這種機制對于新的創(chuàng)作者和有優(yōu)質內容缺流量的創(chuàng)作者并不友好。

02  算法邏輯成為信息分發(fā)主流方式

移動互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)加速了粉絲邏輯的衰落和算法邏輯的興起。算法邏輯下的內容分發(fā)方式主要為算法推薦，它會根據(jù)用戶的興趣、標簽、屬性等為用戶推薦可能喜歡的內容，算法通過不斷學習和改進，達到推薦內容越來越精準的目標。

如今，算法邏輯基本被訂閱號之外的主要內容平臺應用，包括今日頭條、微博、知乎、百度、Facebook等等。

相對于粉絲邏輯，算法邏輯有幾個優(yōu)點。

對于讀者，算法邏輯可以通過他的閱讀歷史判斷閱讀興趣，從而推薦更多讀者可能感興趣的內容。同時，在這種邏輯下，讀者獲取內容的效率一定程度上得到提升，他不需要自己去找內容，而是等待內容來找自己，這就是經(jīng)常說的“信息找人”。

對于創(chuàng)作者，算法邏輯會將好的內容推送給粉絲以外的讀者，讓曝光量提高。尤其對于一些新進入的創(chuàng)作者，即便沒有粉絲，內容如果被算法捕獲，也可能獲得大的曝光量。比如在頭條這樣的平臺上，一個只有幾百個粉絲的作者，好的內容也可能獲得10萬+，在微信上，這種情況就比較難發(fā)生。

當然，算法邏輯下的內容分發(fā)也不是無懈可擊。

對讀者來說，算法邏輯下的內容由于只推薦讀者感興趣的內容，可能造成讀者視野難以擴大，形成“信息繭房”效應。

對創(chuàng)作者來說，最主要的就是算法的不穩(wěn)定導致流量的不穩(wěn)定，比如一個在頭條上有幾萬粉絲的作者，有可能一篇內容只能獲得兩三位數(shù)的閱讀量。粉絲的增加不一定100%代表其內容曝光量的增加。

03  微信的算法邏輯腳步越來越近

在信息越來越碎片化的今天，內容分發(fā)的算法邏輯越來越勝過粉絲邏輯，典型代表就是抖音，它其實包含了這兩種分發(fā)邏輯，關注就是粉絲邏輯，推薦就是算法邏輯，但只有極少用戶會通過關注獲取內容，大部分都是通過推薦獲取內容。如果某一天，抖音的“關注”按鈕消失了，你一定不要驚訝。

如果你今天還在刷知乎，會發(fā)現(xiàn)同樣存在“關注”和“推薦”兩個按鈕，但平臺首推的當然是“推薦”按鈕。

面對算法邏輯的攻城略地，微信并非無動于衷。不管是微信“發(fā)現(xiàn)”入口中的“看一看”、“視頻號”還是訂閱號內容下的相關閱讀，都是微信試圖謹慎探索算法邏輯下內容分發(fā)模式的行動。這次的改版我同樣看作是微信對于算法邏輯的試探。