机器抓取加用户推荐，“微读”做的不是微信公众号阅读器，而是内容的聚合过滤

去年年底，微信公众号已突破800万。微信自带的功能已经无法满足用户快速准确获得信息的需求，公众号内容的分发需要一个同时具备聚合与过滤能力的平台。目前微信新推的公众号搜索功能和搜狗微信搜索都想做这事儿，但前者主打的“搜索”的过滤略显被动，效率也不高，后者虽有分类聚合，但以文章而不是公众号驱动，加上网页形式的界面，总显得有点散。

现在，微信公众号的聚合平台“微读”试图通过个性化信息推荐引擎的感觉试图优化这种聚合和过滤。

“微读”通过机器抓取的方式收录了订阅量较高的一百多万个公众号，“微读”不对内容做二次编辑，直接在应用内打开原文的H5页面。

在内容过滤上，“微读”想把机器和用户结合起来，将过滤体系化，个性化。

一方面，“微读”对公众号进行常规的分类，并按订阅量排序，把名气响，影响力大的公众号优先呈现在用户面；

另一方面，用户也可以推荐自己心仪的公众号，用一句话描述，让其他用户投票，另外，用户还可以看到在个人页面看到其他用户订阅的公众号和收藏的文章，“志趣相投”成为个性化过滤的漏斗。

另外，用户还可以管理其在“微读”订阅的公众号，对其进行分组。在基本功能的完善上，新版“微读”还将推出公众号导入功能，允许用户发送自己微信中公众号界面的截图，“微读”将自动识别图像中的公众号，并将其导入应用。