本文轉(zhuǎn)載自科多大數(shù)據(jù)

很多產(chǎn)品，真的是像表面看上去的推薦算法牛逼成就了他們嗎？

記得在2007年，Yahoo發(fā)布了新的搜索廣告系統(tǒng)Panama（內(nèi)部可以看作是一個(gè)推薦算法），試圖于Google的Adwords（個(gè)性化廣告推薦）一拼高下。按當(dāng)時(shí)行業(yè)和專家的評測，推薦算法和技術(shù)水平應(yīng)該差別不大。

但是，Yahoo失敗了。

一個(gè)重大的差別是Yahoo的廣告主和候選的廣告數(shù)量，比Google 的廣告主和廣告的數(shù)量，差了好幾個(gè)數(shù)量級。Yahoo瞄準(zhǔn)的是頭部廣告客戶，Google 生來就是面向長尾廣告主。這樣帶來的后果是，用戶的搜索需求千差萬別，而有限的Yahoo廣告數(shù)量，要分配到海量的用戶需求上，不管有什么好的推薦算法，都很難滿足用戶千奇百怪的需求。而Google，一出生就是面向巨大的長尾中小個(gè)體廣告主，海量的廣告創(chuàng)意，匹配海量的用戶個(gè)性化需求，同樣的推薦算法，效果遠(yuǎn)遠(yuǎn)勝過Yahoo。再由于馬太效應(yīng)，大者恒大，Google勝出Yahoo毫無懸念。

這個(gè)故事說明，兩者的推薦算法差不多，差的是，Google有更多的可推薦的內(nèi)容，可推薦的原料。這個(gè)，決定了一個(gè)需要推薦的產(chǎn)品的天時(shí)地利，也決定了產(chǎn)品的成敗。

同樣的，電商網(wǎng)站也是如此。Amazon很大的一個(gè)成功要素，是相關(guān)商品的推薦。其實(shí)，它的推薦算法和其其它當(dāng)時(shí)大量的電商網(wǎng)站差別不大，但是它的商品SKU遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其它的電商平臺。這樣，可推薦的商品，可推薦的原料，才能滿足大量用戶的大量的個(gè)性化需求，讓用戶感受到了推薦的魅力和效果。淘寶，京東，拼多多，也大概如此。

大家都說今日頭條的推薦做得好，看過什么，以后會持續(xù)推薦更多喜歡的內(nèi)容，非常準(zhǔn)確，讓人上癮。然而，它們的推薦，其實(shí)更多享受的是媒體，自媒體大爆發(fā)的紅利，推薦算法本身起到的作用可能相對有限。

之前很多做資訊推薦的，能推薦的內(nèi)容除了幾十家到上百家官方新聞媒體發(fā)布的新聞，能推薦的內(nèi)容真的不多，而用戶對資訊的需求是各式各樣的，那么有限的新聞內(nèi)容和創(chuàng)作速度，遠(yuǎn)遠(yuǎn)無法滿足個(gè)性化的推薦需求，無論算法多好多先進(jìn)，推薦的效果都會大打折扣。

而到了自媒體創(chuàng)作者的爆發(fā)，和內(nèi)容發(fā)布的監(jiān)管放松，各種內(nèi)容如雨后春筍一樣崩發(fā)出來。同一個(gè)事件，有千千萬萬的不同的觀點(diǎn)，不同的解讀，而且，源源不斷的持續(xù)一段時(shí)間。不同的主題，哪怕是小眾的內(nèi)容，那么多寫手，那么多愛好者，都有人去記錄，去描述，去創(chuàng)作。這樣的好處是，幾乎無所不覆蓋的內(nèi)容，滿足了廣大用戶的各種內(nèi)容的需求，哪怕是獵奇的需求。那當(dāng)然，哪怕是一個(gè)So So的推薦算法，在海量的內(nèi)容池里，總能找到幾條滿足用戶需求的內(nèi)容。

同樣，對于短視頻，類似快手，抖音，創(chuàng)作門檻的大幅降低，讓內(nèi)容井噴出來，海量的內(nèi)容，就算一個(gè)一般的推薦算法，也能很大程度上滿足用戶個(gè)性化的推薦需求。

那么看到，推薦算法雖然很重要，但遠(yuǎn)不如可推薦內(nèi)容和原料的紅利來的重要。也就是說，很多產(chǎn)品，不是產(chǎn)品做得不好，不是后面算法不好，只是時(shí)候未到，紅利未到。成功的產(chǎn)品，很大程度上是內(nèi)容的爆發(fā)成就了他們，而不是表面看上去的推薦算法。

當(dāng)然，爆發(fā)之后，不同的競爭產(chǎn)品，除了先發(fā)優(yōu)勢，就該拼技術(shù)和算法了。