概念解释
推荐算法与筛选算法的区别
我们更关注的不是继续把更多商品推给用户，而是在复杂消费场景中帮助用户和 AI 智能体形成更稳的判断。
两者关注的问题并不一样
在我们的公开语境里，推荐算法和筛选算法并不是简单的新旧替换关系，而是面向不同问题的两种组织方式。推荐更适合“把东西分发出去”，筛选更适合“在复杂选择中帮助形成判断”。
这也是我们为什么从高复杂度美妆场景开始：这里最容易看出“分发”和“判断”之间的差别。
推荐算法更偏分发逻辑
它关注把什么内容、什么商品、在什么时机推到用户面前。
筛选算法更偏判断逻辑
它关注在需求已经足够复杂时，如何帮助用户和 AI 缩小范围、理解差异并形成更可信的选择。
复杂场景更需要筛选能力
当信息太多、可信度不一、试错成本更高时，仅靠更多推荐并不能真正降低决策成本。