文 | 港股研究社

　　你有過書荒的體驗(yàn)嗎？

　　最近有朋友對港股研究社傾訴：現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)小說質(zhì)量越來越差，一些網(wǎng)文平臺的推薦、導(dǎo)讀已經(jīng)快要變成“導(dǎo)毒”了，她已經(jīng)書荒很久了。

　　抱著懷疑的心態(tài)，港股研究社在網(wǎng)上查了一些資料，并對認(rèn)識的網(wǎng)絡(luò)小說作家及讀者進(jìn)行了相應(yīng)的采訪。

　　每日導(dǎo)讀真的能導(dǎo)讀嗎？

　　作為2010年以后中國網(wǎng)文界龍頭，起點(diǎn)在眾多在線閱讀網(wǎng)站中騰飛的“起點(diǎn)”正是一批大神作家?guī)淼膬?yōu)質(zhì)作品。為了了解網(wǎng)文平臺小說質(zhì)量，港股研究社統(tǒng)計(jì)了起點(diǎn)精品頻道作品數(shù)量。

　　自2020年5月4日——2020年12月31日為止，起點(diǎn)精品頻道（均訂三千以上的作品）共計(jì)有340余部網(wǎng)絡(luò)小說作品。而2019年同期起點(diǎn)精品頻道總計(jì)收錄近370余部精品小說。

　　從數(shù)量上看，起點(diǎn)精品頻道出現(xiàn)了下滑趨勢，但這個差距并不是數(shù)量級上的差距，也不會讓讀者有明顯的感受。

　　既然如此，問題出在哪里呢？

　　“每日導(dǎo)讀里的小說質(zhì)量越來越差，飛盧風(fēng)格越來越多。加上番茄（免費(fèi)小說）的之類的APP免費(fèi)模式出現(xiàn)，付費(fèi)讀者在萎縮，資本傾向于炒作IP，既然一個漫威宇宙就值幾百億美元，資本自然不在乎精品小說了，有頭部IP就可以?！逼瘘c(diǎn)資深讀者馬明告訴港股研究社。

　　經(jīng)過采訪，港股研究社發(fā)現(xiàn)以下幾個現(xiàn)象：

　　1）飛盧風(fēng)格逐漸侵入各大網(wǎng)文平臺，正在取代日漸式微的傳統(tǒng)玄幻文，成為中低層主流風(fēng)向。

　　2）熱門題材霸占榜單，每日導(dǎo)讀大部分作品內(nèi)容風(fēng)格相近，跟風(fēng)現(xiàn)象大行其道。

　　3）推薦算法不完善。重復(fù)性的類型小說阻塞了讀者獲取新書信息的渠道，推薦反而增加了挑選優(yōu)質(zhì)小說的時間成本。

　　越來越多讀者覺得小說質(zhì)量下降，第一個原因就是飛盧風(fēng)擴(kuò)散到各個小說平臺。

　　眾所周知，飛盧的網(wǎng)文作者寫書就像工業(yè)流水線。一個新穎的題材剛出現(xiàn)不久，就會出現(xiàn)大量仿寫的網(wǎng)文，很多飛盧作者在寫下一篇網(wǎng)文的開頭后，會找槍手續(xù)寫，自己再開新書，這也就導(dǎo)致了同一本書，文章質(zhì)量逐漸下滑。

　　飛盧風(fēng)小說變多，一方面是因?yàn)樾袠I(yè)“內(nèi)卷”嚴(yán)重。根據(jù)官網(wǎng)數(shù)據(jù)，光是閱文幾個平臺上的作家數(shù)量就達(dá)到了940萬人，作品超過1450萬部。除了知名作家，大多數(shù)作家寫一本“好作品”想要突出重圍，難度不言而喻。

　　另一方面，面臨這個問題的幾乎是所有小說平臺，但免費(fèi)模式的小說軟件更加明顯，相對而言起點(diǎn)的簽約難度更大，而新興平臺對作品的渴望更高，導(dǎo)致了飛盧作品“大舉入侵”。

　　其次，跟風(fēng)現(xiàn)象大行其道。

　　“感覺看推薦，全是一種風(fēng)格的書，更過分的是看完幾十章去看下一本，連內(nèi)容都只做了‘微創(chuàng)’。”另一個小說愛好者王衡說道。

　　并非這種風(fēng)格的小說讀者不愛看，而是因?yàn)橥愖髌窋?shù)量太多，內(nèi)容重復(fù)度較高，新鮮感降低速度較快。

　　深層次的探討這個問題，一方面是隨著中國網(wǎng)絡(luò)文學(xué)近二十年的發(fā)展，小說類型逐漸完善，情節(jié)設(shè)計(jì)對腦洞需求也越來越大。

　　在分類上，港股研究社參考了最全面的起點(diǎn)中文網(wǎng)分類。從下圖可以看到，截至2022年3月1日哪怕是最小眾的體育類下也有9109本作品。

　　這種情況下，寫出新奇內(nèi)容的難度逐漸加大，對作者的想象力和寫作能力的要求越來越高。

　　另一方面，好作品不一定符合大眾網(wǎng)文讀者偏好。讀者喜好某一類型的小說，或者說市場驗(yàn)證了這一類型存在大量讀者，作者跟風(fēng)創(chuàng)作比構(gòu)思新類型新內(nèi)容節(jié)省精力，風(fēng)險成本低。一旦冥思苦想的新作品不受市場歡迎，創(chuàng)新熱情自然下降。

　　最后，不完善的推薦算法無法為讀者篩選出優(yōu)質(zhì)的小說。

　　問到為什么不看每日導(dǎo)讀里推薦的小說，馬明這樣說：“每日導(dǎo)讀推薦的書質(zhì)量很差，找書我還是從排行榜由上往下翻看，或者去百度?！?/p>

　　每日導(dǎo)讀功能每天零點(diǎn)會刷新推薦書籍，點(diǎn)進(jìn)去置頂?shù)牡谝槐緯荹編輯推薦]，之后的書都是[猜你喜歡]，就是算法推薦。

　　跟過去知名的小說，諸如《遮天》、《莽荒紀(jì)》、《斗羅大陸》等3-4字的書名不同，現(xiàn)在每日導(dǎo)讀中的書籍名字普遍較長（多于6個字），大多是XX:XXXXX的格式，“幾乎看標(biāo)題就能猜到全文。”馬明補(bǔ)充道。

　　“每日導(dǎo)讀推薦的書質(zhì)量普遍很差，看起來槽點(diǎn)滿滿，不是跟風(fēng)的灌水文，就是老白文。”王衡告訴港股研究社道。

　　這種推薦通常是讀者閱讀了某一本書，就會大量出現(xiàn)同類型或者同題材的書籍。但是這里有一個問題，那就是讀者選書時可能點(diǎn)了一本并不喜歡看的書或者發(fā)現(xiàn)這一類書不在偏好范圍內(nèi)，但之后的智能推薦全變成了這一類書籍。

　　最重要的是，書的質(zhì)量比不上排行榜上靠前的小說。關(guān)鍵是，讀者點(diǎn)開的多了，推薦就大多變成了這一類小說。

　　也許對于小說平臺來說，這是為了推廣中腰部的不知名作品或者新作品，但是推薦的小說內(nèi)容質(zhì)量確實(shí)堪憂。

　　顯然，讀者并不喜歡這樣的推薦，“覺得這個置頂?shù)膶?dǎo)讀功能沒什么用。”王衡說。

　　對于每日導(dǎo)讀，作家是怎么看的呢？

　　港股研究社采訪了一位有超過四年創(chuàng)作網(wǎng)文經(jīng)驗(yàn)，專注寫仙俠分類的兼職作家胡宇。

　　關(guān)于起點(diǎn)的推薦機(jī)制，他告訴港股研究社：“起點(diǎn)中文網(wǎng)的推薦是由編輯安排的，一般來說，簽約了正常更新的書籍，都會有一兩個推薦，然后再根據(jù)讀者的閱讀情況，決定后續(xù)的推薦，相比其他平臺，起點(diǎn)的推薦機(jī)制已經(jīng)是較合理的了?！?/p>

　　據(jù)了解，起點(diǎn)的推薦分為網(wǎng)站推薦和APP推薦，網(wǎng)站推薦就是會出現(xiàn)在起點(diǎn)中文網(wǎng)，APP推薦則是會出現(xiàn)在起點(diǎn)讀書APP上，總體來說，APP推薦的效果比網(wǎng)站推薦更好。

　　“我拿過網(wǎng)站的熱門分類、APP上的編輯精選、APP上的限時免費(fèi)。限時免費(fèi)的效果是最好的，一天時間漲了5000收藏，但是訂閱增長不多。每日導(dǎo)讀算是最好的推薦了，但感覺（每日導(dǎo)讀）編輯推薦的書質(zhì)量確實(shí)一般?！?/p>

　　總結(jié)一下，每日導(dǎo)讀[猜你喜歡]顯然用了算法推薦，但是過于簡單，或許有利于讀者偏好類型中靠后的作品或者新書，但容易讓讀者產(chǎn)生厭煩心理，也不一定真實(shí)反映了讀者偏好。而[編輯推薦]這一欄目，雖然不知道審核標(biāo)準(zhǔn)，但顯然門檻有待提高。

　　最后，說到閱讀體驗(yàn)，“使用過番茄、七貓的小說閱讀APP，使用體驗(yàn)非常差，隔三差五就有廣告，我更喜歡付費(fèi)閱讀以獲得更好的閱讀體驗(yàn)。”胡宇告訴港股研究社。

　　免費(fèi)閱讀模式下，平臺的盈利主要來自廣告業(yè)務(wù)，對于追求高閱讀品質(zhì)的讀者來說，一定程度上犧牲了閱讀體驗(yàn)。

　　付費(fèi)模式對于追求更好閱讀環(huán)境的讀者來說仍然是首選。對此，王衡表示：“推薦對于書荒的人來說是一個參考，希望編輯能多推薦一些不在排行榜前列，但很用心的小說?！?/p>

　　那么，小說平臺該如何完善推薦機(jī)制呢？

　　深耕存量

　　精細(xì)化服務(wù)讀者與作家兩端

　　首先，針對推薦算法，港股研究社認(rèn)為可以參考今日頭條的算法。

　　在中國人民大學(xué)高瓴人工智能學(xué)院舉辦的“推薦算法社會價值與可持續(xù)發(fā)展”研討會發(fā)布了《算法向善與個性化推薦發(fā)展研究報(bào)告》。

　　其中提高了基于內(nèi)容的推薦方法：根據(jù)項(xiàng)的相關(guān)信息（描述信息、標(biāo)簽等）、用戶相關(guān)信息及用戶對項(xiàng)的操作行為（評論、收藏、點(diǎn)贊、觀看、瀏覽、點(diǎn)擊等），來構(gòu)建推薦算法模型。

　　[猜你喜歡]的問題在于，觀看或者瀏覽以及讀者自己的偏好設(shè)置很可能影響過大，導(dǎo)致了推薦過于“精準(zhǔn)”，以至于被局限在某個題材內(nèi)。

　　來源：《今日頭條算法原理》

　　而今日頭條的推薦算法考慮的因素更多更全面，它為“用戶對內(nèi)容滿意度的函數(shù)”設(shè)置了三個維度的變量：

　　第一個維度是內(nèi)容，每種內(nèi)容有很多自己的特征，需要考慮怎樣提取不同內(nèi)容類型的特征做好推薦；

　　第二個維度是用戶特征，包括各種興趣標(biāo)簽，職業(yè)、年齡、性別等，還有很多模型刻劃出的用戶興趣等；

　　第三個維度是環(huán)境特征，這是移動互聯(lián)網(wǎng)時代推薦的特點(diǎn)，用戶隨時隨地移動，在工作場合、通勤、旅游等不同的場景，信息偏好有所偏移。

　　結(jié)合三方面的維度，模型會給出一個預(yù)估，即推測推薦內(nèi)容在這一場景下對這一用戶是否合適。

　　起點(diǎn)可能要為它的算法設(shè)置更多變量，同時根據(jù)網(wǎng)絡(luò)文學(xué)的特點(diǎn)為不同變量設(shè)置不同權(quán)重，以追求達(dá)到一個大致的讀者偏愛范圍。

　　這個范圍不能太大也不能太精準(zhǔn)，投資界有這樣一句話“精準(zhǔn)的錯誤不如模糊的正確”，同樣適用于此。太過精確的推薦未必是正確的，也可能會讓讀者產(chǎn)生厭煩心理。

　　有時候，給讀者提供一個有邊界的模糊范圍，既能讓讀者找到喜歡的類型，也保留了讀者嘗試其他類別的可能。

　　其次，[編輯推薦]作品質(zhì)量一般反映了很多小說平臺推薦的共同問題。

　　20多年前，網(wǎng)絡(luò)小說的出現(xiàn)對資深編輯把持著話語權(quán)的“傳統(tǒng)文學(xué)”造成了巨大顛覆，這是互聯(lián)網(wǎng)的力量：沒有審核門檻，書籍影響力由讀者決定。

　　但是當(dāng)下，隨著網(wǎng)絡(luò)文學(xué)環(huán)境的規(guī)范化，三大頭部集團(tuán)：閱文、掌閱、【中文在線(300364)、股吧】(300364)加上其他互聯(lián)網(wǎng)巨頭下的網(wǎng)絡(luò)文學(xué)平臺形成了頭部效應(yīng)，審核的權(quán)利與責(zé)任再次來到編輯手中。

　　網(wǎng)絡(luò)文學(xué)網(wǎng)站的編輯和審核自身肯定有著一定的網(wǎng)文鑒賞能力，在這個前提下，推薦的作品質(zhì)量好與不好，一定是有著最基本的判斷。那么，[編輯推薦]的作品質(zhì)量如何應(yīng)該是編輯的職業(yè)責(zé)任。

　　重要的是，近年來由于短視頻、游戲等應(yīng)用的快速發(fā)展，占據(jù)了網(wǎng)民大量娛樂休閑時間，網(wǎng)絡(luò)文學(xué)用戶規(guī)模增長開始乏力。

　　據(jù)《第48次中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》統(tǒng)計(jì)，截至2021年6月，我國手機(jī)網(wǎng)民規(guī)模達(dá)10.07億，較2020年12月增長2092萬，網(wǎng)民使用手機(jī)上網(wǎng)的比例為99.6%，與2020年12月基本持平。

　　其中，網(wǎng)絡(luò)文學(xué)應(yīng)用用戶數(shù)量為4.61億，較2020年的4.60億僅增長了0.2%，網(wǎng)民使用率更是從2020年的46.5%下降到45.6%。

　　來源：第48次中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告

　　除了特定人群，網(wǎng)絡(luò)文學(xué)本身在娛樂性上很難和短視頻等應(yīng)用相比。隨著上網(wǎng)時間被其他應(yīng)用占據(jù)，想要保持網(wǎng)絡(luò)文學(xué)平臺活躍用戶的長期增長，對小說內(nèi)容的要求會變得更高。

　　要保證平臺上網(wǎng)文內(nèi)容質(zhì)量，最直接最淺層次的是推薦算法的改進(jìn)，給讀者更好地產(chǎn)品體驗(yàn)。

　　盡管當(dāng)下沒有完美的推薦技術(shù)，但算法設(shè)計(jì)時，不應(yīng)該僅以點(diǎn)擊、瀏覽為導(dǎo)向，唯短期數(shù)據(jù)而論。比如：某些讀者會對內(nèi)容來源而非內(nèi)容類目更加敏感，這就需要推薦算法考慮作者的相似度，降低內(nèi)容的相似度優(yōu)先級。

　　同時，關(guān)注讀者的互動動作。閱讀行為僅僅是讀者個人行為，但網(wǎng)文通常會創(chuàng)造作者與讀者、讀者之間的互動，月票、評論都代表了用戶對內(nèi)容的興趣。

　　更進(jìn)一步，處于審核第一線的編輯要改善審核標(biāo)準(zhǔn)，最重要的是懂讀者喜歡什么樣的作品。

　　港股研究社在網(wǎng)上曾看到過這樣一番評論：“在看過爆米花電影之后，我習(xí)慣看豆瓣影評?？煽赐暧霸u之后我會產(chǎn)生懷疑：明明自己覺得還不錯的電影，為什么在影評人眼里充滿各種問題呢？自己覺得還不錯的情節(jié)，在影評人眼中卻缺乏創(chuàng)新與深度。

　　一位業(yè)內(nèi)人士告訴港股研究社：‘因?yàn)槟闶怯^眾視角，影評人是專業(yè)視角。專業(yè)的判斷跟大眾的喜好通常會存在認(rèn)知背景的偏差，在技法上有待改進(jìn)的內(nèi)容并不意味著缺乏受眾?！?/p>

　　網(wǎng)文面臨著與電影一樣的問題，編輯一定要足夠懂讀者喜好，在推薦方面給更多既符合讀者喜愛又有一定水準(zhǔn)的作品曝光度。

　　最后，網(wǎng)文平臺最核心的競爭力一定是原創(chuàng)作者，不僅僅是少數(shù)頭部作者，而是所有具備一定文學(xué)功底，敢于創(chuàng)新的網(wǎng)文作者，這些作者是優(yōu)質(zhì)內(nèi)容生產(chǎn)的主力軍。

　　根據(jù)艾媒咨詢統(tǒng)計(jì)，2020年上半年三大網(wǎng)文平臺中，閱文以810萬作家的優(yōu)勢遙遙領(lǐng)先另外兩個競爭對手，此前提到，當(dāng)下官網(wǎng)顯示閱文作家數(shù)量達(dá)到了940萬人，說明閱文作家數(shù)量兩年來保持增長。而如何吸引和留存這些作家，是閱文需要在長期發(fā)展中不斷思考的問題。

　　來源：艾媒咨詢

　　一直以來，原創(chuàng)作者和活躍讀者才是網(wǎng)文平臺的核心競爭力，維護(hù)好用戶和作者兩端，才能守住基本盤。

　　一方面，改進(jìn)推薦算法，改良編輯審核標(biāo)準(zhǔn)，提升讀者閱讀體驗(yàn)，做好用戶端。另一方面，在重視頭部作家的同時，給更多優(yōu)秀的原創(chuàng)作家更多資源和扶持，做好作家端的精細(xì)化服務(wù)。

　　現(xiàn)在的電子閱讀行業(yè)正群雄并起，但圍繞內(nèi)容，做好兩端服務(wù)是網(wǎng)文平臺的“地基”。下一個十年，我們再來看看誰是贏家。

　　*應(yīng)受訪者要求，文中馬明、王衡、胡宇均為化名。

　　本文來源：港股研究社（公眾號：ganggushe）——旨在幫助中國投資者理解世界，專注報(bào)道港股，對港股感興趣的朋友趕緊關(guān)注我們。

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　　聽說好看的人都點(diǎn)贊了~~

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