在移动互联网时代，智能手机逐渐普及，大众的生活方式随着技术的发展变得愈发便捷。在新闻阅读这件事情上，从以前的纸质书报内容，到现在移动APP个性化推荐，以趣头条为代表的新生代阅读资讯平台正在引领新时代新闻阅读习惯变迁。

过去大众接收新闻资讯的渠道，大多局限于电视、报纸等传统媒体。大众所阅读到的内容本质上来看都是经过媒体记者和编辑审核、加工过的，编辑选择的偏好和导向直接影响到了读者所看到的新闻内容。

在进入移动互联网时代后，这种传统的内容资讯生产、分发模式逐渐体现出了效率低下、无法满足读者个性化需求的缺点。在这种大背景下，以机器学习和大数据算法为基础的新闻资讯推荐平台应运而生，比如趣头条，通过技术手段推送给用户个性化专属信息，能大幅度增加用户的兴趣，并且用得越多、越久推荐越准确。

通过算法分发内容既可以解决传统媒体的效率问题，又能够更深度地进行个性化推荐，阅读信息从“千篇一律”转变成了“千人千面”。这也是趣头条后来居上、实现弯道超车的根本原因。

根据商业价值的考量，趣头条瞄准了下沉市场的用户。趣头条收录的内容更“轻”，以生活、时尚、娱乐为主，趣头条用户男女用户的比例大约为3：7，周人均打开次数超过50次，日均评论量超过28万条，人均阅读数超过20篇，以主导家庭消费的女性为主。

截至2017年底，趣头条累计注册用户超过7000万，月活跃用户近3000万，日活跃用户超过1000万。根据猎豹大数据2017年度中国APP排行榜，趣头条在全网APP中排名第41，在资讯类产品中仅次于腾讯与今日头条，是排名第三的厂商，超过了很多传统新闻APP。

趣头条强调海量信息和精准推荐。得益于机器学习算法目前最为流行的深度学习，深度神经网络可以输入和处理海量的用户浏览、点击行为、交互行为数据，从中找到数据中的各种关联，从而做到内容的筛选，用户偏好的预测，所以真正实现了个性化推荐。趣头条上的”定制“内容，都是你感兴趣的，信息信噪比低，而不断有新的新闻喂食，让此前没有阅读习惯的人群也开始沉浸其中，甚至爱上阅读。