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碎片化、大数据已深植每个人的阅读基因

[日期:2016-08-30] 来源:中关村在线  作者:西奥马尔编辑 [字体: ]

  如果有一种技术,通过抽取你身上的阅读基因,能分析出你的阅读口味,测出你的潜在性格,并以此为依据,定制完全符合你喜好的信息,你会觉得这是科幻场景吗?其实,这是最近一个叫"你的UC阅读印记"的H5创意。所谓根据喜好定制内容,其实就是资讯聚合类阅读应用,通过大数据实现"个性化"精准推送。

大数据

  大数据精准推送,正在成为游走信息爆炸时代的必备技能。当信息的通道和载体日益丰富,如何找到自己想要的文字,就变得更为重要和困难。果壳网运营总监陈岩认为,衡量资讯推荐产品,最核心的维度是推荐效率和发现效果。用户对推荐的内容越喜欢,效果就越好,但查准率并不是越高越好。

精准推荐非大数据唯一出路 碎片化阅读可以更美

  信息超载和知识碎片化困境

  网络的迅猛发展,社交媒体的兴起,直接降低了信息的发布门槛,同时也将网民置身于信息超载和知识碎片化两大困境中。信息超载就不必多说了,微信公众号里一堆99+小气泡,足以说明一切。

  知识碎片化也属常态,用户阅读的时间和空间都呈现碎片化;信息也同样被打碎,微博微信、知乎果壳、资讯客户端等等,你会随机点击一个还不错的标题,当然也无法预知下一次点开的是干货还是八卦。

  信息超载直接导致,所有人只关心自己感兴趣的、有价值的,和自己相关的信息,于是便催生了一批基于大数据精准推送类产品,为每个用户做好信息筛选和删除。其中资讯聚合类阅读应用,如今日头条、UC、天天快报等,都日渐成为互联网新兴人类阅读的新型打开方式。

  可以说,这是大数据渗透、影响阅读习惯最为显著的一次。UC时光机H5生成的"阅读印记"报告,能够基于兴趣标签、浏览数据、碎片化场景分析用户性格基因和潜在阅读口味,也归功于大数据。但正如陈岩所说,大部分推荐算法都是基于用户过往行为的推荐,会导致推荐面越来越窄和同质化,碎片化也让阅读变"浅"变"轻"。所以查准率之外,还需考虑查全率,即推荐的内容尽可能覆盖用户喜好。

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  精准推荐并非大数据的唯一出路

  UC、今日头条等聚合类应用,定位是"泛资讯阅读",简单轻松、阅读压力较少,符合80、90后等年轻用户的阅读口味,但也很难形成完整有逻辑的知识体系。年轻阅读者还需要在知识的搜索和链接能力上有所提升,比如整合了神马搜索的UC,其推荐的内容范围自然比今日头条更广,类似的QQ、百度浏览器也是如此。关注垂直领域,如平台引进的自媒体人,也是提高学习能力的一大竞争力。

  此外,年轻阅读群体对优质内容、深度阅读的需求同样很大,大数据该如何满足?不少资讯平台是这样做的,争先引入优质的自媒体人,打造特色的原创内容平台。UC、今日头条分别推出了订阅号和头条号。在精准推荐的维度以外,UC还邀请了蔡康永、高晓松等明星红人加盟,任职内容官,为用户提供不同类别(个人兴趣以外)的般配内容,帮助用户发现新的兴趣,不断开拓视野。

精准推荐非大数据唯一出路 碎片化阅读可以更美

  当碎片化阅读已成主流,当大数据精准推荐不断进化满足用户所需,谁能快速摸索出一条独特的、解决信息爆炸问题的新道路,便成了各大平台占领市场高地的决胜因素。UC不久前已经表面了决心和姿态,联动全国九家报纸,每个头版只发一个字,组成一句广告语"资讯看UC,6亿人选择",以迎合大众"碎片化"阅读需要。

精准推荐非大数据唯一出路 碎片化阅读可以更美

 

  随后还有网友将该碎片化创意玩出了新意,拼成"6亿人选择UC看资讯"等句子。其实,碎片化、大数据已深植每个人的阅读基因,想知道你内心最期待的阅读是什么样吗,也许利用阅读印记做个体检,还能发现不一样的自己呢。





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