想必大家已经感同身受，在微信朋友圈中，信息流中频繁出现的噪音已经让逃离朋友圈成为一种潮流。这种噪音，曾出现在4年前的新浪微博、5年前的人人 网、6年前的天涯社区，这些不同时期社交平台的发展历程，充分展现了信息噪音对社交应用的近期利益和远期伤害。信息噪音问题普遍存在于各种社交平台中，一 旦当社交平台的用户数达到一定的量级后，如何降低和解决信息噪音对用户的干扰，就成为平台运营者必须首当其冲要面对的难题。

独立于大而全的综合社交平台之外，职场社交成为近两年被广泛关注的领域，经过了初期的用户积累，职场社交在现阶段同样也在经历着信息噪音问题的困扰。

什么样的信息在职场社交中被称为噪音?回答这个问题之前，首先要弄清楚用户使用职场社交平台的核心需求和初衷。与国外不同，国内用户对职场社交的核 心需求是找工作、跳槽、找投资、求合作等非常直接和功利的目标，在这些需求之外的信息就属于噪音范畴了。值得强调的是，由于职场社交承载的是用户的商务需 求，因此平台氛围偏严肃，对信息噪声就显得尤为敏感，因此，职场社交平台要想留存用户，就要在匹配用户上述核心需求上下足功夫，避免死于信息噪声。

细数国内的职场社交平台，多数均是借助好友规则规避信息噪音问题，不管是1度、2度还是3度关系，通过好友等级控制个人信息流。相比之下，猎聘网出 品的猎聘同道相应规则差异化较明显，如好友等级限制在2度，且非好友关系的信息流不展示，也就是说没有所谓的用户动态广场，因此形成的信息扩散机制更加严 格，对个体的噪音降到最低。

具体来说，猎聘同道在减少信息噪音问题上使出了以下三招，三层过滤体系有效解决了因信息过载和无关信息对用户的骚扰。

1)、配合好友规则的好友推荐算法

基于严格的信息扩散机制，如果要获取持续的信息流就必须依靠好友关系的数量和匹配程度(是不是和我类似的人、有共同属性的人等)，猎聘同道在“可能 感兴趣的人”中，基于同行业甚至同职能等精确算法，为用户推荐与自己属性相近甚至相同的用户互加好友，通过保证好友质量，以此来实现控制个人信息流质量的 目的。

2)、适合你的内容推荐算法

基于工作经历的内容算法，会将现公司和前公司相关的信息推荐给用户;基于从事行业的内容算法，会将行业相关信息推荐和展示。相同的工作经历和从事行业背景下的信息推荐，迎合和满足了用户对有价值信息的捕捉和获取。

3)、通过V认证加强防御信息噪音

在猎聘同道，普通用户发动态与微信朋友圈无异，即只有1度好友(双向好友关系)可看到。日前，猎聘同道推出了针对用户的金牌大V认证，按照规则，用 户要想获得加V认证，需要邀请三位和自己有过相同公司工作经历的好友，也就是前同事或现同事，到自己的个人主页帮你认证工作经历，经过三位好友确认后，就 可以成为猎聘同道的V用户，这也在某种程度上为用户转型自媒体提供了可能，此种机制更是加大了对信息噪音的防御。

天涯社区、人人网和微博的没落与信息噪音有很大关系，如今的微信朋友圈也踏上了这条老路。“几乎凡是真正‘红’过的社交类产品，都逃不过信息噪音的魔咒，期待职场社交这一细分新势力可以让业界看到惊喜。”业界人士称。