個性化推薦，目前體現為一些用戶的訂閱號信息列表不再按時間順序顯示，而是被打亂。據公眾號InfoQ報道，微信正在對此功能進行灰度測試。
微信方將這個新功能稱為“閱讀效率優化”，微信團隊是這樣介紹新功能的：
增加這個新功能后，訂閱號消息排列順序會根據訂閱號的優質程度、用戶對訂閱號的喜愛程度以及群發文章的內容質量等綜合因素動態變化。
用戶可以更高效閱讀到感興趣的內容。
雖然目前這種“個性化推薦”方式僅體現在時間順序的變化上，但這可能只是開始。從微信團隊的描述看，“根據訂閱號的優質程度、用戶對訂閱號的喜愛程度以及群發文章的內容質量等綜合因素動態變化。”這些可能就直接推翻了訂閱號固有的粉絲訂閱邏輯。
這個小小的改變可能是訂閱號內容分發邏輯從“粉絲邏輯”走向“算法邏輯”的開始。
訂閱號的粉絲邏輯
微信公眾號從誕生那天開始，內容的分發邏輯就是粉絲邏輯，一個用戶關注或訂閱了某公眾號，就可以看到此公眾號的信息，而此公眾號也就多了一個粉絲。
這種粉絲邏輯是web2.0時代普遍使用的方式，早期的Facebook，微博都是這種邏輯。一個創作者通過制作內容吸引粉絲關注，粉絲關注越多，曝光的機會也就更多。這種邏輯具有累積效應，創作者的粉絲從0到100到1000到10000，其曝光度逐漸增加，品牌效應也不斷提升。
不過內容分發的粉絲邏輯在移動互聯網時代也不斷暴露缺陷。
對于讀者來說，移動互聯網時代是比PC互聯網時代信息更加大爆炸的時代，創作者越來越多，內容也越來越多，讀者越來越難以挑選自己感興趣的內容。自己訂閱的內容畢竟有限，只限于這些內容，難免會錯過更多自己感興趣的內容。
對于創作者來說，粉絲邏輯容易形成馬太效應，一個創作者一旦成為大V，其內容必然獲得較高流量，即便是不好的內容流量也比普通創作者高。大批有好內容但缺乏粉絲的賬號，包括不少新建賬號，往往難以獲得流量。這種機制對于新的創作者和有優質內容缺流量的創作者并不友好。
算法邏輯成為信息分發主流方式
移動互聯網的出現加速了粉絲邏輯的衰落和算法邏輯的興起。算法邏輯下的內容分發方式主要為算法推薦，它會根據用戶的興趣、標簽、屬性等為用戶推薦可能喜歡的內容，算法通過不斷學習和改進，達到推薦內容越來越精準的目標。
如今，算法邏輯基本被訂閱號之外的主要內容平臺應用，包括今日頭條、微博、知乎、百度、Facebook等等。
相對于粉絲邏輯，算法邏輯有幾個優點。
對于讀者，算法邏輯可以通過他的閱讀歷史判斷閱讀興趣，從而推薦更多讀者可能感興趣的內容。同時，在這種邏輯下，讀者獲取內容的效率一定程度上得到提升，他不需要自己去找內容，而是等待內容來找自己，這就是經常說的“信息找人”。
對于創作者，算法邏輯會將好的內容推送給粉絲以外的讀者，讓曝光量提高。尤其對于一些新進入的創作者，即便沒有粉絲，內容如果被算法捕獲，也可能獲得大的曝光量。比如在頭條這樣的平臺上，一個只有幾百個粉絲的作者，好的內容也可能獲得10萬+，在微信上，這種情況就比較難發生。
當然，算法邏輯下的內容分發也不是無懈可擊。
對讀者來說，算法邏輯下的內容由于只推薦讀者感興趣的內容，可能造成讀者視野難以擴大，形成“信息繭房”效應。
對創作者來說，最主要的就是算法的不穩定導致流量的不穩定，比如一個在頭條上有幾萬粉絲的作者，有可能一篇內容只能獲得兩三位數的閱讀量。粉絲的增加不一定100%代表其內容曝光量的增加。
微信的算法邏輯腳步越來越近
在信息越來越碎片化的今天，內容分發的算法邏輯越來越勝過粉絲邏輯，典型代表就是抖音，它其實包含了這兩種分發邏輯，關注就是粉絲邏輯，推薦就是算法邏輯，但只有極少用戶會通過關注獲取內容，大部分都是通過推薦獲取內容。如果某一天，抖音的“關注”按鈕消失了，你一定不要驚訝。
如果你今天還在刷知乎，會發現同樣存在“關注”和“推薦”兩個按鈕，但平臺首推的當然是“推薦”按鈕。
面對算法邏輯的攻城略地，微信并非無動于衷。不管是微信“發現”入口中的“看一看”、“視頻號”還是訂閱號內容下的相關閱讀，都是微信試圖謹慎探索算法邏輯下內容分發模式的行動。這次的改版我同樣看作是微信對于算法邏輯的試探。
近幾年，面對字節跳動系在算法邏輯下的野蠻生長，微信的內容生態顯得有些保守。移動互聯網時代，訂閱號可以說是大的內容平臺中，唯一固守粉絲邏輯的平臺，它代表了訂閱制“最后的倔強”。
微信方將這個新功能稱為“閱讀效率優化”，微信團隊是這樣介紹新功能的：
增加這個新功能后，訂閱號消息排列順序會根據訂閱號的優質程度、用戶對訂閱號的喜愛程度以及群發文章的內容質量等綜合因素動態變化。
用戶可以更高效閱讀到感興趣的內容。
雖然目前這種“個性化推薦”方式僅體現在時間順序的變化上，但這可能只是開始。從微信團隊的描述看，“根據訂閱號的優質程度、用戶對訂閱號的喜愛程度以及群發文章的內容質量等綜合因素動態變化。”這些可能就直接推翻了訂閱號固有的粉絲訂閱邏輯。
這個小小的改變可能是訂閱號內容分發邏輯從“粉絲邏輯”走向“算法邏輯”的開始。
訂閱號的粉絲邏輯
微信公眾號從誕生那天開始，內容的分發邏輯就是粉絲邏輯，一個用戶關注或訂閱了某公眾號，就可以看到此公眾號的信息，而此公眾號也就多了一個粉絲。
這種粉絲邏輯是web2.0時代普遍使用的方式，早期的Facebook，微博都是這種邏輯。一個創作者通過制作內容吸引粉絲關注，粉絲關注越多，曝光的機會也就更多。這種邏輯具有累積效應，創作者的粉絲從0到100到1000到10000，其曝光度逐漸增加，品牌效應也不斷提升。
不過內容分發的粉絲邏輯在移動互聯網時代也不斷暴露缺陷。
對于讀者來說，移動互聯網時代是比PC互聯網時代信息更加大爆炸的時代，創作者越來越多，內容也越來越多，讀者越來越難以挑選自己感興趣的內容。自己訂閱的內容畢竟有限，只限于這些內容，難免會錯過更多自己感興趣的內容。
對于創作者來說，粉絲邏輯容易形成馬太效應，一個創作者一旦成為大V，其內容必然獲得較高流量，即便是不好的內容流量也比普通創作者高。大批有好內容但缺乏粉絲的賬號，包括不少新建賬號，往往難以獲得流量。這種機制對于新的創作者和有優質內容缺流量的創作者并不友好。
算法邏輯成為信息分發主流方式
移動互聯網的出現加速了粉絲邏輯的衰落和算法邏輯的興起。算法邏輯下的內容分發方式主要為算法推薦，它會根據用戶的興趣、標簽、屬性等為用戶推薦可能喜歡的內容，算法通過不斷學習和改進，達到推薦內容越來越精準的目標。
如今，算法邏輯基本被訂閱號之外的主要內容平臺應用，包括今日頭條、微博、知乎、百度、Facebook等等。
相對于粉絲邏輯，算法邏輯有幾個優點。
對于讀者，算法邏輯可以通過他的閱讀歷史判斷閱讀興趣，從而推薦更多讀者可能感興趣的內容。同時，在這種邏輯下，讀者獲取內容的效率一定程度上得到提升，他不需要自己去找內容，而是等待內容來找自己，這就是經常說的“信息找人”。
對于創作者，算法邏輯會將好的內容推送給粉絲以外的讀者，讓曝光量提高。尤其對于一些新進入的創作者，即便沒有粉絲，內容如果被算法捕獲，也可能獲得大的曝光量。比如在頭條這樣的平臺上，一個只有幾百個粉絲的作者，好的內容也可能獲得10萬+，在微信上，這種情況就比較難發生。
當然，算法邏輯下的內容分發也不是無懈可擊。
對讀者來說，算法邏輯下的內容由于只推薦讀者感興趣的內容，可能造成讀者視野難以擴大，形成“信息繭房”效應。
對創作者來說，最主要的就是算法的不穩定導致流量的不穩定，比如一個在頭條上有幾萬粉絲的作者，有可能一篇內容只能獲得兩三位數的閱讀量。粉絲的增加不一定100%代表其內容曝光量的增加。
微信的算法邏輯腳步越來越近
在信息越來越碎片化的今天，內容分發的算法邏輯越來越勝過粉絲邏輯，典型代表就是抖音，它其實包含了這兩種分發邏輯，關注就是粉絲邏輯，推薦就是算法邏輯，但只有極少用戶會通過關注獲取內容，大部分都是通過推薦獲取內容。如果某一天，抖音的“關注”按鈕消失了，你一定不要驚訝。
如果你今天還在刷知乎，會發現同樣存在“關注”和“推薦”兩個按鈕，但平臺首推的當然是“推薦”按鈕。
面對算法邏輯的攻城略地，微信并非無動于衷。不管是微信“發現”入口中的“看一看”、“視頻號”還是訂閱號內容下的相關閱讀，都是微信試圖謹慎探索算法邏輯下內容分發模式的行動。這次的改版我同樣看作是微信對于算法邏輯的試探。
近幾年，面對字節跳動系在算法邏輯下的野蠻生長，微信的內容生態顯得有些保守。移動互聯網時代，訂閱號可以說是大的內容平臺中，唯一固守粉絲邏輯的平臺，它代表了訂閱制“最后的倔強”。
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