|App工厂之痛：一个知识问答社区的死亡样本( 四 )_

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同时，用户下沉，对知识型平台来说还有一个大问题，就是用户本身对专业化问答也不感兴趣，更偏向于娱乐内容消费。
据我们对今年悟空问答“释放好奇心，提问赢奖金”活动的抽样统计显示，获奖的内容中，生活类的问题始终排在第一位，且月度平均占比达到50% 。

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专业内容水化，对奔着“有用”来的用户来说，失去价值。而倾向于消磨时间的下沉用户，面对的诱惑太多——在泛娱乐化上，有着微博、抖音、B站等各种内容模式可替代。
这会导致什么结果呢？
由于悟空问答缺乏相关的数据统计，这里我们以知乎为例，来进行分析。
我们在《看到知乎破发，我感到很欣慰》一文中论述过，知乎正在涌现越来越多的泛娱乐化内容。
而随着大众喜闻乐见的泛娱乐化内容增加，知乎的单日用户使用时长有所提升，但整体的用户粘性却是下降的。
这是因为上述说过，专业知识是用户使用问答平台的首要需求，而泛娱乐化的内容，却伤害了核心用户的使用体验，导致其粘性下降。而泛娱乐化内容本身，虽有部分用户会深度使用，但和悟空一样面临泛娱乐平台的竞争。
也就是说，平台内容定位、供给与受众需求偏差，让知乎的用户粘性降低。
相比之下，泛娱乐化定位，且与用户需求匹配的微博、抖音等平台，用户使用时长和用户粘性（DAU/MAU）都是正向增长。

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和知乎有着类似问题的悟空问答，平台用户粘性情况也类似。
据有披露的数据显示， 2017年10月-2018年7月，悟空问答的MAU从121万降至67.9万。
而在创作者和用户端的内容生产和消费，出现匹配偏差时，平台自身又是如何处理的呢？
算法分发“水土不服”
众所周知，抖音让人上瘾的算法机制，也被复制到了悟空问答上，用来进行内容分发，以精准匹配用户需求。那么，结果是否如其所愿呢？
我们先来看看，问答平台传统内容分发和算法内容分发的不同之处：
·传统分发，相当于“人找内容” ，代表平台知乎，具体逻辑为：
知乎根据用户的赞同与反对，分发内容，用户赞同多（也就是质量高的内容），会被集中展示，推给所有有需要的人。
·算法推荐分发，则为“内容找人” ，代表平台悟空问答，具体逻辑为：

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