資訊進(jìn)入了碎片化的黑洞，而我們的腦力卻更多處于混沌狀態(tài)：看得到的不想看，想看的看不到。
如果單純依靠用戶點(diǎn)擊行為做個(gè)性化推薦，容易造成用戶資訊內(nèi)容趨向單一化，導(dǎo)致資訊閱讀范圍越來越窄。
成立于2013年的一點(diǎn)資訊，它的想象力在于，在強(qiáng)大的技術(shù)底層架構(gòu)之上，將搜索引擎與推薦引擎真正打通，既滿足用戶資訊閱讀的精準(zhǔn)推薦，又能幫助用戶進(jìn)行興趣擴(kuò)張，在受眾的被動(dòng)與主動(dòng)行為之間形成一種微妙的平衡。
用戶自主訂閱、長(zhǎng)尾頻道和價(jià)值閱讀是一點(diǎn)資訊興趣引擎最外顯、突出的特點(diǎn)，不過，這僅僅是引發(fā)一系列反應(yīng)鏈的開端。在這之后，將是一長(zhǎng)串劇烈的化學(xué)反應(yīng)。
在興趣引擎的作用下，用戶喜歡什么，媒體人就生產(chǎn)什么，品牌營(yíng)銷人就推送什么，用戶的內(nèi)容需求可以和品牌內(nèi)容達(dá)到完美匹配。先以內(nèi)容吸引到足夠量的用戶，再以大量的數(shù)據(jù)和興趣標(biāo)簽構(gòu)筑用戶圖譜。作為一個(gè)“興趣引擎”，一點(diǎn)資訊的營(yíng)銷空間不僅僅局限在廣告，更多是在營(yíng)銷。基于一點(diǎn)資訊的媒體形態(tài)和定位優(yōu)勢(shì)，除了傳統(tǒng)的廣告之外，其更是可以從用戶的訂閱出發(fā)洞察數(shù)據(jù)，挖掘興趣，進(jìn)而為廣告主策劃及生產(chǎn)更有價(jià)值的內(nèi)容，創(chuàng)造更大的營(yíng)銷空間。
可以說，“興趣引擎”是“搜索引擎”和“個(gè)性化推薦技術(shù)”基礎(chǔ)上的再創(chuàng)新，而“興趣營(yíng)銷”讓品牌廣告“投其所好”的精確度不斷提升。
不只“一點(diǎn)”的資訊消費(fèi)
資訊進(jìn)入了碎片化的黑洞，而我們的腦力卻更多處于混沌狀態(tài)：看得到的不想看，想看的看不到。“閱讀哪些新聞？怎樣閱讀？”成為一個(gè)新的問題，受眾的被動(dòng)與主動(dòng)之間正在形成一種微妙的角力。
中國(guó)人民大學(xué)喻國(guó)明教授曾指出，早在上個(gè)世紀(jì)八十年代，就有研究表明，當(dāng)一個(gè)社會(huì)的人均收入在1000~3000美元時(shí)，這個(gè)社會(huì)便處在“碎片化”的階段，這本質(zhì)上是由于文化差異、收入水平等因素造成的。自人類進(jìn)入移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)以來，這種“失控”變得更加明顯。凱文·凱利認(rèn)為移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)會(huì)放大這種碎片化，進(jìn)而被大家所感知到。
在資訊內(nèi)容的分發(fā)領(lǐng)域，這種挑戰(zhàn)最為深刻。谷歌首席科學(xué)家阿里·范立安認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域最貴的就是用戶的關(guān)注，在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代這種碎片化的大背景下，所有人的關(guān)注度都分散了或者試圖分散，很難像過去那樣集中。
資訊進(jìn)入了碎片化的黑洞，而用戶的腦力卻更多處于混沌狀態(tài)：看得到的不想看，想看的看不到。
閱讀正在被顛覆：信息過剩和去中心化
每個(gè)人都被各種新聞資訊所吞噬，看到很多熱門內(nèi)容，但真正跟個(gè)人生活、工作密切相關(guān)的、有價(jià)值的內(nèi)容，事實(shí)上并不多。在一點(diǎn)資訊CEO李亞看來，資訊消費(fèi)正呈現(xiàn)去中心化、個(gè)性化、場(chǎng)景化、圈層化趨勢(shì)。去中心化是指內(nèi)容不只是由專業(yè)網(wǎng)站或特定人群所產(chǎn)生，任何人都可以在網(wǎng)絡(luò)上表達(dá)自己的觀點(diǎn)或創(chuàng)造原創(chuàng)的內(nèi)容；個(gè)性化，對(duì)于平臺(tái)需要真正千人千面的內(nèi)容呈現(xiàn)；場(chǎng)景化，符合用戶各個(gè)場(chǎng)景的閱讀需求，隨時(shí)可以視用戶需求呈現(xiàn)一人千面的資訊信息；最后是基于用戶共同興趣的“社交”圈層化。
用戶閱讀模式的轉(zhuǎn)變從沒有像今天這般頻繁而又快速。要想在眾多的閱讀選擇中突出重圍，唯有以不變應(yīng)萬(wàn)變，真正將受眾感興趣的內(nèi)容送到眼前。
往前看三年，在美國(guó)市場(chǎng)，約有200家報(bào)紙關(guān)門；而個(gè)性化閱讀初露端倪，Twitter正經(jīng)歷爆炸式成長(zhǎng)期，無論是從Twitter、RSS的閱讀器還是Facebook的Feed（信息流），人們都能找到獲取更多自己需要的信息的方法。
信息獲取技術(shù)上的創(chuàng)新似乎大有可為。這個(gè)時(shí)候，“一點(diǎn)資訊”出現(xiàn)了。
一點(diǎn)資訊的名字起源來自于“Particle”，意思是粒子，構(gòu)成人類物質(zhì)世界的粒子。在數(shù)字化的內(nèi)容傳播中，每一篇文章的內(nèi)容都是由一個(gè)個(gè)最細(xì)小的顆粒所組成的，這些細(xì)小的顆粒構(gòu)成了文章內(nèi)容的畫像。在以算法驅(qū)動(dòng)的內(nèi)容編輯和分發(fā)中，想要實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的推送，就必須了解用戶，懂用戶所喜歡的內(nèi)容，即了解精準(zhǔn)的用戶畫像：年齡、性別、收入、地域，喜歡什么樣的文章，文章的分發(fā)次數(shù)、閱讀停留時(shí)間和文章的跟帖、評(píng)語(yǔ)等情況。不論是文章畫像還是用戶畫像，都是由一個(gè)個(gè)的粒子、一個(gè)個(gè)的點(diǎn)所構(gòu)成的。一點(diǎn)資訊的內(nèi)容聚合與分散都是基于這種顆粒和點(diǎn)去實(shí)現(xiàn)。
“一點(diǎn)”，體現(xiàn)了對(duì)于科學(xué)、對(duì)未知世界的謙卑態(tài)度。不管是對(duì)內(nèi)容，還是對(duì)用戶的了解，所有人都是未知大于已知，只懂“一點(diǎn)”，但是產(chǎn)品在不斷的努力去了解用戶，洞察用戶的興趣。
“一點(diǎn)”，還是一個(gè)手指的動(dòng)作。用戶通過在手機(jī)屏幕上的這個(gè)動(dòng)作，去發(fā)現(xiàn)和連接他/她的興趣，這種連接要依托后臺(tái)復(fù)雜的運(yùn)算，由算法去了解、去剖析、去判斷用戶感興趣的點(diǎn)，并將最有效的信息傳達(dá)給用戶。
興趣引擎讓閱讀更高效
一點(diǎn)資訊聯(lián)合創(chuàng)始人鄭朝暉給“一點(diǎn)資訊”設(shè)定的愿景是“引領(lǐng)價(jià)值閱讀潮流”，將重新定義互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶獲取內(nèi)容的形式。在他看來，移動(dòng)閱讀現(xiàn)有的產(chǎn)品無非是傳統(tǒng)新聞客戶端、RSS訂閱器，以及個(gè)性化的新聞閱讀器，而用戶的參與也無非是選擇熱門類別、訂閱RSS源，以及“被推薦”各種新聞，從而在碎片化的時(shí)間里獲取碎片化的閱讀。可以用三個(gè)字來概括用戶在這種場(chǎng)景下所獲取的信息：“熱、淺、泛”。
與之相反，在未來的移動(dòng)閱讀趨勢(shì)中，用戶所獲取的內(nèi)容應(yīng)該是“長(zhǎng)尾、深度、垂直”。鄭朝暉介紹說，移動(dòng)閱讀的趨勢(shì)必將是興趣訂閱和價(jià)值閱讀，用戶可以通過興趣訂閱（途徑包括用戶主動(dòng)參與、任意訂閱、算法推薦），獲取沉淀信息并提升自我。
這也正是“一點(diǎn)資訊”的產(chǎn)品DNA，而產(chǎn)品的技術(shù)創(chuàng)新是“興趣引擎”。
通過“興趣引擎”，一點(diǎn)資訊依據(jù)用戶在被動(dòng)推薦下的瀏覽行為、主動(dòng)搜索行為與關(guān)鍵詞訂閱頻道的興趣表達(dá)這三個(gè)維度來繪制更加精準(zhǔn)的用戶畫像。同時(shí)，將文章畫像與用戶畫像進(jìn)行最完美的連接，幫助用戶直接尋找到自己最感興趣、最有價(jià)值的信息，使用戶的閱讀變得更加高效和滿足。
更重要的是，基于“興趣引擎”，內(nèi)容消費(fèi)者的真正價(jià)值閱讀需求會(huì)被挖掘出來，通過大數(shù)據(jù)分析還能了解用戶的真正需求和興趣方向，再反向?yàn)閮?nèi)容創(chuàng)作者提供創(chuàng)作方向，而一點(diǎn)資訊作為新一代內(nèi)容分發(fā)平臺(tái)可以把內(nèi)容生產(chǎn)者“按需創(chuàng)造”的內(nèi)容推送給用戶，改變了以往單純由編輯經(jīng)驗(yàn)主導(dǎo)內(nèi)容生產(chǎn)的資訊流轉(zhuǎn)模式。
