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UC訂閱號(hào)的新玩法:內(nèi)容與電商結(jié)合、個(gè)性化推薦新思路

 一分鐘創(chuàng)業(yè) 2016-05-15




UC將會(huì)利用阿里系的大數(shù)據(jù),在個(gè)性化推薦上也加入新思考,差異于已有的個(gè)性化內(nèi)容推薦平臺(tái)。



內(nèi)容分發(fā)平臺(tái)又迎來一個(gè)大家伙。在這個(gè)領(lǐng)域,已有的選手都不可小覷:各門戶網(wǎng)站的新聞客戶端、微信公眾號(hào)生態(tài)以及今日頭條等。 UC 瀏覽器憑借過去積累的 4 億月活用戶,加上大阿里巴巴的支持,作為一個(gè)新選手,它也想在這個(gè)領(lǐng)域攪動(dòng)一番。


5月10日,阿里巴巴移動(dòng)事業(yè)群召開 “UC 訂閱號(hào)” 戰(zhàn)略發(fā)布會(huì),大會(huì)上,俞永福和 UC 總經(jīng)理陳超具體介紹了 UC 訂閱號(hào)是什么產(chǎn)品,將會(huì)給用戶和作者帶來什么價(jià)值。會(huì)后,36 氪與陳超聊了聊 UC 訂閱號(hào)背后的一些思考,看看新的闖入者有什么優(yōu)勢(shì)和解決問題的新思考。


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內(nèi)容與電商


UC 在做 UC 訂閱號(hào)的過程中,發(fā)現(xiàn)一個(gè)趨勢(shì)就是內(nèi)容與電商越來越多地結(jié)合,但一開始并不是為了電商去做 UC 訂閱號(hào)。一開始是想解決信息服務(wù)的問題,想幫助內(nèi)容提供者賺到錢。瀏覽器的自然進(jìn)化也會(huì)走到提供內(nèi)容這一步,而內(nèi)容與電商結(jié)合會(huì)給作者比如自媒體提供一個(gè)變現(xiàn)渠道,增加一種商業(yè)模式,進(jìn)而吸引作者在這里創(chuàng)作內(nèi)容。


陳超介紹,未來兩到三年,在阿里電商體系內(nèi)網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)會(huì)占很大的一部分,趨勢(shì)擺在這,問題是接下來怎么去融合。首先是把內(nèi)容與電商的通路打通。其次,阿里是一家數(shù)據(jù)公司,希望在產(chǎn)生數(shù)據(jù)后提供數(shù)據(jù)服務(wù)。從第一步到第二步是很長的過程,需要積累大量數(shù)據(jù),并明白在運(yùn)作過程中會(huì)遇到哪些問題。目前,UC 訂閱號(hào)做的工作也同時(shí)構(gòu)建了第一步。


網(wǎng)紅經(jīng)濟(jì)是從另一個(gè)維度來帶動(dòng)阿里的淘寶和天貓交易。陳超介紹一個(gè)案例,一個(gè)賣高端案板的廠家,一年業(yè)務(wù)量只賣 15000 個(gè),案板賣 1500 元,廠家找了個(gè)自媒體人,很短時(shí)間里賣出的貨就頂原來的一年。這樣的現(xiàn)象一直都有,以前是明星代言,現(xiàn)在的玩法就是很多普通人都可以變成紅人,紅人再去影響他們的受眾,這就是紅人經(jīng)濟(jì)。


紅人對(duì)用戶有公信力,尤其是在商品越來越多的基礎(chǔ)之上,紅人經(jīng)濟(jì)的效益和趨勢(shì)越來越明顯。消費(fèi)能力提升后,現(xiàn)在用戶更注重的是他所購買的商品和服務(wù)的價(jià)值,是不是他所喜歡的東西,是不是值得他信仰和依賴。


而紅人的界限是模糊的,其實(shí)自媒體人也算是紅人的一種,網(wǎng)絡(luò)上是沒有標(biāo)準(zhǔn)的界定的。從這個(gè)角度講,這些內(nèi)容創(chuàng)作者可以像網(wǎng)絡(luò)紅人一樣去影響他們的受眾,對(duì)交易有幫助。


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內(nèi)容的個(gè)性化推薦平臺(tái)


內(nèi)容平臺(tái)都朝向個(gè)性化推薦發(fā)展。而 UC 長遠(yuǎn)看,推薦上會(huì)有兩點(diǎn)不同于現(xiàn)有的個(gè)性化推薦平臺(tái)。一是數(shù)據(jù)維度,搜索數(shù)據(jù)、阿里數(shù)據(jù),高德數(shù)據(jù)等,這些數(shù)據(jù)會(huì)被提煉出來為 UC 所用。二是應(yīng)用維度。UC 想著手解決個(gè)性化推薦的信息窄化問題。比如用戶長久看下來,機(jī)器根據(jù)用戶行為判斷他的喜好,一直給他推他所喜歡的信息。但用戶也有很多想看但是沒有被發(fā)掘出來的信息,或者說平臺(tái)應(yīng)該除了用戶喜好之外,也應(yīng)該給他提供一些他可能會(huì)喜歡、應(yīng)該看到的信息。


UC 的思路是也用人群的標(biāo)識(shí)去給用戶個(gè)體推薦他可能會(huì)喜歡的信息。每個(gè)人都會(huì)屬于多個(gè)不同的人群,每個(gè)人群有不同的喜歡看的或不喜歡看的,這個(gè)會(huì)抽象成一個(gè)標(biāo)識(shí)。機(jī)器判斷用戶個(gè)體屬于哪個(gè)人群中,給他標(biāo)識(shí),人群偏好的內(nèi)容就會(huì)推給打上標(biāo)識(shí)的個(gè)體。與今日頭條對(duì)比,今日頭條打的標(biāo)簽是你喜歡看什么東西,UC 打的是什么樣的人群喜歡看什么東西。


舉個(gè)例子,按照人群的概念,這個(gè)人群會(huì)看娛樂,但娛樂的消費(fèi)層次是淺層次的,另外一個(gè)人群也看娛樂,是深層次的,是追星族,平臺(tái)推薦娛樂內(nèi)容的時(shí)候就要不同。再比如,不同的人群對(duì)財(cái)經(jīng)類內(nèi)容消費(fèi)有差異,這個(gè)差異是不能通過個(gè)人的興趣去推導(dǎo),要根據(jù)人群的屬性去推出來。


這一步需要大量的機(jī)器算法學(xué)習(xí),以及大量的人工標(biāo)注。陳超認(rèn)為,這一步路要走的也比較遠(yuǎn),方向是對(duì)的,這一點(diǎn)不做的話,以后 UC 的個(gè)性化推薦一定會(huì)遇到問題。

那怎么判斷人群對(duì)一個(gè)內(nèi)容是否喜歡呢?UC 對(duì)此借鑒了防騷擾電話的產(chǎn)品思路。


舉個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景的例子:用戶可以標(biāo)記內(nèi)容,比如用戶標(biāo)記這個(gè)內(nèi)容標(biāo)題黨、低俗,這跟普通分類比如財(cái)經(jīng)類、科技類、社會(huì)新聞?lì)惖确诸愑袇^(qū)別,是代表人群消費(fèi)。用戶標(biāo)記完之后,會(huì)在后臺(tái)生成數(shù)據(jù),這篇文章被多少人標(biāo)注過,就像標(biāo)記騷擾電話,用群體的力量去標(biāo)記內(nèi)容,用戶端不斷的標(biāo)記之后,內(nèi)容端也留一個(gè)庫,知道內(nèi)容的屬性,而用戶端的不斷標(biāo)記就讓用戶本身也有了某個(gè)屬性。這是最簡單的場(chǎng)景學(xué)習(xí)。一方面是要往數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)上去做,一方面在應(yīng)用場(chǎng)景上不斷思考。


怎樣讓用戶看到好內(nèi)容,而非一般意義上,大眾用戶喜歡的情色、段子、雞湯文章,針對(duì)個(gè)人品味推薦,而非個(gè)人品味受到整個(gè)平臺(tái)大眾用戶品味的拖累?


第一個(gè)是人群思路。人群一開始比較簡單,但逐漸會(huì)拆成更細(xì)致的人群喜好。通過人群分類去規(guī)避劣幣逐良幣,這個(gè)是從用戶層面去考慮。第二從媒體層面考慮,看流量的健康程度,比如低俗娛樂等內(nèi)容占比較高的話,UC 就認(rèn)為這個(gè)不是個(gè)良性的生態(tài)。UC 實(shí)際上對(duì)高端媒體的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)是以內(nèi)容的好壞,這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)包括用戶的閱讀時(shí)長,消費(fèi)的用量等情況。每篇文章都有個(gè)模型,每個(gè)媒體也有模型,文章和媒體雙方面去評(píng)測(cè),建立好的內(nèi)容和好的媒體應(yīng)該多被推薦的機(jī)制。


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利用數(shù)據(jù)


而數(shù)據(jù)的應(yīng)用,UC 到現(xiàn)在為止能拿到很多數(shù)據(jù)。最近在做的是地圖,UC 給所有新聞打上地圖 POI 標(biāo)記,UC 有高德的數(shù)據(jù)。UC 的場(chǎng)景思考就是可以知道每一個(gè) POI 發(fā)生了哪些新聞,包括每個(gè)人他常常出沒的 POI,通常你對(duì)附近的某個(gè)新聞關(guān)注度是非常高的,如果你附近發(fā)生的新聞能第一時(shí)間出來的話,那推薦給你的程度就是非常高的。第一步就是把這個(gè)新聞做地圖標(biāo)記,在算法推薦層面上做場(chǎng)景推薦。這是一種數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景。


UC 做過調(diào)研,用戶對(duì)附近發(fā)生的新聞關(guān)注度是極高的。比如,切換地理位置之后,從 A 到 B 城市后,到 B 城市之后,傳統(tǒng)的新聞推薦是你到這個(gè)本地頻道才看到附近的新聞。除非是大熱的,一般都不會(huì)給你主動(dòng)推薦。UC 就正在往這方面去做。


而淘寶的數(shù)據(jù),可以幫助識(shí)別用戶的購買力,進(jìn)而定位人群的階層。比如說有個(gè)同事喜歡車,那如果推給他吉利,這就跟購買力不匹配。有了淘寶數(shù)據(jù)之后,在這個(gè)場(chǎng)景下再去推薦的話,推的車的資訊一定能更匹配一些。


UC 有數(shù)據(jù),核心就是如何應(yīng)用好,這需要他們一個(gè)個(gè)的小場(chǎng)景去試。


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