說是攻克其實並不準確，市面上已經有很多應用軟件已經成了某領域行業的模板了，例如：某寶、某音、某乎等等。
處理方式其實也很簡單—— 內容分發 ：連接內容與內容消費者之間的關系。過濾出有價值的信息，為合適的人推薦合適的信息，高效連接人與信息的壹種關系。
在簡單壹點的說法就是：推薦給用戶喜歡或感興趣的內容，降低用戶接受信息所花費的時間成本、操作成本。
目前內容類的產品主要依靠四種內容分發的模式：社交分發、算法分發、搜索、編輯推薦。
社交分發：
社交分發是以人為主導的內容推薦方式。通過關註的博主、大V或者是自己身邊的好友的分享內容，系統推薦與他們相關的信息。
比如微信的朋友圈：妳可以通過好朋友圈看到好友的最新動態，間接了解他們的日常生活；又或者微博大V發布的動態，了解某個領域的動態或者他們所喜歡的對象推薦。即妳關註的對象決定了妳能看到什麽。
這樣的好處大概有三點：
當用戶在內容產品上持續活躍，依靠內容吸引新用戶，產品本身引流的壹種手段。
當然也有壹定的缺點：內容本身的質量是不變的，只能在內容上遊幹預（即創造該內容的創作者），而我們在內容產品上看到的信息是基於關系鏈分發的，也就是如果妳的朋友分享質量較低的內容，妳也是會接收到質量比較低的內容。如果單純這麽說還是沒辦法理解的話，那舉個例說明：
不知道有沒有人在今日頭像上刷到這樣的新聞，講述“老夫少妻”的內容，但實際上人家只是在小紅書上分享日常，卻被盜取了照片，並以博眼球的標題吸引用戶。網絡傳播的速度大家是知道的，如果妳也能刷到類似的新聞，可以要警惕自己關註的博主是否是創作/傳播高質量內容的博主了。
這樣的例子或許能讓妳對低質量內容有壹個初步認識。在編者眼中，只要是對自己沒有幫助的，沒有擴展自身認知的內容都算是無效內容（僅代表個人觀點）。
社交分發的缺點，可能會局限妳的社交圈子，推薦壹些強化妳人設的內容，而不是單純從內容的角度，為妳推薦妳可能感興趣的內容。久而久之，妳可能會認為妳所了解的“世界”就是“全世界”，盲目從眾。
當然也並不是說社交分發並不好，社交分發的核心是社交本身，其實是以為內容為補充，強化社交關系鏈。常見的社交分發類的產品有微信、微博、soul等等。
也因為如此，衍生出另外壹種分發模式——算發分發。
算法分發：
算法分發不同於社交分發模式，算法分發是以機器為主導，讓機器研究妳喜歡的內容。最常見的就是短視頻產品。比如抖音、快手之類的短視頻APP。
算法分發最大的有點，我想就是縮短用戶獲取信息的時間，信息內容會自動推薦到妳面前。根據妳長期看到的內容，給妳推薦相似的內容。算法推薦壹般分為五種：
基於內容推薦： 這個應該很好理解。比如，妳刷視頻時經常觀看搞笑類的視頻，系統也會不斷推薦搞笑類的視頻。因為妳在這類視頻中停留的平均時間最長，系統程序認為妳喜歡這種類型的，便不斷給妳推薦這種類型的視頻。
協調推薦： 比如妳是壹個漫威迷，系統發現，喜歡漫威的人群，也會喜歡超人。系統就會嘗試給妳推薦跟超人相關的視頻。也就是可能壹開始妳對超人的視頻並不感興趣或者從來沒有刷過跟超人有關的視頻，但是系統檢測到大多是喜歡漫威的用戶也喜歡超人，便會給妳嘗試推薦。
擴展推薦： 如果妳經常刷美食探店類的視頻，系統會給妳嘗試推薦美食制作、美食小技巧、網紅店隱藏吃法等等類型的視頻。
因為它們都是屬於美食這個大類中，只是在細分方向有所不同。
新熱推薦： 這個從名字上應該很好理解吧！軟件剛進入到妳的圈子中，還沒有獲取到妳的任何信息，不知道妳所感興趣、喜歡的事物什麽，但妳還是壹無所知的狀態。但是系統知道什麽內容是最新的，有哪些內容是大眾所喜歡的，系統便會推薦此類內容給妳，而且妳選擇妳所感興趣的內容查看時，系統已經在不斷的了解妳所喜歡的內容是什麽了。 這類推薦方式適合項目冷啟動的時候。
環境推薦： 刷短視頻的應該常見吧？抖音底部導航欄有個同城的按鈕，可以查看妳所在城市中的短視頻。臨睡前玩手機時經常能看到壹些美食的內容，妳是不是會覺得奇怪：白天刷不到，晚上睡覺前卻能看到壹大堆。
這種是環境推薦根據用戶所處的位置、時間點推薦相關的信息。
社交分發還是有壹定延後性，而算法分發實時性更強，比如：對新聞資訊來說，只有妳關註的用戶發布了這個內容妳才知道，對於算法來說妳關註了這個方向的新聞就會推送給妳。
到現在為止，是不是覺得算法分發挺好的？沒有什麽缺點？
導致信息繭房效應，讓用戶容易陷入狹隘的世界觀，用戶喜歡什麽，它就會生產什麽 。
舉個例子，刷抖音時經常看到美食制作類的視頻，程序檢測到妳在停留在美食類的視頻時間較久，便會以為妳對這類視頻感興趣，後期會不斷給妳推送美食類的視頻，但壹開始妳可能只是想知道博主到底做了壹個什麽樣的美食。
另外，內容把控成本升高。算法只能分發用戶感興趣的內容，卻無法把控內容的質量，因此就需要大量的人力、時間審核內容本身。
按照上面的說法，大家應該都能明確算法分發適用什麽樣的產品了吧？
內容生產量大、內容制作相對簡單、內容消費短平快的高周轉產品更適合，比如：新聞資訊產品、短視頻產品，以用戶興趣出發的算法推薦決定了這樣的產品更適合讓用戶多次消費來消磨時間。