现在个性化阅读越来越流行，所以我们看到今日头条火了之后，大家都在做个性化阅读类的APP，没有做成APP的也都在通过各种方法来做个性化阅读推荐。要在这样的竞争中活下来并且脱颖而出真是不容易啊，我们怎样能够做好阅读的个性化推荐呢？
这里，从另外一个角度来谈谈我个人的想法。
从前，我一直是做商业产品的，可能很多人觉得2B的产品和2C的产品完全是两码事儿，不具有可借鉴性，然而实际上，我认为，方法论其实是共通的。所以，下面我就从商业的经济学角度聊聊如何做好个性化推荐。
基础：马斯洛人类需求理论
当前的个性化阅读，可以认为是信息的生产与消费，一个好的APP，一定是有效的平衡了生产与消费双方的APP。读者是信息的消费者，而内容源们是信息的生产者。消费者们消费他们的时间和金钱，势必要获得相应的回报，这种回报可能是自我成长，可能是了解资讯，可能是为了解决问题，也可能仅仅是为了打发时间。同样，内容源们为平台提供信息，也是为了回报，可能是为了稿费，也可能是为了知名度。无论是生产者方，还是消费者方，他们的需求都可以用马斯洛的人类需求理论来解释：
无论是否是付费阅读，信息皆有其定价。在这种金字塔型的需求理论里，需求层次越高的信息其定价也会越高，因此当我们分析和设计个性化阅读的推荐策略的时候，我们都首先要考虑这种信息在定价上的差异。
了解了信息的定价，我们就可以从更深的层面了解推荐策略的思考点，而不仅仅是简单的建立用户画像然后机械的推荐我们所认为的相匹配的信息。
在需求层面，我们会认为说缺什么补什么，同时还有另一个角度：从马斯洛需求理论来看，用户一般不会越级需求（那样的人往往会被认为是在做白日梦），所以将人类需求理论和用户画像画出来的用户兴趣点结合起来，能够给用户推荐更加精准的个性化信息。
比如说我们通过用户画像发现某人非常喜欢看有关职场的文章，那么按照通常的个性化推荐策略，我们会给他推荐更多有关职场的文章，这在逻辑上没有问题。但是他爱看职场文章是为了什么呢？他是在职场的哪个层面上呢？作为一个企业家，给他成天推荐如何在公司里勾心斗角的文章真的好吗？他会不会哪一天忍无可忍无须再忍直接把APP卸载了呢？反过来，一个初入职场的小萌新，那么每天推荐有关公司战略的文章也很好吗？
从供给层面来看，处于人类需求金字塔底端的信息是最容易生产的，越往金字塔上方走，这类的信息就越难生产（当然我不是说心灵鸡汤文就都很难生产啊），所以我们可以看到很多个性化阅读类APP里面都被大量的低质量的信息所充斥，就像这样：
要解决这样的矛盾，避免劣币驱逐良币，我们更好的方案就是引入马斯洛人类需求理论，对信息的需求以及供给进行分级，并且进行差异化的定价。
需求、供给与效用
在了解了信息的分类（传统的，已经广泛应用的分类方法）和分级（应用马斯洛人类需求理论）之后，我们可以对他们的需求与供给进行定量的分析，从而解决需求与供给之间的平衡问题。
需求端的分析:
落地的核心还是在于用户画像，但是这里的用户画像不仅仅是传统意义上的用户属性特征分析，我们可以认为用户属性特征分析得到的数据构成了我们供需关系分析中的基本面。而在此基础上的行为特征分析则形成基本面上的偏移，将其叠加最终得到我们的信息需求分布。
影响用户的行为特征的要素很多，例如：
·用户当前在哪里？
·用户当前处于一个什么状态？
·现在是什么时间？
·当地目前天气如何？
·用户心情怎么样？
·用户当前在做什么？
以上等等这些，都旨在回答一个终极问题：用户当前想要看什么？当然了，这里面要注意的一点是，这个问题不是用户想要看什么，而是用户当前想要看什么，多出来的这两个字，我认为是与相当多的推荐阅读类APP很大的一个不同点。
将基于用户属性特征的基本需求面和基于用户行为特征的临时需求面相结合取并集，我们可以得到商品（信息）的需求种类。那么接下来，社会总需求是多少呢？这个时候，我们要考虑阅读量。
当然，我手头上没有有关中国国民平均阅读量的数据。百度了一下，据说年是中国人均阅读7.86本书，但是我觉得这个数据并不足够支撑我们的决策。我们应当要考察每个用户在不同的场景下、不同的阅读需求下的大致平均阅读量是多少，例如如厕时间和睡前时间以及坐地铁的时候，他们都会阅读多少篇文章阅读多少字呢？
把需求量计算出来，下面我们就可以考虑供给了。在经济学原理中，我们可以了解到供给与需求的关系，也能了解到可替换商品的概念。
最好的方式是：我们能够找到足够的内容源来提供和需求相匹配的匹配的商品（信息），如果不能够，那么就提供具有一定可替代性的商品（信息），当然可替代性越低，则这些商品（信息）的效用就会越低而ROI也将越低。
当使用替代商品（信息）来满足用户需求的时候，并不是商品（信息）越多越好，因为这样做无法提高用户的ROI，反而会因为边际收益（后面将会阐述）的降低而使整体ROI进一步降低。这也是为什么那些似是而非的信息越多越让用户反感。
价格曲线和价格弹性
虽然说阅读一般并不向用户收费，而是采用广告等等方式来获取收入，但这并不意味着这些信息没有价格，只是这些信息的价格是以另一种方式呈现而已，比如说时间。
既然阅读能够获得收益（满足需求）也需要付出成本（时间），那么就必然有其价格。对于一个阅读类的APP而言，衡量其好坏的目标那么就可以是是总收入也可以是总利润。当然这里的总收入和总利润既然加了引号，那么就必然不是指简单的金钱意义上的收入和利润。
如果我们通过某种公式为每件商品（每条信息）定个价，那么这个问题就会转换为：最大化平均单价x购买量（阅读量），或者最大化（平均单价-平均成本）x购买力（阅读量）
经济学理论告诉我们，商品会有价格曲线，相同的商品，价格越高需求量越低，当然也有刚需商品和高弹性商品。
对于阅读的资讯也是一样，如果信息量相同，那么价格越高的需求量就会越低。既然在咱们现在所讨论的场景里面，信息的价格基本等于阅读所需要花费的时间，那么在能够得到相同的信息的前提下，一般情况下，图片的价格会低于文字，而文字的价格会低于视频。所以虽然目前短视频很火，然而我认为图片的阅读量会更大。而同样是文字，言简意赅的文章定价就会比啰啰嗦嗦的文章定价低。
同样是以时间定价，不同的人群其时间价值也是不一样的，每天朝九晚九的加班族不会有太多时间看视频，家里的互联网电视我都好几个星期没开了，你要是某个APP给我推的都是一堆视频的话我一个都不会看，学编程的时候我也不喜欢看视频，你要是直接给我个文档让我想看哪就把滚动条拖到哪儿我会非常高兴。
不同的场景下价格的弹性也会不一样，如果我正在蹲马桶，我对信息获取的价格弹性可能就会比较小，反正蹲着也是蹲着，看个无聊的视频也没太大的问题，但是如果我正在等一分半钟一趟的地铁呢？
提供不同信息量的价格也会不同，这个时候如何推荐呢，其实还是要看收益，解决一个问题如果我看文字看图片都搞不懂该怎么操作的话，那我必然得去乖乖的看视频，因为看文字图片怎么看都看不明白，他们就是沉没成本。
边际收益与边际成本
当我饿了的时候，吃1个包子我吃不饱，吃5个的时候我饱了，第6个就可吃可不吃了。如果你问我愿意为买这些包子花多少钱，那么我心里对第一个包子和第6个包子的定价肯定是不一样的。这就是边际收益
个性化推荐阅读也是一样的，我喜欢看历史方面的文章，可你也不要一个劲的给我推历史文章啊。更具体一点的例子，最近被霍欣欣刷了屏，那我看的第1篇相关的消息和我看的第6篇相关的消息其价值对我肯定是不一样的，第1篇我会快速的点击进去看，第3篇可能会犹豫一下（会不会有我不知道的内容啊？），至于第6篇我可能会瞟都懒得瞟一眼的，所以说，蹭热点其实也不是这么蹭的。
回到个性化推荐上面来，类似的信息推多少会比较合适的，我想对于每个人来说其边际收益的度都是不一样的，所以我们需要在策略设计中充分考虑，以适应每个人的个性。
边际收益不仅因人而异，实际上还因内容而异。一般而言，边际收益的度会与前面所述的马斯洛人类需求理论相挂钩，越在金字塔上方的内容，其边际收益的度就会越大，也就是说可以推荐得更多一些也能够获得足够的阅读量。当然了，从总量上来看，由于金字塔从下到上的递减效应，金字塔上方的内容还是会低不少的。
那么边际成本呢？假设我们的读者正在看《哈利波特》，然后突发奇想对魔法世界很好奇，于是他