智能推荐利用算法技术进行信息筛选、分发并通过匹配用户画像定制内容，营造同质信息消费环境和臆测需求引导用户取向，表现出对青年价值影响更加精准、渗透更加隐蔽、导向作用更加明显的特征，将影响青年价值的硬性攻击变为柔性渗透，以“日积跬步”的方式逐步侵蚀并消解青年的价值取向和政治立场。
(一）精准：匹配用户画像定制内容
用户画像是由用户的历史浏览记录、线上消费行为、社交账号头像以及网络IP地址等一切与用户网上行为有关的信息所构成的“图像”。这个“图像”是技术算法通过大数据智能收集整理而形成的。“分析用户画像，智能计算用户兴趣, 深度挖掘数据，形成有关用户偏好的判断, 为其推荐个性化内容”，以上这种为用户筛选分发信息的方式就是当下在传媒领域占据主导地位的智能推荐。
智能推荐是立足于个体特殊性，以满足个性化需求为目标而进行的一种技术服务。以用户网上行为所留下痕迹为基础，匹配用户画像，自行构建用户兴趣图谱，并以此导向，进而投其所好的推送“算法分析出来的、用户潜在感兴趣的信息内容或服务”。由于其是基于用户私人信息的收集和分析判断，具有准确的数据基础，因而异常精准，就像是为用户私人订制一般。这种人与信息一一对应的推荐方式既满足了用户追求个性的要求，也充分体现出了智能推荐的精准优势，最直接的表现就是当我们在客户端打开同一款app或者在网络平台上打开同一个网页时，一千个人可能会有一千种不同的页面。而造成“千人千面”的原因正是算法技术基于对用户的偏好判断和兴趣图谱的建构，依据不同用户的不同画像而进行的智能推荐，真正实现了“一人一策”这种私人化、个性化的精准定制。
(二）隐蔽：营造同质信息消费环境
据美国皮尤研究中心的调研显示，当代超过一半以上的美国人正依赖智能推荐业态的社交媒体获取新闻。在互联网连通的地球村，我国也逐渐显现出越来越多的人依赖于智能推荐获取信息的趋势。这些不断增加的、依附于智能推荐供给信息的用户，虽然他们享受到了不用费心费力寻找就能实现信息能快速到位的服务，但于此同时也使他们面临着一种信息消费困境，即困宥在智能算法营造的同质“信息消费环境”中。根据心理学的逻辑，不断重复强化的行为更加容易对主体产生影响。因此，长时间的沉浸于同质信息消费环境中，同质的信息在用户的脑海中、心理上得以不断重复，通过反复刺激强化用户对其认知、认同，使得用户不自觉的被影响同化。另有极光大数据的2018年研究报告显示，在针对单一的聚合型新闻资讯类客户端的调查中发现，以“用户关注就是头条”的资讯app今日头条对用户的渗透率高达 20. 7%，腾讯新闻等产品对用户的渗透率也高达 19. 8%。而这些资讯平台和客户端正是智能推荐算法的极力推崇者和最大使用者。它们影响用户，发挥渗透作用正是利用智能推荐不断的为用户营造同质信息环境、相似的社交圈层这一方式。不难发现，用户不断依赖智能推荐获取信息的行为，实则是为智能推荐以更加隐蔽的方式进行价值传导和渗透提供了有效路径。而智能推荐发挥影响作用的主要方式则是依靠营造同质环境为其提供遮蔽物，通过同质信息的不断强化反复刺激来实现其隐性目的。
（三）导向：臆测需求引导用户取向
智能推荐作为一种新业态，将信息内容或服务进行筛选分类的同时也进一步分析受众特征，寻求用户特征与信息的契合点，精准精确的智能化推荐。换言之，智能算法推送的信息，不一定是用户主观所需的信息，而是算法依据用户的相关特征、相关图像臆测出来，是一种与用户可能具有一定相关性的潜在需求。将这种潜在需求的信息推送给用户，其实质就是激发、创造用户需求。长此以往，势必养成用户很少去自我搜索、自我发现新事物的习惯，使得用户的选择往往局限于智能推荐的范围之内，因此，智能推荐便顺理成章的成了用户的内生需求的引导者、创造者，而激发创造用户需求目的是引导用户取向。问题的关键在于，智能推荐并不是纯碎的无价值论载体，恰恰相反，“算法的生成其实是以更全面、更微妙的全新方式控制着用户的价值选择”,它带有算法设计者和代码编写者，甚至是资本驾驭者强烈的价值取向。张林明确指出智能推荐所依赖的算法“无价值论”不论是从理论层面还是实践层面都是不成立的，张志安也认为算法包含“算法、团队及其新闻价值观在内的一整套系统架构”。由此可见，智能推荐作为一种技术应用，在臆测需求、创造用户需求引导用户取向的过程中是带有价值导向、价值传输的作用，是将用户向智能技术主导者、算法创设者的价值方向加以引导。