移動互聯網時代的到來，大量的碎片化時間通過智能設備得以被利用，使用移動閱讀類App獲取資訊已經成為人們日常生活中不可分割的一部分。雖然用戶閱讀時間上是極其碎片化的，地鐵上，床上，洗手間都可能成為用戶閱讀的場所，用戶閱讀所花費的時間某種程度上卻是一定并且有限的，如果當你細心調查后，你甚至會發現一個事實：這種碎片化的閱讀其實也是存在著一定的規律，用戶總是會在那幾個特定的時間段擁有大量的閱讀需求。

在這樣的背景下，如何在海量的信息中篩選出最有價值的信息，向用戶個性化推薦其最感興趣的信息，已經成為移動閱讀類App們的頭等大事，毫不夸張的說，誰能與用戶的需求最為匹配，誰就有可能在這樣一場混戰中獲勝。筆者始終覺得，閱讀需求是足以在移動互聯網成為一個平臺級別的入口，因為這幾乎可以涵蓋用戶的一切需求：學習、獲取資訊、娛樂、生活............

是每天向用戶推薦大量的信息，還是只想用戶推薦最為精品的那為數不多的內容。筆者秉承的一個觀點是，與其向用戶推薦大量需要用戶自我篩選的信息，不如只推薦那幾十條最為優質的信息。還是筆者上文所提到的觀點，用戶閱讀時間是極其有限的。每讓用戶多一個選擇步驟，用戶離移動閱讀App的距離就越遠。谷歌為什么可以世界一流企業，就在于把復雜留給了自己，把簡單和“弱智”留給了用戶。個性化推薦應該是讓用戶越來越懶，讓用戶再也不用像在傳統門戶網站瀏覽新聞時，需要尋找自己感興趣的內容。

筆者非常反對一個觀點，同關注移動閱讀App的人溝通過，他們大多擁有一種Geek思想，認為憑借自己的技術實力，通過對大數據的挖掘，完全可以向用戶推薦最為精準的信息。在這樣的一個背景之下，是否擁有一個強有力的編輯團隊，對企業來說已經不再是必須的了。信息某種程度上是有優劣之分的，同樣一條新聞，南方周末和一個地方小報，雖然可能同時在說同一件事情，但是對于讀者來說，哪家媒體提供的信息更有價值，相信任何人都可以有一個判斷。

完全通過機器進行推薦，在筆者看來這其實就是在做一種無態度的新聞。這種無態度給用戶帶來的困擾其實比想象中還要大，舉個例子，在平時生活中筆者比較關注科技領域的文章，在這樣的領域筆者有著一套自己的價值判斷標準，多年的興趣愛好已經使筆者擁有一套最符合自己信息需求的篩選機制，大家甚至可以這樣認為，你已經成為這些領域信息篩選的一個專家（至少對你自己來說是這樣的）。其實我們在社交媒體中，通過關注不同的人獲取信息，這其實某種程度上也是一種篩選，而這種篩選在筆者看看來遠遠要比機器的篩選更為精準。

當我們通過社交媒體賬號登陸移動閱讀App產品時，他們基于大數據，向我們推薦看上去很符合我們價值需求的文章，但事實真的是這樣嗎？在這筆看來這種個性化推薦永遠只能成為一種輔助的判斷而已。還是拿筆者喜歡關注游戲、科技領域這件事來說，移動閱讀App向我推薦了大量的科技文章，其中可能就充斥了大量的軟文、公關稿。而這些文章，當筆者通過常規的閱讀渠道時，肯定是直接被筆者忽略的那部分。個性化的推薦可能只能簡單的判斷出用戶大致的興趣愛好，但是卻永遠不能推薦出最符合用戶口味那些信息，想想看，就算你非常關注科技，但也不是所有科技領域的文章你都會感興趣吧。

我覺得個性化推薦這個努力的方向其實并沒有任何錯誤，看看現在的門戶網站，其實他們都在朝著這個大方向努力，但門戶的個性化推薦有個很大的前提，就是他們向用戶所呈現的新聞都是先由編輯初步篩選出優質內容，然后基于這個前提再進行推送的。新聞編輯相對用戶擁有更高的優質新聞篩選能力，他們把優質內容篩選出來再交給用戶。一味的通過機器，向用戶推薦了自以為他非常感興趣的內容，其實往往給用戶推送的是一系列垃圾信息。舉個例子，如果科技新聞都由我事先進行篩選，不作任何價值判斷，只關注這篇文章是否屬于優質內容，剔除掉一些不好的內容，然后再基于用戶數據進行個性化推送，我想這樣的個性化推薦才是代表未來吧。在這樣的背景下，我還要再次強調我的觀點，強編輯對于個性化推薦是非常有必要的，而且是不可或缺的。