停止擴張、收縮戰(zhàn)線，無疑是2022年下半年互聯網行業(yè)的基調，就連曾經的APP工廠也已逐漸”停工“，各大互聯網廠商在今年幾乎就沒有幾款新品問世。甚至對于已上線的新產品，相關廠商也似乎越來越缺乏耐心了。

日前，字節(jié)跳動旗下閱讀工具APP“識區(qū)”發(fā)布停止運營公告，宣布將于2022年12月12日起停止運營及相關服務，而此時距離這款APP的上線僅僅只過去了不到8個月。

(資料圖片僅供參考)

要知道，此前在今年春季字節(jié)跳動方面推出識區(qū)這款產品時，還可謂是鮮花著錦。據悉，識區(qū)是一款兼具RSS閱讀器與內容社區(qū)的“智能閱讀宇宙”，用戶可通過關鍵詞規(guī)則、信息訂閱源維度來訂閱所需要的信息。在當時“算法推薦”逐漸進入強監(jiān)管的市場環(huán)境下，識區(qū)也是一款拋棄字節(jié)跳動最知名的算法、轉而采用人工決定內容的產品。

在識區(qū)這款APP里，唯一有算法痕跡的是字節(jié)跳動為不同“區(qū)長”配備的自動抓取內容機器人，其可以在“區(qū)長”設置的規(guī)則下從字節(jié)跳動旗下產品中抓取內容，還能夠通過添加RSS來擴寬內容的訂閱范圍。融合了貼吧、即刻、Clubhouse、豆瓣小組、微信公眾號等不同產品的長板于一爐，這也是當時識區(qū)給外界的初印象。

更妙的是，字節(jié)跳動還為識區(qū)設計了邀請制作為冷啟動的策略之一，每位用戶當時只能生成3個邀請碼。彼時在諸多網絡平臺上，識區(qū)確實曾出現了僅比Clubhouse稍遜一籌的“一碼難求”現象。但由此就有不少觀點認為，邀請制或許是識區(qū)最終關停的禍根之一。

但事實上，將邀請碼發(fā)放給核心的種子用戶，是有利于促進產生更多優(yōu)質內容、并純化社區(qū)氛圍的，并且這也是在知乎已經得到驗證的事情。并且由于受限注冊模式的特殊性，推薦用戶與被邀請用戶之間的用戶畫像是較為重疊的，這也會使得增量用戶的轉化率和質量相對可控。

最為關鍵的是，通過人為制造的稀缺性，在網絡中制造話題、勾起網友的好奇心，只要產品本身有一定的亮點，邀請制反而會成為一個相對較低成本的宣發(fā)方式。

當然，邀請制也并非沒有弊端，畢竟主動抬高門檻也不利于用戶的大規(guī)模增長。所以在通常情況下，除了某一些小眾產品外，大眾化平臺會在完成了一定的用戶積累后迅速開放注冊。特別是對于主打內容的產品來說，光靠少數精英的內容生產是很難支撐一個面向消費級市場的商業(yè)化產品的，其中典型的例子無疑就是Clubhouse。但在某種程度上，識區(qū)當時也犯了與Clubhouse一樣的錯誤。

早在2021年2月，Clubhouse迅速在全網走紅，但其直到同年7月末才開放注冊。同理，識區(qū)的問題也是邀請制持續(xù)的時間過長，導致了其除了一部分熱門區(qū)塊外，其他的冷門小眾區(qū)塊完全可以用門可羅雀來形容。但這對于一個主打興趣類閱讀，結合了社交與內容的產品來說，寥寥無幾的熱門區(qū)塊顯然無法支持RSS訂閱模式的穩(wěn)定運行。

當然，邀請碼或許只是導致識區(qū)失敗的誘因，更深層的原因在于其完全放棄了算法推薦機制。作為字節(jié)跳動的底色，算法推薦機制在圖文賽道鑄就了今日頭條，在短視頻領域則成就了抖音。事實上，互聯網廠商基于大數據拿出的推薦算法可以做到“比你還懂你自己”，也能夠讓用戶一直處于被自己感興趣的內容包裹的狀態(tài)、直到沉溺其中，并最終成為吞噬用戶時間的“黑洞”。

在《互聯網信息服務算法推薦管理規(guī)定》落地后，識區(qū)成為了字節(jié)跳動打破此前內容推薦機制的一種嘗試，而內容篩選從算法到人工，無疑走的是復古風。其中，算法推薦的問題，就在于會基于用戶的個人興趣、社交關系、地理位置等數據，推薦與用戶偏好高度匹配的個性化內容，但長期處于單一信息來源的情況下則會形成回音室效應，并將自己桎梏于信息繭房。

隨著時間的推移，用戶逐漸發(fā)現自己的每一次點擊、每一次點贊，都反過來讓自己陷入了一葉障目不見泰山的境地，因此用戶群體的“覺醒”也導致算法推薦在道德層面受到了一定的質疑。而響應用戶的這一呼聲，有許多互聯網廠商反過來將人工推薦重新拿了出來，選擇用專業(yè)人士來進行內容篩選工作。所以從某種意義上來說，識區(qū)真正的目標其實瞄準的可能是微信公眾號。

如今微信強推視頻號、冷落影響力逐步下降的公眾號，已經成為了許多業(yè)內人士的觀點，以至于微信公眾號也不再被認為是適合內容創(chuàng)作者掘金的地方。而百家號、今日頭條等基于推薦算法的平臺則缺乏私域能力，所以識區(qū)的出現，也被認為是直指微信在押注視頻號的大方針下，被忽視的公眾號創(chuàng)作者群體。

然而遺憾的是，識區(qū)這一嘗試現在看來是已經失敗了。那么問題出在哪呢？最初的邀請制在一定程度上限制了用戶規(guī)模的增長，而缺乏足夠的用戶基數、創(chuàng)作者當然無法棲息，而優(yōu)質創(chuàng)作者的匱乏又導致了用戶沒有足夠的內容可供消費。畢竟現在已經不是十年前了，用戶面對的誘惑是巨大的，短視頻、手游、社交平臺等等，可供消磨時間的選擇實在太多。

究其原因，算法推薦反映的是用戶的潛意識，但在相當多的時候大眾是庸俗的。算法推薦幫助用戶解決了信息過載問題，是一種信息發(fā)現工具。對于互聯網廠商來說，推薦算法實現了挖掘用戶需求并投其所好的作用，它的引入是以內容推送代替用戶的尋找，設計目的也是為了增加用戶尋找目標內容的效率。

因此識區(qū)的失敗從某種意義上來說，儼然證明了即便有部分用戶不滿推薦算法，但沉默的大多數已經用實際行動選擇了算法，而討好用戶、滿足用戶的算法推薦，或許是比人工推薦更契合當下互聯網的內容篩選機制。

關鍵詞： 管理規(guī)定