人类社会的发展伴随着信息传播效率的提升。从语言的诞生到文字的创造、到造纸印刷术的发明、电报电话广播电视的普及、再到互联网的诞生与普及，每一种信息媒介的出现都大大提高了信息的传播半径，而各种媒介迭代的背后都对应着底层技术的革新，进一步导致了生产方式的变革。

　　互联网作为有史以来最高效的信息传播媒介，信息在网络上的传播方式又经历了门户(编辑分类)、搜索(搜索引擎)、SNS(社交关注)、信息流(算法推荐)几个大的时代。互联网信息传播方式的演变伴随着底层算法技术的变迁，进一步改变了用户消费和生产信息的习惯，同时催生了新的商业模式、涌现出一代代的互联网巨头。

　　不同信息分发方式并非纯粹替代关系，编辑、搜索、算法、社交分发各有千秋。信息分发方式经历了从编辑推荐到搜索到订阅到推荐算法的迭代，但这种迭代并不是替代关系，而是逐渐融合。目前主流的内容APP 通常融合了编辑推荐、搜索、关注、推荐算法于一身，但不同类型的产品在几种推荐方式流量分配比例上有所不同(如同为短视频产品，抖音90%以上时长为算法主导的推荐页，推荐页中可供编辑/运营主导的通常为开屏第一刷；而快手关注/订阅页的流量/时长占比远高于抖音)。不同的信息分发方式本质上都是为了更高效率的完成信息和用户之间的匹配，以满足用户获取信息/消费内容等的需求，因此信息分发方式基于用户需求而存在，并无绝对的孰优孰劣。

　　信息分发方式并不能改造一切。生产门槛越低的内容(供给充足)，在整个产业链中“匹配”的重要性越高，因此信息分发方(平台方)的话语权越重(如短视频)；生产门槛较高的内容如长视频/游戏，产业链中内容方的话语权和重要性更高(因此平台方往往采取向上游延伸直接参与内容生产的方式获取话语权)，创新的信息分发方式往往作用有限；而像购物/本地生活等直接和物理现实的交易挂钩的信息，信息从分发到完成交易还需要一整套服务/基础设施来支持，因此对平台方的后端服务能力提出了更高的要求。

　　推荐算法的合规性和价值观探讨：人工引导与算法推荐并不冲突。人工和算法并不冲突，在事实甄别和低质内容管理上，强依赖编辑和审核团队的人工工作。尤其在内容信息消费领域，编辑和庞大的内容审核团队需要决定什么样的内容是低质的，不应被系统收录和推荐。从这个角度讲，算法推荐和人工引导并不冲突，算法作为工具可以补全人力在面对海量信息处理时的局限性，人工审核和编辑又可以干预和引导算法的推荐更加合规。

　　行业观点：生产门槛越低的内容类型，在整个产业链中“匹配”的重要性越高，推荐平台方如短视频平台快手，建议关注未上市的字节跳动；生产门槛较高的内容如长视频/游戏，产业链中内容方的话语权和重要性更高，创新的信息分发方式往往作用有限。行业中掌握上游内容的平台方的壁垒较高，新的信息分发方替代难度大，推荐内容自制和创新能力较强的长视频平台芒果超媒。

　　风险提示：互联网监管政策趋严。

（文章来源：华创证券）

文章来源：华创证券