移動互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來,大量的碎片化時(shí)間通過智能設(shè)備得以被利用,使用移動閱讀類App獲取資訊已經(jīng)成為人們?nèi)粘I钪胁豢煞指畹囊徊糠?。雖然用戶閱讀時(shí)間上是極其碎片化的,地鐵上,床上,洗手間都可能成為用戶閱讀的場所,用戶閱讀所花費(fèi)的時(shí)間某種程度上卻是一定并且有限的,如果當(dāng)你細(xì)心調(diào)查后,你甚至?xí)l(fā)現(xiàn)一個事實(shí):這種碎片化的閱讀其實(shí)也是存在著一定的規(guī)律,用戶總是會在那幾個特定的時(shí)間段擁有大量的閱讀需求。
在這樣的背景下,如何在海量的信息中篩選出最有價(jià)值的信息,向用戶個性化推薦其最感興趣的信息,已經(jīng)成為移動閱讀類App們的頭等大事,毫不夸張的說,誰能與用戶的需求最為匹配,誰就有可能在這樣一場混戰(zhàn)中獲勝。筆者始終覺得,閱讀需求是足以在移動互聯(lián)網(wǎng)成為一個平臺級別的入口,因?yàn)檫@幾乎可以涵蓋用戶的一切需求:學(xué)習(xí)、獲取資訊、娛樂、生活..........。.
個性化更應(yīng)該走精品路線
是每天向用戶推薦大量的信息,還是只想用戶推薦最為精品的那為數(shù)不多的內(nèi)容。筆者秉承的一個觀點(diǎn)是,與其向用戶推薦大量需要用戶自我篩選的信息,不如只推薦那幾十條最為優(yōu)質(zhì)的信息。還是筆者上文所提到的觀點(diǎn),用戶閱讀時(shí)間是極其有限的。每讓用戶多一個選擇步驟,用戶離移動閱讀App的距離就越遠(yuǎn)。谷歌為什么可以世界一流企業(yè),就在于把復(fù)雜留給了自己,把簡單和“弱智”留給了用戶。個性化推薦應(yīng)該是讓用戶越來越懶,讓用戶再也不用像在傳統(tǒng)門戶網(wǎng)站瀏覽新聞時(shí),需要尋找自己感興趣的內(nèi)容。
強(qiáng)編輯對個性化推薦的不可或缺性
筆者非常反對一個觀點(diǎn),同關(guān)注移動閱讀App的人溝通過,他們大多擁有一種Geek思想,認(rèn)為憑借自己的技術(shù)實(shí)力,通過對大數(shù)據(jù)的挖掘,完全可以向用戶推薦最為精準(zhǔn)的信息。在這樣的一個背景之下,是否擁有一個強(qiáng)有力的編輯團(tuán)隊(duì),對企業(yè)來說已經(jīng)不再是必須的了。信息某種程度上是有優(yōu)劣之分的,同樣一條新聞,南方周末和一個地方小報(bào),雖然可能同時(shí)在說同一件事情,但是對于讀者來說,哪家媒體提供的信息更有價(jià)值,相信任何人都可以有一個判斷。
完全通過機(jī)器進(jìn)行推薦,在筆者看來這其實(shí)就是在做一種無態(tài)度的新聞。這種無態(tài)度給用戶帶來的困擾其實(shí)比想象中還要大,舉個例子,在平時(shí)生活中筆者比較關(guān)注科技領(lǐng)域的文章,在這樣的領(lǐng)域筆者有著一套自己的價(jià)值判斷標(biāo)準(zhǔn),多年的興趣愛好已經(jīng)使筆者擁有一套最符合自己信息需求的篩選機(jī)制,大家甚至可以這樣認(rèn)為,你已經(jīng)成為這些領(lǐng)域信息篩選的一個專家(至少對你自己來說是這樣的)。其實(shí)我們在社交媒體中,通過關(guān)注不同的人獲取信息,這其實(shí)某種程度上也是一種篩選,而這種篩選在筆者看看來遠(yuǎn)遠(yuǎn)要比機(jī)器的篩選更為精準(zhǔn)。
當(dāng)我們通過社交媒體賬號登陸移動閱讀App產(chǎn)品時(shí),他們基于大數(shù)據(jù),向我們推薦看上去很符合我們價(jià)值需求的文章,但事實(shí)真的是這樣嗎?在這筆看來這種個性化推薦永遠(yuǎn)只能成為一種輔助的判斷而已。還是拿筆者喜歡關(guān)注游戲、科技領(lǐng)域這件事來說,移動閱讀App向我推薦了大量的科技文章,其中可能就充斥了大量的軟文、公關(guān)稿。而這些文章,當(dāng)筆者通過常規(guī)的閱讀渠道時(shí),肯定是直接被筆者忽略的那部分。個性化的推薦可能只能簡單的判斷出用戶大致的興趣愛好,但是卻永遠(yuǎn)不能推薦出最符合用戶口味那些信息,想想看,就算你非常關(guān)注科技,但也不是所有科技領(lǐng)域的文章你都會感興趣吧。
我覺得個性化推薦這個努力的方向其實(shí)并沒有任何錯誤,看看現(xiàn)在的門戶網(wǎng)站,其實(shí)他們都在朝著這個大方向努力,但門戶的個性化推薦有個很大的前提,就是他們向用戶所呈現(xiàn)的新聞都是先由編輯初步篩選出優(yōu)質(zhì)內(nèi)容,然后基于這個前提再進(jìn)行推送的。新聞編輯相對用戶擁有更高的優(yōu)質(zhì)新聞篩選能力,他們把優(yōu)質(zhì)內(nèi)容篩選出來再交給用戶。一味的通過機(jī)器,向用戶推薦了自以為他非常感興趣的內(nèi)容,其實(shí)往往給用戶推送的是一系列垃圾信息。舉個例子,如果科技新聞都由我事先進(jìn)行篩選,不作任何價(jià)值判斷,只關(guān)注這篇文章是否屬于優(yōu)質(zhì)內(nèi)容,剔除掉一些不好的內(nèi)容,然后再基于用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行個性化推送,我想這樣的個性化推薦才是代表未來吧。在這樣的背景下,我還要再次強(qiáng)調(diào)我的觀點(diǎn),強(qiáng)編輯對于個性化推薦是非常有必要的,而且是不可或缺的。
所能想到的個性化推薦未來
在筆者看來,現(xiàn)在個性化移動閱讀App,其實(shí)完全可以用一句話來解讀它們的產(chǎn)品理念:“通過社交網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)分析用戶所喜歡的,然后做個性化的推薦“但這些在我看來這些完全不是移動閱讀的未來,個性化的推薦可能對于用戶來說有的時(shí)候可能是他所喜歡的,但是并不是他所需要的。未來的移動閱讀是需要足夠的智能化,用戶處在不同場景,擁有不同心情時(shí),想閱讀的內(nèi)容都會不同。我傷心的時(shí)候,可能想看幾篇觸動人心的心靈雞湯散文;我躺在床上的時(shí)候,可能就只想看一些搞笑的惡俗段子;在旅行的路上,這個時(shí)候可能想看的只是別人寫的旅行游記而已。在未來用戶鍵入一個動態(tài),他在哪里在干嘛,那足夠智能化的閱讀類應(yīng)用就向用戶推薦他所需要的內(nèi)容了。向用戶推薦他需要的,而不是他喜歡的,這才是未來。
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