讲完微博新版信息流的例子作为引子（信息流的那点事：1 从微博未读池说起 ），这一篇，我们来从用户、内容与变现角度来聊聊，究竟是怎样的巨大优势，让信息流如此流行，以至于成为各大应用的普遍选择。
一、用户：下沉市场的广大用户，内容需求转向内容偏好
首先，从结果来看，以信息流推荐算法为主打的头条系产品，用户量和用户时长不断飞速上涨，体量惊人。
以最典型的新闻产品为例，由于采编权受限，内容来源单一，基本上今日头条流行前的国内各大新闻软件同质化严重，用户使用体验也大同小异，除了像腾讯可以靠流量取胜，其他软件打出差异化只能依靠打造优质深度内容与营造口碑。靠着深度内容“新闻有态度”的口号和“神跟帖”的回帖文化，网易新闻在当时独树一帜。
然而曲高必定和寡，对新闻品质和价值观有要求的用户，也始终是小众，随着一线城市存量用户使用习惯固化，深度用户有更多深度阅读内容，不再关注新闻，新闻软件的主战场也必须转向海量的三四线城市的下沉用户市场。而对于相比于互联网核心用户的内容消费需求，他们用户的需求可能仅仅是内容消遣；相比于内容品质，他们更在意的可能仅仅是内容偏好。为他们进行产品战略调整，也就成为了必然。
今日头条通过信息流推荐算法的崛起，证明了在这样的下沉用户市场中，相比制造少量高品质的爆款深度内容，能够迎合广大用户的内容消遣需求，迎合受众的内容偏好，才是产品最大的竞争力，而在新闻产品这样的亿级市场中，为主流用户服务的商业规律，远大于少数用户群体的内容品质需求。
二、内容：内容偏好时代，算法分发的必然趋势
传统新闻门户为了满足用户内容品质需求，需要产出深度与独家的内容，有经验的主编的选题和编辑的撰写往往是决胜关键，这也是网易新闻当时靠“有态度”的品牌定位，在新闻门户中独树一帜的原因之一。但面对下沉市场的增量用户，他们的内容偏好需求因人而异，众口难调，只有从海量的内容中，通过算法将内容分发给受众，才能做到满足用户的内容偏好。
这也就是头条类应用普遍开放自媒体平台的原因，传统的编辑模式，主编的个人风格对于最终内容的影响很大，难以大量产出各个领域，迎合不同受众的内容；将内容众包，让各个领域的自媒体来生产多元的内容，从纯粹的新闻资讯转向综合性泛资讯，并通过算法将内容针对性分发，才可以满足用户的内容偏好。
这可能也就是即使是一直强调“有态度”、注重内容品质的网易新闻，也转向“各有态度”的媒体合伙人战略，在原有优质团队转型为内容工作室的基础上，进一步发展网易号，丰富外部内容源的原因。在传统互联网市场的高端用户竞争进入白热化后，进一步争夺下沉市场的用户与头条化是不可抗拒的趋势，毕竟在新闻这种千万级亿级的市场上，市场需求大于一切是商业的必然规律。
三、变现：用户时长提升，信息流间的广告空间
在用算法分发，将海量内容中最满足用户内容偏好的内容推送给用户后，用户的使用时长也有了巨大提升。在微信已经占据近半用户时长的当下，头条还能打破封锁，用户时长达到微信的一半，让其他应用望尘莫及。
而随着使用时长的大幅度提升，也就产生了大量的广告变现机会。但用户使用信息流产品时，注意力大部分集中于信息流，可插入广告的位置较少，开屏、顶端和内页的少量位置，对于信息流模式带来的使用时长来说杯水车薪，在信息流中间插入广告也就成为了必然的选择。
作为信息流产品，在广告分发上有一个天然的优势——内容的天然分割。广告之所以会引起用户的反感，主要是由于广告对于用户需求的内容，必然会产生打断。那么为了减少反感，最简单的方法就是将内容与广告隔离，例如侧边栏广告、视频前后广告，但是隔离后，广告的转化率也一定会降低。而不像观看视频这样内容连续、链接紧密，信息流产品的使用过程，必须要从一条内容跳转到内容可能并不相关的下一条，内容间的差异就是天然的分割，那么这样的大量独立内容间，也就有着无尽的广告分发机会。
但是作为信息流产品，在广告分发上也有一个天然的劣势——用户对信息流的掌控感。信息流产品的分发，必定是通过用户的操作来决定，从朋友圈的加好友，到微博的关注，再到头条的点击阅读，操作会让用户产生对信息流的掌控感，从而对其中穿插的广告产生反感。由于操作越重掌控感越强，微信的加好友这样的重操作，会让用户认为朋友圈是自己的私有领地，所以即使坐拥近十亿用户，对于朋友圈广告，也只能不断实验投放一些有品牌形象的广告，而头条由于基本不需要用户主动操作，广告投放就可以相对放开，也没有收到用户的抵触。
那么为了广告投放，通过对于信息流的优化，来减少用户掌控感，也就势在必行。微博信息流从纯时间流，到关系流，再到兴趣流的转变，其中一个目的可能就是为了打破用户“信息流就是关注用户的时间轴”的传统认知，通过未读池算法与穿插推荐用户、热门内容等模块，进一步打破信息流的内容关联性，减少用户掌控感，为穿插广告提供空间。
而朋友圈由于社交属性过强，用户对于广告接受度低，变现的能力受限，所以为了实现信息流优化与广告分发，只能开放新的领地——看一看。这个实验性质的功能的初版，看起来只是基于朋友圈热文功能的算法推荐升级版，然而坐拥近十亿用户、公众号平台与强社交关系链，在更大的可触及用户群体，公共号的海量独家内容，与好友推荐阅读的介入下，“看一看”的未来仍然有无限可能。
这次从用户、内容与变现角度，我们聊了信息流为什么如此流行。下一次，让我们来进一步聊聊，信息流的背后，究竟是什么算法来支撑。
