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构建兴趣门户一点资讯或掀移动互联信息入口革命

发布时间:2020-02-19 05:47:07 阅读: 来源:热流道厂家

移动互联的爆发式发展,正在颠覆着传统信息获取方式和阅读行为。中国互联网信息中心CNNIC的研究报告显示,截至2014年6月,我国网民规模达6.32亿,其中手机网民达5.27亿,网民中使用手机上网的人群占比提升至83.4%。从PC到移动,不仅是终端的变化,也是信息与人的连接交互方式的变化。

当前,社交软件、网站和社区等越来越多地被包装成独立的应用,出现在“应用市场”,这使得搜索引擎、门户等传统PC时代的互联网信息入口的功能逐渐被削弱,传统信息平台已经不能很好地满足用户获取信息的需求。

同时,移动时代用户阅读打破了传统,呈现完全的碎片化,无论是乘地铁、等电梯,还是吃饭间歇、睡前床头,都可以随时通过阅读获取信息。在这样的情况下,如何在海量的信息中筛选出最符合用户需求的内容,自然成为移动资讯平台的头等大事。可以说毫不夸张的说,谁与用户的需求最为匹配,谁就能赢得用户的“芳心”。

因此,主打个性与喜好的订阅或推荐模式的资讯平台应运而生,从国外来看,Flipboard、Zite等先后风靡一时,而国内相关产品今日头条、Zaker、鲜果阅读等也纷纷上架。虽然此类产品都大打“个性”牌,然而能够做到真正个性化的却不多。

对单独个体来说,众多信息中个“我”感兴趣的才是真正需要的,才是真正的“个性化”。近日,笔者发现一款全新的资讯阅读APP—一点资讯,无论是基于个人兴趣的兴趣图谱分析,还是融合推荐引擎和搜索引擎的兴趣引擎,都可以看出其在这方面的深入探索,其产品在用户需求匹配、内容推荐、满足用户长尾阅读等方面,也都让人眼前一亮。

基于社交账号建立初步的兴趣模型

在传统PC时代,人们大多通过门户网站,获得新闻、娱乐、生活等多种资讯,或者通过搜索引擎,有针对性检索特定关键词等来获取相关信息。前者信息丰富,但是用户可能浏览了众多信息,其中仅一部分为需要的,或者说是有用的;而后者提供的信息更精准,不过需要给到明确“命令”,难以满足随机性的阅读需求。

移动时代,受终端界面、互联方式等软硬件限制,以及用户体验需求的强化,传统门户和搜索引擎无疑都已经不太“适用”。如何基于移动设备和移动互联网,让用户在有限的时间内,便捷获取最需要的内容,成为当前行业重点课题,业界也在资讯个性化上不断探索。既然资讯类平台都在做个性化,做推送。那么对于用户来说,这些信息,是不是都是喜欢的,是需要的呢?恐怕未必。笔者认为,个性化的真正意义,应该是将一条对用户有用的信息快速有效的传达给他,进而为用户带来阅读价值。这要求移动信息平台足够智能化,才能根据不同个体,提供因人而异的不同内容。这其中的关键问题,无疑是用户兴趣的发现和挖掘。

而一点资讯提出的“兴趣门户”理念,似乎走得更远,更具开拓性。兴趣门户,顾名思义,即是以兴趣为核心的门户入口。这意味着其产品既拥有门户信息丰富的特征,也具备搜索引擎精准特性,其核心则是用户兴趣,即让用户的信息获取从单一的接受或者固定检索,到精准给到用户真正感兴趣的内容。

那么到底如何发现用户兴趣呢?一点资讯首先采用绑定的社交账号的方法建立用户的初步兴趣模型,通过综合分析用户的年龄、性别、职业、收入、所在城市、婚姻状况等身份“密码”,以及社交网络上的交互行为和内容,如自发微博、转发、评论、分享等进行数据建模,解析用户的兴趣方向。比如笔者微博的关注内容侧重科技、互联网领域,绑定账户后则收到相关内容的推荐。如果是二三线城市的全职妈妈,那么可以想见,她收到的内容则可能更多的偏重育儿、生活资讯。

给用户表达的权利 持续构建精细化兴趣图谱

如果说,一点资讯的社交账号分析只是初步建立用户兴趣模型,看起来似乎还是隔了一层。那么它的“发现”(如下图1)功能,无疑是给了用户一个自我表达的机会,让用户根据个人爱好,主动搜索、订阅喜欢的内容和频道,从而真正做到信息获取的个性化。在笔者看来这才是一点资讯相较其他同类产品的一个重要突破。

图1  用户在通过发现功能进行搜索时,一点资讯还能根据关键词的联想拓展,提供有关联内容,真正做到智能化个性化。比如搜索“前叉”一词(如图2),在显示结果里,就会给到山地自行车产品、保养,以及骑行等内容的推荐。一点资讯工程师表示,这是因为,作为专业名词,会给到此类搜索需求的用户,往往都是山地骑行爱好者或者专业人士,所以相关内容的推荐,正好能切中用户下怀。与此同时,用户主动的搜索表达,也能更进一步加深产品对用户兴趣的理解和细化,进而不断调整优化,让内容更符合需求。

图2

同时,相较一点资讯100万+的精选兴趣频道,市场上同类产品的搜索功能就要局限很多,笔者在另一款同类产品上搜索“二战”,其只能基于“二战”这个关键词进行搜索(如图3),搜索结果甚至有不相关内容混入。相较而言,一点资讯在用户的兴趣挖掘和拓展内容等方面,无疑都更胜一筹(如图4),这与一点资讯长期积累和深耕的内容不无关系,100万+的兴趣频道可以满足用户各种长尾的兴趣阅读。

综上,在笔者看来一点资讯首先通过绑定社交账号初建兴趣模型,然后持续在用户的使用中过程,通过用户的点击、搜索、订阅等行为,将其进一步进行兴趣分类。同时基于大数据进行兴趣之间的图谱关系构建,再综合用户的点击等行为和兴趣图谱的映射关系,构建完整的兴趣图谱,最后再进行兴趣推荐。

搜索引擎+ 推荐引擎= 兴趣引擎,为用户量身定制专属“兴趣门户”

当前,信息渠道的多元让用户每天面对海量信息,而其中大部分信息对用户来说都是无用的。个性化的移动阅读应该是让用户不需要如传统门户时代浏览新闻时,费力在众多内容中寻找自己感兴趣的内容,而是通过“推荐”功能方便直接地获取最需要的内容。前面说到一点资讯的兴趣发掘的推荐引擎和搜索引擎,其实其独特优势还不止于此,融合了推荐基因的搜索引擎使其搜索结果更加精细,而带有搜索引擎的推荐引擎才能称之为兴趣引擎,一点资讯对两者进行了完美融合。

目前,一点资讯已经可以根据兴趣图谱分析和用户个人兴趣表达,量身定制感兴趣的内容,并进行针对性推送,帮用户更精准获得想要的信息。更重要的是,一点资讯还致力帮助发掘用户的长尾阅读兴趣,即根据用户已有的兴趣,全方位挖掘潜在阅读需求,进而提供用户可能感兴趣的内容,帮用户拓展阅读面,提升阅读价值。

举例来说,如果用户关注军事历史,一方面产品平台会根据有相同兴趣的用户还关注哪些频道或内容,进行阅读推荐。另一方面,如果他搜索二战,除了会获得第二次世界大战的内容推荐,还会有诸如关希特勒、纳粹之类的相关文章推荐(如图5)。此外,一点资讯的编辑,通过给文章标注标签的形式,既方便用户关联阅读,同时也更方便进行相同标签的同类阅读推荐(如图6)。

图5 图6

用户不是固化不变的,相同用户处在不同场景、不同时间,阅读的内容也都会不同。因此需要高度智能化,能不断跟进用户兴趣变化,才能实现真正的个性化差异化阅读。一点资讯凭借先进的机器算法,能够根据用户的交互行为不断调整推荐内容。比如用户对推送内容的打开率,页面停留时间,点赞、评论、分享等反馈行为(如图7),进一步对用户兴趣更细致更精准的分析,并不断调整推荐内容。

图7

此外,基于价值阅读的理念,一点资讯更重视用户的阅读体验。从信息来源,图文结合、内容信息量等方面,为用户进行综合评估,以保证呈现给用户优质、有效的信息。在笔者看来,一点资讯的终级目标是希望打造一款千人千面的兴趣门户,每个人的一点资讯的首页都是不一样的,因为每个人的兴趣方向不同。

创新算法:支撑兴趣和个性的心脏

要完成用户的兴趣解析和匹配,以及个性化的精准推送,需要强大的技术支持,而创新的算法无疑是其中的核心。可以说,当前的信息获取,用户越来越倾向体验的简单化,这对产品提出更高的要求,因为产品越是简单易用,其背后的技术往往越复杂。

一点资讯团队由前雅虎中国研究院院长郑朝晖博士掌舵,核心成员由硅谷及国内一线互联网公司的资深工程师构成。凭借多年来对用户需求和行业趋势的深刻把握,以创新的算法打造全新产品,致力于面向未来的移动信息入口建设,其团队的活力和实力,无疑是产品创新的动力来源。

一点资讯CEO郑朝晖对笔者表示:“我们的愿景是在移动互联网时代,通过创新的技术连接人与信息,我们致力于打造全新的移动信息入口,它或许是搜索引擎的下一代、门户的下下代。”一点资讯通过对用户兴趣的充分发掘,凭借其领先的兴趣引擎,深挖用户阅读长尾,并综合门户和搜索的双重优势,开拓出一种契合移动时代用户阅读需求的创新阅读模式。由此看来,这个宣言似乎并未言过其实。

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