不只“一点”的资讯消费

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  资讯进入了碎片化的黑洞,而我们的脑力却更多处于混沌状态:看得到的不想看,想看的看不到。“阅读哪些新闻?怎样阅读?”成为一个新的问题,受众的被动与主动之间正在形成一种微妙的角力。
  中国人民大学喻国明教授曾指出,早在上个世纪八十年代,就有研究表明,当一个社会的人均收入在1000~3000美元时,这个社会便处在“碎片化”的阶段,这本质上是由于文化差异、收入水平等因素造成的。自人类进入移动互联网以来,这种“失控”变得更加明显。凯文·凯利认为移动互联网会放大这种碎片化,进而被大家所感知到。
  在资讯内容的分发领域,这种挑战最为深刻。谷歌首席科学家阿里·范立安认为互联网领域最贵的就是用户的关注,在移动互联网时代这种碎片化的大背景下,所有人的关注度都分散了或者试图分散,很难像过去那样集中。
  资讯进入了碎片化的黑洞,而用户的脑力却更多处于混沌状态:看得到的不想看,想看的看不到。
  阅读正在被颠覆:信息过剩和去中心化
  每个人都被各种新闻资讯所吞噬,看到很多热门内容,但真正跟个人生活、工作密切相关的、有价值的内容,事实上并不多。在一点资讯CEO李亚看来,资讯消费正呈现去中心化、个性化、场景化、圈层化趋势。去中心化是指内容不只是由专业网站或特定人群所产生,任何人都可以在网络上表达自己的观点或创造原创的内容;个性化,对于平台需要真正千人千面的内容呈现;场景化,符合用户各个场景的阅读需求,随时可以视用户需求呈现一人千面的资讯信息;最后是基于用户共同兴趣的“社交”圈层化。
  用户阅读模式的转变从没有像今天这般频繁而又快速。要想在众多的阅读选择中突出重围,唯有以不变应万变,真正将受众感兴趣的内容送到眼前。
  往前看三年,在美国市场,约有200家报纸关门;而个性化阅读初露端倪,Twitter正经历爆炸式成长期,无论是从Twitter、RSS的阅读器还是Facebook的Feed(信息流),人们都能找到获取更多自己需要的信息的方法。
  信息获取技术上的创新似乎大有可为。这个时候,“一点资讯”出现了。
  一点资讯的名字起源来自于“Particle”,意思是粒子,构成人类物质世界的粒子。在数字化的内容传播中,每一篇文章的内容都是由一个个最细小的颗粒所组成的,这些细小的颗粒构成了文章内容的画像。在以算法驱动的内容编辑和分发中,想要实现精准的推送,就必须了解用户,懂用户所喜欢的内容,即了解精准的用户画像:年龄、性别、收入、地域,喜欢什么样的文章,文章的分发次数、阅读停留时间和文章的跟帖、评语等情况。不论是文章画像还是用户画像,都是由一个个的粒子、一个个的点所构成的。一点资讯的内容聚合与分散都是基于这种颗粒和点去实现。
  “一点”,体现了对于科学、对未知世界的谦卑态度。不管是对内容,还是对用户的了解,所有人都是未知大于已知,只懂“一点”,但是产品在不断的努力去了解用户,洞察用户的兴趣。
  “一点”,还是一个手指的动作。用户通过在手机屏幕上的这个动作,去发现和连接他/她的兴趣,这种连接要依托后台复杂的运算,由算法去了解、去剖析、去判断用户感兴趣的点,并将最有效的信息传达给用户。
  兴趣引擎让阅读更高效
  一点资讯联合创始人郑朝晖给“一点资讯”设定的愿景是“引领价值阅读潮流”,将重新定义互联网和移动互联网用户获取内容的形式。在他看来,移动阅读现有的产品无非是传统新闻客户端、RSS 订阅器,以及个性化的新闻阅读器,而用户的参与也无非是选择热门类别、订阅 RSS 源,以及“被推荐”各种新闻,从而在碎片化的时间里获取碎片化的阅读。可以用三个字来概括用户在这种场景下所获取的信息:“热、浅、泛”。
  与之相反,在未来的移动阅读趋势中,用户所获取的内容应该是“长尾、深度、垂直”。郑朝晖介绍说,移动阅读的趋势必将是兴趣订阅和价值阅读,用户可以通过兴趣订阅(途径包括用户主动参与、任意订阅、算法推荐),获取沉淀信息并提升自我。
  这也正是“一点资讯”的产品 DNA,而产品的技术创新是“兴趣引擎”。
  通过“兴趣引擎”,一点资讯依据用户在被动推荐下的浏览行为、主动搜索行为与关键词订阅频道的兴趣表达这三个维度来绘制更加精准的用户画像。同时,将文章画像与用户画像进行最完美的连接,帮助用户直接寻找到自己最感兴趣、最有价值的信息,使用户的阅读变得更加高效和满足。
  更重要的是,基于“兴趣引擎”,内容消费者的真正价值阅读需求会被挖掘出来,通过大数据分析还能了解用户的真正需求和兴趣方向,再反向为内容创作者提供创作方向,而一点资讯作为新一代内容分发平台可以把内容生产者“按需创造”的内容推送给用户,改变了以往单纯由编辑经验主导内容生产的资讯流转模式。
  帮你找到最感兴趣、最有价值的信息
  每个用户的信息兴趣呈长尾分布,只满足用户的共性需求是远远不够的。与满足共性需求的阅读方式不同,“一点资讯”的信息组织方式可以让用户从各种维度自由地表达兴趣,同时在交互中不断学习分析用户兴趣,最后通过兴趣引擎的架构精准满足用户的长尾需求。从用户的参与感方面看,“兴趣引擎”是用户主动和被动参与的融合:
  搜索(主动,长尾,高效):用户通过搜索任意关键词,不但能找到相应文章,还可以把喜欢的关键词订阅下来,定制属于自己的垂直信息流,提供价值阅读。
  推荐(被动,智能,扩展):从热点和大众化的内容开始,通过用户的行为,逐步向周边进行智能的扩展,满足娱乐消遣、消磨碎片化时间的目的。
  “兴趣引擎”结合了“搜索引擎”和“推荐引擎”,郑朝晖认为“兴趣引擎本质上是一个组合式的创新”。无论双十一最新战况,还是新晋男神、小鲜肉,还是争议不断的“瘦脸针”……使用一点资讯,用户可以通过搜索关键字,自定义添加订阅任何个性化频道,不同用户的同一标签频道下的资讯内容也不尽相同。在各频道内,算法还会不断学习用户行为,做到同一频道内用户也能看到对自己有价值的信息。
  2015年11月9日,TalkingData最新应用排行显示,一点资讯App荣登资讯新闻类应用使用覆盖率第三位,用户覆盖率直逼前两名。借助手机端应用阅读新闻,正在成为更多人的阅读习惯。不仅传统媒体风光不再,PC时代的核心媒体也渐渐褪色,在移动互联网大潮的裹挟之下,消费者的阅读平台与阅读方式都在改变,或是被改变。
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