微博首頁的feed流從最開始的嚴格的timeline形式變為了現在的個性推薦，中間的理由是什么，推薦的邏輯又是怎樣，相信很多小伙伴也思考過這個問題~
今天，小編也就這一變化有一些自己的思考，總結如下：
首先，先分析一下為什么要從嚴格的時間排序變為智能排序？
隨著整個互聯網信息流產品的形態的發展以及微博用戶體量及用戶粘性的增大，傳統的時間流并不能很好的滿足用戶的需求，原因如下：
1、基于了大數據分析和大量用戶反饋的：微博到2015年已經積累了大量用戶的行為習慣數據和大量的用戶反饋，所以做出這樣的決策在一定意義上是參考過這些數據的）
2、基于目前微博的用戶體量和UGC/PGC內容體量做的改變：用戶關注的用戶越來越多，并且隨著自媒體的體量擴大，傳統的微博大V等要通過大量的原創/轉發微博來提升賬號影響力以及適應更多的用戶的口味，所以按照傳統的時間排序，可能用戶會在刷微博過程中會刷到大量的不愿意看的信息，這樣子就會使首頁信息變得越來越雞肋，為了避免這種情況的出現，智能排序也就成為了必然需求。
3、基于現在信息流產品形態大趨勢：智能排序也是信息流產品的一個比較必然的大趨勢，從今日頭條等產品的爆紅可以看出，傳統的時間線信息流已經不適應現在網民的需求了，網民更偏愛“懂我”/更熱門的信息流產品。
4、基于盈利的角度：這個會在下面做詳細說明。
那么，影響微博智能排序的因子有哪些呢？
小編覺得是以下的這些（歡迎大家作補充）：
1、時間：雖然不是按照嚴格的時間排序，但時間依舊是排序中很重要的一個影響因素，微博是一個較為實時、多樣性的信息平臺，所以時間仍是影響智能排序中一個比較重要的因素
2、微博質量：這里的質量包括了博主本身的質量（是否為大V）、此條微博的質量（轉評贊是否比較高）、博主和用戶的關系（是否為互相關注的好友）
3、用戶的喜好：智能排序一個比較重要的點是給用戶推薦最迎合它口味的內容，所以用戶的喜好也是該智能排序算法中比較重要的一部分，例如系統大數據中會記錄用戶的一些行為習慣，比如追星，喜歡看親子類微博、喜歡看時政類微博，通過這些行為喜好給用戶打上各種標簽，然后通過知識圖譜等計算出用戶的喜好，較多的給他推薦他喜歡的主題。
4、同質、低質內容下沉，避免刷頻：有些博主為了提升自身影響力會在短時間內發很多條微博或者針對同一事件發很多相似內容，可以通過智能算法，對這些同質、低質內容降低權重，避免給用戶造成不愉快體驗。
5、商業因子：一些平臺合作或者投入廣告的博文可適當置頂或者優先展示
6、垃圾、營銷、敏感因素等隱藏：通過后臺檢測到的垃圾、營銷、或者帶有敏感信息的博文隱藏，不展示在首頁，避免給用戶帶來不良體驗。
前面有說到智能排序也一定上為精準推廣做了鋪墊，那具體給微博或者是給推廣商會帶來哪一些好處呢？
智能排序給微博帶來的收益：
1、用戶粘性、用戶產品好感度：這是最明顯也是最重要的一個收益，智能排序很大的原因是為了服務用戶，增加用戶的體驗感，使用戶提升產品的好感度，也就增加了用戶的粘性。
2、口碑營銷：這是上面的收益帶來的附屬收益，用戶用得爽，自然會給身邊的人推薦，從而達到口碑營銷的目的。
3、廣告合作：智能推薦將廣告置頂或者位置提前對用戶造成的不愉快感是要明顯低于傳統模式下的廣告植入的，所以這也能很好的通過廣告合作來達到營收的目的
4、精準投放：通過對用戶的大數據分析，可以給用戶投放它最喜歡的內容，這樣對于投放方、平臺、用戶無異于利益最大化。
小編的思考有著一些，不知道你有沒有補充或者是糾正的，歡迎在留言處或者私信小編說出你的見解期待有意思的見解能夠相互碰撞
