停止扩张、收缩战线，无疑是2022年下半年互联网行业的基调，就连曾经的APP工厂也已逐渐”停工“，各大互联网厂商在今年几乎就没有几款新品问世。甚至对于已上线的新产品，相关厂商也似乎越来越缺乏耐心了。

日前，字节跳动旗下阅读工具APP“识区”发布停止运营公告，宣布将于2022年12月12日起停止运营及相关服务，而此时距离这款APP的上线仅仅只过去了不到8个月。

要知道，此前在今年春季字节跳动方面推出识区这款产品时，还可谓是鲜花着锦。据悉，识区是一款兼具RSS阅读器与内容社区的“智能阅读宇宙”，用户可通过关键词规则、信息订阅源维度来订阅所需要的信息。在当时“算法推荐”逐渐进入强监管的市场环境下，识区也是一款抛弃字节跳动最知名的算法、转而采用人工决定内容的产品。

【资料图】

在识区这款APP里，唯一有算法痕迹的是字节跳动为不同“区长”配备的自动抓取内容机器人，其可以在“区长”设置的规则下从字节跳动旗下产品中抓取内容，还能够通过添加RSS来扩宽内容的订阅范围。融合了贴吧、即刻、Clubhouse、豆瓣小组、微信公众号等不同产品的长板于一炉，这也是当时识区给外界的初印象。

更妙的是，字节跳动还为识区设计了邀请制作为冷启动的策略之一，每位用户当时只能生成3个邀请码。彼时在诸多网络平台上，识区确实曾出现了仅比Clubhouse稍逊一筹的“一码难求”现象。但由此就有不少观点认为，邀请制或许是识区最终关停的祸根之一。

但事实上，将邀请码发放给核心的种子用户，是有利于促进产生更多优质内容、并纯化社区氛围的，并且这也是在知乎已经得到验证的事情。并且由于受限注册模式的特殊性，推荐用户与被邀请用户之间的用户画像是较为重叠的，这也会使得增量用户的转化率和质量相对可控。

最为关键的是，通过人为制造的稀缺性，在网络中制造话题、勾起网友的好奇心，只要产品本身有一定的亮点，邀请制反而会成为一个相对较低成本的宣发方式。

当然，邀请制也并非没有弊端，毕竟主动抬高门槛也不利于用户的大规模增长。所以在通常情况下，除了某一些小众产品外，大众化平台会在完成了一定的用户积累后迅速开放注册。特别是对于主打内容的产品来说，光靠少数精英的内容生产是很难支撑一个面向消费级市场的商业化产品的，其中典型的例子无疑就是Clubhouse。但在某种程度上，识区当时也犯了与Clubhouse一样的错误。

早在2021年2月，Clubhouse迅速在全网走红，但其直到同年7月末才开放注册。同理，识区的问题也是邀请制持续的时间过长，导致了其除了一部分热门区块外，其他的冷门小众区块完全可以用门可罗雀来形容。但这对于一个主打兴趣类阅读，结合了社交与内容的产品来说，寥寥无几的热门区块显然无法支持RSS订阅模式的稳定运行。

当然，邀请码或许只是导致识区失败的诱因，更深层的原因在于其完全放弃了算法推荐机制。作为字节跳动的底色，算法推荐机制在图文赛道铸就了今日头条，在短视频领域则成就了抖音。事实上，互联网厂商基于大数据拿出的推荐算法可以做到“比你还懂你自己”，也能够让用户一直处于被自己感兴趣的内容包裹的状态、直到沉溺其中，并最终成为吞噬用户时间的“黑洞”。

在《互联网信息服务算法推荐管理规定》落地后，识区成为了字节跳动打破此前内容推荐机制的一种尝试，而内容筛选从算法到人工，无疑走的是复古风。其中，算法推荐的问题，就在于会基于用户的个人兴趣、社交关系、地理位置等数据，推荐与用户偏好高度匹配的个性化内容，但长期处于单一信息来源的情况下则会形成回音室效应，并将自己桎梏于信息茧房。

随着时间的推移，用户逐渐发现自己的每一次点击、每一次点赞，都反过来让自己陷入了一叶障目不见泰山的境地，因此用户群体的“觉醒”也导致算法推荐在道德层面受到了一定的质疑。而响应用户的这一呼声，有许多互联网厂商反过来将人工推荐重新拿了出来，选择用专业人士来进行内容筛选工作。所以从某种意义上来说，识区真正的目标其实瞄准的可能是微信公众号。

如今微信强推视频号、冷落影响力逐步下降的公众号，已经成为了许多业内人士的观点，以至于微信公众号也不再被认为是适合内容创作者掘金的地方。而百家号、今日头条等基于推荐算法的平台则缺乏私域能力，所以识区的出现，也被认为是直指微信在押注视频号的大方针下，被忽视的公众号创作者群体。

然而遗憾的是，识区这一尝试现在看来是已经失败了。那么问题出在哪呢？最初的邀请制在一定程度上限制了用户规模的增长，而缺乏足够的用户基数、创作者当然无法栖息，而优质创作者的匮乏又导致了用户没有足够的内容可供消费。毕竟现在已经不是十年前了，用户面对的诱惑是巨大的，短视频、手游、社交平台等等，可供消磨时间的选择实在太多。

究其原因，算法推荐反映的是用户的潜意识，但在相当多的时候大众是庸俗的。算法推荐帮助用户解决了信息过载问题，是一种信息发现工具。对于互联网厂商来说，推荐算法实现了挖掘用户需求并投其所好的作用，它的引入是以内容推送代替用户的寻找，设计目的也是为了增加用户寻找目标内容的效率。

因此识区的失败从某种意义上来说，俨然证明了即便有部分用户不满推荐算法，但沉默的大多数已经用实际行动选择了算法，而讨好用户、满足用户的算法推荐，或许是比人工推荐更契合当下互联网的内容筛选机制。

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