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長尾注意力是移動資訊平臺的分水嶺

責任編輯:editor04

2014-12-02 21:52:41

摘自:百度百家

最近數月,興趣門戶一點資訊連續獲得來自鳳凰新媒體總計1450萬美元的兩度追加投資,這是繼今日頭條之后,又一款獲得資本青睞的獨立資訊類App產品。

最近數月,興趣門戶一點資訊連續獲得來自鳳凰新媒體總計1450萬美元的兩度追加投資,這是繼今日頭條之后,又一款獲得資本青睞的獨立資訊類App產品。近日,一點資訊又推出新版本,搜索功能前置,強化搜索基因,引導用戶進行興趣表達。

至此,移動資訊平臺的幾大陣營也初現端倪,一邊是內容超市,以門戶為代表,它們仍以結構化的新聞分類為慣性,輔以個性化的定制功能,希望解決資訊入口的問題,夾在中間的像今日頭條,主要提供最熱門的信息,同時也強調自己是推薦引擎、主打個性化。另一邊則是分發引擎,它們則建立在強技術和創新的產品理念之上,像一點資訊定位于興趣引擎,將搜索引擎和推薦引擎進行有機交融,為用戶提供更加長尾的信息。

機器與人工的博弈

今年七月,美聯社宣布啟用機器寫稿,但是機器能否比人工更加懂得人心——基于人的喜怒哀樂,識別人的愛恨情仇——這是相當有趣的一個實踐方法論。

門戶時代,編輯這一職業擁有最高話語權,其判斷標準來自流程、經驗及其供奉媒體的價值觀,在大部分的公共議題,譬如經歷世界杯、政治峰會等事件時,門戶的表現,是勝過大部分個性化媒體的,一個機智的專題,足以匯聚萬千流量。

然而,編輯畢竟依賴勞力堆砌,所以門戶模式通常只能抓大放小,在那些無暇關注的長尾區域,則必須由用戶主動尋找內容,搜索引擎、RSS閱讀器、社交關注按鈕,都是技術驅動而成的解決方案。

也就是說,編輯服務于大多數用戶。但是伴隨著媒體的變化,用戶的注意力也隨之發生改變,在富媒體資訊的背景下,用戶注意力集中的時間越來越短暫。

統計顯示,用戶在每分鐘大約會切換36次應用,這意味著平均不到兩分鐘就會切換一次應用。這意味著傳統的PC門戶模式已經無法滿足用戶,需要提供更加精準的內容,以降低用戶的注意力成本。

而技術則服務于每一個的獨立用戶,把最合適的內容,最高效地送到最需要的人手里,即所謂的“千人千面”。

在短暫的互聯網歷史上,關于編輯導向和技術導向在引領用戶獲取信息上孰優孰劣的爭論,似乎從未休止。但是,編輯的能力進化,相對技術的日新月異,速度差異似乎就有些大了。

以往詬病的機器算法不夠“準確”,通常是受技術瓶頸限制——包括數據量、算法、用戶樣本、隱私條款等——所以,當個性化閱讀等同于打包新聞鏈接、僅僅依靠關鍵詞聯想來完成推送,用戶體驗自然難以維系。

一個典型場景是,用戶出于好奇,點擊瀏覽了某娛樂八卦的新聞,接下來的數日內,他都會被判定為有著娛樂新聞的需求,產生大量的無效推送,此時,用戶的預期被徹底打亂,與其接受這樣混亂的“個性化”,還不如選擇結構化的門戶按圖索驥。

技術輸給編輯,是因為前者不具備后者的經驗,但是,當技術也能夠通過學習來積累經驗,事情是否會不一樣?

以Amazon久負盛名的推薦系統為例,其算法被稱為“Item-based”,簡單來講,它會保持連續性的追蹤用戶行為,并將用戶與用戶之間的“鄰里關系”也考慮進來(參考有著相似興趣的用戶行為),經過一系列的加權計算——即對用戶已經有了相當程度的熟悉和了解——之后,才做出符合邏輯的推薦。

當然,和人相比,機器無法判斷哪些消息能夠突然躥紅,哪些人和故事能夠打動人,涉及到復雜的情感的東西,人的作用是不可替代的。機器能夠將哪些冗長復雜的機械工作快速完成,而優質的內容還是需要人的把控。

平臺與內容的合作

隨著用戶的時間更加碎片化,已經覆蓋到除睡眠以外的所有時間,其實用戶已經不僅僅滿足于那些熱門資訊,在切分開的不同時段里,他們也需要更長尾的內容、有深度的解讀。

基于這種興趣引擎的發展,我們是不是可以展望,在未來建立這樣一個媒體生態圈,編輯和技術不是對立而是互補。比如說發現了用戶喜歡什么頻道、喜歡什么樣的內容,這些編輯或者在這一領域非常擅長的自媒體、UGC就來創造一些優質的、有價值的內容,滿足用戶,讓用戶在這里面走得更深入。

而媒體也不用一味的追逐熱門的、娛樂的內容,形成這樣一種機制,讓市場引導媒體,回歸到他們本來的業務,制造更多有深度、長尾的信息,然后利用一點資訊這樣分發平臺送到最需要這些信息的人手里。

一點資訊的創始人鄭朝暉及其所帶領的技術團隊,有著深厚的搜索引擎和推薦引擎的履歷背景,鄭朝暉對一點資訊的引擎模式有過透露:“我們會根據用戶的行為不斷進化,為單個用戶匹配資訊,進行智能拓展,這和傳統的搜索引擎也不同,你今天搜一個詞,明天搜一個詞是不一樣的,搜索會更加低頻化、高質量。”

目前,一點資訊有超過100萬個精選興趣頻道,能夠真正滿足用戶的長尾興趣需求。每個用戶都可以單獨創建興趣關鍵詞,比如看過《星際穿越》之后,就有“蟲洞”這一關鍵詞被創建成了頻道——顯然,立足于新聞的媒體及其編輯很難實現這樣細密的內容切口。

總的來講,編輯推薦和機器算法是移動新聞客戶端產品對于用戶需求的不同實現,前者讓用戶接受熱點,是完全被動的,后者讓用戶發現新鮮,更加主動,這條分水嶺,就構成了未來移動資訊入口的兩種路徑。誰能夠抓住用戶有限的注意力,提供更加符合需求的內容,大概會決定誰能成為下一代領先的資訊平臺。

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