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榮耀標識給“算法驅動”換個名叫“私人訂制”的發型
從網易云音樂的推薦說起
在網易云音樂私人FM成功的推薦了幾首符合我口味的R&B后，我完全被這幾首歌high到了，一頓熱血中忽然聯想到之前稱贊過的UBER算法驅動的事情。因為從獲取用戶數據處理并給予相應反饋的機制上來說，這兩個APP在算法的模式上非常相似。
隨后我查閱了很多關于網易云音樂私人FM功能介紹的文章，然而并沒有找到一個合理的系統性的關于功能工作原理的解釋。既然沒人來說道這事，那我就自己動手來寫好了。下面我會從它的工作邏輯入手，加上自己已有的知識來推斷它的工作原理。
第一步、對音樂進行細致分類。
音樂庫里的音樂會被專業人士進行分解，有可能不僅僅是流行、經典、舞曲等等曲種的分類，甚至應該分得更細，比如歌手、音樂旋律、和聲、節奏、譜曲、編排等等，音樂被精致的貼上各種標簽。
第二步、把用戶的操作進行分類。
把用戶的操作分成喜歡和討厭兩大類。喜歡的操作中還要分幾種權重，比如被單曲循環的歌肯定排第一權重位，收藏排第二權重位，返回再聽一遍排第三權重位，一首歌被聽的完整度排第四權重位，等等。討厭的操作中也一樣分幾種權重，比如被塞到垃圾箱里的排第一權重位，被點了下一首的歌排第二權重位，被快進的歌排第三權重位，等等。
第三步、計算用戶的操作權重
權重越高的音樂，相應標簽優先被提取或排除。權重高的和權重低的音樂的重疊標簽再次被提高或降低排序。
第四步、匹配音樂
提取標簽到樂庫進行匹配計算，然后推薦給用戶。
第五步、重復提取數據進行計算
實時記錄用戶的操作，重復之前的操作。
通過以上步奏，隨著用戶聽的音樂越來越多，數據的累積不斷增加，音樂推送的精準度也就越來越高。
這種算法驅動提供的內容更加貼近用戶的愛好，在這樣一個個性的世界里，私人訂制一定會給用戶帶來超出預期的驚喜。單從音樂上來說，它可以把之前搜歌、收藏、到自己的歌單里循環的復雜工作給簡單化，并且提供了一個更大的數據空間，無形中給用戶的搜索范圍提高了好多個檔次。這就是算法驅動帶來的巨大優勢。
算法驅動的逼格
說完網易云音樂的事，回到本文的標題“讓我們給‘算法驅動’換個名叫‘私人訂制’的發型”上來。為什么這么說呢，因為業內對于算法驅動的定義實在太low，已經low到完全不能配上算法驅動本該有的逼格。
給你們舉個例子，請看下面大眾點評關于算法驅動的詮釋。
它認為通過對已有數據內的相近人、附近推薦菜、過往購買數據推算出的結果便是一種算法驅動內容的推送行為。
這種基于本地大眾的消費習慣和認知簡直辱沒了算法驅動的強大，它的定義好比一個對湖南略有些了解的外地人對身邊的朋友宣稱：湖南的妹子都是大長腿而且特別能吃辣。
然而算法驅動其實能做得更多，它更應該像個心理學家，通過一個湖南妹子的行為細節可以推算出她是不是大長腿、腿白不白、能不能吃辣、能吃多辣、喜歡穿齊逼小短褲還是亞麻長裙、喜歡聽R&B還是傷感情歌，甚至交過幾個男朋友、男朋友長什么樣、姓名、學習經歷、家在哪、手機號碼多少、身份證號碼多少、一般幾點睡覺等等都不在話下。
它能滲透到生活中的任何一個細節，包括你現在的心情如何，想吃點什么等心理需求也是沒問題的。
（說白了，其實所謂的算法驅動就是很早就被人提過的大數據的進化版，只是鮮有人嘗試而已。）
當然，這些都是依賴數據的，巧婦難為無米之炊。然而現在市面上的應用大多都沒有把這些珍貴的用戶數據利用起來，大多應用所做的依然是以自我為中心的運營模式。
它們把內容按照既定規則進行分類，賣衣服的把衣服分為春夏秋冬長短品牌等硬性分類，用戶跑上去找了一圈幸運的能找到一件喜歡的，大多都是不幸運的只能悻悻的關了應用，換換其他同類應用再找找。
競品間的功能區分度很低，用戶的需求度很難被滿足，更不用說意外的驚喜。
軟文類把文章分為文藝科技實事等硬性分類，用戶上去找到自己感興趣的版塊，在眾多軟文里能找到幾篇自己喜歡的算是不錯的了。其實，原本他們可以做的更多。
給算法驅動換個發型
為什么要換個發型？
看看歷史上所有牛逼的公司，他們為什么能夠從市場里脫穎而出成為牛逼的存在，其中最重要的一個點就是：他們做的產品一定與市場同類產品有差異性。
香水剛盛行的時代，香奈兒推出的香水區別于其他香水濃烈刺鼻的香味，香奈兒的香水氣味清淡適鼻，雖然可能不符合貴婦人們耀人的裝扮需求，但是紳士們喜歡啊，女為悅己者容，于是它火了。
MP3盛行的年代，Ipod的出現橫掃了MP3市場，因為它造型好看，操作簡單，容量超大，跟市場上其他MP3都不一樣。
讓我們再看看現在市面上的眾多APP，基本都是基于自己的規則來提供服務的。APP把內容一分類就推給用戶，不管用戶喜歡不喜歡，那一類內容都會強行展現在用戶面前。如果某一款APP會為你量身定制一套內容推送給你，你選擇誰？私人fm就在做這么一件事。
因為產品的差異性很重要，所以就目前來說，私人定制這么一件事顯得很特別。而業內對于算法驅動的理解深度也不夠，并沒有把它的功能完全發揮出來。既然它原本就很帥，那為什么不換個發型做個高逼格的帥比呢。
發型的設計原理
基于用戶的使用細節收集數據，解析數據，分類數據，按數據權重進行匹配，推送數據，反復循環不斷排除誤差數據，最終使數據趨于用戶的喜好。重中之重是以個體用戶的使用行為為根據，而不是基于大眾數據為基礎。（這里指的是直接與用戶交互的版塊，像京東物流那種補倉方式，可能就需要依賴于地區消費趨勢來進行推算）
剪刀吹風機洗發水
整個流程里數據的流動和計算量都非常大，所以在服務器端對CPU的分配很重要，服務器需要迅速的處理用戶的實時數據并查找過往數據，實時進行單個用戶數據庫的更新，這期間容易出現用戶等待付服務器處理的情況，這個用戶體驗感必須妥善的處理好，因為用戶的耐性是很差的。
如果用戶基數比較大，帶寬的壓力也是很大的，CDN如何去處理也需要去考慮。
有一個比較靠譜的處理方法，就是把部分預操作放到終端去。不過這個必須進行機型的識別，好機型配置什么操作，差機型配置什么操作，這里面的利用空間還是不少的。
還有一個點也需要考慮，類似于Uber這種數據不間斷流通的應用，需要照顧手機端的電量和流量的消耗。用戶的容忍度是零，替用戶節省資源不是一種附加值而是一種責任和義務。
私人訂制的權重位
我認為，在任何平臺里，這種私人定制個性化的權重位一定都很高。因為這是時代的趨勢，用戶在應用里獲取興趣內的內容難度越高，留存率也就越低。
以淘寶為例，這種私人定制應放在第二權重位，第一權重位留給現在的版塊分類。因為這種信息提供平臺要照顧自身的商業模式，用戶首次登錄應該被展現平臺的所有分類信息，為用戶提供多樣性的選擇空間的同時，也避免流量過于集中而導致許多小商家沒有流量而無法生存下去。
用戶在所有分類里無法滿足需求時，平臺就可以通過用戶點擊了哪些分類，瀏覽了哪些頁面，頁面的留存時長，過往交易記錄，收藏等信息進行私人定制的推送。精準用戶需求、提供大數據帶來的巨大搜索空間、簡化搜索流程。
試想，你想要買條亞麻長裙，在分類版塊搜索了很多都搜不到滿意的，于是跳到私人定制版塊，淘寶實時的分析你剛才的訪問路勁來定位此時你想買什么東西，再通過以往的瀏覽和購買數據推算你的心理需求，并推送給你相似品味、優質評價、正在流行的款式、經濟承受能力范圍內的亞麻長裙，你會不會覺得很爽。
但是在服務功能偏重的應用里，這種私人定制的權重位必須排在第一位。例如現在多如牛毛的各種相親約炮應用中的老大陌陌，它現有的附近的人和按照你填寫的相關信息所推薦的人都很難達到用戶的痛點，因為即使是住在你家門對門的姑娘似乎跟你也沒有一毛錢關系，你能從哪里打開聊天的閥門呢？難道要說：“hey，我們住的很近哦?！眲e開玩笑了親，別讓人家以為你動機不純，連線下偶遇的機會都一次性都被毀了。
如果換成算法驅動呢？服務器可以通過你看過的妹子的類型、閱讀過的軟文、點開過的興趣小組、喜歡過的音樂、去過的地方、喜歡的明星、擼過的串等等信息進行匹配，兩個人一上來就能找到N多共同話題。
當然陌陌的確在共同興趣上沒少下功夫，可是能讓用戶之間發展到一對一互聊的成功率太低難度太高花費時間太長，都喜歡《小蘋果》這首歌的人實在太多了，構不成互聊的引爆點。
理發師
這個太重要了，并不是誰都能干得了這個活的。比如網易云音樂私人fm的產品組里一定有專業的音樂人，由這些專業人士對音樂進行細致而專業的處理，才能把音樂分類這件事做到極致。
其實不光是這里需要專業人士，個人認為任何一個應用涉及到的領域都要有專業的人士來指導，因為專業所以極致。p2p類的需要資深金融人士，約炮類的需要心理學專家，資訊類的需要專業的媒體人等等。
私人訂制也需要一點點意外
這種私人定制容易走入一個死胡同，因為隨著數據的不斷增長，推送的精確度也越來越高，會出現反復推送同一種風格內容的情況。
拿私人fm來說，有可能隨著你聽的音樂越來越多，后臺推送給你的有可能都是某一種風格的歌，你很難得到歌曲風格上的拓展。任何一件事，太膩了也會煩，偶爾也需要一點小小的不同。
所以算法里應該要有這種意外情況的設置，幫用戶打開選擇的空間也是很人性化的一件事情。
舉幾個栗子
說了這么多，讓我們來幻想下算法驅動的私人定制實施到案例中的場景吧。
簡書
進入app首先看到是app推送出的當日熱門文章，翻了翻沒有感興趣的，進入私人定制書柜。服務器已經在我進入app那一刻就通過我收藏的文章、閱讀深度、閱讀偏好等等信息把產品分析類文章、敘述手法的情感類文章、未來科技類文章按照70%、20%、10%的比例準備好，并且把已閱讀過的文章自動略去，我一點進去就直接展現給我。嗯，很舒服。某一天推送的文章里還有個《關于教我如何十分鐘內搞定女神》的文章，產品狗就一定是單身么？！不過，文章還是蠻不錯的，點進去瞧一個先。
優酷
進入APP是首頁的熱門視頻，翻了翻，點了一兩個看了會兒就出來，再翻一眼LOL版塊有沒有好的更新視頻，如果沒有直接轉入私人定制電視臺。優酷已經根據我以往的播放記錄安排好我喜歡的內容列隊等我觀看，我瞧了眼今天不太想看這些東西，因為今天泡妞不順心?！懊琅曨l”我對著手機說了一聲，APP接到指令立即開始進行計算，分析我以往看過帶有美女標簽的視頻風格、內容類型、時間長度、評論有無、點贊有無等數據，兩秒鐘后直接開始播放唐嫣最近的一個訪談節目。嗯不錯，我的女神，靠譜！
美團
中午要開會，來不及點外賣，也不知道該吃點什么，于是點開美團私人定制廚房。“隨便來吃的，一小時后送到公司”，APP接到指令開始處理信息，著重從過往的午飯時段點過的外賣里提取標簽，甜辣、葷素、中式西式、分量多少等，再依據一小時后的天氣來篩選符合當時口味的食物，并計算出一小時后能完成送單的店鋪。一小時后，一份清涼的西式甜點送到我的桌子上，天熱就應該吃點涼快又容易下咽的東西。
MONO
進入APP喝完“下午茶”，心情比較舒爽，點開私人定制櫥窗。添加標簽“冷色系”，服務器在我的個人過往數據內搜索是否有“冷色系”標簽，如果有則把“冷色系”標簽調到下午時段的第一權重位；如果沒有此標簽，則搜索此標簽是否被包含在數據庫內，如果也沒有則自動尋找詞義相近的標簽進行匹配。最后把帶有“冷色系”標簽為主，我興趣相關的標簽為輔的內容推送給我。并且，第二天下午時段我再次進入私人定制櫥窗的時候，推薦內容排第一位依舊是冷色系為主的內容。
總要有點追求和夢想
社會太浮躁，浮夸無處不在?，F在確實是輕應用的春天，可惜太多人做產品戾氣太重。市面上一種產品能找到N多基本沒有什么區別的產品。一個產品火了就有一堆人涌上來抄襲模仿，然后迅速完成產品制作，再跑去找各種投資人點頭哈腰要融資。然而最終事實卻是最先進入空白領域的吃了肉，后進入的喝了點湯，最后還想進來的，要么一出生就餓死了，要么死在半路上。
曾經我認為羅永浩只是一個情懷婊，依靠粉絲做撈金生意。直到他上次的個人告別演講才改變了我對他的看法，他說以前他以為自己在創業的路上是上面這張圖那樣，現在他覺得自己應該是下面這張圖那樣。一個擁有眾多死粉的公眾人物能夠主動退到幕后，去中心化，斷掉個人文化與企業聯系，并且重新考量自己，認認真真的開始潛心學習和做事，這樣的人我認為他是可敬的。
為什么要嘮叨上面這些有的沒的東西，因為算法驅動這件事路很難走，數據的處理需要付出大量大量的時間人力和精力。這里沒有捷徑可走，在現在這樣戾氣濃重且浮夸的環境里很難堅持下來。但是歷史的車輪一定碾過所有的虛榮浮華，最終乘上歷史動車的一定是有夢想肯潛心學習做事的團隊。
本文由 @Mr_Y原創投稿，并經人人都是產品經理編輯。未經許可，禁止轉載。
送你撒個字，你就瞎扯蛋
音樂推薦的話還是蝦米比較牛
豆瓣更好一些吧