图3：百度app 关注、推荐、发现功能
由发现功能的布局大致可以看出，在视频类产品中相较于主功能的推荐单次展示1块内容，其发现功能一个页面可同时展示4块内容。
从用户角度来看，由于用户的关注度是有限的，不可能同时对4块内容都感兴趣。所以相较于推荐功能内容的聚焦化，发现功能更多的是探索，即我（平台）知道用户不可能对这些都感兴趣，但我要展示这么多内容，让用户在有效页面内看到更多内容从而让合适的用户找到合适的内容。
而在资讯类产品上，由于资讯类产品本身主要是由信息流构成的。于用户而言，确定性更强的关注和推荐应该是占据用户较多时间的（其优先级也是最高的），在这些时间之外，用户才可能去考虑其他模块（比如本地、热搜、军事等其他内容模块）。
从平台的视角来看，信息流内容粗分下大致是关注、推荐、其他模块。而在探索用户爱好深度广度上，其他模块及推荐完全可以cove这部分需求，通过机器学习让内容更趋近于用户的内心真实爱好。
因此，发现模块在此承担的职责除了在内容上趋近于用户的爱好之外，应该还会在一个或多个方向探索，这在内容和广告上体现的很明显（后文详述）。
除却发现功能的目的及意义之外，笔者也发现在资讯类产品中，相较于关注和推荐的自上而下，逐条展示的信息流，发现模块采用的是同个页面展示4块内容（类似于视频类产品）。
笔者的思考是，可能的原因大概有几个方向：
- 资讯类产品主要是以图文，其次以视频构成的，做成当前布局是可以在其中插入视频
- 相较于单纯的信息流 多（单）组图片以文字为重点的信息流而言，单图 文字以图片为重点的布局形式就单个内容而言是得到了更好的展示（承载的内容更多），便于用户更快判断，以及更快判断用户（于平台方而言）
3. 互动说明
作为内容型产品，平台侧需要通过用户行为了解的是用户喜恶。用户行为包括一些直接行为，如点赞、评论、收藏、分享。以及一些行为背后的关联性分析从而来矫正内容展示和用户标签，包括用户对什么内容点是感兴趣的，对什么创作者是感兴趣，从而后续给该用户推荐相关（横向和纵向）及不相关的内容来探索用户的边界和标签。
图4：快手app 发现页面及发现详情页
而就发现功能而言，在发现功能页面内各产品并没有做太多的行为挖掘，只是展示了内容源（创作者）以及点赞按钮。
从内容来看，发现页面内空间十分有限，产品需要在有限的空间内尽可能好（指的是内容有效吸引力而非内容数量）展示内容。
从用户行为路径来看，本身也无需做的非常冗杂。就笔者的体验来看，在发现页面内，大多数信息流仅仅只是扫一眼而过，很少有点开的内容。而当用户点击内容后，即跳转内容完整页，其内可以对内容点赞、评论、收藏等（参见上图快手app）。
二、内容分析内容是内容型产品的灵魂，各家产品由于产品定位以及目标人群的不同，也呈现出不同的特征。因此，笔者将由两个问题为引子来开启思考。同时选取视频类产品快手和资讯类产品百度，来做详细分析。
- 相较于推荐功能，发现功能在内容上做到了什么差异（业务相关）？
- 相较于推荐功能，发现功能在推荐逻辑上做到了什么差异（推荐逻辑相关）？
因为快手和百度这两款产品我都使用过，为了调整平台对用户（我）爱好的评估，我做了两个调整：
1）首先，我在快手上取关了所有用户，并关注了三位博主，分别是苗大东（美食自媒体）、陶白白（星座自媒体）、渤海小吏（历史自媒体）。并点开他们的主页，各观看了10个作品，其中2个播放完整、2个点赞、2个收藏、2个评论、2个分享，共计30个内容。
由于苗大东和渤海小吏这两位博主在百度上未开账号，所以我在百度上选取了另外同类型的两位博主小颖美食（美食自媒体）和历史战争（历史自媒体），也进行了同样的操作。
2）在快手和百度的推荐功能上，我只点开美食、星座以及历史相关的内容，并对推荐的内容进行了4个播放完整、4个点赞、4个收藏、4个评论、4个分享，共计20个内容上的进行行为操作。
进行上述操作后，我关闭应用进程，重启应用，开始推荐&发现内容对比。
2.1 相同平台对比
2.1.1 快手
2.1.1.1 （用户）关注内容对比
2.1.1.1.1 美食内容
笔者关注的其中一个博主是苗大东，他是一个做菜教学博主。在快手发现页面，快手推荐的美食内容大多与做菜教学相关（与我所关注的博主相关）。而在快手精选（推荐）功能，快手除了给我推荐做菜相关的内容外，还推荐了食品加工、外卖、小吃摊等内容。
图5：快手app 发现页面（美食）
图6：快手app 精选（推荐）页面（美食）
2.1.1.1.2 星座内容
笔者在测试过美食内容后发现在精选功能很难找到星座相关的内容，因此对陶白白（星座博主）的三个视频分别进行了点赞、收藏和完整播放三个操作。关闭进程，重新进入应用。
在发现页面很明显能看到星座相关的内容及衍生内容（血型）。而在精选页面，可以看到血型、家庭教育、个人成长相关。
