推荐算法是今日头条的核心竞争力吗？
首先申明一下，推薦算法是個很大的話題，實際工程中也是很多策略交織在一起。所以本文主要是盡量通俗易懂的講清楚推薦算法是個什么東西，不追求深入、全面和絕對的精確。
以下內容分三部分：算法的核心；算法有多大用；實際工程中算法怎么工作的。
算法的核心是什么
推薦算法的核心是基于歷史信息尋找被推薦的東西(可能是人、物、信息)與用戶的一種關聯性，進而去預測你下一步可能喜歡什么，本質上還是基于統計學的一種推測（谷歌的深度學習除外）。
這里有兩個關鍵點：歷史信息；關聯性。
歷史信息也就是大家所說的標準化數據；
關聯性也就是大家常說的算法，它做的事情就是猜測你可能會喜歡怎樣的東西。要搞清楚這個問題，還是得回到人在不同的場景中會喜歡怎樣的東西，這個在不同的場景中差別比較大。
舉兩個例子說明一下：
對于微信朋友圈：用戶最關心的是我跟發布者的親密度，其次是內容的質量和內容的發布時間，這也就是Facebook(NASDAQ:FB)智能信息流的雛形，根據跟發布者的親密度，內容的質量和內容的新鮮程度的一個混排算法。
對于美團外賣：用戶最關心的是這家餐廳好不好吃，價格貴不貴，有沒有優惠，配送時間長不長。至于我認不認識這家餐廳的老板，這家餐廳開業時間就不是重點，所以算法就可能是完全不一樣的思路。
不管Facebook信息流還是美團外賣，核心還是得去理解用戶在你的產品中到底喜歡怎樣的東西，這個是基礎，算法只是工具。
算法真的有那么大效果嗎
?
這幾年今日頭條的成功，包括業內各種人工智能（AI）的吹，讓我們以為算法無所不能，實際上算法真的有這么神奇嗎？
答案是：沒有
今日頭條的成功，我認為主要還是靠對流量的理解，戰略和公司的運營、算法、數據化思維形成的執行力。算法在里面只是一環。
舉一個淘寶的例子
去淘寶的人從需求的強弱程度來看分三種：明確知道我要買啥的，知道我要買啥品類但具體買啥不知道，就是來逛的。
第一類算法沒有增長點，我就要買個蘋果的iphoneX，你再怎么推薦我也是買個蘋果X。
第二類算法的增長點一般，我要買個藍牙耳機，算法處理的好能提高成單率，客單價，利潤，但也是有限的，因為用戶進來之前已經有了一些基本的預算之類的預設。
第三類是比較大的增量空間，因為第三類屬于激發性需求。就像你去商場聽導購一頓忽悠，買了本身不需要的東西。但是第三類的成單量本身的占比并沒有那么大。
所以綜合下來，算法實際的效果也就是在完全沒有算法的基礎上有1.1，1.2，1.3倍這樣的效果，這是由用戶的需求總量決定的。
當然我不是說算法沒用，因為在同等成本結構的基礎上，你的轉化率哪怕比競爭對手高5%，那也是巨大的效率碾壓。我只是想說，算法沒有大家吹得那么厲害，并不能直接決定一家公司的成敗，算法只是一個輔助。
算法在實際工程中的工作過程是怎樣的
?
在實際的商品類的推薦系統中，主要分三大塊：收集數據和整理（商品畫像、用戶畫像）；算法推薦；上線實驗及回收結果。
【1】收集數據及整理?
假設小明開了一個有3家分店的大型水果連鎖店，收集數據階段主要包括：
商品屬性信息：小明將店內的每一個水果以及水果的信息都記下來，甜的還是酸的，品質S還是A，有沒有損壞，性寒還是熱，單價貴不貴，有沒有優惠等等。這是商品的基本屬性信息。
商品反饋信息：銷量咋樣，停留率咋樣，停留轉化率咋樣，用戶的評價反饋咋樣。這個是基本的反饋信息。
人的基本屬性：什么人，什么小區，穿著打扮咋樣，年齡多大，哪里人。
人的行為信息：這次買了啥，下次買了啥，看了啥，咨詢過啥，買完之后反饋咋樣。
數據階段收集是一方面，最關鍵的是收集的數據是結構化的，是在用戶的購買決策中是有效的，比如說用戶中途出去抽了一根煙這種信息就沒啥用。
【2】算法推薦?
算法階段關鍵的還是搞清楚用戶在不同的場景中會喜歡怎樣的水果。
我個人喜歡把商品推薦主干算法分為4個部分：質量評估，個性化，場景化，人工干預。
質量評估：有些標準是存在絕對的好與壞的，水果是不是好的，性價比高不高，銷量好不好，優惠力度大不大，用戶反饋好不好這些是存在絕對的好與壞的，我相信沒人想買個爛蘋果。
個性化：有些東西是存在個體差異的，甜的還是酸的，進口的還是國產的，水果的品種是櫻桃還是芒果，性涼還是熱的，品質分級是S還是A（跟前面的爛沒爛兩個概念）。
舉個例子：
一個金融白領可能喜歡的是甜的車厘子，進口的，品質S級的，優惠不敏感，客單價高；而小區的家庭主婦喜歡的可能是楊梅，品質還過得去的國產的就行，很在乎優惠，客單價適中的。
那對于前一種用戶就可以推一些客單價高的，毛利高的進口產品，相應的也可以少設置優惠；對于后一種就應該推一些性價比高的，有折扣的清倉的商品。
場景化：不同的時間和地點會一定程度上影響用戶的消費決策，比如夏天大家喜歡吃西瓜，在醫院邊上香蕉好賣，中午的時候不帶皮可以直接吃的東西好賣因為大部分下午還要上班，晚上則需要處理的也賣的還可以。這個就是不同的場景帶來的影響。
人工干預：算法本身是不帶意志的，但是很多時候人會強加一些意志上去，比如說最近年底沖業績了，需要強推高毛利的商品了；比如這個櫻桃是合作方的，需要強推；比如有些東西快過期了，需要強推。
算法最后做的就是把里面每一個環節打上一個分，最后再把這些因素去加總得到一個最后的結果呈現在用戶面前。但是這個分怎么打？這個就涉及到算法的價值觀
所謂算法的價值觀，就是你希望算法最終的結果是怎樣的，我是希望銷量最大化還是銷售額最大化還是利潤最大化。不同的目標帶來不同的結果。因為算法只是為目標最大化負責的。
算法在處理每一項得分的時候也挺簡單，簡單說就是，如果我的目標是銷量最大化，那有兩個特征：優惠力度，評價。
如果隨著優惠力度的提高購買轉化率急劇提升，那么我認為優惠力度這個特征權重就高；如果隨著評價的提升購買轉化率提升較慢，那么我認為評價這個特征的權重就一般。
這個過程并不復雜，算法的優勢在于它能記錄更豐富的信息（工程中特征數量可能達到百萬級），處理海量的數據——這是算法比人有優勢的地方。
這個大概能支撐起一個算法的框架，實際的應用中會在一個主干算法的基礎上去迭代很多小的策略。
下面舉幾個具體的細分迭代策略：
比如說買了芒果的用戶很大比例都買了櫻桃，那相應的會把買芒果的用戶列表中的櫻桃相應的往前提——這個就是大家常說的購物籃算法。
比如說同樣是國貿摩根大廈的用戶更喜歡進口水果，那對于一個摩根大廈的用戶他列表中的進口水果，高客單價水果需要往前提。這個類似協同過濾，通過找到跟你類似的人，再去看他們喜歡啥。
比如說你第一次買了榴蓮之后打了差評，以后就需要降低榴蓮及相關水果的權重——這個就是負反饋。
比如說你的列表中連續出現了3種葡萄，那這時候大概率是應該把他們打散一下，盡量一頁別出太多葡萄——這就是打散。
比如當你在瀏覽的過程中點擊了櫻桃，那根據購物籃原來喜歡買櫻桃的人也喜歡買芒果，那下一頁加載的時候需要動態的增加芒果的權重——這個是實時反饋。
【3】實驗及回收效果?
個人認為快速的實驗迭代和效果回收是算法高效率的關鍵，也是互聯網的核心。修路造橋錯了就是錯了，而互聯網產品這版效果不好下一版還能優化。
算法是將這種快速迭代推向了頂峰，同時幾十個實驗在線上AB測試，不需要發版，好不好馬上就能看出來。
AB測試的過程有點類似如果我有5家水果店，我要驗證新引進的櫻桃設置怎樣的價格能收益最大化，我可以5家店同時設置5種價格，賣一周看看結果。
實驗主要分兩個部分：實驗及效果回收。
實驗就是在其它東西都一樣的情況下，留出一個不一樣的東西，然后觀察最后的結果，這樣比較好確定最后的結果差異就是由這個不一樣的東西帶來的。
效果回收主要是看數據和人去看實際推薦的結果，看數據需要覆蓋多一些的指標，因為很可能銷量好了毛利降了，或者毛利好了當天剩余率升高了。
人工去看結果主要是一個二次確定的過程，比如在頭條里面各種數據都很好，但是推出來的內容很低俗；或者這種數據好人看完之后憑經驗知道這不是長久之計，比如周圍就一家水果店會惡性提價。
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作者 | 新浪財經
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總結
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