產品經理社區學習相關內容。
搜索平臺什么都有，但我們仍然會選擇一些專業平臺，是因為可以免去信息篩選的成本。比如：用戶想要看專業深度的文章，搜索結果給用戶提供的內容類型卻多種多樣，包括問答、微博、視頻和文章，這就需要用戶自己篩選信息。
當然在搜索的場景中，用戶是知道自己需要篩選信息的。這是符合用戶預期的。但如果用戶打開愛奇藝，里面全是深度文章，這就與用戶預期不相符。
那么根據上述幾個觀點，用戶打開今日頭條的預期該是什么？用戶找到自己需要的信息的成本是否被平臺放大？
牛奶認為大眾對今日頭條的定位還是新聞熱點，我們可以看一張數據報告。
看似這個報告顯示了今日頭條在科技領域的縱深發展，但仔細看熱點文章的前五名，都是和熱點新聞息息相關的。
科技類有一個大號叫「科技美學」，他在微信公眾號的文章閱讀量有10萬+，而打開他的頭條號，閱讀量不過一千多，互動評論幾乎沒有。
這一定程度說明了用戶在今日頭條app時，對熱點之外的垂直深度的解讀文章是沒有興趣的，容納太多這樣的文章反而增加用戶的信息篩選成本。
有人可能會說，今日頭條的算法很好啊，是興趣推薦，系統會推薦用戶想要的。但當不確定因素過多時，算法推薦會準確嗎？
03?不確定因素太多，對算法是一種傷害
眾所周知，今日頭條的算法是它的制勝法寶。算法的準確性是在用戶對今日頭條的定位是新聞資訊平臺時才能起作用。
計算機是怎么知道我們喜歡看什么內容呢，主要從人的特征（興趣、職業、年齡、性別、機型、用戶行為）、環境特征（地理位置、時間、網絡、天氣）、文章特征（主題詞、興趣標簽、時效性、熱度、質量、作者來源、相似文章）、所關心的內容綜合分析得出。
看似無比精準的計算，可這是人啊，人是有心情變化的。
我們想學習的時候打開學習產品，我們想娛樂的時候打開娛樂產品，可當一個產品沒有定位的時候，我什么時候都打開你，你怎么知道我此刻想什么，心情如何，難道要在我的大腦植入芯片？
當一個計算機面對的信息太多，隨著系統復雜性的提升，系統噪聲變大，作為一個機器，它還如何作出準確判斷！
文章僅代表作者個人觀點，觀點沒有對錯，歡迎交流討論。
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#專欄作家#
作者：牛奶，公眾號：產品經理的小紅書
本文由@牛奶 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載
題圖來自Unsplash，基于CC0協議
確實沒看懂在寫啥
這分析能說服作者自己么