【1】接上回，如果你梦想让AI在大众C端释放价值，你就必须击碎「兴趣推荐」的思想钢印。
突破口就在我们天天刷却忽视的小红书上：它的基本盘不是「funny奶头乐」，而是「helpful利益需求」，他的优势是know-how，而非know-what

车轱辘话大牛们坚信「字节兴趣算法已经万能地解决了一切信息需求」，不会再有新赛道撼动字节（尽管字节无论做社交还是抄小红书都屡战屡败😅），甚至哪怕在21年，很多人仍然看衰小红书，觉得抖音加个图文功能就可以吞噬。

如图所示，我列举了「奶头乐兴趣」跟「有用攻略种草」的差异。

你在抖音「爱看」的内容，通常跟你现实生活中要做的事情、遇到的疑难需求，是没有关联的。无脑恶搞段子，美女舞蹈，秀才抛媚眼……不能帮你解决什么现实痛点，只能「图一乐」

而小红书的基本盘内容，是「有用攻略种草」，都是跟你的现实生活有关联的，你会去的店，你想学的化妆技巧，你想求助的旅途规划……

二者差异就像我以前吐槽即刻圈子，「植物爱好者」里通常就是随手拍了个路边野花发出来——在用户心智里，我的内容只要符合「what=植物」，就可以发这个圈子。

但小红书讨论植物，则会讨论具体怎么选购、浇水，施肥，防虫……全是know-how范畴，一切都是围绕「有用的权威的知识」

这就是「现实利益相关性」。小红书的搜索和提问的权重很高，但跟知乎「宇宙的尽头在哪里」这种飘渺问题不同，小红书的典型问题都「关乎自身利益」：巴黎旅游怎样订酒店，怎样买票，怎样防盗……

在「自身利益help」场景，你面对的未必是「喜欢的东西」：你显然对车祸不感兴趣，但遇到就要被迫寻找solution。我们管这个，叫做——痛点、需求。

因此才会产生小红书特色词汇：「听劝」——为了解决问题，必须听权威知识的劝。当你车祸流血，只能乖乖让医生给你止血。

此刻，你的行为爱好特征，你的「千人千面」，在「权威知识」面前，连屁都不算，你只能乖乖「遵医嘱」。

因为柯南说的好，真相只有一个，不因你的兴趣爱好不同而不同。你不可能在被车撞伤后说「我的千人千面偏好是靠跳舞来止血」

必须注意，纯靠兴趣算法系统，也是无法自行收集出一套「权威攻略知识」的，因为知识必须是分对错的！必须有所筛选。而算法显然是「劣币驱逐良币」的典范，这就是为什么，抖音始终抄不出小红书。

另外，兴趣算法还有一个吃瘪的点：车祸、生虫、生病这些场景，既然是突发的，也显然是算法无法预测的。除了科幻小说《基地》之外，还没听说哪家算法能做到「猜你今天遭遇车祸」

回头想想，你这一辈子，大部分在做的事，上学，考试，打针，投简历，加班，租房……压根都不是感兴趣才做的，而是「权衡利益」去做的。

「在面对每个任意场景根据利益博弈而决策」才是人生的永恒主旨。在「利益需求」面前，「奶头乐兴趣」的权重连屁都不算。

也就是说，「奶头乐兴趣推荐」只适用于「上下滑屏幕」这个封闭微观小世界里、假定你没有任何现实待解决问题和烦恼的情况下，让你暂时沉浸一下。因此他能捕获的兴趣类型很狭隘，远非你现实世界人生的全部。

而任何「回归现实世界」的「利益相关」的问题，都往往违背你的「兴趣」。因此在「解决问题拿结果」的沟通讨论场景里，平台往往无法「猜你喜欢」，因此小红书的「搜索」才会那么重要。

所以在我列举的二者差异里，大家显然能意识到，AI大模型带给人类的新价值，几乎全都符合右边小红书这一侧。

（所以很多人试图拿AI做奶头乐兴趣推荐，又是一个搞笑的钻牛角尖死胡同）

很显然，AI不只能做单机版的QA agent工具，他必然可以承载跟小红书一样的巨大网络效应价值。
那就明天继续展开介绍这个吧。