□文│張梓軒 王 冰

隨著軟件開發(fā)技術(shù)的發(fā)展，對用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘與分析，已有相關(guān)的應(yīng)用在市場上不斷出現(xiàn)，生產(chǎn)機(jī)構(gòu)自身或第三方機(jī)構(gòu)均可使用，以對信息的生產(chǎn)或發(fā)布環(huán)節(jié)提供數(shù)據(jù)指導(dǎo)。A/B測試的出現(xiàn)，便是將用戶行為分析與新聞網(wǎng)頁設(shè)計(jì)、新聞內(nèi)容編輯等生產(chǎn)環(huán)節(jié)直接對應(yīng)，以測試數(shù)據(jù)直接指導(dǎo)生產(chǎn)環(huán)節(jié)。其核心是“確定兩個(gè)元素或版本（A和B）哪個(gè)版本更好，需要同時(shí)實(shí)驗(yàn)兩個(gè)版本，最后，選擇最好的版本使用。網(wǎng)絡(luò)上的A/B測試，即所設(shè)計(jì)的頁面有兩個(gè)版本（A和B），A為現(xiàn)行的設(shè)計(jì)，B是新的設(shè)計(jì)，比較這兩個(gè)版本之間測試者所關(guān)心的數(shù)據(jù)（轉(zhuǎn)化率，業(yè)績，跳出率等），最后選擇效果最好的版本?！盵1]

美國著名的新聞博客網(wǎng)站赫芬頓郵報(bào)在其網(wǎng)站上測試頭條新聞的標(biāo)題寫法，使用的就是A/B測試的方法。當(dāng)用戶的請求到達(dá)服務(wù)器時(shí)，通過服務(wù)器端的自動“分流”環(huán)節(jié)，服務(wù)器可給點(diǎn)擊閱讀該新聞的不同讀者分配不同的版本，同時(shí)對閱讀行為數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄。也就是說，同一條新聞內(nèi)容有兩個(gè)標(biāo)題文本，參與到測試中的網(wǎng)站讀者隨機(jī)看到其中的一個(gè)標(biāo)題版本，一定時(shí)間段內(nèi)點(diǎn)擊量最大的標(biāo)題則將會成為這條新聞最終的標(biāo)題。

雖然A/B測試作為測試方法具有很大的優(yōu)點(diǎn)，但A/B測試的結(jié)果，具有一次性適用性，其使用跨度存在局限，新聞生產(chǎn)者僅通過實(shí)施某一次測試，雖然可以調(diào)整版面或內(nèi)容，對短期的情況做出改善，但在進(jìn)行長期的、持續(xù)性的測試方面，A/B測試存在潛在的成本。[2]面對這樣的情況，為降低反復(fù)測試、動態(tài)測試中的大量人力成本、時(shí)間成本，并且提高測試的準(zhǔn)確性，結(jié)合人工智能的A/B測試（AB Testing Combined With Artificial Intelligence），在實(shí)踐中得到應(yīng)用。在幫助測試者創(chuàng)建高效的分組測試、收集和分析用戶行為數(shù)據(jù)、將操作過程自動化等各個(gè)方面，人工智能對A/B測試進(jìn)行了有效的輔助。

一、理論概述：A/B測試的原理及人工智能的結(jié)合

A/B測試的具體實(shí)施方式有很多種，網(wǎng)站、桌面應(yīng)用、手機(jī)應(yīng)用等對應(yīng)不同的實(shí)施方式，但均是將選定的用戶分為兩組，一組使用舊版本，一組使用新版本，對試驗(yàn)中收集到的效果指標(biāo)數(shù)據(jù)，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)上的方法進(jìn)行驗(yàn)證，選擇效果最好的版本正式上線推廣。

1.A/B測試的基本原理

A/B測試的實(shí)質(zhì)，是對照實(shí)驗(yàn)法在線上的實(shí)施，是與控制組、實(shí)驗(yàn)組的自然科學(xué)實(shí)驗(yàn)一脈相承的，其原理應(yīng)用的是統(tǒng)計(jì)學(xué)上的一種假設(shè)檢驗(yàn)(顯著性檢驗(yàn))。在這一過程中，“假設(shè)檢驗(yàn)是先對總體的參數(shù)提出某種假設(shè)（比如說轉(zhuǎn)化率的平均值），然后利用樣本數(shù)據(jù)判斷假設(shè)是否成立的過程。邏輯上采用反證法，先提出假設(shè)，再計(jì)算該假設(shè)可能性的大小?！捎诮y(tǒng)計(jì)得出的結(jié)果來自于隨機(jī)樣本的數(shù)據(jù)，結(jié)論不可能為絕對的，所以只能根據(jù)概率上的一些依據(jù)進(jìn)行相關(guān)的判斷。依據(jù)小概率思想（即顯著性水平p＜0.05的小概率事件在一次試驗(yàn)中基本上不會發(fā)生），也就是說當(dāng)原假設(shè)的可能性小于認(rèn)定的某一標(biāo)準(zhǔn)的話，則拒絕原假設(shè)（認(rèn)為這個(gè)假設(shè)是不成立的），反之則接受原假設(shè)?！盵3]

具體到A/B測試?yán)锏募僭O(shè)檢驗(yàn)，試驗(yàn)的目的就在于推翻“A/B兩個(gè)版本無差異”的原假設(shè)，驗(yàn)證“A/B兩個(gè)版本有差異”的備擇假設(shè)。最終，通過比較A/B兩個(gè)版本樣本數(shù)據(jù)的相關(guān)參數(shù)，來決定最終投放使用的版本采用哪一個(gè)。

進(jìn)行A/B測試時(shí)，測試用戶的選取是十分關(guān)鍵的環(huán)節(jié)，為保證試驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性，一是要保證一定的樣本數(shù)量，二是要考慮用戶細(xì)分。“在A/B測試的實(shí)驗(yàn)中，需要保證小流量的實(shí)驗(yàn)具備代表性，也就是說1%的流量做出來的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，可以推廣到100%的用戶，為了保證這一點(diǎn)，需要保證1%的流量的樣本特征與100%流量的樣本特征具備相似性?！盵4]具體來講，要將在某一特征上具有相似性的用戶聚為一類，再將其隨機(jī)分為控制組與實(shí)驗(yàn)組，如果“所有用戶雜糅在一起，導(dǎo)致即使我們做了A/B測試，也得不出有效結(jié)果。所以，我們需要按用戶群體細(xì)分去做A/B測試，高質(zhì)量用戶、留存用戶、低質(zhì)量用戶、不活躍用戶，它們的行為是怎么樣的，這才是有效A/B測試的關(guān)鍵?！盵5]

具體的用戶細(xì)分，要根據(jù)不同的測試目的來區(qū)分，但通常比較關(guān)鍵的用戶特征有這幾種區(qū)分，新、老用戶的區(qū)分，用戶流量來源（自然流量、付費(fèi)流量、推薦流量、Email流量、社交媒體流量）的區(qū)分，主頁訪問、內(nèi)部訪問的區(qū)分，首次購買、反復(fù)購買的區(qū)分等等。不同細(xì)分用戶的行為分別是怎樣的，是進(jìn)行有效A/B測試的關(guān)鍵。臉書（Facebook）、推特（Twitter)等公司在分析用戶行為時(shí)，會通過數(shù)據(jù)分析工具篩選出不同的用戶分類，再通過用戶行為跟蹤，分別查看各類用戶獨(dú)特的具體行為，這樣在分類中發(fā)掘出可以進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)用戶增長的空間。

2.結(jié)合人工智能的A/B測試

法國國家科學(xué)研究中心的數(shù)據(jù)科學(xué)家巴拉茲·克格利（Balázs Kégl）認(rèn)為，對于A/B測試這樣一種對控制變量進(jìn)行重復(fù)實(shí)驗(yàn)的方法，人工智能未來可將整個(gè)過程實(shí)現(xiàn)自動化操作。[6]結(jié)合人工智能的A/B測試，其強(qiáng)大的功能在于“不僅可以提高測試的準(zhǔn)確度及轉(zhuǎn)化率，自動化的操作過程還能節(jié)省大量的時(shí)間成本”。[7]

A/B測試的實(shí)現(xiàn)過程涉及四個(gè)關(guān)鍵角色、三種訪問形式及五個(gè)環(huán)節(jié)，其中很多環(huán)節(jié)可實(shí)現(xiàn)自動化操作。四個(gè)關(guān)鍵角色為“客戶端（Client）、服務(wù)器（Server）、數(shù)據(jù)層（Data）、數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse）。三種訪問形式即無A/B測試的普通訪問流程（Non AB test）、基于后端的A/B測試訪問流程（Back-end AB test）和基于前端的A/B測試訪問流程（Front-end AB test）。用戶在一次瀏覽中，會從客戶端（Client）發(fā)起一個(gè)請求，請求被傳到服務(wù)器（Server），服務(wù)器的后臺程序根據(jù)計(jì)算得出要給用戶返回的內(nèi)容（Data），并向數(shù)據(jù)倉庫（Data Warehouse）添加一條相應(yīng)的打點(diǎn)信息記錄本次訪問的相關(guān)信息，數(shù)據(jù)倉庫收集到足夠的數(shù)據(jù)之后，就可以開始進(jìn)行分析了?！盵8]基于前端的A/B測試一般來說只是UI（用戶界面）上的測試，比如頁面展示端的策略方案測試。而基于后端的A/B測試是對返回給客戶一端的數(shù)據(jù)的內(nèi)容做試驗(yàn)，比如對推薦的策略、對訂單列表等方面進(jìn)行測試。

在這樣一種測試流程中，結(jié)合人工智能的A/B測試，其首先能夠自動地根據(jù)多個(gè)參數(shù)細(xì)分用戶，因?yàn)樗芨咝У貐^(qū)分出自然搜索、付費(fèi)搜索的流量或任何其他流量。[9]這種對受眾群體細(xì)分的自動實(shí)現(xiàn)，幫助測試者創(chuàng)建有效的分組方式，事實(shí)上實(shí)現(xiàn)了根據(jù)特定用戶群體來測試不同目標(biāo)網(wǎng)頁配置的有效性，提高了測試的準(zhǔn)確度，這是實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)化率提高的重要基礎(chǔ)。

在接下來的環(huán)節(jié)中，“人工智能的應(yīng)用程序隨機(jī)地將不同的用戶分放在不同的測試版本中，并運(yùn)行A/B測試。初始階段，該程序收集關(guān)于每個(gè)版本的信息，這一階段為探索期。然后，在達(dá)到預(yù)定的統(tǒng)計(jì)閾值后，需要一個(gè)人力分析師根據(jù)測試結(jié)果，對人工智能應(yīng)用程序的行動選擇策略進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整。分析師會選擇出用戶體驗(yàn)較好的測試版本作為‘勝者’，并刪除其余的版本，在這一階段，人工智能的應(yīng)用程序正在利用整個(gè)過程進(jìn)行學(xué)習(xí)，以獲知如何提供最佳的用戶體驗(yàn)?！诓扇∵M(jìn)一步的操作時(shí)，人工智能的應(yīng)用程序則可自動化上述過程，以消除人類直接參與的需要，人類只需要審查進(jìn)度即可。這其實(shí)屬于自適應(yīng)動態(tài)編程或增強(qiáng)學(xué)習(xí)?！盵10]

3.A/B測試的內(nèi)容分類

盡管每一次A/B測試的內(nèi)容都是獨(dú)一無二的，但通常A/B測試會對下列內(nèi)容進(jìn)行測試： “行動按鈕的措辭、大小、顏色和位置，標(biāo)題或產(chǎn)品說明，表單的數(shù)量和字段類型，網(wǎng)站的布局和風(fēng)格，登錄和產(chǎn)品頁面上的圖片，頁面上文字的長度”，[11]等等。一些工具如Google Website Optimizer或者Visual Website Optimizer、Vertster，SiteSpect等，可以省時(shí)省力地進(jìn)行網(wǎng)頁的A/B測試。

在移動終端可以進(jìn)行A/B測試的內(nèi)容更加豐富，不只是測試用戶界面元素設(shè)計(jì)的變化。通常來說，移動端可進(jìn)行的A/B測試包括：UI設(shè)計(jì)、內(nèi)容以及渠道。UI設(shè)計(jì)又可以細(xì)分為“按鈕、文本、圖片、隱藏元素、應(yīng)用邏輯”。內(nèi)容方面包括“用戶細(xì)分、時(shí)間、信息渠道、入門教程、深度鏈接、權(quán)限獲取”等，例如推送內(nèi)容的時(shí)間，入門教程的哪些內(nèi)容需要進(jìn)行改善，鏈接到哪些進(jìn)一步解釋的相關(guān)內(nèi)容等等。渠道方面包括“信息推送、內(nèi)置消息、郵件”等，例如信息通過哪些平臺進(jìn)行推送效果會更好，頁面可以內(nèi)置哪些信息，郵件推送給用戶哪些信息，等等。[12]

對于基于移動智能終端的一些應(yīng)用，若想通過A/B測試實(shí)現(xiàn)內(nèi)容優(yōu)化、轉(zhuǎn)化率提升，那么對每個(gè)變量進(jìn)行測試都是有意義的。因?yàn)閷τ诎姹靖逻@一行為而言，有可能新版本會給用戶帶來不好的體驗(yàn)，甚至導(dǎo)致用戶對軟件的卸載，因此，要確保版本的更新與轉(zhuǎn)變不對用戶體驗(yàn)造成負(fù)面影響，“對消極和積極影響的權(quán)衡評估，也就是‘雙邊測試’，對積極的改變跟消極的改變同時(shí)觀測，是A/B測試的重要測試環(huán)節(jié)。具有雙邊測試功能的A/B測試，會根據(jù)得到的全面的數(shù)據(jù)來權(quán)衡決策，不必?fù)?dān)心增加打開率的同時(shí)出現(xiàn)增加卸載率的問題”。[13]

二、實(shí)踐應(yīng)用：新聞領(lǐng)域的A/B測試與最新發(fā)展

A/B測試一般用于做網(wǎng)站解析和搜索引擎優(yōu)化，以此來判斷哪種頁面組合辦法對網(wǎng)站用戶更有吸引力。隨著軟件技術(shù)的發(fā)展，在包括網(wǎng)站設(shè)計(jì)、APP開發(fā)、廣告投放、新聞發(fā)布等在內(nèi)的諸多領(lǐng)域，A/B測試已得到了一定程度的應(yīng)用。通常情況下，創(chuàng)業(yè)公司、營銷人員、新聞編輯等，為深入了解用戶的行為模式，通過采用A/B測試的方法，可找出提高轉(zhuǎn)化率的最佳辦法。

新聞領(lǐng)域使用A/B測試已有先例，A/B測試可以通過跟蹤同一篇新聞，測試使用不同標(biāo)題、報(bào)道結(jié)構(gòu)、新聞配圖等對流量產(chǎn)生的影響，從而實(shí)現(xiàn)新聞內(nèi)容的優(yōu)化，再以測試出的最優(yōu)組合來發(fā)布新聞報(bào)道。使用A/B測試可以依據(jù)真實(shí)的傳播數(shù)據(jù)，指導(dǎo)新聞生產(chǎn)環(huán)節(jié)的改造，從而進(jìn)一步引發(fā)傳播效果的提升。

1.經(jīng)典的A/B測試內(nèi)容

華盛頓郵報(bào)在紙媒時(shí)代一直具有較大的傳播力和影響力。然而，進(jìn)入數(shù)字時(shí)代后，讀者閱讀新聞的方式發(fā)生了改變，造成傳統(tǒng)的紙質(zhì)報(bào)紙廣告收入和讀者量急劇下降。像許多傳統(tǒng)媒體一樣，華盛頓郵報(bào)也在進(jìn)行新媒體時(shí)代的轉(zhuǎn)型，其策略之一就是使用A/B測試進(jìn)行新聞報(bào)道的內(nèi)容優(yōu)化。華盛頓郵報(bào)使用一款名為“PageBuilder”的軟件對新聞報(bào)道進(jìn)行實(shí)時(shí)的內(nèi)容測試，“這款工具可以讓該報(bào)的新聞編輯更加輕松地對新聞報(bào)道的內(nèi)容進(jìn)行調(diào)整，實(shí)時(shí)在網(wǎng)站上添加或者強(qiáng)調(diào)一些內(nèi)容”。[14]

在互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型中，衛(wèi)報(bào)采取“數(shù)字第一”的理念和“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的文化。自2012年初以來，衛(wèi)報(bào)與Optimizely合作，來增長其網(wǎng)絡(luò)讀者，并且使用A/B測試做網(wǎng)頁和性能測試。衛(wèi)報(bào)的產(chǎn)品經(jīng)理克斯廷·埃克斯納（Kerstin Exner）表示，只要可能都應(yīng)該對內(nèi)容進(jìn)行A/B測試。其業(yè)務(wù)和產(chǎn)品開發(fā)總監(jiān)奈杰爾·比克內(nèi)爾（Nigel Bicknell）則提到，“對于做大大小小的設(shè)計(jì)決策，A/B測試都很重要。從頁面布局的細(xì)節(jié)到按鈕的措辭、鏈接等許多變量，衛(wèi)報(bào)都會進(jìn)行測試，因?yàn)橥ǔＲ恍┘?xì)小的變化就能帶來很大的轉(zhuǎn)變”。[15]

衛(wèi)報(bào)使用A/B測試進(jìn)行內(nèi)容優(yōu)化主要體現(xiàn)在對其推出的一款名為“Soulmates(知音)”的社交網(wǎng)站上，該網(wǎng)站獲得利潤的方式是訂閱用戶按月支付訂閱費(fèi)。A/B測試被應(yīng)用于對不同的頁面布局進(jìn)行測試，監(jiān)測布局更改之后是否會使轉(zhuǎn)化率發(fā)生變化，在一段時(shí)間內(nèi)，他們對四種不同的頁面布局進(jìn)行了測試，測試結(jié)束后，得出的最佳頁面布局帶來的就業(yè)申請率增加了8%；再例如，網(wǎng)站導(dǎo)航菜單上的用詞也會使用A/B測試的辦法決定，他們通過對“sector insight”（行業(yè)洞察力）、“sector advice”（部門意見）、“industry analysis”（行業(yè)分析）、“insight from your sector”（從你的角度來洞察）等多個(gè)不同選項(xiàng)進(jìn)行測試，最終選定“insight from your sector”的導(dǎo)航菜單，使點(diǎn)擊率增加了224%。[16]

2.動態(tài)隨機(jī)最優(yōu)化范式

在A/B測試的基礎(chǔ)上，“MAB（multi-armed bandit）是一種動態(tài)隨機(jī)最優(yōu)化的范疇，是特殊類型的動態(tài)隨機(jī)控制模型，用于處理如何最優(yōu)地進(jìn)行稀缺資源的分配?！盵17]相比原有的A/B測試，MAB測試更加靈活，在測試運(yùn)行過程中可以增加或者刪減變量。因此，MAB范式既符合做內(nèi)容測試的基本要求，特別是在做網(wǎng)站優(yōu)化的時(shí)候，同時(shí)，它又符合對網(wǎng)站的多個(gè)變量進(jìn)行快速跟蹤測試的要求。“每次測試可以有多個(gè)變量，每個(gè)變量被視為一個(gè)臂（arm），首先對全部的變量進(jìn)行整體的測量，并監(jiān)測讀者對于每一個(gè)變量的反饋，每個(gè)變量的次數(shù)送達(dá)和讀者點(diǎn)擊數(shù)，用來計(jì)算該變量與讀者之間的嚙合程度。讀者的實(shí)時(shí)反饋用來衡量是否已經(jīng)達(dá)到了最佳的變量組合，因?yàn)椴]有明確的標(biāo)準(zhǔn)來衡量測試何時(shí)結(jié)束，所以這是一個(gè)完全自動化的測量過程，直到達(dá)到最佳變量組合?！盵18]MAB測試可以用來測試標(biāo)題、圖片縮略圖、視頻、推薦文章、熱門文章等等。

近來，華盛頓郵報(bào)在原有的“PageBuilder”的基礎(chǔ)上，增加了基于MAB范式的對網(wǎng)站內(nèi)容進(jìn)行實(shí)時(shí)測試的功能，推出了“Bandito”測試工具,“旨在通過實(shí)時(shí)監(jiān)測發(fā)現(xiàn)讀者對于那些內(nèi)容反應(yīng)更加積極。當(dāng)編輯添加一個(gè)變量到PageBuilder網(wǎng)站的模塊并對網(wǎng)頁進(jìn)行發(fā)布時(shí)，MAB測試的算法會自動注冊一個(gè)有關(guān)新變量與默認(rèn)變量的新測試，同時(shí)也會發(fā)布到網(wǎng)站頁面上，該算法開始在測試頁上跟蹤與測試相關(guān)的讀者反映。根據(jù)讀者的實(shí)時(shí)反饋，算法選擇出最佳的變量?！盵19]這種最新的測試方法的優(yōu)勢不僅在于變量的組合能夠最大限度地引起讀者的參與，并且能夠花費(fèi)最少的成本探索出最佳的變量組合。

華盛頓郵報(bào)的數(shù)據(jù)科學(xué)家認(rèn)為，網(wǎng)站內(nèi)容優(yōu)化具有重要性，抓取和分析讀者的實(shí)時(shí)反饋可以幫助有效地進(jìn)行內(nèi)容的優(yōu)化，并提供了基于MAB的具體測試案例，如下圖所示：最開始測試不同標(biāo)題對于讀者的影響，即test 1和test 2版本之間的測量，在該變量測試活躍一段時(shí)間后，收集相關(guān)的數(shù)據(jù)得出最合適的新聞標(biāo)題為test 2版本，則可以添加另一變量，即新聞配圖，即test 2與test 3版本之間的測量對比——MAB測試的最終測試結(jié)果會反饋出三種變量組合的點(diǎn)擊率，分別為3.3%、3.9%和4.8%，通過比較和分析反饋的數(shù)據(jù)，最終呈現(xiàn)在網(wǎng)頁上的版本則選定為test 3版本。[20]

三、A/B測試對我國新聞業(yè)融合變革的潛在影響

A/B測試是西方主流新聞媒體以及包括谷歌、臉書在內(nèi)的大型平臺型媒體正在采納的一種前沿模式，在國內(nèi)，其在商業(yè)傳播領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)嶄露頭角，在新聞、資訊等的信息發(fā)布領(lǐng)域，已被“今日頭條”這一以智能分發(fā)平臺為定位的產(chǎn)品所采納?！敖袢疹^條”為入駐其平臺開設(shè)“頭條號”的部分資質(zhì)較高的新聞媒體機(jī)構(gòu)和自媒體運(yùn)營者，開發(fā)并授權(quán)使用A/B測試，應(yīng)用于標(biāo)題測試、封面配圖測試等環(huán)節(jié)，并對傳播效果的提升，帶來顯著的效果。隨著這一應(yīng)用及其背后所代表的邏輯與理念被越來越多的媒體機(jī)構(gòu)及新聞生產(chǎn)者所認(rèn)可與熟悉，其對我國新聞業(yè)在融合時(shí)代的變革，具有一系列潛在的影響。

1.傳者思維到用戶思維的真正落實(shí)

目前在國內(nèi)，A/B測試已在原生廣告的傳播效果測試領(lǐng)域得到應(yīng)用，而新聞媒體對A/B測試的應(yīng)用還未普及，一個(gè)重要原因是，新聞從業(yè)者對于“以用戶為中心”的落實(shí)，仍然停留在較為模糊而籠統(tǒng)的理念層面，對于如何才是真正實(shí)現(xiàn)“以用戶為中心”，這需要新聞媒體在融合轉(zhuǎn)型中首先對這一理念做出明確而充分的認(rèn)知。A/B測試的邏輯，是以用戶為中心的邏輯，或者說用戶思維的邏輯，它使得發(fā)布者不是僅憑經(jīng)驗(yàn)性的判斷將自己想象為用戶、替代用戶去做出內(nèi)容編輯方式的選擇，而是使其具備相應(yīng)的技術(shù)素養(yǎng)，通過采納這一應(yīng)用，為明確了解用戶需求、滿足用戶需求獲得有效的數(shù)據(jù)支持，這是傳者思維到用戶思維的真正落實(shí)。

2.海量內(nèi)容與海量用戶的有效對接

在信息傳播的整個(gè)生態(tài)中觀察A/B測試，會發(fā)現(xiàn)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了海量內(nèi)容與海量人的高效對接。結(jié)合人工智能的A/B測試，其核心是為了更好地理解內(nèi)容、理解用戶，通過程序的運(yùn)行，把二者有機(jī)地融為一體。基于技術(shù)的這一連通機(jī)制，它一方面為用戶推薦相對而言更為合適的內(nèi)容，同時(shí)因?yàn)榛厥沾罅康木€上測試的用戶行為數(shù)據(jù)，可以智能地理解用戶的行為與意圖，將用戶的喜好通過數(shù)據(jù)的方式與內(nèi)容產(chǎn)生互動，優(yōu)化、激發(fā)內(nèi)容創(chuàng)作的創(chuàng)造力，提升內(nèi)容生產(chǎn)方的傳播效果。同時(shí)，通過人工智能解放出的人力，可以更好地投入到更有創(chuàng)造力的內(nèi)容生產(chǎn)環(huán)節(jié)，從而更好地為用戶提供服務(wù)。

3.移動優(yōu)先戰(zhàn)略下實(shí)現(xiàn)深度融合的巨大優(yōu)勢

2017年1月，劉奇葆同志在出席推進(jìn)媒體深度融合工作座談會時(shí)，強(qiáng)調(diào)要深入貫徹落實(shí)習(xí)近平總書記系列重要講話精神，明確提出要確立移動優(yōu)先戰(zhàn)略，推進(jìn)傳統(tǒng)媒體和新興媒體深度融合。不同于PC端的使用特點(diǎn)，移動端的使用與每一個(gè)更為固定而明確的用戶個(gè)體直接對接，這為媒體的內(nèi)容發(fā)布帶來重大的機(jī)遇。由于移動終端固有的特性，A/B測試在移動互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代有了新的發(fā)展。一些新開發(fā)的A/B測試工具，可充分結(jié)合移動設(shè)備的特點(diǎn)，對移動用戶的使用行為做出充分分析。APP開發(fā)者在APP中嵌入A/B測試的代碼后，就可以收集用戶使用手機(jī)進(jìn)行的交互活動，然后建立針對該用戶的數(shù)據(jù)，并以可視化功能，提供視覺密度地圖，用戶在內(nèi)容使用、地理位置、時(shí)間等各個(gè)方面做出交叉分析。這一系列功能，將更加準(zhǔn)確的在用戶與內(nèi)容之間架起橋梁，進(jìn)而為媒體基于移動優(yōu)先戰(zhàn)略實(shí)現(xiàn)融合轉(zhuǎn)型帶來巨大優(yōu)勢。