移动资讯消费需求从娱乐性向功能性转变

移动资讯 2019-05-28 19:38:31

  8月11日,由北京朝阳海外学人中心与真格基金飞马旅主办,中国云体系联盟北京市朝阳区科技技术委员会,中国留学人员回国服务联盟联合主办中护航承办的“2018 OTEC创新峰会ABC科技论坛”在北京市朝阳区举行。来自人工智能、大数据、云计算等领域处在世界研究及创新前沿的众多专家学者进行了现场交流和分享。

  一点资讯技术副总裁王元元现场发表《人工智能助力移动资讯消费升级》主题演讲。他指出,移动资讯消费需求已经从休闲娱乐性向功能性转变,而一点资讯所要提供的不是那些泛的、休闲的内容,而是这种价值属性、功能属性的内容。

  “移动资讯行业的本质是流量的战争,各家的终极目的是获取并占有用户时长,而在流量战争中,最重要的是效率”,王元元指出,当下,各家信息流公司都在通过运营或技术上的创新来降低流量获取的成本,增加单位流量的变现效率,然后将这样的变现通道变成正循环,尽快在市场上获取更多用户——这是现在信息流行业的常规打法,而算法的本质就是利用数据来提升效率。

  王元元认为,算法产生高效率有三要素:海量大数据、易于优化的目标以及强大的机器学习、建模能力。这三点在资讯消费领域同时具备,所以现在的信息流行业注定会像昔日PC互联网时代的搜索引擎一样,成为一个千亿美金的行业市场。

  王元元判断,人工智能在信息流中的应用有三大关键环节:一、内容生态建设:解决的是内容生产的问题;二、内容和用户理解:理解内容的结构和品质,通过理解内容来理解用户的问题;三、内容分发:有了对内容和用户的理解,内容分发就可以做到更加精准,做到所谓的千人千面。基于这些对用户需求的洞察,进一步指导内容生态建设,这样一个正循环,也是各家信息流公司在工作和技术迭代中所专注要解决的问题。

  在蓬勃发展的同时,移动资讯在生态建设方面也面临诸多挑战。“门户时代优质内容的供给方是机构媒体,而来到兴趣阅读、信息流时代,内容的生产方已经从几百家机构媒体变成了几十万家自媒体,甚至进入几千万、上亿用户的UGC时代。面对这么多的内容如何去甄别、去保证良币驱逐劣币,需要我们做很多更精细的工作。”

  另外一个值得注意的问题,是自媒体作者或者机构作者需要创作什么样的内容,才能获得更多受众,进一步在分发平台上得到更好地展现?王元元透露,一点资讯的做法,是利用人工智能技术,通过对平台用户消费数据的分析给出一系列预测,同时,在作者创作的过程中辅助提供各种各样的智能联想工具,帮助作者提升创作效率。

  自媒体时代,版权问题也非常重要,而一点资讯通过人工智能技术,也实现了基于算法构建的版权库,保护版权方利益的功能。

  有了良好的内容生态,可以保证优质内容的持续供应。而精准推荐、分发的基础,是对内容或用户的精准理解。王元元认为,现在人工智能对内容已经过渡到更高级的理解——不仅在于理解内容的结构,也需要理解内容结构之间的关系,帮助用户走出“信息茧房”。

  基于用户对内容的点击、浏览、评论、停留时长等交互行为,也可以对用户进行更好地画像,为用户提供千人千面的优质内容。当然,我们还需要主动进行对用户的兴趣探索,有效避免为用户提供内容过于单一。

  王元元指出,个性化分发引擎在技术架构上已经日趋成熟,各家基本使用基于内容或基于协同过滤以及深度学习的算法,而内容分发的核心能力,是对用户所推荐内容的偏好预测问题。这个问题最早在搜索引擎或搜索广告里已经被定义的非常清晰,首先是实时性,需要算法模型必须要做到实时更新,分析用户最新的行为,力求所呈现的每一屏内容都更了解用户;其次,从规模上来讲,需要解决的问题是让算法模型记忆的用户兴趣更全面、知识更丰富,从一定程度上也能保证推送的结果更精准,让推荐结果出现更多“情理之中,意料之外”的惊喜。

  在移动分发领域,算法有效提升了效率,但不可避免的也带来了价值观上的问题。王元元以美国一家人工智能领域公司运用算法构建犯罪概率预测模型一事为例做出了观点阐述:“通过肤色及面部特征等信息决定一个人的犯罪概率,在统计层面可能是有意义的,但是作为一个算法工作者,我们不能在这种情况下输出任何结果,就像我们对一个用户一无所知的情况下,是不能够依赖于统计学上的一些概率,为用户推荐可能比较低俗或者标题党的内容,虽然在统计意义上这让我们能够看到更多收益,但长远来讲缺乏价值。”

  王元元认为,当下,移动资讯消费的需求已经从单纯的休闲娱乐性向功能性转变。他强调,有价值的内容在消费成本和分发场景要求的精准度都将对较高,但优质内容对用户的价值可能延续性更强,甚至一生受益。因此,从这一点判断,人工智能的确需具备价值观。实际上,像新闻性、专业性等衡量内容价值的维度有比较清晰的标准,算法就能够做不错的识别精准度。如何打压低俗内容、提升价值内容的分发效率,已经是移动资讯行业的重要工作内容。

  行业和用户需求的变化,往往会为人工智能带来新的挑战和机会。PC时代的搜索引擎解决的是尽量减少用户使用的时间成本;而移动时代的推荐引擎,实际上也承接了搜索引擎的价值——链接用户到泛内容的链接问题,解决的是尽量占有用户的碎片时间。基于用户消费需求的升级,如何融合搜索引擎和推荐引擎?

  王元元认为,答案是兴趣引擎的构建——基于用户需求,对搜索与推荐的功能做加法,内容做减法,变得更加结构化,将功能更加聚焦。即,将用户的偶发性需求,集中到对用户非常有价值的长期性需求中去。一点资讯为用户提供的,不仅是泛娱乐的内容,更多的为价值属性、功能属性的内容。这对平台的算法识别技术提出了更高的挑战。

  演讲最后,王元元对人工智能在移动资讯领域的应用做出了预判:结合用户需求的转变和技术的储备,未来资讯消费会出现更多新变化,而人工智能也会在这个领域里找到更广阔的发展空间。(作者:张铭阳)

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