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                                        門戶干不過今日頭條因為不夠低俗?

                                        時間:2021-07-12 10:42來源:未知 作者:admin 點擊:

                                          業界一直有一個觀點,今日頭條的成功是因為低俗。騰訊新聞夠低俗了吧,為什么干不過今日頭條?按理說,騰訊更有資源和技術儲備做低俗內容,Pony馬卻選擇給今日頭題伸出了一條80億美金的橄欖枝,張一鳴還不接受,他“沒有興趣成為企鵝一員”的底氣在哪?

                                          截至2016年9月底,今日頭條已有5.8億用戶,日活用戶超過6300萬,單用戶日均使用時長超過76分鐘,也就是說,現在用戶每天在今日頭條上會停留45億分鐘…

                                          數年前,張一鳴懸賞百萬美金年薪在全球范圍內招聘頂尖的機器算法工程師,然后短短幾年時間里,今日頭條成為人均瀏覽時長僅次于微信的排名第二的應用,四大門戶騰訊、網易、搜狐、新浪深受“震動”:他們有專業的采編團隊,有傳統門戶的流量入口,做移動資訊App的時間點也不算晚,卻被毫無根基的今日頭條打敗。

                                          今日頭條從0到1的過程。隨著智能手機的普及,移動領域,人們對信息的需求僅次于IM即時通訊。傳統的資訊也從網頁門戶時代向手機移動時代的轉型期。新浪、騰訊、搜狐這些傳統門戶,也紛紛迅速響應市場變化,推出了對應的手機App。

                                          張一鳴發現,媒體們只是把傳統的門戶內容增加分發的渠道,但是內容分發的本質沒有任何變化。編輯推薦什么,我們看什么,在門戶上是什么內容,到了App上同樣是什么內容。只是一個簡單的內容移植。所以問題來了,內容生產是封閉在門戶自己王國里的事,門戶自產內容,當然效率不高。搜狐、網易、新浪、騰訊后來紛紛推出自媒體平臺,就是為了解決內容生產效率問題。

                                          第二個問題,傳統的編輯工作也需要及時關注競品的內容,就算搶到首發,也不能信息落后。這也就形成一個結果,大家推什么,我推什么,內容越來越趨同。更準確一點,是新聞出版的審核機構、各個網站的主編,他們的偏好和品味決定了我們能看到什么樣的內容。雖然這有利于把控內容質量,但是遠遠無法滿足內容的個性化需求。

                                          傳統的門戶,有資深媒體人控制內容展示,它的質量有保障,但是缺點是效率低。媒體版面有限,有些信息不得不折疊在二級甚至頁面,如果這些被折疊信息是對某一類用戶非常有用的,用戶就得費力去挖,如果是普通用戶非常感興趣的,新鄉新聞很可能就被埋沒了。傳統媒體滿足不了對長尾信息的要求。而今日頭條一個非常簡單的信息瀑布流,不斷刷新,機器不斷從全網爬內容,不管你的偏好再冷門和小眾,它都能持續給你喂投。閱讀能夠上癮,無論你是陽春白雪還是下里巴人。

                                          今日頭條的算法架構師曹歡歡說過,門戶做了不個性化分發,社交媒體雖然做到了個性化分發,比如微博可以訂閱個人感興趣領域的大V,微信公眾號可以訂閱某個專業賬號,但是無用的信息碎片和信息噪音依然很多。智能算法既能解決傳統門戶的效率問題,又能夠更深度地進行個人推薦。這是它能夠后來居上、超越傳統門戶巨頭如騰訊的真正原因。

                                          全網爬內容,機器學習算法給內容和人分別打標簽,然后進行他們之間的精準匹配。得益于機器算法目前最為流行的深度學習,今日頭條從全網爬的內容,可以打上的標簽據說已經細分到一百萬個。用一百萬多個維度去解讀一篇文章或了解一個人是什么概念…而深度神經網絡可以實時輸入和處理天量的用戶瀏覽、點擊行為、交互行為數據,你產生的所有這些數據,可以對人的解讀更真實,也能進一步修正前面文章內容“判定”,不知疲倦的機器走上了正循環,最終的結果是越來越精準。內容篩選,用戶偏好的預測,今日頭條真的用技術實現了“讀心術”。

                                          還有,用社交媒體賬號登錄今日頭條,算法畫像更為精準,今日頭條如果打通了電商、社交等其他平臺的話,數據越多,壁壘也就越強。

                                          通過算法,一邊提取內容的特征,一邊提取用戶興趣的特征,然后讓內容與用戶的興趣匹配,最關鍵的機器算法打造的內容推薦引擎,一系列算法策略的組合,是今日頭條的核心競爭力。

                                          移動內容分發領域,機器學習算法的威力有多大?除了已經成名的今日頭條,后來者如趣頭條也可以證明。

                                          Cheetah Lab最近(3.27-4.2)給出的2017年一季度中國新聞類App排行榜上,除了今日頭條和騰訊、網易、新浪、搜狐、鳳凰的幾款產品外,新進入局的UC頭條、和趣頭條分別排名第10和第11。

                                          UC頭條依托阿里平臺和UC瀏覽器入口,還有之前UC的巨額內容分成計劃傳遍了媒體圈,這個結果并不特別意外。而趣頭條目前超越成立了7年移動資訊閱讀應用Zaker ,排名第11,就很值得玩味了。

                                          要知道,Zaker早在2010年就上線了,在每年的移動互聯網各種評比中獲獎無數,一直是移動閱讀應用的代表之一,直到2017年1月Zaker完成C輪數億元融資。這是7年時間才獲得了成果。相比之下,名不見經傳的趣頭條離上線滿一年還差兩個月。

                                          根據易觀的數據,2016年6月初趣頭條正式上線萬。目前在OPPO應用商店排行第4,Vivo應用商店排行第5,iOS資訊類App排行第7。而獵豹全球智庫2016中國app年度排行榜還顯示 ,從去年到今年,趣頭條在資訊類App漲幅排名第一,App漲幅總榜排名第八。友盟的數據里,趣頭條的人均使用時長達到了48分鐘,人均閱讀篇數23+,日人均啟動次數7+,日均評論量28W+,日均收藏量54W+...

                                          “避開了今日頭條的一二線城市用戶群,而選擇走快手式路線%用戶都來自三四五線。收錄的內容更“輕”,以生活、時尚、娛樂為主,女性用戶占比65%,是極為罕見的女性用戶占比超過男性的移動閱讀應用。”

                                          “趣頭條推薦系統,依據用戶屬性進knn聚類,對用戶興趣深度挖掘,使用lda主題模型對文章進行分類,使用深度神經網絡模型訓練doc2vec(文本分析下的情感分析,從文字中自動識別出人們對特定主題的主觀看法、情緒以及態度等等)。離線計算使用svd矩陣分解和item base協同過濾,生成個性化推薦文章集,線上實時使用LR預測模型,通過點擊反饋對推薦結果進行重排序。有效的將人群和文章進行分類,將用戶最喜歡的文章推薦給用戶。”

                                          白手起家,快速爆發,除了模仿今日頭條的“算法驅動”路徑,這家公司的內容挖掘更為“下沉”,更為接地氣。它們正好也是Cheetah Lab給出前11的移動閱讀應用中,僅有的沒有巨頭支持和門戶背景的兩個。僅僅是巧合么?

                                          而回到最初的“低俗”問題。如果光靠低俗就可以勝出,比今日頭條更低俗的存在,早就有了。低俗不是今日頭條、趣頭條們的壁壘,技術是中立的,今日頭條沒有編輯,所謂的“內容價值觀”根本是無從談起,低俗只是大多數用戶內容偏好的反映。

                                          如果門戶想不明白這個問題,不從根本上應對內容生產和展示效率,以及內容和人之間的精準匹配問題,“內容消費”時代,它們被今日頭條、趣頭條、軍事頭條、生活頭條、XX頭條等等分走的流量分走的蛋糕,恐怕會越來越多。

                                          你會說,門戶的內容質量是個優勢啊,但是機器辨識優質內容的能力,真的只是時間問題。AlphaGo輸入三千萬盤圍棋數據后發生了什么,大家都看到了。

                                        本文由新鄉新聞網編輯

                                        人妻在厨房被色诱 中文字幕