feed是将用户主动订阅的若干消息源组合在一起形成内容聚合器，帮助用户持续地获取最新的订阅源内容。feed流即持续更新并呈现给用户内容的信息流。

最近常听朋友说中了抖音的毒，一有时间就刷抖音，根本停不下来。刷朋友圈、逛微博，以及现在很火的短视频，我们每天有大量时间消耗在“feed流”中，并且刷的不亦乐乎。跟同行交流或看相关的产品文章，也经常会提到“feed流”。那么，究竟什么是feed流，回想了一下，似乎对feed流没有明确的认知，所以梳理了一下feed相关的内容。

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首先，什么是feed呢？以下是维基百科中关于“web feed”的定义：

a web feed (or news feed) is a data format used for providing users with frequently updated content. Content distributors syndicatea web feed, thereby allowing users to subscribe a channel to it

从以上定义中可以看出

• feed是一种给用户持续提供内容的数据形式
• 是由多个内容提供源组成的资源聚合器，由用户主动订阅消息源并且向用户提供内容

总结一下：feed是将用户主动订阅的若干消息源组合在一起形成内容聚合器，帮助用户持续地获取最新的订阅源内容。严格按照上述定义来说，我们通常说的搜索结果、排序列表都不能算作feed流。

最早web时代，订阅源一般是新闻网站以及博客。典型的应用即是rss订阅器，用户主动订阅信息源，订阅器帮用户及时更新订阅源信息，然后按照时间顺序展示出来。

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facebook在2006年推出了“news feed”，同时还有“mini feed”（个人动态）：

The news feed is the primary system through which users are exposed to content posted on the network. Using a secret method (initially known as EdgeRank), Facebook selects a handful updates to actually show users every time they visit their feed, out of an average of 1500 updates they can potentially receive.[1][2]

——“来源于维基百科”

Facebook提供了一种新的思路，将好友或者关注的对象作为信息源，而内容即是好友或关注对象的动态（发布的内容以及其他的社交行为）。当好友足够多或者好友发布动态足够频繁时，用户能源源不断的收到内容。

我们现在习以为常的“好友动态”，在facebook刚推出来的时候，便遭到了大量用户的抗议，用户觉得该功能会侵犯个人隐私，甚至有用户建立了专门抵制“news feed”的网站，要求Facebook移除该模块。

Facebook最终还是没有移除“news feed”模块，并且在后续的发展中，对该模块不断的进行优化迭代，现在feed流已经能够给Facebook每天带来上千万美元的收入。

关于“news feed”的演变可参考文章The Evolution of Facebook News Feed

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了解了feed的含义，feed流也就很清楚了—持续更新并呈现给用户内容的信息流。

feed流的展现形式有很多种，主要的有timeline以及rank。

• timeline：是最典型的feed流展示方式，按照feed流内容更新的时间先后顺序，将内容展示给用户，早期的微博、朋友圈都是典型的timeline。
• rank：即按照某些因素计算内容的权重，从而决定内容展示的先后顺序。例如当前的微博主页信息流算法即抛弃了原始的timeline，而采用最新的智能排序。

至于在timeline或rank形式下使用列表、瀑布流还是卡片形式，则是前端设计展示的问题。

在产品迭代发展的过程中，feed流的展现形式也在不断的变化。

最常见的是feed流中插入商业变现的广告内容，Facebook在2012的新版feed流中推送广告内容，微博feed流中的广告已经成为了用户吐槽的一个点，朋友圈也在16年开始推送广告，虽然会有部分用户抵触，但是feed流广告带给平台的收入是实实在在的。

feed流不在严格的按照时间顺序排列，在timeline的基础上，使用智能排序。

最早的是Facebook的EdgeRank算法，将内容按照权重因子计算权重，优先曝光高权重内容。微博从2016年开始也启用了智能排序的算法，新的feed流一发布就遭到了用户的大面积声讨，关于微博feed流算法可以参考：《视奸渣浪的feed流算法》。

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作者：Ronie，个人微信公号：qinfengrec

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