2020年下半年，我们开始着手设计一款新产品。至于为什么做这款产品，我理解领导是基于两方面考虑：一方面，随着对当前产品的认知加深，对其抱有的期望值也逐渐丧失，团队需要新的刺激，避免成员不稳定流失；另一方面，如果领导希望更进一步，需要有实质性的业绩进展，这显然是当前产品无法实现的目标。
在产品选择上，并没有使用经典的先发现市场需求，后演化产品的思路。而是通过自我构思，架构出了一个产品形态。这建构的产品形态中，我们提出的愿景是——摆脱信息茧房.
2013年今日头条依据机器推荐，迅速崛起，后面一骑红尘。随后头条内部产品的发展（包括抖音、西瓜视频等）都依托强大的推荐能力。机器推荐在迎合用户喜好的同时，弊端也日益明显——机器在不断推荐用户看过的、近似的内容，形成所谓的信息茧房。从理性上看，信息茧房是不好的，因为它会造成认知偏见（Cognitive biases），思维僵化，与时代脱钩。
当然这样认知，我们不是第一个。早在传统媒体（搜狐、新浪新闻）尚未没落，头条尚未崛起的时代，关于人工推荐（编辑精选）和机器推荐的争论就很激烈。信息茧房作为机器推荐的弊端也被提出。只是结果证明，谁也无法违背人性——人都是懒惰的,不喜欢甄别内容的，机器推荐能更好的迎合人性。
机器推荐取得了商业上的成功，但并不意味着在价值取向上的胜利，正如张小龙（微信创始人）极为克制的机器推荐思想。我仍然相信，一个好的企业需要赢得尊重，并不仅仅是赢得利益。带着这样的价值取向，我们希望可以做出一些努力。
当然，正确的价值取向不意味着商业方向，毕竟商业产品还是要追求商业成功。为了迎合人性，完全依赖用户主动探索是不可靠的，所以推荐是必然的。所以我们的问题便变成了：刨除单一的机器推荐，推荐还有什么出路？社交推荐似乎是一个值得探索的方向，微信视频号的成功也应证了这一点。网易云音乐提供了 用户创建歌单——系统识别歌单相似度——系统推荐歌单的产品路径。利用人与人兴趣的相似度，来提升推荐内容的品质，这是一个不错的思路。
如何将产品从一个理念落地为一个产品？我们开始了第一步的探索！