推荐算法可以做到千人千面，但是千人千面的流量利用效率一定是优于人工分发吗？

直观的感觉是，“推给用户ta可能喜欢的”，一定比“推给用户大家都喜欢的”点击转化更高，但事实的确如此吗？

在绝大多数情况下，个性化推荐的效率都比传统的编辑推荐高很多，一般会高出20%－30%。
但在个别case上，比如前段时间林肯公园主唱去世，QQ音乐的编辑推了林肯公园的一些歌单，在这类热门事件上，热门话题的传播度和点击率都会较高。
冷门或个性化的推荐通常会比较准确，比如你经常听ACG，如果有天我给你推了鬼畜，可能并不是每个听ACG的用户都能接受。而如果推了其他流派音乐的经典曲目，通常点击率等效果都会比较好。
因此个性化推荐本身是用户喜欢的，但在热门事件时推荐对应的音乐也会取得好的结果。
追问：除了爆点事件的case（比如刚提到的林肯公园），推荐算法在点击转化上，会因为推荐应用场景的不同而效果不同嘛？
同一个商品在不同的场景下，点击率肯定是有差别的。
比如在商品详情页下，用户对该商品的目的很强，所以应该推这个商品相似的其他商品。但在用户主页上，用户可能需要看到符合ta偏好的一系列商品。这样，同一个商品出现在这两个场景下，效果就会很不同。我们自己的实验也证明了这一点。

刘彦彬winshy QQ音乐 高级产品经理

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