探索用户即时兴趣,新浪“即时推”能重塑内容分发行业吗?

作者:俊世太保 发布时间:2017-09-25 22:02:49 来源:逐鹿网

 

移动互联网时代的海量信息,让我们每天都处于一种信息大爆炸的状态,而基于大数据的个性化推荐则为我们打开了一扇门,这种借助强大数据采集、分类和提取的技术,正深刻地改变着中国人的阅读习惯和信息获取方式,但伴随着推荐引擎的争议从来就没有停止过。

一成不变的推荐和不断变化的兴趣

当越来越多的内容分发平台都开始强调“千人千面”的个性化推荐时,它们的产品反而高度同质化了。如今我们打开所有的信息流产品,看到的内容千篇一律,几乎没有什么太大的差别。而低俗、八卦和标题党因为满足了绝大多数人的喜好,永远都会充斥在我们的信息流中。

个性化推荐让我们的兴趣变得越来越狭隘了,其实这是当下所有推荐引擎共同面临的弊端。我们的兴趣似乎很容易被机器“锁定”。强大的算法可以通过用户行为推算出兴趣标签,机器会不断的根据这些标签对我们进行分门别类,最终决定我们能看到什么内容。

但标签本身就是大脑偷懒的产物,凡是能够定义出来的标签,一定程度上都是受限的。以此为判断标准来进行推送,必然会导致局限性。前段时间薛之谦和李雨桐撕逼,出于好奇点击了几篇文章,然后在接下来的一周时间里,被推送的都可能会是一些娱乐新闻。最终满屏幕的娱乐八卦,直接造成了信息负载。你偶尔会看一些娱乐的新闻,但却并不代表着你喜欢生存在只有八卦的世界中。

随着数据的积累,机器算法一直在进化,也慢慢会越来越懂用户,不过问题在于兴趣其实是一直在不断变化的。以我个人举例,平时我喜欢看一些科技数码类的文章,我会希望信息流中出现的都是有关于这些领域的文章。但这不妨碍我在特定的时刻突然对某件事产生兴趣,这可能是薛之谦和李雨桐的口水战,可能是热门影视剧终,也可能是中国足球又输球了。

而也正是因为有这些即时的兴趣,我们才能真正认清自己,并不断从外界汲取新的知识。这种兴趣的变化会时刻伴随着我,并且不断受到外界因素的影响。推荐引擎之所以会让人的思想变得狭隘,很大程度上就在于没办法感知这种时刻变化的兴趣。

新浪的探索,“即时推”会成突破口吗?

个性化推荐确实降低了我们获取信息的成本,但这也可能使我们画地为牢,我们所获取的一切信息与知识都不断在迎合自身的喜好。算法越来越聪明,这种迎合就会变得越来越变本加厉,最终使我们失去了探索未知的可能性。

从这个角度来说,推荐引擎确实需要有所改变了。个性化推荐不仅需要了解我们长期的兴趣,更要对我们实时的感知进行回应,并且还要有探索未知的可能性。在最近,新浪客户端上线的一个新功能倒是颇为值得借鉴,这个新功能被新浪客户端称之为“即时推”。

何为“即时推”?具体而言就是当用户阅读完一条内容,返回信息流首页时,人工智能系统会根据刚刚所阅读的内容以及用户兴趣相关性,再推荐一条相关兴趣内容。并以动态插入的形式呈现在之前所阅读的内容下方。如用户对某一内容“兴趣十足”,系统将持续推荐,直至用户兴趣结束跳过推荐内容继续阅读。

或许大家并不明白这种推荐机制的好处,我举个简单的例子。马上国庆节就要来了,平时并不属于旅游人群的我,信息流中并不会出现旅游相关的文章,但国庆节我想去泰国体验下生活,而“即时推”就可能敏锐的捕捉到我这种即时兴趣。

然后开始给我推荐一些有关泰国当地风土人情、美食以及攻略相关的文章,这些内容可以很好的帮助我对未来进行规划。但“即时推”能做到的远不如此,它还会给我推荐有关其他旅游景点的文章,例如在欧洲看日出是一种怎样的感受?而很可能我会因为看到这篇新的文章,最终选择去欧洲游玩。

“即时推”的出现确实让我有一种耳目一新的感觉,很大程度上这为我们打开了一扇新的窗户。这种推荐并不是简单的基于用户过去访问过的内容,还会结合用户当下的实时兴趣。也就是说,这使得推荐引擎有了更丰满的思想,而让用户也会觉得推荐引擎再也不是冷冰冰的算法,而是一种陪同在身边的玩伴,更懂我们当下的需求。

为什么率先做出改变的会是新浪客户端?

很大程度上还需要从这个平台既有的基因说起。根据QuestMobile最近发布的报告显示,2017年6月,新浪在移动端的生态流量月度总用户已接近3.7亿,月日均用户1.07亿,虽然起步晚于同类客户端,新浪客户端还是快速发展为新闻客户端行业头部App。但我们必须承认,新浪客户端相比于今日头条、腾讯新闻来说,仍然还是一个后来者。

新浪客户端有一个其他内容分发平台所不具备的优势。从一开始新浪客户端就打通了新浪和微博双平台的内容、数据和账号体系,这使得新浪客户端不仅有庞大的内容数据和用户数据,更有用户即时兴趣、动态化场景、网状知识图谱和社交关系等独特数据。

而众所周知,微博是中国互联网少有的能够二次崛起的产品,用户和渠道的下沉,是微博能够成功的关键原因。但不可否认,自2014年以来,微博从早期的“实时信息网络”向“实时信息+社交兴趣网络”转型,也为其留住了很多用户。我们想要了解网络上的热门事件,第一时间想到的总会是去微博搜索。

新浪客户端很明显也继承了这种基因,而正因为通过和微博在内容、数据、用户和媒体账号上的充分打通,新浪能够捕捉到用户的即时兴趣,而不仅仅是简单的长期兴趣,这是新浪智能分发的独特优势所在。

如今各大新闻客户端并没有针对即时兴趣推荐内容。对于用户偶然感兴趣的即时内容,多数平台并不会给予过高的权重,并且需要等用户再次刷新或下次访问时再予以推荐。面对一成不变的内容分发市场,新浪客户端想要实现弯道超车,抓住用户的即时兴趣其实是一个机会所在。

“即时推”的出现,会给个性化推荐带来更多可能性吗?

新浪首创的即时兴趣推荐,可以说是一次大胆的尝试,基于用户当前兴趣和相关性推荐,这可以产生一种完全不同于当下内容分发平台所呈现出的兴趣信息流。而“即时推”的出现,也让我们可以对内容分发的未来有了新的思考。

对内容分发平台来说,最关键的是仍然是数据,“即时推”在原有个性化推荐的基础上,加强了与用户之间的互动,让机器主动感知用户的即时兴趣,并且从用户处获得积极反馈,进而能够不断优化所推荐的文章。而用户所获取的信息,不再是单纯基于过往兴趣标签,还会有根据实时兴趣变化的内容推荐。

我们常说,移动端的搜索引擎其实被分成了两部分:主动搜索+推荐引擎,前者是用户具有明确的指向性目标,而后者则依赖于机器算法的推荐。在我看来,即使推的出现很有可能会为内容分发平台带来一个的主战场——那就是人工智能助理。

“即时推”能够不断感知用户对信息的即时兴趣,并为用户推送可以匹配用户当下需求的信息,这和当下的人工智能助理的理念非常相似。人工智能助理也是解决用户当下的即时性需求,只不过人工智能助理偏向于主动获取,而“即时推”则是在机器探索到你当下的需求。

内容分发平台基于算法,给用户推送个性化的文章,这些数据原本就是人工智能最好的饲料,而“即时推”这是将这些饲料加以运用后,再回馈给用户,这是当下人工智能助理所不具备的主动性。表面上看,这只是个性化推荐的一小步,但这却可能是人工智能发展的一大步。

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