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  今日头条的底层算法不仅创造了更好的用户体验,而且还有助于加强公司的竞争力护城河。更有吸引力的内容和更多的交互意味着用户将在平台上花费更多的时间,而在平台上花费的时间越多,其算法将更为先进。系统越发智能,其分发内容就会越好,从而吸引更多的内容创作者。这反过来又会使更多用户进入平台,由此形成巨大的数据网络效应——系统的功能随着系统规模而呈指数级增长。从其诞生起今日头条一直不乏竞争对手(特别在目睹了今日头条的成功之后),但今日头条推荐引擎的准确性和有效性令对手难以匹及,保证了今日头条持续快速增长。

  得知驻该村的工作队在产业扶贫上做了大量工作,仅去年就带动29户贫困户脱贫,罗琼表示肯定。她指出,镇村干部、驻村工作队及队员的工作要做得更加扎实,对脱贫攻坚政策、措施、效果以及相关数据要做到底数清、情况明;对于引进的香榧种植基地,要进一步打好“老乡牌”,推动客商增加投资、在耒阳设厂并做大做强;村党支部和党员要充分发挥战斗堡垒作用和先锋模范作用,将基层党建和信访工作有机结合起来,尽力把矛盾纠纷化解在村一级,引领乡风文明。随后,罗琼一行看望慰问了该村贫困户资兴运,详细了解帮扶情况,并嘱咐他保重身体,自力更生,早日脱贫。

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  此外,许多大型内容提供商尚未开发移动应用程序或方便移动终端访问的网站,这意味着真正面向移动用户的优化信息和娱乐内容是稀缺的。到2012年中期,中国安卓平台上只有六款主要的新闻应用程序。其中四款是现有新闻门户的直接扩展,移动优化方面乏善可陈,另外两款是完全依靠速度缓慢、毫无个性化的编辑器输入来确定显示内容的聚合软件。此外,微信和微博等中国社交媒体软件难以满足中国受众对内容(文章和视频)的需求。微信是一款信息通讯工具,到目前为止,形成了一个封闭的社交网络(即只能向好友进行内容分享和发布朋友圈)。

  今日头条还使用算法来识别和过滤低质量的内容。一个内容分发平台所分发的内容质量决定了该平台的质量。大规模分发基于cookie偏好裁断的内容(cookie-cutter content)(例如报纸和杂志)时代已成为过去时。在今日头条的世界里,该平台只向用户推送他们感兴趣的内容。虚假报道和垃圾信息是媒体行业的主要问题。今日头条d的底层算法使用文本分类算法来确定一篇文章是否为虚假消息,是否是标题党,或不符合今日头条的质量标准。在这方面,今日头条还通过用户版主来标记虚假文章,并聘请人工版主对有争议的报道进行仲裁。

  第二,今日头条必须确定这三个来源的数据如何组合,以确保内部的一致性和故事的相关性。这比第一步访问和诠释数据的挑战更大。任何选定的图像需要与赛事的结果相关,并且还要适合于从评论中提取信息。这反过来要求今日头条的AI团队将自然语言处理能力与上下文图像识别相结合。他们最终将基于语法表达生成的报道模板——从实时文本评论中选择相关句子的排序算法,与图像文本匹配算法整合在一起。该系统还通过卷积神经网络来分析候选图像中的内容。通过使用历史数据进行训练,该模型能够为报道挑选出最相关和最具视觉吸引力的图片。他们还使用序列到序列深度学习算法将现有报道总结成每日新闻精要,并为文章提供更好的标题建议。系统采用递归神经网络来计算句子的向量表示,并将这些句子向量进一步反馈到一个排序模型中,从而为每篇文章提取简明摘要。

  首先,在移动互联网商业模式没有被很好印证时大家蜂拥而入,百度在这应该头脑发热的时候选择了理智,没有选择跟风进入,而是继续深耕自己的成熟业务比如搜索、广告、媒体流等等,想把技术优势转变为更大的平台能力。其次,当用户从PC端向移动端转移成大势所趋时,彼时智能手机配置初级,网络差、屏幕小、计算能力弱等原因让移动端体验很差,技术出身的李彦宏认为只有云计算才能够弥补移动终端的劣势,才是移动互联网产业进一步发展的关键所在,于是百度消耗了很多精力去做这一块。可以说,受限于当时的技术环境,这样的布局思路没什么毛病,只不过谁都没能预料到智能手机行业从系统到硬件的提升速度如此之快,从机皇沦落到销声匿迹的诺基亚就是典型代表。

  2012年推出的今日头条使用机器和深度学习算法筛选出用户最感兴趣的内容并将之呈现。今日头条的底层算法通过用户的使用习惯比如点击、滑动、在每篇文章上花费的时间、用户阅读新闻的时段、停留时间、评论、与内容的交互以及地理位置等等来了解用户,但同时并不需要用户的明确指令,并且也不依赖于用户的社交图谱。今天,今日头条通过数以百万计的维度对每个用户进行分析,从而在每个用户每次打开程序的时候生成和推送个性化、丰富的高质量内容。

  今日头条通过打造一款易于使用、个性化、内容丰富且具有高度粘性的针对移动用户优先的应用程序填补了这一需求空白。从一开始,今日头条的操作就非常简单——用户需要做的仅仅是下载一次软件而已,他们不需要创建账户,设置密码,也不需要将其与社交媒体关联(除非用户自愿)或者提供个人兴趣或偏好。该应用程序的简约设计令其操作非常直观,用户不需要任何预先的知识或教程。对于任何应用程序,推进初步的用户交互——从下载到成为日活跃用户(DAU)——都是异常艰难的一步。在这过程中的每一步都有可能因为用户遇到的沮丧、困惑或恼怒而失去他们,着在业界都是稀松平常的事情。

  今日头条并没有呆板地恪守其核心格式(如列表式文章、长文和新闻),当数据建议该平台应拓展其他内容格式时,今日头条迅速采取行动。2015年,中国大多数视频平台都在关注长视频,今日头条增加了视频功能,并开始在其平台上支持PGC(专业生产内容)短视频(通常为1-5分钟)。今日头条注意到,随着互联和基础设施的大幅改善,视频内容的供应在2014年出现了显著增长。此外,今日头条还推出了若干奖励方案,在其平台上推广视频内容创作。这一从文本到图片再到视频的转换与大多数美国平台所看到的转型类似。

  2)与其他平台相比,规模更大更相关的受众为内容贡献者品牌形象的提升带来了立竿见影的效果。几乎所有的内容贡献者都在各个平台上创建和分发内容。但是对于许多内容创作者来说,由于今日头条强大的推荐引擎,他们能够从该平台吸引更多的流量。“欢子tv”是其中一个例子,该创作者在中国乡村制作了有关民间生活和习俗的短视频。他的每条视频平均有70万观看人次,而在他的微信公号中,观看人次不到今日头条的1/40,较之中国其他的平台,今日头条使内容贡献者的长尾更能够无缝地到达最相关的受众。

  这是今日头条推出时所基于的功能,但随着公司的成长,今日头条已转型成为更深入的内容生成、消费和连接平台。今天,入驻该平台的头条号账户超过80万个——包括专业媒体机构、博客博主和意见领袖,他们利用该平台与今日头条用户分享文章、图片和视频。通过微头条为更多的用户分享短文帖子提供服务。其结果是,如今的今日头条拥有从新闻到股票,从科技到社交等十分广泛的内容。前20大类账户仅占内容提供的60%,没有任何一项单一内容类别的贡献率超过10%。

  首先,撰写奥运会赛事结果的故事需要数据,今日头条从三个来源中抽取:1)奥委会组织的实时赛事比分更新;2)从最近收购的一家图片收集公司获得的图片中获得相关视觉介质;3)监控有关赛事的实时文本评论。公司对四项运动赛事进行了机器人报道——乒乓球、网球、羽毛球和女子足球——从技术角度而言,这些比赛更容易发布赛况报道(乒乓球、网球和羽毛球是“回合制”的比赛,规则较其他运动更为简单,此外,对于女子足球拥有高质量的独家数据来源使其成为第四项报道赛事。)

  今日头条的名字(中文意思是当日重大新闻)及其应用程序的图标对用户而言非常具有吸引力,从而推动用户数量迅速增长。这也是首款将各类新闻文章聚合在一处的APP。从发布初期开始,今日头条就开始跟踪每个用户的信息——他们的点击、滑动、在每篇文章上花费的时间和地理位置等等,从而为推荐引擎提供支持,这点笔者将在本文后面进行讨论。在推出一个月后,头条已成为不少用户个性化的新闻聚合软件。该产品是当时同类中唯一一款精心设计的产品,此后发展迅速。仅用了四个月便突破了100万 DAU。今日头条在互联网用户的移动时间还尚未被挤满的情况下提供了一些可以“打发时间”的事情。在其发布的第一年,通过对其功能和算法持续创新、迭代和改进,头条几乎每周发布一次更新,从而随着时间的推移,其用户留存率不断提升。

  自从书面语言诞生以来,内容创作一直是人类的独家领域,而今日头条似乎正在改变这一事实。今日头条推出了一款名为小明机器人(Xiaomingbot)的人工智能程序,迄今为止已在平台上发布了8000多则报道。小明于2016年奥运会期间首次亮相,其在发布重大赛事报道方面较传统媒体速度更快(大约在赛事结束后的2秒)。事实上,平均来看,机器人撰写的文章的阅读率(阅读数量和推荐数量)与速度更慢、成本更高的人工撰写文章相仿。

  在其早期,“软新闻”是今日头条主要的交互驱动力之一——如名人八卦、流行文化和生活方式等领域的文章。这并非偶然。与通过知名的政府控制的新闻机构发布的官方新闻所不同,软性内容在互联网上通过数量众多的网站发布。总之,没有一个集中的地方可以获得这些内容:搜寻这些消息的用户需要投入大量时间访问不同的站点,并且也不能保证就可以获得他们最感兴趣的信息。今日头条改变了这一局面。通过获取、集中和优化信息发布渠道,它将用户在内容查找上所需要投入的时间降到几乎为零,并且提升了用户发现他们最关心的内容的信心。这一点为用户带来了真正的价值。

  你可以拥有全世界所有的算法,但倘若没有一款高粘性的产品,你就得不到数据,而没有数据,任何算法都不可能让系统进化。马特·特克(Matt Turck)撰写了一篇有关数据网络强大力量的文章。简言之,用户对你的产品使用地越多,他们贡献的数据就越多。他们贡献的数据越多,你的产品就会变得更加智能。你的产品越智能(例如,更好的个性化和推荐),它就能更好地为你的用户提供服务,于是用户更有可能经常回过头来使用你的产品,并贡献更多的数据——从而创造一个良性循环。

  以QQ、微信为核心连接器,腾讯辐射出不少好的产品应用和精准的投资布局。核心产品业务圈有微云、QQ空间、朋友圈、腾讯网、腾讯游戏、腾讯视频、腾讯动漫、QQ音乐、阅文集团、微信公共号等,布局的领域覆盖线O服务,企业服务。线上例如搜狗、财付通、微信支付、腾讯地图、人人车、美丽说等;O2O服务例如58赶集、滴滴出行、新美大、饿了么、同程网等;企业服务也有腾讯云、广点通、微信和QQ社交圈广告业务等。腾讯在泛文娱和内容领域的投资应该是BAT三家中最有活力的,例如直播领域投资了斗鱼、龙珠、红点,音频领域投资了喜马拉雅,秒速赛车开奖直播兴趣内容领域投资了知乎,视频点播投资了爱拍原创等等,此外,腾讯做PC端和移动端的爆款游戏也得心应手,赚得盆满钵满。

  在新市镇,罗琼一行还先后到对河坪村和渠塘村调研村庄规划,详细了解该镇空心湾改造情况。该镇为改善人居环境、盘活土地资源、打造美丽乡村,通过开展宣传动员、成立空心湾改造理事会、制订实施方案、开好群众大会、稳步推进实施等步骤,目前已对3个村的空心湾进行改造,群众反响很好。罗琼对该镇在空心湾改造方面所做的工作表示肯定,同时要求相关职能部门在政策制订、规划设计、项目安排等方面给予指导和支持;要求相关职能部门与新市镇结合空心湾改造及腾退农村空闲宅基地过程中遇到的问题和困难,细化完善方案,努力打造示范乡镇,进一步探索并总结行之有效的做法和经验。

  据2016年BAT年度财报显示,阿里巴巴 2016 年取得 1438 亿元收入和 681 亿元营业利润,腾讯总收入为1519.38亿元,盈利561 亿元,而百度只有 705 亿元营收和 100 亿元营业利润,B与AT的营收差距已经被大幅拉开,如今百度徘徊在600多亿美元的市值已经只有阿里的五分之一。BAT除了坚守自己的根基业务之外,在移动互联网的方方面面进行了全面较量,最终以百度的全面失守告一段落。

  今日头条正在逐步接近其最终目标,即在本质上消除搜索的概念,成为直接提供超相关聚合内容的提供商。我们在美国看到了很多昙花一现的“内容聚合者”,但是很有可能这是当时时机尚未成熟的商业构想,而更先进的算法将成为其成功的催化剂。Facebook和Twitter都是美国当今新闻消费的主要源头。谷歌是这一领域的另一个巨人。今年7月,谷歌宣布,将在其移动应用中的内容推送增加对机器学习的使用,从而更好地向用户展示跟他们最相关和他们最感兴趣的信息——一种包含所有类型信息的内容推送。

  随着今日头条的发展,平台上的互动已越发成为其用户价值主张的核心。今日头条并没有让用户自己寻找相关内容,而是使用底层算法来帮助实现有意义的连接。这一点尤其显现在其最新开发的问答功能上。在这一过程中,AI团队的任务是开发一个匹配引擎,将问题提问者与可以回答问题的用户联系起来。今日头条近期在ACL(计算语言学协会)大会上发表了一篇论文,展示了其开发成果。该团队提出的“基于大规模知识库的条件聚焦神经问答法(Conditional Focused Neural Question Answering with Large-Scale Knowledge Bases approach)”在一个由10.8万个问题组成的数据集中取得了75.7%的准确率,较当前最先进的技术(优于记忆网络和LTG-CNN法)提高了11.8%。

  那么今日头条是如何做到这一切的呢?尤其是在没有像阿里巴巴、百度和腾讯这样的中国互联网巨头打造的大规模消费者平台的基础上?笔者将通过本文探究今日头条如何获得1.2亿日活跃用户。今日头条没有将其增长归结于任何单一因素,而是归功于在其产品推出伊始制定的众多战术和战略决策之间的交互作用。具体而言就是笔者在下面列出的五大优势。尽管“爆款APP”在美国并不常见,但笔者相信,通过分析今日投条这一案例得到的收获和启发,可以为其他人在打造他们自身的产品和平台的过程中提供思路。

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  接着,底层算法必须在用户的个人资料、其个人的内容信息和背景信息之间识别出最强的统计匹配,并且必须持续进行这一操作。这一匹配旨在优化用户阅读(点击次数)的百分比和用户完成阅读的文章百分比(按页面上花费的时间衡量)。当用户首次打开应用程序时,系统会使用个人资料中的基本数据进行匹配:例如,位于硅谷的用户可能更有可能点击有关技术的文章。该系统还确保展示丰富的文章来评估用户的兴趣好恶,这样可以帮助用户发现以前未知的内容并测试他们的潜在兴趣。随着时间的推移,随着该应用程序不断收集用户信息,这些建议进一步得到完善。推荐引擎快速进行学习——对大多数用户来说,不到一天就可以充分了解他们的兴趣(以80%的阅读率为指标)。最终实现的是很高的用户留存率( 45%),这一数据类似于社交网络,是全球单个用户使用时间最长的应用程序之一。

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