書荒的背后：推薦機制的“紅與黑”

你有過書荒的體驗嗎？

最近有朋友對港股研究社傾訴：現在網絡小說質量越來越差，一些網文平臺的推薦、導讀已經快要變成“導毒”了，她已經書荒很久了。

抱著懷疑的心態，港股研究社在網上查了一些資料，并對認識的網絡小說作家及讀者進行了相應的采訪。

每日導讀真的能導讀嗎？

作為2010年以后中國網文界龍頭，起點在眾多在線閱讀網站中騰飛的“起點”正是一批大神作家帶來的優質作品。為了了解網文平臺小說質量，港股研究社統計了起點精品頻道作品數量。

自2020年5月4日——2020年12月31日為止，起點精品頻道（均訂三千以上的作品）共計有340余部網絡小說作品。而2019年同期起點精品頻道總計收錄近370余部精品小說。

從數量上看，起點精品頻道出現了下滑趨勢，但這個差距并不是數量級上的差距，也不會讓讀者有明顯的感受。

既然如此，問題出在哪里呢？

“每日導讀里的小說質量越來越差，飛盧風格越來越多。加上番茄（免費小說）的之類的APP免費模式出現，付費讀者在萎縮，資本傾向于炒作IP，既然一個漫威宇宙就值幾百億美元，資本自然不在乎精品小說了，有頭部IP就可以。”起點資深讀者馬明告訴港股研究社。

經過采訪，港股研究社發現以下幾個現象：

1）飛盧風格逐漸侵入各大網文平臺，正在取代日漸式微的傳統玄幻文，成為中低層主流風向。

2）熱門題材霸占榜單，每日導讀大部分作品內容風格相近，跟風現象大行其道。

3）推薦算法不完善。重復性的類型小說阻塞了讀者獲取新書信息的渠道，推薦反而增加了挑選優質小說的時間成本。

越來越多讀者覺得小說質量下降，第一個原因就是飛盧風擴散到各個小說平臺。

眾所周知，飛盧的網文作者寫書就像工業流水線。一個新穎的題材剛出現不久，就會出現大量仿寫的網文，很多飛盧作者在寫下一篇網文的開頭后，會找槍手續寫，自己再開新書，這也就導致了同一本書，文章質量逐漸下滑。

飛盧風小說變多，一方面是因為行業“內卷”嚴重。根據官網數據，光是閱文幾個平臺上的作家數量就達到了940萬人，作品超過1450萬部。除了知名作家，大多數作家寫一本“好作品”想要突出重圍，難度不言而喻。

另一方面，面臨這個問題的幾乎是所有小說平臺，但免費模式的小說軟件更加明顯，相對而言起點的簽約難度更大，而新興平臺對作品的渴望更高，導致了飛盧作品“大舉入侵”。

其次，跟風現象大行其道。

“感覺看推薦，全是一種風格的書，更過分的是看完幾十章去看下一本，連內容都只做了‘微創’。”另一個小說愛好者王衡說道。

并非這種風格的小說讀者不愛看，而是因為同類作品數量太多，內容重復度較高，新鮮感降低速度較快。

深層次的探討這個問題，一方面是隨著中國網絡文學近二十年的發展，小說類型逐漸完善，情節設計對腦洞需求也越來越大。

在分類上，港股研究社參考了最全面的起點中文網分類。從下圖可以看到，截至2022年3月1日哪怕是最小眾的體育類下也有9109本作品。

這種情況下，寫出新奇內容的難度逐漸加大，對作者的想象力和寫作能力的要求越來越高。

另一方面，好作品不一定符合大眾網文讀者偏好。讀者喜好某一類型的小說，或者說市場驗證了這一類型存在大量讀者，作者跟風創作比構思新類型新內容節省精力，風險成本低。一旦冥思苦想的新作品不受市場歡迎，創新熱情自然下降。

最后，不完善的推薦算法無法為讀者篩選出優質的小說。

問到為什么不看每日導讀里推薦的小說，馬明這樣說：“每日導讀推薦的書質量很差，找書我還是從排行榜由上往下翻看，或者去百度。”

每日導讀功能每天零點會刷新推薦書籍，點進去置頂的第一本書是[編輯推薦]，之后的書都是[猜你喜歡]，就是算法推薦。

跟過去知名的小說，諸如《遮天》、《莽荒紀》、《斗羅大陸》等3-4字的書名不同，現在每日導讀中的書籍名字普遍較長（多于6個字），大多是XX:XXXXX的格式，“幾乎看標題就能猜到全文。”馬明補充道。

“每日導讀推薦的書質量普遍很差，看起來槽點滿滿，不是跟風的灌水文，就是老白文。”王衡告訴港股研究社道。

這種推薦通常是讀者閱讀了某一本書，就會大量出現同類型或者同題材的書籍。但是這里有一個問題，那就是讀者選書時可能點了一本并不喜歡看的書或者發現這一類書不在偏好范圍內，但之后的智能推薦全變成了這一類書籍。

最重要的是，書的質量比不上排行榜上靠前的小說。關鍵是，讀者點開的多了，推薦就大多變成了這一類小說。

也許對于小說平臺來說，這是為了推廣中腰部的不知名作品或者新作品，但是推薦的小說內容質量確實堪憂。

顯然，讀者并不喜歡這樣的推薦，“覺得這個置頂的導讀功能沒什么用。”王衡說。

對于每日導讀，作家是怎么看的呢？

港股研究社采訪了一位有超過四年創作網文經驗，專注寫仙俠分類的兼職作家胡宇。

關于起點的推薦機制，他告訴港股研究社：“起點中文網的推薦是由編輯安排的，一般來說，簽約了正常更新的書籍，都會有一兩個推薦，然后再根據讀者的閱讀情況，決定后續的推薦，相比其他平臺，起點的推薦機制已經是較合理的了。”

據了解，起點的推薦分為網站推薦和APP推薦，網站推薦就是會出現在起點中文網，APP推薦則是會出現在起點讀書APP上，總體來說，APP推薦的效果比網站推薦更好。

“我拿過網站的熱門分類、APP上的編輯精選、APP上的限時免費。限時免費的效果是最好的，一天時間漲了5000收藏，但是訂閱增長不多。每日導讀算是最好的推薦了，但感覺（每日導讀）編輯推薦的書質量確實一般。”

總結一下，每日導讀[猜你喜歡]顯然用了算法推薦，但是過于簡單，或許有利于讀者偏好類型中靠后的作品或者新書，但容易讓讀者產生厭煩心理，也不一定真實反映了讀者偏好。而[編輯推薦]這一欄目，雖然不知道審核標準，但顯然門檻有待提高。

最后，說到閱讀體驗，“使用過番茄、七貓的小說閱讀APP，使用體驗非常差，隔三差五就有廣告，我更喜歡付費閱讀以獲得更好的閱讀體驗。”胡宇告訴港股研究社。

免費閱讀模式下，平臺的盈利主要來自廣告業務，對于追求高閱讀品質的讀者來說，一定程度上犧牲了閱讀體驗。

付費模式對于追求更好閱讀環境的讀者來說仍然是首選。對此，王衡表示：“推薦對于書荒的人來說是一個參考，希望編輯能多推薦一些不在排行榜前列，但很用心的小說。”

那么，小說平臺該如何完善推薦機制呢？

深耕存量，精細化服務讀者與作家兩端

首先，針對推薦算法，港股研究社認為可以參考今日頭條的算法。

在中國人民大學高瓴人工智能學院舉辦的“推薦算法社會價值與可持續發展”研討會發布了《算法向善與個性化推薦發展研究報告》。

其中提高了基于內容的推薦方法：根據項的相關信息（描述信息、標簽等）、用戶相關信息及用戶對項的操作行為（評論、收藏、點贊、觀看、瀏覽、點擊等），來構建推薦算法模型。

[猜你喜歡]的問題在于，觀看或者瀏覽以及讀者自己的偏好設置很可能影響過大，導致了推薦過于“精準”，以至于被局限在某個題材內。

來源：《今日頭條算法原理》

而今日頭條的推薦算法考慮的因素更多更全面，它為“用戶對內容滿意度的函數”設置了三個維度的變量。

第一個維度是內容，每種內容有很多自己的特征，需要考慮怎樣提取不同內容類型的特征做好推薦；第二個維度是用戶特征，包括各種興趣標簽，職業、年齡、性別等，還有很多模型刻劃出的用戶興趣等；第三個維度是環境特征，這是移動互聯網時代推薦的特點，用戶隨時隨地移動，在工作場合、通勤、旅游等不同的場景，信息偏好有所偏移。

結合三方面的維度，模型會給出一個預估，即推測推薦內容在這一場景下對這一用戶是否合適。

起點可能要為它的算法設置更多變量，同時根據網絡文學的特點為不同變量設置不同權重，以追求達到一個大致的讀者偏愛范圍。

這個范圍不能太大也不能太精準，投資界有這樣一句話“精準的錯誤不如模糊的正確”，同樣適用于此。太過精確的推薦未必是正確的，也可能會讓讀者產生厭煩心理。

有時候，給讀者提供一個有邊界的模糊范圍，既能讓讀者找到喜歡的類型，也保留了讀者嘗試其他類別的可能。

其次，[編輯推薦]作品質量一般反映了很多小說平臺推薦的共同問題。

20多年前，網絡小說的出現對資深編輯把持著話語權的“傳統文學”造成了巨大顛覆，這是互聯網的力量：沒有審核門檻，書籍影響力由讀者決定。

但是當下，隨著網絡文學環境的規范化，三大頭部集團：閱文、掌閱、中文在線加上其他互聯網巨頭下的網絡文學平臺形成了頭部效應，審核的權利與責任再次來到編輯手中。

網絡文學網站的編輯和審核自身肯定有著一定的網文鑒賞能力，在這個前提下，推薦的作品質量好與不好，一定是有著最基本的判斷。那么，[編輯推薦]的作品質量如何應該是編輯的職業責任。

重要的是，近年來由于短視頻、游戲等應用的快速發展，占據了網民大量娛樂休閑時間，網絡文學用戶規模增長開始乏力。

據《第48次中國互聯網絡發展狀況統計報告》統計，截至2021年6月，我國手機網民規模達10.07億，較2020年12月增長2092萬，網民使用手機上網的比例為99.6%，與2020年12月基本持平。

其中，網絡文學應用用戶數量為4.61億，較2020年的4.60億僅增長了0.2%，網民使用率更是從2020年的46.5%下降到45.6%。

來源：第48次中國互聯網絡發展狀況統計報告

除了特定人群，網絡文學本身在娛樂性上很難和短視頻等應用相比。隨著上網時間被其他應用占據，想要保持網絡文學平臺活躍用戶的長期增長，對小說內容的要求會變得更高。

要保證平臺上網文內容質量，最直接最淺層次的是推薦算法的改進，給讀者更好地產品體驗。

盡管當下沒有完美的推薦技術，但算法設計時，不應該僅以點擊、瀏覽為導向，唯短期數據而論。比如：某些讀者會對內容來源而非內容類目更加敏感，這就需要推薦算法考慮作者的相似度，降低內容的相似度優先級。

同時，關注讀者的互動動作。閱讀行為僅僅是讀者個人行為，但網文通常會創造作者與讀者、讀者之間的互動，月票、評論都代表了用戶對內容的興趣。

更進一步，就是處于審核第一線的編輯要改善審核標準，最重要的是懂讀者喜歡什么樣的作品。

港股研究社在網上曾看到過這樣一番評論：“在看過爆米花電影之后，我習慣看豆瓣影評。可看完影評之后我會產生懷疑：明明自己覺得還不錯的電影，為什么在影評人眼里充滿各種問題呢？自己覺得還不錯的情節，在影評人眼中卻缺乏創新與深度。

一位業內人士告訴港股研究社：‘因為你是觀眾視角，影評人是專業視角。專業的判斷跟大眾的喜好通常會存在認知背景的偏差，在技法上有待改進的內容并不意味著缺乏受眾。’”

網文面臨著與電影一樣的問題，編輯一定要足夠懂讀者喜好，在推薦方面給更多既符合讀者喜愛又有一定水準的作品曝光度。

最后，網文平臺最核心的競爭力一定是原創作者，不僅僅是少數頭部作者，而是所有具備一定文學功底，敢于創新的網文作者，這些作者是優質內容生產的主力軍。

根據艾媒咨詢統計，2020年上半年三大網文平臺中，閱文以810萬作家的優勢遙遙領先另外兩個競爭對手，此前提到，當下官網顯示閱文作家數量達到了940萬人，說明閱文作家數量兩年來保持增長。而如何吸引和留存這些作家，是閱文需要在長期發展中不斷思考的問題。

來源：艾媒咨詢

一直以來，原創作者和活躍讀者才是網文平臺的核心競爭力，維護好用戶和作者兩端，才能守住基本盤。

一方面，改進推薦算法，改良編輯審核標準，提升讀者閱讀體驗，做好用戶端。另一方面，在重視頭部作家的同時，給更多優秀的原創作家更多資源和扶持，做好作家端的精細化服務。

現在的電子閱讀行業正群雄并起，但圍繞內容，做好兩端服務是網文平臺的“地基”。下一個十年，我們再來看看誰是贏家。

*應受訪者要求，文中馬明、王衡、胡宇均為化名。

來源：港股研究社