如何看待悟空问答 App 宣布下线？ 第2页

悟空问答比较矛盾。

字节是一个不喜欢人工运营的平台，靠分发引擎。

对问答来说这带来了几个问题。

1

人喜欢一个内容，和对一个问题感兴趣，是两个动机。

不是我说，看美女的视频，只要你嫂子不在，我能看一天。

最不动脑子，最接近直接反应的内容，就越适合模型推荐。

而提问不同，你很难推测在产生问题之前，一个人发生了什么。如果你不是针对这个场景的强大推荐引擎，你就很难进一步识别提问的背后。

是好奇、挫折、困难、无聊，还是帮别人忙。

所以在冷启动阶段如果没有人工强介入，非常困难。

喜欢的内容，用户对问题解答的质量更不在意。

比如我打开短视频，推荐几个我不喜欢的type，我似乎没什么损失。但是真是要解决问题的人，几下找不到合适的答案，会很快失望。

早期知乎是邀请制，有效建立起冷启动期的口碑。

问答这东西，如果没有好回答，还不如没有。

上一个被干掉的例子是百度知道。

2

当然，也因为算法的问题，一堆创作者按照模型的喜好去反拆悟空问答的套路。

这么说吧，头条看资讯用了很久的人都会开始感觉怎么老是同一类内容，八股文。

为了解决问题的人，能不更快意识到问题么？

作为坚持“延迟满足”的创始人，字节的龙头产品其实最不需要用户延迟满足，当下点赞转发，无脑刷下去是设计的核心。

问答恰恰需要延迟满足，需要阅读，需要消化思考，需要讨论寻求答案的真实。

我想如果真正用延迟满足的策略去做问答，在平行时空恐怕也不会太差。

可惜，他可能只关心自己延迟满足或者在通稿上宣称延迟满足。

3

当用户被算法推荐包裹，当大量内容是按照机器的判断进行排序。

这和资讯平台就太像了。

所以作者要开始认真研究如何涨粉，如何提升完读率，如何写开头，为什么要多用数据。

那双方去头条不就完事儿了么。

问答的反馈，不仅是数据，还有其他高水平回答者点赞，精华评论，针锋相对的观点。

推荐算法，显然还猜不透人类问答过程中的深层诉求。

4

“问”进制。

周老师这个说法我还是不能完全理解。

但是我认同“问”和“答”，作为人类一个古老的文化基因，是复杂而深刻的。

无论是阅读者还是创作者。

每一个对问题感兴趣而来的人，都希望成为一个更好的自己。

这是一个难以量化，难以拆解的化学反应，模型和补贴很难解释。

在问答的世界里，大力出不了奇迹，技术并不万能。

以上，供参考

这个问题透着一股邪乎味儿，怎么看怎么危险啊……

建议专业机构给予支援。