海外声浪|推荐算法时代，RSS能“复活”吗？

Posted 2021-04-29 网易双创

RSS已死。不管你是将此归咎于Feedburner（编者注：全球最大的RSS托管服务网站），还是谷歌阅读器，或者是上个月的Digg阅读器(上个月已经宣布停用)，或者是多年来其他产品故障。尽管所有的这些证据表明它已经死了，但事实上它依然在艰难前行。

 

最近，由于Facebook和剑桥分析的“隐私门”丑闻曝光，又有一大波人呼吁要让RSS恢复使用。一周前，布莱恩•巴雷特(Brian Barrett)在《连线》上说:“黑盒算法正在控制着你在网上看到的东西，其实还有还有方法避开这一切，只是被你忽略了。对Twitter感到厌烦了吗？对Facebook厌倦了吗?那么，是时候让RSS回归了。”

 

我们需要清楚这一点:RSS即使回归也不能恢复之前的活力了。别误会，我喜欢RSS。它的核心原则在于透明性和开放性，这在互联网领域里是很有远见的。而且这种协议真的简单又人性化。最重要的一点是它的去中心化，没有任何权力结构将内容硬塞到你面前。这的确是一种非常理想化的状态，但现实是，RSS缺乏一些特性，而这正是现代内容生态系统中读者所需要的。因此我认为它回归可能仍需时日。

 

至关重要的一点是要将RSS阅读器和协议分开。虽然这项技术的一部分挑战来自以读者为中心，针对这一点我们可以设计更好的产品去解决问题。但最终问题都是基于协议本身的。

 

让我们先从用户开始讨论这个话题。作为一名记者，我喜欢按时间顺序来排列数百个RSS订阅，这能看到我感兴趣的领域里的每一篇新闻报道。但是，用户希望能够将内容个性化和优先化，——因为他们没有时间去消化大量的内容，所以他们希望给他们展示的是最重要的内容。

 

最终，所有的媒体都是按照优先次序来排列内容——每个网站、每一份报纸、每个广播都有编辑来决定向用户展示的信息次序。不知为何，RSS从来没有考虑到这一点。这既是阅读器自身的问题，也是协议的问题，他们从来没有想过让发行人来给内容重要排序。

 

其次，另一个巨大的挑战是发现和分享。你如何找到好的RSS订阅?一旦你找到了这些RSS订阅，随着时间推移你又如何去整理和删减这些内容呢?分享是社交网络平台最大的挑战，就像推特和红迪网这样的社交平台，一直在避免把同质化的内容分享到脸书上。冷启动可能是现阶段RSS最大的缺点，但是针对这个问题，可以通过RSS阅读器设计更好的软件来解决这个问题。

 

RSS的真正弱点是在发行人这里，最显而易见的问题是“分析”用户习惯。RSS不允许发行人追踪用户行为。由于RSS阅读器隐藏订阅，几乎不可能知道有多少RSS订阅者。没有人知道读者花了多久去读一篇文章，也不知道他们是否打开了一篇文章。RSS的这种方式就和播客的产品设计是一样的，用户行为处于未知状态。

 

对于一些用户来说，没有“分析”用户习惯这个行为有利于保护隐私。但现实是，现代互联网内容经济是围绕广告而生的，尽管一直在推动订阅量，但是依然产生不了经济效益。“分析”用户行为可以增加广告收入，也就是说如果企业想在竞争激烈的媒体环境中获得成功，在一些合适的地方去追踪用户行为是至关重要的。

 

RSS也很少有效的提供标示内容。当今对媒体而言，品牌价值是如此重要，在文章中缺少品牌的商标、特有的颜色和字体，这就轻而易举的抹杀了品牌价值。不仅仅RSS有这个问题，这同时也影响了谷歌的AMP项目（全称Accelerated Mobile Pages，为了加速移动网络的网页加载从而提升体验）以及脸书的“即时文章”项目。品牌商想要用户知道他们的品牌输出了什么内容，同时他们也不会使用技术去剔除那些和商业相关的内容。

 

如果我们想摆脱脸书霸权，那么该怎么做呢?这必须要实施一套改进措施。RSS作为一种协议需要扩展，这样它就可以提供更多数据并依据重要性排列，同时还需要在阅读器上改进技术让阅读更有效率。这不仅仅是更新协议，还包括更新所有的内容管理系统，以此让RSS订阅利用这些特性。

 

这就涉及到了最重要的挑战——把RSS作为商业模式。这就需要在RSS提要上增加一些商业元素，这样就能刺激RSS去优化和改善用户体验。我很乐意为亚马逊的prime-like订阅付费，因为在那里我可以用合理的价格来从主要的新闻来源里得到完整的文本。

 

其次，RSS阅读器需要在营销方面变得更灵活一些。他们需要积极引导用户找到最好的内容，并用算法来帮助他们管理。这些应用程序能够使用一些本地计算机学习模型来帮助用户最大程度保护隐私。

 

我认为这样的解决方案会变得普遍存在吗?我不这么认为，我也不赞同很多人希望去中心化那样解决这个问题。我认为用户通常都没有那么关心隐私，你看脸书一直在窃取用户隐私，但是脸书用户却一直在增加。但是如果适当的用商业模式，就有足够的用户来养活公司，这就是让RSS回归生活的关键因素。

 

注：本文为编译，翻译自techcrunch网站