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■腾讯和头条曾经有过蜜月期2020-08-21 14:59:570阅( 二 )


所以各家在做个性化分发的投入都是很小的 。 实际上如果没有大量的编辑做基础的tag校验等工作 ， 个性化分发也不可能准确 。
在各家都投入很小的情况下 ， 头条还是保持着非常清醒地同步加大对技术、运营人员的投入 ， 这样就使得它是一家独大 。
给别人的假象：
除了头条和一点资讯（当时的） ， 所有的内容管理层都对”优质内容“有一种”谜之自信“ 。 引申起来 ， 就是 ， ”专业“败给了”用户“ 。 张一鸣是做用户产品的 ， 别人是做内容产品的 。
所以 ， 各家在判断的时候 ， 一直有两个理由认为自己有能力赢 ， 第一个就是”优质内容的制作和判断能力“ ， 第二个是”个性化容易形成信息茧房“ ， 这两个束缚了各家的发展 。 但是这两个都是从专业的角度来判断 ， 而非从”用户“的角度来判断 。
头条是第一个适应于移动端的新闻客户端 ， 就和微信重新定义IM的标准一样 。 但是同时 ， 张一鸣总是强调他们不是做新闻的 ， 只是内容的搬运工 ， 这个也蒙蔽了不少人 ， 实际上他们就是新闻客户端 。
但因为总是强调今日头条不是新闻客户端 ， 所以他们的发展也就没有了禁忌 ， 可以横向发展 。 而且大量低端用户看到的内容也不认为自己是在看新闻 ， 一看觉得内容和自己的贴近性很强 ， 然后粘性就很高 。
■腾讯和头条曾经有过蜜月期2020-08-21 14:59:570阅
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图8/8腾讯这边有个反面案例 ， 腾讯关闭腾讯微博的原因是因为上面有太多新闻垃圾食品 ， 内容缺乏质量甄别和编辑编排 。 这恰好说明了腾讯跟头条之间的认知差 。
2 个性化推荐
今日头条是第一家真正做了本地这个频道的 ， 当你坐火车经过北京合肥广州时 ， 你刷到的新闻是不一样的 。
今日头条最初利用微博（包括腾讯微博和新浪微博）的开放平台 ， 获取用户的信息（包括转发、评论、关注等） ， 形成了用户兴趣的原始积累 。 用户上去之后可以发现我的好多好友在头条看过什么内容、评论了什么内容、转发了什么内容 ， 在头条都一清二楚 。 这就是最初的个性化 ， 但已经和传统媒体大不一样了 。 后来还有通讯录上传 ， 那就更能体现你的好友在看什么了 。
最初的今日头条应该是想做社交化阅读+个性化阅读并重的 ， 后来才着重个性化阅读 ， 或者说 ， 将社交当做个性化的一个维度 。
个性化分发之后 ， 今日头条找到了核心对外输出的点：时长 。 此前 ， 从来没有任何一个新闻App以时长作为核心指标 ， 都是内容影响力什么的 。
头条早期时候推荐算法并不强 ， 主要是靠产品创新来技术策略来解决问题 ， 最初也没有很高的个性化 ， 只是最简单的高热展现 。 直到后来百度凤巢工程师的加入 ， 今日头条的算法才有一个质变 。 产品的核心指标开始变得明确：CTR × 时长 ， 更精细化的CTR驱动 。
今日头条的核心一个是个性化 ， 另外一个是总刷总有 ， 真正第一个为移动端设计的新闻客户端 。 当时网易搜狐还是编辑排版频道位置那种门户平移过来的 ， 在今日头条把时长作为一个点之后 ， 各个新闻客户端+浏览器都开始慌张了 ， 认为都认为今日头条这才是最正确的道路 ， 所以也就都开始追求时长 。
当产品的核心指标变成CTR和时长后 ， 推荐算法的使命就是忠实的反应和放大用户的需求 ， 机器学习就是民主的暴力 。 而作为新闻看门人角色的编辑 ， 以及编辑背后一整套基于门户时代构建的内容体系 ， 像个工业时代的手艺人 ， 不再重要了 。
因为内容排序 ， 不再依赖人的审美判断 ， 而是因式分解 。 F=ax+by+cz ， 以前ABC的系数是认定 ， 你准备好这个素材 ， 现在机器决定哪个参数 ， 就基本上有时候不太好解释的 。 机器学习持续的流程优化能力 ， 相较于人工是恐怖级别的碾压 。
或者说 ， 头条最初胜出的核心不是靠个性化 ， 而是靠使用门槛超低的体验：一上来啥都不用选 ， 猛推高点击文章 ， 在后续使用中人-算法持续互动 ， 个性化逐步体现 。
一点资讯的早期核心员工跟我说 ， 在理解用户上 ， 当时所有头条的竞品都和头条差了一个身位 。
【■腾讯和头条曾经有过蜜月期2020-08-21 14:59:570阅】（声明：本文仅代表作者观点 ， 不代表新浪网立场 。 ）


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