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個性化推薦路線將成產品主流模式,先從新聞客戶端開始

發布時間:2017-05-09 07:17:59瀏覽次數:
在信息匱乏時期,新聞門戶因為不知道用戶的信息需求,只能通過海量的新聞向用戶推送,讓用戶在海量的新聞流當中找到自己需要的新聞進行點擊。用戶是一個點,新聞門戶是一個面,新聞門戶不可能只做一個點,而要做到面,就需要“琳瑯滿目”的新聞信息。
所以,這也是雅虎、美國在線等新聞網站無法理解國內新聞門戶的原因之一,為何會有人需要如此大的新聞信息量呢?不得不說這是國內新聞門戶的一道奇特的風景線,嘩啦嘩啦全是新聞內容。以四大門戶為首的新聞網站在這方面做了精簡,但是新推出的不少垃圾站還是在走“海量”的信息流模式。
據我觀察發現,目前新聞客戶端幾乎都走上了“個性化推薦”這條路線,“個性化推薦”早就不是早期的一兩個新聞客戶端產品的專利了,可能在口號上沒有喊出來,但是在產品當中體現的是淋漓盡致,從首頁到頻道頁都在走個性化推薦這條路線。


為何會是新聞客戶端?
沒有一模一樣的人,也很難有一模一樣的用戶需求。大到QQ、微信之類的主流應用,小到簡書、涂書筆記等小眾應用,可能有用戶需要使用語音、圖片、文字、視頻甚至是更多的介質,不過在產品上是單一的,圖片、語音、文字、視頻等是被固定的,用戶的選擇有限,個性化推薦很難在這些產品上出現。
新聞客戶端不同,它是移植PC端新聞門戶的模式,只要將PC端的新聞放到手機端能夠讓用戶方便瀏覽即可。問題來了,手機端的屏幕更小,在瀏覽習慣上和門戶有很大差異,這就要求新聞客戶端產品必須和PC端的門戶網站不同。
首先,門戶的各種彈窗廣告,以及屏幕上下滑動的flash廣告、聲音廣告、視頻廣告等,都不適合在新聞客戶端產品上出現了,而這方面是新聞門戶的重要收入。新聞客戶端必須做一回“壯士”,選擇“斷腕”來滿足用戶在移動端的閱讀需求。如此小的屏幕內,如果再出現彈窗、falsh廣告、視頻廣告,肯定是會被用戶嫌棄的。
新聞客戶端產品是很愛惜自己“羽毛”的,在廣告的進度上尤為小心翼翼,目前主流的有開屏廣告、信息流廣告、文章頁尾部廣告三種模式,它們在這幾種模式下反而順風順水,至少有源源不斷的廣告主涌進來。
除去最為重要的盈利模式外,新聞客戶端最核心的部分是內容。海量的信息流式新聞門戶是有問題的,至少大部分的新聞內容對于單個點上的用戶是無效的,用戶需要接受大量無用的信息,新聞客戶端不可能再走這種“返祖”的模式。
要想拋棄掉傳統的海量信息流向用戶推送,用戶再在海量的信息流中找到想要的新聞信息,就得走個性化推薦的模式。與其說是新聞客戶端產品創新走出個性化推薦模式,不如說是新聞客戶端被逼的走個性化推薦模式,畢竟不可能再有海量的信息向用戶推送了。百度新聞、搜狐新聞、網易新聞、今日頭條等新聞客戶端產品都有個性化推薦的影子。
 
個性化推薦在新聞客戶端上的主要形態
僅僅擁有用戶自定義頻道訂閱功能是不夠的,不少新聞客戶端產品的頻道訂閱入口很深,用戶根本就不知道如何設置頻道訂閱。那么,新聞客戶端是否能夠主動來為用戶選擇需要的頻道呢?至少能夠主動為用戶推送用戶需要的信息流。
個性化推薦在新聞客戶端上的主要形態是,以向每個用戶推送不同的信息流為主,即每個用戶的信息流主頁里的信息是不相同的,可能是社會新聞居多,可能是體育新聞居多,可能是科技新聞居多。新聞客戶端產品會根據用戶的點擊喜好以及瀏覽喜好等進行分析,圍繞用戶建立符合用戶需求的瀏覽主頁,而不是“千人一面”的主頁,是“千人千面”的主頁。
除內容外,每個用戶呈現的廣告內容也是不盡相同的,用戶難得的享受了一次在廣告上的“個性化”。
 
個性化推薦會不會取代網絡編輯?
新聞客戶端產品使用個性化推薦技術以后,編輯的作用似乎在下降,只要機器能夠自動獲取到足夠的信息量,完全不需要編輯來制造內容,但是這個是建立在能夠有海量的信息給予機器獲取的基礎上。個性化推薦會取代編輯嗎?
在當前來看,這是個偽命題。至少內容還是需要有人來做,機器以及技術是無法制造內容的,比如專題制作,比如優質內容制造,最新的內容制作,必須要有人在能做到。個性化推薦優化的是內容,讓用戶看到想看的內容,在這一點上我們不能混淆了。
新聞客戶端面臨的另外一個大問題是——信息的審查。越來越多的虛假信息以及敏感信息等混雜在信息流中,通過新聞客戶端推送給用戶,平臺方肯定是有責任和義務來處理掉這些虛假信息的。
現在的技術還無法在反作弊功能上做的很好,僅僅只能通過關鍵詞過濾技術過濾掉一些垃圾信息而已,然而聰明的“文字搬運工”們機器是無法阻擋的,比如郭靜,郭—靜,GUO靜,國靜等,稍微復雜一點的技巧,機器都需要很久才能識別過濾,而人工的速度則快的多。讓人憂心的是,不少新聞客戶端產品完全沒有內容審查這一關,甚至沒有內容審查這一部門,雖然他們不是內容制造者,但是作為傳播者,是有義務和責任來為他們傳播的內容負責的,在這一點上,只有人工會更謹慎。
繼新聞客戶端之后,會有越來越多的產品走上個性化推薦這條路,沒有人喜歡“千人一面”的東西。基于對每個用戶習慣的了解和探索,會讓用戶享受到更好的服務。(本文首發鈦媒體)

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