邱光成和伍承两人不由得点了点头，两人默默不言，听着方鸿的论述“这三种途径是从信息接受者的角度来讲，那么换位思考一下，当作为信息创作者的时候，以其为视角再来看着三种信息的分发方式会是什么样的呢”

方鸿接着说道“第一种关注模式，就比如你要做公众号，最重要的事情就是你要去涨粉丝，如果你入局晚了，你很难再做出一个爆款大号来，这种模式对于后入局的创作者来说是非常难的，这也是未来公众号所必须要面临的窘境。”

听到这话的邱光成倍感惊讶，现在的微信公众号可是非常火爆，它的成功正在被各路同行研究，没想到大boss看的这么清晰，仔细一想还真是，短短一句话便一语道破，言简意赅，深切要害。

方鸿环视两人说道“搜索也是同样的，当你作为一个信息创造者，你想要让你的目标受众群体搜索到你的内容，你就要去揣测用户在搜索什么用户会搜索什么你就需要做大量的搜索引擎优化，同样的逻辑，如果说你没有在早期去做过站长，没有入驻搜索引擎新闻源的话，你的内容只能靠后站，这对后入局者也是十分不利的，所以百渡百家也成不了气候。”

“而第三种算法推荐模式，你发布内容以后，只要你的目标受众是准确的，算法会自动识别你的内容，把你的内容推荐给可能喜欢的人，那么简单来说就是你只需要发布内容，等着他成为爆款就可以了。”

这时，伍承旋即说道“那么问题来了，以后抖音上线了，每天都有大量的短视频上传，可能是数以万计，如何做到让你的这一条视频能够成为被算法推荐的那万分之一乃至十万分之一呢”

方鸿一听不禁微笑，片刻后他笑着说道“算法推荐的问题你不用担心，你率团出发去收购头条的时候，我就已经跟陈宇打过招呼了，会给你算法推荐的技术支持，这家伙的技术开发能力比他投资炒股更强，这会儿说不定都已经做好了，就等你去拿。”

“总的来讲就是断物识人四個字。断物，就是算法需要去识别你这条内容是什么识人，就是算法需要辨识出正在平台中流量内容的人，他具有什么样的喜好，也就是你掌握了多大程度的用户画像，这一点我们在国内整个互联网体系内，舍我其谁”

群星资本可以说是掌握了最完备的用户画像，因为旗下各大子公司的数据都在母公司的调剂之下，各数据链路都是打通了的。

毫不夸张的说，群星资本基于掌握的大数据，对某个用户的了解程度甚至比他本人都清楚。

这就是大数据的威力所在，也是大数据所蕴含的无与伦比的价值所在，它有着超级强悍的变现能力。

基于陈宇的算法技术支持，知道了一个人喜欢打篮球，算法判断出有一篇文章就是讲篮球的，那么就会把这篇打篮球的文章推荐给喜欢打篮球的人。

算法推荐的逻辑其实就是这么简单。

方鸿有条不紊地说道“我让陈宇开发的这个算法推荐，主要有两种方法。第一种是基于内容的推荐算法，什么是基于内容的推荐算法比方说一个人进入抖音以后，他点赞了一条关于打篮球的文章a，算法经过识别发现文章b也是和打篮球有关的，那么算法会就把文章b推荐给他，这就是基于内容去做推荐。”

“第二种是基于协同过滤的算法推荐，协同过滤这个词可能晦涩一些，换一个说法，就是基于用户行为的算法推荐，这种基于用户行为的算法推荐又可以细分为两类，一种是基于物品的用户行为算法推荐，另一种是基于用户的用户行为的算法推荐。”

方鸿进一步为伍承展开了解构这两类细分的算法推荐“基于物品的用户行为算法推荐。比如你是用户a，你喜欢了系统内的物品1，系统识别喜欢物品1的用户还有用户b、用户c和用户d，然后系统还识别用户b、用户c和用户d也同时喜欢物品3。在用户喜欢物品这个行为上，我们是不是就可以去猜测物品1和物品3是近似的呢”

“于是系统就把物品3推荐给了用户a。这一套逻辑里边是基于对物品喜欢的角度上去推荐的，所以将它称之为基于物品的用户行为算法推荐，因为其推荐逻辑是用户喜欢物品这个行为。”

“第二种基于用户的用户行为算法推荐，其中的逻辑和第一种也是一样的，但区别就是人与物品反转了一下，在这个用户行为的推荐方法上，系统识别的目标不再是物品而是人，基于用户行为而把用户分成不同类别，从而对他们开展类似的推荐。”

末了，伍承不由自主地点头“我明白了，这算法推荐模式确实厉害，在辅以母公司拥有的大数据用户画像的支持，我有预感，抖音肯定能够成为这条赛道的现象级爆款。”

伍承立刻把手机上的录音特别保存好，并且加密，这里面可都是抖音发展的精髓所在，更是堪称大boss给了一套“保姆级”的发展攻略，只需要按照这个思路来做就行了，最多再做做细节的优化即可，说是躺赢都不为过。

方鸿干脆利落道“就按照这思路去做，抖音必成爆款。”