算法分发给传媒行业带来的冲击
传统媒体时代，信息内容的生产和分发都通过媒介机构完成，人工编辑对素材进行编辑处理，再经由媒体自身的发行或播出渠道完成分发。传统的内容分发更关注内容本身而非用户的个性化需求，故而在内容呈现上往往是千人一面。传统意义上内容传播中“传播者本位”的精英主义逻辑被算法分发中的“用户本位”取代——算法型信息分发模式从一开始就是沿着用户的需求逻辑不断提升和迭代的。在这一逻辑的指导之下，算法成为内容生产制作的标准，它决定了什么样的内容是重要的，应该被用户看到。
传统媒体时代内容生产和渠道分发是完全分开的两个环节，信息以单向的方式在相对封闭的渠道流动，与此形成对比的是，在算法引导之下的内容传播及其生产、分发乃至信息反馈都是融为一体的。一言以蔽之，算法分发的内容传播体现了“从用户中来，到用户中去”的用户本位传播价值观，使得原本割裂的内容生产和内容分发融合成一个整体。
1.帮助用户筛选感兴趣的高质量内容，提高了用户获取内容的效率
算法分发能够对海量内容进行深度加工。它强调“用户是信息的主人”，基于算法技术，根据网络用户特征建构用户画像——通过收集用户的社会属性、浏览习惯、阅读行为甚至性格星座等信息，抽象出用户阅读需求的整体特征并建构用户的需求比重模型，为每个用户贴上“信息标签”，据此搜索并推荐与用户阅读需求最契合的内容。推荐算法让人们从海量信息中解脱了出来，减少了在纷繁复杂的信息中去挑选、去寻找的不安全感和焦虑感。
自《纽约时报》2013年首次推出“个性推荐”后，各大新闻机构都在搭建以用户为中心的个性化算法推荐机制。这些个性化推荐不仅基于历史浏览记录，而且会将用户偏好的内容类型、用户所在地、阅读时长、分享习惯、对旧闻的容忍度、文章作者、亲友偏好等更细化的数据纳入考量。2019年6月，《纽约时报》的个性化推荐进一步升级，推出了新的导航栏——“For You”，用户在其中得到的是他们自己主动选择的内容。它排除了用户在寻找真正感兴趣内容时的干扰性信息，屏蔽了向用户推荐“相关人阅读喜好”的引导性信息内容。它只关注用户本身，从用户公开的喜好中为你挑选内容。
2.内容监测智能化：更好地理解消费者
算法推荐技术的日益智能化是智能化内容分发机制不断发展的一个必然趋势。推荐的程度将不仅仅止步于对用户现有兴趣的反馈，可能会从更深层次的维度去挖掘用户潜在的内容需求。用户和内容之间不再是一种被动的关系，双方可以在一个高效活跃的话语空间中开展即时性的互动，人工智能甚至可以直接越过新闻本身，追踪用户的情绪变化。
2017年3月，社交媒体Facebook宣称其正在使用一套人工智能系统来监测Facebook Live和Messenger中的不良信息，以帮助用户防止自杀。[35]这套系统基于对以往有自杀风险帖子的模式识别，把海量的、已确认的自杀帖作为试题，在训练中找出语言特征，记住自杀人群最爱说的话（其中大多数为自暴自弃、过度厌世的言论）。当系统检测到有自杀倾向的情绪表达时，会触发相应的预警信号，收到系统的预警提示后，Facebook社区团队会对帖子进行审核，确认后会与有潜在自我伤害风险的人联系，建议他们寻求帮助。同时，人工智能会针对用户亲友突出显示“自杀或自我伤害”报告，让亲友们意识到可能存在问题。
对于媒体平台而言，通过追踪大量用户的数据，平台可以更准确和深入地了解用户的内容消费需求。2014年3月，叙述科学公司（Narrative Science）在Quill的基础上推出Quill Engage。[36]这是一款免费的谷歌分析（Google Analytics，GA）软件，这款软件不仅可以自动化生成详尽的图表式报告，还可以检索用户浏览路径，跟踪营销广告效果。Quill Engage通过统计各种网站用户行为，了解和显示用户浏览或进入某一网页的方式、网站所有人改善用户体验的手段，给网站管理员提供用户的有效信息，如用户关注的关键词、广告信息有效性等，持续跟踪营销广告的效果。基于这些跟踪统计信息，叙述科学公司的自动化写作机器人就能以此为基础形成图表报告，帮助网站所有者和广告商更加精准地投放广告。
除了直指用户内心最深处的需求，智能分发也开始探索满足用户一些社会属性的需求，比如主流价值观的认可度，帮助其树立预期目标形象，满足用户的社交需求等。2016年，美国最大的视频分享网站YouTube公司表示，公司的推荐系统进行了调整，现在已经不再像之前那样过多地关注观看时间，而是开始考虑用户的“满意度”，例如通过调查或者观察某一段视频收到了多少“赞”，来确保人们对他们观看内容的满意度。