前言
首先，什么是Feed流？
Feed是一個互聯(lián)網(wǎng)早期的概念，本意是RSS中用來接收信息來源更新的接口。現(xiàn)在的定義比較寬泛，一般而言，持續(xù)更新并呈現(xiàn)給用戶的內(nèi)容都叫做Feed流。朋友圈是feed流，微博首頁是feed流，知乎首頁是feed流，各種門戶的內(nèi)容也是feed流。換句話說，我們大量的在線時間和視線，實際上都被Feed流掌控。
早期的Feed流主要是把用戶關(guān)注的內(nèi)容以Timeline的形式展開。但是隨著用戶場景的豐富，F(xiàn)eed流也有了更多的變種。本篇文章主要討論如何設(shè)計一個Feed流，以及Feed流背后的設(shè)計邏輯。
Feed流設(shè)計的要核心問題
之前提到，對于搜索而言，基本上是召回用戶感興趣的內(nèi)容，然后進(jìn)行篩選排序。其實Feed的設(shè)計也是如此。一個Feed流永遠(yuǎn)是在解決兩個核心問題：
應(yīng)該展示給用戶什么內(nèi)容？
這些內(nèi)容該怎么排序？
不同的Feed流其實是在給出這兩個問題不同的答案。不同的答案也沒有絕對的對與錯，更多的是場景是否合適。
永恒的經(jīng)典——Timeline
Timeline，一般而言，不對用戶主動要求獲取的內(nèi)容進(jìn)行篩選，同時所有的內(nèi)容按照時間排序。最經(jīng)典的案例就是朋友圈。關(guān)于Feed流設(shè)計的兩個核心問題，微信朋友圈的回答是這樣的：
應(yīng)該展示給用戶什么內(nèi)容：用戶好友發(fā)的內(nèi)容
這些內(nèi)容該怎么排序：按照時間先后順序
Timeline簡單的內(nèi)容選取和排序非常易于用戶理解，充滿了極簡主義的哲學(xué)：隨時更新，吸引用戶隨時打開使用，而每次更新的部分都有限也保證了大部分用戶不會錯過任何消息。微信也用這個設(shè)計，獲取了用戶大量的時間。
既然Timeline有這么多優(yōu)點，那么Feed流為什么還會迭代衍生出來其他的設(shè)計？
其實這里也牽扯到一個問題，Timeline有一個致命的缺點——內(nèi)容呈現(xiàn)效率最為低下。需要內(nèi)容提供方非?？酥疲瑫r也需要用戶對這些內(nèi)容足夠關(guān)注。
微信朋友圈的內(nèi)容是用戶自己的個人展示，注定不會大量更新；同時選擇都是基于熟人關(guān)系，能引起用戶足夠的關(guān)注。正是這兩個原因，保證了朋友圈內(nèi)容雖然效率低下，但是還是極具吸引力。如果動輒每天上千條陌生人更新的內(nèi)容，使用Timeline的形式呈現(xiàn)出來，想見一下，這是一個多么缺乏思考的設(shè)計。
重力排序算法——兼顧熱度和更新時間
如果每天有更新量很大的Feed流，同時大部分內(nèi)容沒有太大用戶價值，這種情況下我們該怎么排序？這個場景其實也很常見，也是一些PM在實際工作中遇到的棘手問題。答案就是重力排序算法。
重力排序算法中，對于一個在Feed流中的內(nèi)容而言，有兩種力量：重力和拉力。重力是持續(xù)讓內(nèi)容往下掉的力，這個重力就是時間，因為新的內(nèi)容會把老的內(nèi)容刷下去；同時拉力則是讓內(nèi)容排序往前的力，比如知乎的贊，貼吧的回復(fù)。
這樣的排序算法實現(xiàn)方式有很多，這里可以簡單介紹一種，也是來自Reddit的核心排序算法：
其中：
H表示能代表內(nèi)容熱度的值：比如說收到的贊，比如說瀏覽量，也可以是綜合類似的指標(biāo)，加權(quán)求和得到的值。
T代表內(nèi)容發(fā)布的時間，To代表一個時間的起始值，只要比最早發(fā)布的內(nèi)容早就行了（比如用公司創(chuàng)立時間）。T-To?用來衡量一個內(nèi)容的新舊程度，單位為秒，T-To?越大，則代表內(nèi)容越新。
A也是設(shè)立的參數(shù)，A越大，T-To的影響力越小，則內(nèi)容更新的越慢。一般而言初始值可以用36000，10個小時的秒數(shù)，后續(xù)不斷迭代。
關(guān)于Feed流設(shè)計的兩個核心問題，重力排序算法的回答是這樣的：
應(yīng)該展示給用戶什么內(nèi)容：用戶表現(xiàn)出喜好的內(nèi)容都推給用戶，雖然用戶不一定看得見后面的。
這些內(nèi)容該怎么排序：按照時間衰減因素和內(nèi)容受歡迎程度綜合排序。
智能排序——雙刃劍
Facebook使用智能排序之后據(jù)稱效果拔群，于是我們看到越來越多的社交網(wǎng)絡(luò)放棄使用Timeline排序，轉(zhuǎn)入智能排序的陣營，國外的Twitter，國內(nèi)的微博和知乎。
智能排序牽扯到復(fù)雜的模型構(gòu)建和機器學(xué)習(xí)，這里只闡述下簡單的原理。
首先，系統(tǒng)需要知道什么是一個內(nèi)容被展示的目標(biāo)值。比如微博，一個內(nèi)容被展示的目標(biāo)值是轉(zhuǎn)發(fā)，評論，點贊的次數(shù)。那么通過大量的樣本的機器學(xué)習(xí)，系統(tǒng)對于什么是好的內(nèi)容會有一個預(yù)測。這個對于一個內(nèi)容的預(yù)測，則是的智能排序的基礎(chǔ)。
接下來，系統(tǒng)會屏蔽掉一些違規(guī)的內(nèi)容，比如Facebook處罰標(biāo)題黨，知乎處罰抱團(tuán)點贊。
其次，為了用戶內(nèi)容的質(zhì)量，系統(tǒng)會在用戶的Feed中增加一些熱門的內(nèi)容。
最后，考慮內(nèi)容和用戶的親密度、系統(tǒng)認(rèn)為內(nèi)容受歡迎的程度、內(nèi)容時間衰減性等因素后，系統(tǒng)進(jìn)行綜合排序。
聽起來智能排序是一個很好的主意。但是，智能排序也是一把雙刃劍。
算法質(zhì)量的高要求，導(dǎo)致一些技術(shù)比較差的公司，使用智能排序效果不佳。另一方面，因為智能排序的不透明性和擴展性，過度的商業(yè)化更是成為了用戶體驗的頭號兇手。
有的內(nèi)容因為用戶買了粉絲頭條而可以排在Feed流前面，有的內(nèi)容只要有足夠的推廣費，可以繞過關(guān)注關(guān)系，呈現(xiàn)在用戶面前。智能排序如果被過度商業(yè)化，那么Feed流的用戶體驗也會越來越差。
總結(jié)
Feed流的設(shè)計原理其實講起來比較簡單，如果需要成型的排序算法，也可以找到很多，但是更多的是，什么是真正適合的選擇。
如果選擇Timeline的排序，那么就需要考慮用戶關(guān)注的內(nèi)容是否足夠有吸引力。
如果選擇重力排序算法，那么就需要考慮該如何選擇參數(shù)保證最后的展示效果。
如果加入不斷壯大的智能排序大軍，那么就需要考慮是否有足夠的技術(shù)實力和產(chǎn)品自制力。
重要的是思考清楚兩個問題：
應(yīng)該展示給用戶什么內(nèi)容？
這些內(nèi)容該怎么排序？
