今日头条、抖音和拼多多等平台已利用先进算法为用户推送个性化内容，我们却未见一个能够智能推荐各式朋友的社交平台。本文将探讨这一现象背后的原因，并分析社交产品的发展与智能推荐技术的结合可能性。

为什么没有像今日头条、抖音、拼多多一样智能推荐各式各样朋友（非颜值）的社交产品？

前两天跟朋友聊起这个话题，我的回答是：具备推荐功能的社交产品有很多，智能推荐交友的平台真是不存在的。

这两者的区别在哪里？

引用前淘宝总裁孙彤宇对平台的理解：

平台更应该考虑不同阶段的生态演进,而品牌更多是单个细分人群标新立异的价值主张。

无论陌陌、探探，还是soul，虽然也有推荐功能，但他们都是品牌，都是在满足细分人群的价值主张，平台只有微信，而微信属于熟人社交，跟推荐没什么关系。

为什么出现这种情况呢？

因为社交产品都呈现出“乌合之众”的特征。

经典书籍《乌合之众》详细描述过群体以及群体心理特征。

在他看来，个人通常有着自己鲜明的个性化特征，当这个人融入群体后，他的所有个性都会被这个群体所淹没，他的思想立刻就会被群体的思想所取代。而当一个群体存在时，他就有着情绪化、无异议、低智商等特征。

从《乌合之众》对群体的定义来看一个社交产品的发展过程，大致可以分为两个阶段，第一是想办法先形成一个群体。第二是将更多人引入这个群体之中，将他们个性化特征同化为群体特征。

就比如soul，蒙面社交并没有那么稀奇。互联网诞生初期的oicq、聊天室、BBS全都是匿名的，最早期的soul也没有现在最受欢迎的兴趣星球、虚拟捏脸等功能，而他的流行完全是因为早期用精神交流击中了海外留学生群体，这之后很长一段时间，新的个体再进入soul也会被同化为精神交流这一群体情绪。

但这种运营思路的问题是在很长一段时间，甚至整个产品生命周期，人员结构都很单一，没办法实现推荐天南海北、喜好各异的用户，因此，也就呈现典型的“品牌”特征。

由此，才有了社交式增长，才有了《潮流：品牌引爆、出圈背后的秘密》里的“先入圈，再出圈”。

然而，推荐各种交友的平台真不存在，因为智能推荐平台与搜索平台是两个不同逻辑的产物。

黄峥在接受财经采访时，解释了智能推荐平台与搜索平台的差异，理解拼多多、今日头条与淘宝、百度之间的关系，我们可以更清晰的理解为什么没有推荐交友平台。

一、推荐要结构性丰富，搜索要长尾效应

拼多多和淘宝的模式有本质不同。淘宝是流量逻辑，主体是搜索，用户要自己去找商品，所以需要海量SKU来满足长尾需求；拼多多代表的是匹配，推荐商品给消费者，SKU有限，但要满足结构性丰富。
——《对话拼多多黄峥：他们建帝国、争地盘，我要错位竞争》

黄峥分析，淘宝属于搜索类产品，这类产品是用户主动行为发起的，通常有大致的需求，为满足用户搜索的需求，需要海量SKU做基础，比如搜薯片，需要至少100页供选择，商品覆盖的越多，越有可能被选中。因此，存在典型的长尾效应，即销量小、不受重视sku的总量往往超过主流产品。

拼多多是推荐，推荐是由平台发起的，用户反而是被动的，也就是刷着刷着，冒出来了，正好感兴趣也就买了。由于用户是被动的，没有目的的，那就是平台推荐什么，用户就看到什么，接受什么，这在早期反而不需要一个品类覆盖足够丰富的sku，而是需要多品类，比如薯片品类，可能乐事、可比克、品客就够了，但需要红薯片、山药片，坚果、果冻等其他零食，以及碳酸饮料、茶饮等消费品，甚至游戏软件、电子产品等产品，从不同维度满足用户“刷”的需求。

因此，从运营思路来看，搜索类的产品需要把单一品类做深，做透，推荐类产品需要把品类做多做丰富，简单来说，搜索产品早期运营追求深度，推荐产品早期运营追求广度。

从这个思路就很容易理解百度等搜索引擎与今日头条等推荐产品的差异，比如在百度搜任何关键词，就有数十页的结果，还有各种相关搜索推荐，而今日头条，早期不存在关键词的概念，但需要像门户网站一样，覆盖体育、娱乐、汽车、社会等等类别，即便用户最常用的是推荐。

这是早期产品运营思路的差异，但随着产品规模的扩大，搜索会增加推荐模块，推荐也会增加搜索功能，就像大家现在看到的，因此，要想在用户中快速建立认知，需要找到一个快速扩大规模的切入点，而更关键的是这个切入点还要服务于“推荐”。

二、“低价”引流，“拼”理解用户、留住用户

拼多多起来之后，京东、唯品会、蘑菇街都实验过相似模式，对于他们来说，拼团不过是一个创造GMV增量的工具；而拼多多是人的逻辑，我们通过拼团了解人，通过人推荐物，后期会过渡到机器推荐物。拼多多APP里几乎没有搜索，也不设购物车，你可以想像把今日头条下的信息流换成商品流就是拼多多。
——《对话拼多多黄峥：他们建帝国、争地盘，我要错位竞争》

拼多多，以“拼”为切入点。但在黄峥看来，拼多多的拼与京东、唯品会的拼不一样，这是一种交互方式，早期拼是老用户拉新用户的方式，所谓物以类聚人以群分，新用户的属性与老用户有相似之处，进而通过向这个新用户推荐商品，逐渐形成这个人的画像，逐渐实现机器推荐物。这种思路也造成了拼多多的推荐体验要好于半路出家的淘宝、京东。

而我们熟知的低价，实际是驱动这个模式快速转动的齿轮。

今日头条的“低价”则来自移动互联网的红利。

“我们当时看到的最大的红利就是手机预装，而且预装极度便宜。”
那时候传统门户网站如搜狐、新浪等跟手机厂商合作，他们预装成本是一毛钱甚至免费，今日头条一个预装激活是四毛钱，它比竞品给出的价钱更高。
张一鸣认为，预装带来的用户是移动流量，移动流量的红利明确高于其它流量，所以再贵也值得坚持。
——《沸腾新十年 | 少年今日头条的奇幻漂流》

今日头条与新浪、搜狐等新闻客户端，百度等搜索app，诞生在同一时期，因此有了靠预装切入的机会，新用户在刷头条的过程中，平台可以根据用户的喜好，推荐更合适的内容。

也就是说，今日头条、拼多多等推荐类产品都需要一个兼顾增长和理解用户的切入点，今日头条是移动互联网红利，内容本身也便于理解用户，拼多多的市场环境则更恶劣，但黄峥找到了“拼”和“低价”切入，快速引入用户的同时，还利用“拼”留住了这些新用户。

理解这两点，我们就可以尝试解答开头的问题：为什么没有一个智能推荐的社交产品了？

三、总结

由于社交产品“乌合之众”的特性，因此几乎在早期没办法实现类别的丰富性，试想有哪个社交产品可以在早期将

虎扑男、红薯女

上到99、下到刚会走

CBD精英、刚从田里归来

正在喜马拉雅登山、已经三天没出门

……

各色人物聚集在一个平台？

而且这个平台还要享受到某次技术变革带来的巨大红利？或者找到“低价”引流，“拼”理解用户、留住用户的切入方式？

从这个角度看，不存在一个像今日头条、抖音、拼多多一样智能推荐各式各样朋友（非颜值）的社交产品，并不是难理解的一个事情。

那么问题来了，AI来了，大模型出来了，会有变化吗？答案是肯定的。

在我看来，大模型在进行AIGC的过程，可以拆分成两步，先是理解需求，再是生成内容。目前这个阶段，可能很多项目过高估计了后者，低估了前者，也就是理解需求。

而社交，从始至终，最关键的就是理解力，否则《男人来自火星女人来自金星》怎么会成畅销书？又怎么会有“多喝热水”、“你好”等各种网络热梗？

或许距离“微信的另一面”，只有一步之遥。