在现在信息大爆炸的时代下，信息更新迭代的速度远超过人们接受信息的速度。如果有效接受自己需要的信息、对自己来说是有价值的信息，成了现代产品应用需要攻克的问题。
说是攻克其实并不准确，市面上已经有很多应用软件已经成了某领域行业的模板了，例如：某宝、某音、某乎等等。
处理方式其实也很简单——内容分发：连接内容与内容消费者之间的关系。过滤出有价值的信息，为合适的人推荐合适的信息，高效连接人与信息的一种关系。
在简单一点的说法就是：推荐给用户喜欢或感兴趣的内容，降低用户接受信息所花费的时间成本、操作成本。
目前内容类的产品主要依靠四种内容分发的模式：社交分发、算法分发、搜索、编辑推荐。
社交分发：
社交分发是以人为主导的内容推荐方式。通过关注的博主、大V或者是自己身边的好友的分享内容，系统推荐与他们相关的信息。
比如微信的朋友圈：你可以通过好朋友圈看到好友的最新动态，间接了解他们的日常生活；又或者微博大V发布的动态，了解某个领域的动态或者他们所喜欢的对象推荐。即你关注的对象决定了你能看到什么。
这样的好处大概有三点：
通过朋友认识多样化的世界，避免长期局限在自己的舒适圈中；
放大单个内容的影响力：当多个好友转发或评论同一个内容时，你查看到这个内容概率性增大（例如：上网冲浪时看到某某明星的瓜）；
聚合相似用户群体：用户关系链是基于内容建立的，也会反作用于关系链上。基于朋友感兴趣的内容，从而促进用户之间的兴趣交流。正所谓物以类聚，人以群分嘛。
当用户在内容产品上持续活跃，依靠内容吸引新用户，产品本身引流的一种手段。
当然也有一定的缺点：内容本身的质量是不变的，只能在内容上游干预（即创造该内容的创作者），而我们在内容产品上看到的信息是基于关系链分发的，也就是如果你的朋友分享质量较低的内容，你也是会接收到质量比较低的内容。如果单纯这么说还是没办法理解的话，那举个例说明：
不知道有没有人在今日头像上刷到这样的新闻，讲述“老夫少妻”的内容，但实际上人家只是在小红书上分享日常，却被盗取了照片，并以博眼球的标题吸引用户。网络传播的速度大家是知道的，如果你也能刷到类似的新闻，可以要警惕自己关注的博主是否是创作/传播高质量内容的博主了。
这样的例子或许能让你对低质量内容有一个初步认识。在编者眼中，只要是对自己没有帮助的，没有扩展自身认知的内容都算是无效内容（仅代表个人观点）。
社交分发的缺点，可能会局限你的社交圈子，推荐一些强化你人设的内容，而不是单纯从内容的角度，为你推荐你可能感兴趣的内容。久而久之，你可能会认为你所了解的“世界”就是“全世界”，盲目从众。
当然也并不是说社交分发并不好，社交分发的核心是社交本身，其实是以为内容为补充，强化社交关系链。常见的社交分发类的产品有微信、微博、soul等等。
也因为如此，衍生出另外一种分发模式——算发分发。
算法分发：
算法分发不同于社交分发模式，算法分发是以机器为主导，让机器研究你喜欢的内容。最常见的就是短视频产品。比如抖音、快手之类的短视频APP。
算法分发最大的有点，我想就是缩短用户获取信息的时间，信息内容会自动推荐到你面前。根据你长期看到的内容，给你推荐相似的内容。算法推荐一般分为五种：
基于内容推荐：这个应该很好理解。比如，你刷视频时经常观看搞笑类的视频，系统也会不断推荐搞笑类的视频。因为你在这类视频中停留的平均时间最长，系统程序认为你喜欢这种类型的，便不断给你推荐这种类型的视频。
协调推荐：比如你是一个漫威迷，系统发现，喜欢漫威的人群，也会喜欢超人。系统就会尝试给你推荐跟超人相关的视频。也就是可能一开始你对超人的视频并不感兴趣或者从来没有刷过跟超人有关的视频，但是系统检测到大多是喜欢漫威的用户也喜欢超人，便会给你尝试推荐。
扩展推荐：如果你经常刷美食探店类的视频，系统会给你尝试推荐美食制作、美食小技巧、网红店隐藏吃法等等类型的视频。
因为它们都是属于美食这个大类中，只是在细分方向有所不同。
新热推荐：这个从名字上应该很好理解吧！软件刚进入到你的圈子中，还没有获取到你的任何信息，不知道你所感兴趣、喜欢的事物什么，但你还是一无所知的状态。但是系统知道什么内容是最新的，有哪些内容是大众所喜欢的，系统便会推荐此类内容给你，而且你选择你所感兴趣的内容查看时，系统已经在不断的了解你所喜欢的内容是什么了。这类推荐方式适合项目冷启动的时候。
环境推荐：刷短视频的应该常见吧？抖音底部导航栏有个同城的按钮，可以查看你所在城市中的短视频。临睡前玩手机时经常能看到一些美食的内容，你是不是会觉得奇怪：白天刷不到，晚上睡觉前却能看到一大堆。
这种是环境推荐根据用户所处的位置、时间点推荐相关的信息。
社交分发还是有一定延后性，而算法分发实时性更强，比如：对新闻资讯来说，只有你关注的用户发布了这个内容你才知道，对于算法来说你关注了这个方向的新闻就会推送给你。
到现在为止，是不是觉得算法分发挺好的？没有什么缺点？
导致信息茧房效应，让用户容易陷入狭隘的世界观，用户喜欢什么，它就会生产什么。
举个例子，刷抖音时经常看到美食制作类的视频，程序检测到你在停留在美食类的视频时间较久，便会以为你对这类视频感兴趣，后期会不断给你推送美食类的视频，但一开始你可能只是想知道博主到底做了一个什么样的美食。
另外，内容把控成本升高。算法只能分发用户感兴趣的内容，却无法把控内容的质量，因此就需要大量的人力、时间审核内容本身。
按照上面的说法，大家应该都能明确算法分发适用什么样的产品了吧？
内容生产量大、内容制作相对简单、内容消费短平快的高周转产品更适合，比如：新闻资讯产品、短视频产品，以用户兴趣出发的算法推荐决定了这样的产品更适合让用户多次消费来消磨时间。
