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深度丨算法推薦:體驗、商業(yè)與隱私的三角關(guān)系

前言:

未來(lái)當無(wú)人駕駛、人工智能這些強算法催生的行業(yè)興起之時(shí),算法當家做主也將變得合理。

但在近日,《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規定》開(kāi)始正式實(shí)施,涉及算法推薦的抖音、快手、拼多多、小紅書(shū)、微信、微博等頭部平臺均允許用戶(hù)[一鍵關(guān)閉個(gè)性化推薦]。

作者 | 方文

圖片來(lái)源 |  網(wǎng) 絡(luò )

AI芯天下丨深度丨算法推薦:體驗、商業(yè)與隱私的三角關(guān)系

從獲取到推薦走過(guò)的來(lái)時(shí)路

從web1.0到web3.0,變化最大的就是信息量,變得越來(lái)越多。

信息量變多雖然是好事,可一旦過(guò)多,信息過(guò)載的問(wèn)題也會(huì )隨之出現。

用戶(hù)被信息海洋吞沒(méi),想找到有用的信息真就成了大海撈針。為了解決這一問(wèn)題,推薦算法應運而生。

基于協(xié)同過(guò)濾的推薦方法,就是利用[人以群分,物以類(lèi)聚]的原理,把相似用戶(hù)的喜好,也推薦給你。

而基于內容的推薦方法是以用戶(hù)自身特點(diǎn)為主要依據進(jìn)行的推薦。

這就需要采集大量信息:職業(yè)、年齡、性別、偏好、地域、收入、評論、收藏、 點(diǎn)贊、觀(guān)看、瀏覽、點(diǎn)擊、加購物車(chē)、購買(mǎi)等,才能構建專(zhuān)屬的推薦算法模型。

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體驗:關(guān)閉推薦后使用體驗驟降

希望打破平臺用算法織就的[信息繭房],獲取到新信息是用戶(hù)關(guān)閉個(gè)性化推薦的主要原因之一,但關(guān)閉后的內容推薦仍然單一且體驗不佳。

除了體驗不佳而被迫打開(kāi)算法推薦,更多用戶(hù)并不知道可以關(guān)閉算法推薦,這與平臺設置的隱蔽有關(guān)。

有媒體測算,目前平臺給出的關(guān)閉個(gè)性化內容推薦的操作在5-7步之間,步驟較為繁瑣。而如果用戶(hù)不刻意關(guān)閉,個(gè)性化推薦則默認開(kāi)啟,也不會(huì )給用戶(hù)更新提示。

操作的復雜化,實(shí)際上是在為用戶(hù)關(guān)閉化推薦設置障礙;關(guān)閉個(gè)性化推薦,但廣告推送并沒(méi)有變少,雖然這些廣告不夠精準,但體驗并沒(méi)有優(yōu)化。

不過(guò),關(guān)閉后的使用體驗直線(xiàn)下降,期待中的廣告減少并沒(méi)有發(fā)生,部分平臺推薦內容一成不變。

關(guān)閉后用戶(hù)并不能獲得高質(zhì)多樣的內容,差勁的體驗感、不見(jiàn)減少的廣告,最終讓用戶(hù)選擇還是打開(kāi)個(gè)性化推薦,回到量身打造的算法世界。

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商業(yè):算法推薦拉高平臺商業(yè)化

通過(guò)[千人千面]產(chǎn)品服務(wù),不斷給用戶(hù)提供命中喜好的內容,幫助新用戶(hù)留存、轉化付費,最終目的仍是提升商業(yè)化變現效率。

《哈佛商業(yè)評論》報告指出:用戶(hù)體驗的個(gè)性化可以讓投資回報率提升五至八倍,并將銷(xiāo)售額提高10以上。

在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)平臺收集的信息可以無(wú)限精細下去,平臺不再滿(mǎn)足于獲取個(gè)人信息,而是從用戶(hù)的關(guān)系鏈、好友圈,商業(yè)化潛力無(wú)窮。

用戶(hù)獲得個(gè)性化內容推薦的同時(shí),平臺的商業(yè)化潛力也被迅速拔高。

抖音、快手等平臺,在用戶(hù)信息流中加入的廣告和直播帶貨,實(shí)際上就是通過(guò)算法進(jìn)行精準營(yíng)銷(xiāo),提升用戶(hù)的購買(mǎi)率。

隨著(zhù)平臺發(fā)力同城、好友等私域流量,也可掌握了用戶(hù)的關(guān)系網(wǎng),進(jìn)一步升級電商和廣告等平臺主流營(yíng)收模式的增長(cháng)潛力。

字節的廣告營(yíng)收占總收入75%以上,僅阿里一家公司,就豪氣的投了180億廣告費。

谷歌2021年第四季度廣告收入612億美元,facebook也有326億進(jìn)賬,一個(gè)季度就頂上字節一年。

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隱私:薅[隱私]羊毛提升表面利好

精準推薦的背后來(lái)自平臺對個(gè)人數據的標簽化運算,進(jìn)而是將用戶(hù)消費能力劃分為[三六九等],形成算法歧視。

平臺利用[用戶(hù)畫(huà)像]和[貼標簽]區別個(gè)體、扁平化用戶(hù),強化現實(shí)生活中的刻板印象,可能引發(fā)社會(huì )輿論。

很多企業(yè)、App、第三方機構在共享用戶(hù)的個(gè)人信息之際,試圖掌控更多的個(gè)人隱私。

瀏覽器總能[記。萜渌阉鳉v史并且同步到其他設備上,在首頁(yè)反復推送搜索過(guò)的同類(lèi)內容,讓人有一種[被泄密]的不安感。

當用戶(hù)習慣由平臺供應信息時(shí),有可能陷入算法設置的[過(guò)濾氣泡]中,用戶(hù)委身成為數據的[附屬品],漸漸喪失接觸多元信息的機會(huì )。

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做好算法監管并不不容易

簡(jiǎn)單的算法能夠解決的問(wèn)題十分有限,為了提升效率,越來(lái)越多的互聯(lián)網(wǎng)公司采用的是更為復雜的深度學(xué)習算法網(wǎng)絡(luò )。

假設一家公司的「目標函數」是要優(yōu)化用戶(hù)的留存時(shí)間,那么即使進(jìn)行了限制時(shí)間等防沉迷設置,算法模型還是會(huì )采取別的途徑來(lái)提升用戶(hù)在平臺上的使用時(shí)長(cháng)。

[目標函數]才是算法治理的[命門(mén)]所在,但這一點(diǎn)經(jīng)常會(huì )被各國的立法者所忽視。

現在的規定只是要求公司以[適當的方式公布算法推薦服務(wù)],但并未對什么是[適當的]作出限制。

對于商業(yè)化利益,平臺和依附于平臺的商家也需要轉換思路。目前的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)監管趨嚴,國家對用戶(hù)合法權益的保護力度漸強,依靠廣告營(yíng)銷(xiāo)和平臺瀏覽并非長(cháng)久之道。

在隱私政策和新規時(shí)代,失去[瞄準鏡]的互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷(xiāo)將會(huì )效果大減,這就要求商家必須學(xué)會(huì )多條腿走路,行業(yè)競爭也漸漸回歸到本質(zhì)競爭階段。

平臺通過(guò)算法追求商業(yè)化利益與用戶(hù)的權益保護之間勢必存在平衡點(diǎn),而這還需平臺的自覺(jué)與法規的細化。

AI芯天下丨深度丨算法推薦:體驗、商業(yè)與隱私的三角關(guān)系

結尾:

明確算法規則及使用邊界,必然推動(dòng)算法回歸應有的價(jià)值本位,那就是以人為尺度。就此而言,算法是對企業(yè)價(jià)值觀(guān)的審視。

好的算法在幫助企業(yè)提高效率、降低服務(wù)成本的同時(shí),也能夠讓更多的人成為獲益者。

部分資料參考:科工力量:《算法推薦,關(guān)還是不關(guān)?》,光明日報:《如何遠離算法之“算計”?》,AI財經(jīng)社:《大廠(chǎng)知曉你的秘密》,Alter:《算法的“有毒泡泡”,當真可以戒掉嗎?》

       原文標題 : AI芯天下丨深度丨算法推薦:體驗、商業(yè)與隱私的三角關(guān)系

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫(xiě),觀(guān)點(diǎn)僅代表作者本人,不代表OFweek立場(chǎng)。如有侵權或其他問(wèn)題,請聯(lián)系舉報。

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