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        布本智能:用AI重新定義“智能推薦”

        2018-04-20 05:20:46鐘士玉
        創(chuàng)業(yè)邦 2018年4期
        關(guān)鍵詞:頭條機器智能

        鐘士玉

        在個人和企業(yè)都可以做媒體的時代,內(nèi)容迎來了大爆發(fā),卻也增加了用戶的篩選成本。今日頭條通過基于興趣的智能推薦算法迅速脫穎而出,日活上億,并開啟了智能推薦技術(shù)的熱潮。

        但同時,這種基于興趣的算法也受到了質(zhì)疑。如果機器一味投其所好,可能會面臨內(nèi)容推薦范圍越來越窄以及誤導用戶的風險。

        布本智能公司的主推產(chǎn)品“頭條云”,簡單地說,就是通過SaaS的方式幫助B端企業(yè)給用戶智能推送“感興趣且應該看”的高質(zhì)量內(nèi)容,同時為企業(yè)提供運營平臺,幫助企業(yè)個性化地盤活不同類型的用戶。

        2018年年初,布本智能宣布完成3000萬元Pre-A輪融資。布本智能創(chuàng)始人盧學裕向創(chuàng)業(yè)邦(微信搜索:ichuangyebang)獨家透露了頭條云最新版——Max在“運營平臺”方面的細節(jié)。

        用探索引擎重新定義準確度

        對于智能推薦技術(shù),“準確度”是一個重要的評價標準。在盧學??磥?,“準確”包含兩個維度:喜歡(like)、需要(need)。目前大多數(shù)智能推薦關(guān)注的點是用戶喜不喜歡,其實給用戶提供他們需要的內(nèi)容也很重要。

        這樣的產(chǎn)品定位與盧學裕以前兩次短暫的創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷有關(guān)。他總結(jié)說,當時自己持有的更多還是商業(yè)視角,不知道虧錢后還能如何進行下去,后來看到別人虧錢也做出了市場,就想如果自己當時知道該怎么辦,或者被推薦了提供類似經(jīng)驗的內(nèi)容,可能情況會更好。

        目前內(nèi)容產(chǎn)品大體可以分為三類——消費型內(nèi)容、幫助決策的內(nèi)容、提高認知的內(nèi)容,頭條云主要立足于后兩類。為了能給用戶推薦合適的有用的內(nèi)容,團隊開發(fā)了雙引擎——個性化引擎和探索引擎。

        個性化引擎主要負責基于興趣的推薦,通過機器學習為用戶匹配他們感興趣的內(nèi)容。而探索引擎則是基于用戶行為選擇較遠的關(guān)聯(lián)探索用戶的潛在興趣,對內(nèi)容的受眾進行反向分析,探索出可能對用戶有價值的內(nèi)容。比如一位用戶??磩?chuàng)業(yè)相關(guān)內(nèi)容,可能他是創(chuàng)業(yè)人士,機器就會給他推薦一些創(chuàng)業(yè)者應知應會的財務、股權(quán)相關(guān)內(nèi)容。

        在內(nèi)容質(zhì)量把控上,頭條云立足于全網(wǎng),根據(jù)構(gòu)建的多領(lǐng)域知識圖譜和算法模型來訓練機器進行篩選。比如在對內(nèi)容源、文章結(jié)構(gòu)等方面進行判斷時,來源于優(yōu)質(zhì)主流媒體、信息密度高、結(jié)構(gòu)清晰的文章有更大的概率會被機器判定為高質(zhì)量文章。

        但這也會帶來一個問題:對于某些內(nèi)容,用戶是需要的,但可能并沒有興趣,如果推薦這類內(nèi)容會影響用戶體驗,怎么辦?

        盧學裕覺得人們很難用機器解決所有的事情,但可以通過輔助機制來解決。他向創(chuàng)業(yè)邦(微信搜索:ichuangyebang)透露,團隊目前正在開發(fā)一款專門針對B端企業(yè)內(nèi)部員工的新產(chǎn)品,可以根據(jù)崗位角色的不同,推薦其需要學習的內(nèi)容,希望能夠以社群的運營方式提升員工的閱讀興趣。

        篩選用戶畫像盤活用戶

        談到技術(shù)壁壘,盧學裕表現(xiàn)得很低調(diào)。他覺得創(chuàng)業(yè)公司其實并沒有絕對的壁壘,技術(shù)的東西今后會是趨同的,關(guān)鍵還是看誰“扎得深”。服務好B端,幫助他們實現(xiàn)價值,是盧學裕選擇的發(fā)力重點。

        因此,頭條云團隊專門開發(fā)了供B端使用的運營系統(tǒng),以滿足其不同的運營需求。比如,如果使用該運營系統(tǒng)的B端希望給用戶推薦全新內(nèi)容,就需要訓練機器。機器會記錄用戶的操作行為,以便運營者定義不同的用戶畫像,做精準運營。當運營者想要主動召回沉默用戶,可以通過篩選條件,根據(jù)用戶屬性、用戶行為等指標將此類用戶單獨分類出來。

        針對分組,運營者可以按熱點、興趣進行智能推送或自定義推送,機器會記錄效果反饋。當用戶行為發(fā)生改變,不再符合當前分組條件,系統(tǒng)會自動更新,將用戶歸到其他組。

        智能推薦使得機器成了每個用戶的“專屬編輯”。而頭條云通過對“準確”的差異化定位和運營系統(tǒng)讓這個智能編輯變得更加“有思想”,不僅能為用戶推薦高價值的內(nèi)容,還能幫助B端培養(yǎng)用戶黏性。

        目前頭條云擁有來自電商、母嬰、教育、旅游等領(lǐng)域的客戶。當企業(yè)越來越重視以深度內(nèi)容連接用戶時,頭條云在B端的應用場景也將更加豐富。

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