數據顯示，三分之一的用戶會根據電子商務網站的推薦買東西，這是任何廣告都不可能做到的成績。媒體上播放的大眾化廣告對消費者的影響已經越來越低，于是有人做出預見——個性化推薦技術將成為廣告的終極形式。
很多年前，看過一部電影叫作《誰知女人心》，好萊塢大牌梅爾·吉布森飾演的男主角是一個典型的大男子主義者。一次浴室觸電的意外突然讓這個大男人獲得了神奇的本領——“讀心術”，可以輕而易舉地洞悉身邊女人們的心事，聽到她們內心的獨白。盡管一開始被這個本領嚇得半死，可他卻漸漸沉迷，以此俘獲芳心。
“讀心術”聽起來匪夷所思，卻也有些人正樂衷于此道。仿佛一夜間，身邊突然出現了一位洞悉你所有喜好的“知音”，可以24小時提供全方位的貼心指引，不厭其煩地向你推薦那些“你可能感興趣的……”東西，從房子，到襪子。
你猜對了，這就是在不知不覺中侵占整個互聯網的“推薦算法”，不單直指你心底里哪些小秘密，更成為了每個網站拉攏用戶的核心機密。
當“推薦”讓人欲罷不能
Netflix使用軟件算法來推薦電影，豆瓣電臺擅長推薦 “不經意的好音樂”，Goodreads熱衷于推薦書籍……個性化的“推薦算法”已全面運用到一長串互聯網網站中，從視頻推薦、音樂推薦、購物推薦直到好友推薦等。
不少網友迷戀上了使用“推薦算法”后的快感。“自從我使用Last.fm和豆瓣電臺的音樂服務之后，就開始依賴他們所提供的‘音樂推薦’，不再在街頭的CD攤駐足，甚至連MP3都很少下載了。”在公關公司工作的張小姐兩年前就成了豆瓣電臺的忠實擁躉。“沒用以前還不明白為啥有那么多人聽豆瓣，用了之后就不得不佩服它推薦的音樂非常符合我的口味，收藏的音樂越多，它推薦越精準，就像鞋子一樣越穿越合腳。不過，要是收藏太多音樂的話，準確性就會有所下降，可能這時候，連你自己都不知道自己究竟喜歡哪類音樂了，更何況是個軟件。”
事實上，“推薦算法”的“工作原理”算不上太復雜。以同樣推薦音樂的Last.fm網站為例，假如你喜歡王菲，而與你同樣喜歡王菲的朋友在聽林憶蓮，Last.fm就會把林憶蓮放到你的播放列表上。
Last.fm網站的負責人對于“推薦算法”推崇備至，“我們圍繞音樂建立了一個龐大的社區，是這個社區幫助我們提煉‘推薦’。推薦的音樂是從2000多萬人真實的收聽習慣中提取出來的。所以，你播放音樂的次數越多，Last.fm上的用戶越多，推薦結果就越準確。你能發現音樂與音樂之間往往有意想不到的關聯，甚至無意間泄露你最近的心情。聽說有人失戀了，心有不甘，就在Last.fm上看前戀人在聽什么樣的歌，猜測他們此時的心情。”
以個性化“算法推薦”，也就是“豆瓣猜你會喜歡”，豆瓣網最先實踐的三個生活領域是圖書、電影、音樂。原因也很簡單，這三個領域最容易推薦準確。豆瓣網創始人楊勃曾表示，“對多數人做選擇最有效的幫助其實來自親友和同事。隨意的一兩句推薦，不但傳遞了他們自己真實的感受，也包含了對你口味的判斷和隨之而行的篩選。他們不會向單身漢推薦育兒大全，也不會給老媽帶回《赤裸特工》。無論高矮胖瘦，白雪巴人，豆瓣幫助你通過你喜愛的東西找到志同道合者，然后通過他們找到更多的好東西。”
有意思的是，“推薦算法”還衍生出不少附加的好處。在Last.fm上最好玩的是，觀察人們正在聽什么音樂。這個數據非常有趣，甚至可以準確預見什么樂隊會走紅。現在，通過“推薦算法”做出預測已經讓不少公司動了心。Google創造出一種新的產品用來嘗試通過搜索引擎預測奧斯卡金像獎的得主。據了解，過去幾年的奧斯卡最佳影片《拆彈部隊》、《貧民窟的百萬富翁》、《老無所依》等，都曾于獲獎前在搜索引擎中表現出了至少四個星期的上升趨勢。不過，顯然這種預測還需要加強“準頭”，搜索大熱的《社交網絡》最終還是在現實中敗給了《國王的演講》。
可以預見的是，隨著技術的進步，更具人性化、更準確的“推薦算法”，甚至能通過體感、虹膜、血壓等數據的變化，挖掘到用戶真實的內心需求。
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