首先我觉得需要重新界定下标题为“相对可靠的个性化推荐是不是一个伪需求？”

是否是一个伪需求要看个性化推荐是否有助于满足用户的需求，个性化推荐是一种产品方案，背后是一种技术算法，而这种产品方案要权衡的在某种场景中是否有帮助用户达成某种目的。

我们先回到之前的PC时代，PC时代典型的是一个靠搜索驱动的时代，基于关键字在全站来惊醒相应的搜索，查找自己感兴趣的内容，这里主要是因为两个原因：

1、PC时代人机交互的方式主要是由鼠标和键盘来完成，对于相应的信息输入简单快速。

2、用户相应信息的持续性的收集存在一些障碍，主要是工作设备和生活中用到的设备绝对的相对分离，以及PC基本上无登录式的访问导致收集到的用户信息支离破碎。

而在移动互联网时代受限设备的大小影响到人机交互方式的巨大改变，原本的输入的方式在移动设备上相对的变得困难，反而一些手势类的操作变的更为简单方便。此外正是移动设备的随时随地导致在移动设备上可以持续的跟踪和收集用户的访问数据，使得基于用户数据来分析用户的行为在准确程度上有了很大的提高。

正是因为移动互联网的发展，使的基于用户数据来针对用户做个性化推荐成为了可能，在交互层面也使得用户体验得到了极大的提升。

1、进行个性化推荐的原因

A:满足用户的需求---体验

其实内容还是哪些内容，即使不采用个性化推荐，使用搜索加上各种分类毅然是可以让用户看到自己想看的内容，只不过是相应的操作和流程要麻烦一些，就如同一个人想在一个小城市里面找到想吃的美食——自己还得费把子力气！而现在给你安排了一个生活助理，生活助理根据你的喜好，直接找到美食，每天直接端到你的面前——省事还不费力，关键是这个生活助理还免费。个性化推荐主要是基于用户的使用数据来建立用户的画像，根据用户的画像来个性化推荐相应的信息来满足用户的需求。大大的提高了用户和信息的匹配速度，节省了用户的操作步骤。但是这里要先说明一下“所有的这一切都是定义在相对准备的个性化推荐！”

B:满足企业的需求——转化

转化是互联网企业关注的重点目标之一，任何企业最终都是要进行商业化，那么商业化就必然存在着转化用户一说，在最早的商业时代，不都讲究的是商人能够察言观色，根据用户的喜欢给用户推荐相应的商品更甚至是个性化的商品价格及交易方式。那么在互联网时代，用户和企业之间是通过网线来链接的，如何能够察言观色还得是根据用户的使用数据来分析用户的偏好，针对性的设定转化方式，以求尽可能的转化每一个用户。所以个性化的推荐也在很大程度上是有企业端的需求来驱动。

在此说了那么多个性化推荐的原因和好处，但是个性化的并不是任何一个互联网产品都是可以做的，个性化推荐是一起良药也是一剂毒药，良药与否还得看个性化推荐的落地和推荐。

我在前文讲到过，个性化推荐包含两部分“产品方案”和“算法”，产品方案决定的合理的业务逻辑，算法是如何基于程序如何实现这种业务逻辑。在这里我们需要提到两个内容“用户画像”、“信息画像”。

信息画像：其实也就是大家经常讲的就是信息tag,我们需要从多个维度来针对信息进行标签化，原则上纬度越多越好。这种信息的标签化常规来讲主要是两种方式来实现。1、手工标注(工作量较大，准确度相对较高)  2、基于数据统计的机器标注(处理速度相对较快，准确度待考核，需要校验)。至于使用那种方式不一而论。

用户画像：首先用户画像是一个动态的。用户画像常规来说包含两部分，1、产品采集的用户数据(注册获取的用户属性)  2、用户的使用轨迹(基于轨迹进行的相应的标签化)。这两种数据有的时候会是矛盾的，因为我们无法当前和用户来进行相应的核实，所以在实际应用过程中都是按照一定的权重来进行分析。

关于产品的业务逻辑，也就是尽可能的枚举出不同画像的用户所对应的不同的信息画像，理论上枚举的越多越好。在实际操作中也是这样，很多产品能够枚举出250+所中组合的用户画像，然后映射信息画像。

但是在算法的环节并不是影响枚举映射的，而是基于相应的算法来实现用户画像和信息画像的匹配，实际过程中并不完全如此，有的时候也会根据用户的也定属性来进行一些大概的分类，每个分类的算法并不全然相同。此外我们所称的算法精确度并不是要求一定100%的准确，因为准确毕竟是相对的。

所以我们可以看出关于个性化推荐并不是一件容易的事情，同时也不是一步就能到位，涉及到的算法就需要不停的优化、验证、校验。

如果最终能够能达到一种相对合理的程度，那么的确会大大的方便用户，提升了信息和用户匹配的效率，是受用户欢迎的。但是如果个性化推荐的最后的准确度不是很高，那么将会给用户带来一些困扰，甚至是一些用户的抱怨，最后弃产品而出，因为不仅仅没有帮助到用户，反而极大的增加了用户的使用成本。所以说个性化推荐既是一剂良药也是一剂毒药。

从人机交互的变化，用户体验性的需求及企业转化的需求及相对可靠的个性化推荐所带来的结果，我觉得“相对可靠的个性化推荐是一个真实的需求”，只不过是用户不会直接告诉你我需要的是个性化的推荐，而是能不能把我想看的东西放在这里。

此外需要补充一点，关于个性化推荐的伦理道德问题，关于这一点其实在欧美讨论的比较多，辩论也很激烈，但是目前关注的点还是在于“用户数据隐私”。

个性化推荐伦理道德

在互联网届其实也一直存在一种反对的声音，这种反对主要是反对互联网产品使用用户的隐私数据来进行相应的加工，来评估用户的需求，并且在互联网产品矩阵中针对用户的需求来推送相应的产品，在欧美，这种事情引起的反感程度远远比国内强烈，因为部分用户觉得这些大型的互联网公司介入了日常生活中的方方面面，结合搜集的用户数据，来做针对性的推荐，这是利用用户的心理缺陷来做针对性的攻击。

其实在日常生活中我们也经常遇到这种问题，比如刚刚在天猫上搜索了相应的商品，然后在今日头条等其它App上，也会出现相应的商品的推荐，虽然很多人不知道此类信息是如何共享，以及是否有共享，但是给用户的心理感觉就是这里面有鬼。

才外还有另外一种声音“基于海量点击的算法推荐带来的阅读和视野的狭窄和偏见”，这一反思是由凤凰网CEO、一点资讯董事长刘爽指出算法的三大缺陷中的一个。因为个性化算法的基础逻辑是，如果一篇文章更受欢迎，就更应该被推荐给具有对应标签的你。在刘爽看来，这个推荐逻辑导致的后果是，“算法推荐的是大众，甚至是庸众一致叫好的高点击作品，但不一定是用户所在的那一个圈层所高度认可的。”   

诚如：有的时候我们世界里面还是需要一些杂音，让我们知道外面还有一个世界！