搜索时代是用户主动去找信息，门户时代是的平台分发自己运营的信息，而算法的信息流时代，是算法自己学习用户喜欢什么，然后进行推荐。
当然推荐的背后，除了揣摩用户喜欢什么，还要有一定冷启动或者用户进入产品时的心智的建立，比如抖音TAB 是同城、关注、推荐，微信视频号tab 是关注、推荐、朋友点赞，微信起于强社交关系，抖音则是从长期总结的用户的心智总结出。
更高效触达潜在的受众，让内容生产者可以凭借优质内容快速内容引爆、吸粉增长，另一方面，创作者的推广的也能更精准触达潜在的受众。
广告主精准投放，品效双赢，多种广告投放模式可以选择，计价足够灵活，流量足够精准roi 可控。
推荐算法模型要承担一定的社会责任，内容分发直接影响到众多人的认知，情绪，长期潜移默化的影响会影响一个人，影响社会，即使算法能准确的拟合人性，也不能一味的做顺从适应的角色，要平台运营与风控加以管制，人性中天性容易被猎奇和低俗的东西吸引，流量分配的权重平台要着重控制。
但是从产品视角来看，红利期可能算法确实是噱头，当逐渐音乐、长短视频都是算法驱动的时候，算法之前的先发优势已经不存在了，抖音提供给用户的长期价值才是产品持续存在的可能，足够丰富的内容，搜索触达想要的内容，即时的互动，创作者激励与长效的归属感共同形成。
那从一个推荐系统算法工程师的角度又怎么来考虑关于信息茧房的问题，娱乐至死的问题。
首先：辩证看待内容，抖音内容的丰富度本就不是所有东西都是娱乐，资讯内容，直播课程，一些发人深思的想法，一些被遗落在世界某个角落的美好，都可以被简简单单看见，生活本身是精彩的
其次：辨认看待人，抖音上的人也有自己不同的需求，达人有获得知名度、带货的需求，而内容消费者有获取更优质内容的需求，而一些可能只是偶尔来查找资料，仅仅获取自己想要信息的人，也是算法 可以通过搜索推荐的优化，更优质内容的推荐将这些东西带给用户。
当然现在已经演变出第四横，那就是物联网时代，每个用户需求的演进和技术的变革都会交替出大的商业的机会点。