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通过机器学习了解用户喜好,再不断给用户推荐他们感兴趣的内容,一些信息流产品依靠这个“法宝”,获得了巨大商业成功。
“算法推荐”如今也成为了行业标配,似乎只有不断“取悦”用户,才能有机会留住用户。
时下,却有一款产品,不过度个性化,而是给用户推荐“最合适看”,或者说“最应该看”的内容,同样受到用户青睐。
这个产品便是 SmartNews。这是一款新闻聚合类 App,公司总部在日本。多年来,SmartNews 一直稳居日本新闻类 App 榜首。
此外,SmartNews 还成功出海美国。据 AppAnnie 数据显示,截止 2021 年 7 月,SmartNews 美国用户的月均使用时长已经高于谷歌新闻和苹果新闻的总和。
今年 9 月中旬,SmartNews 宣布完成 F 轮 2.3 亿美元融资。
该轮融资后,SmartNews 迄今筹集的资本总额超过 4 亿美元,估值也达到 20 亿美元,成为目前美国新闻类应用程序中估值最高的公司。
这个“反个性化”,甚至有点“反人性”的产品是如何做到的?
算法造成的“信息茧房”,如何利用算法打破?
SmartNews 和今日头条都上线于 2012 年。
对比今日头条多功能和平台化的设计,SmartNews 的产品页面便显得有些简单,只是将新闻内容做分类,再以信息流方式推送。
SmartNews给用户推送的内容大致可以分为两类:
一类是“所有用户都应该知道的信息”。这部分内容会出现在产品主页的“Top News”栏中,包括时政要闻、社会热点等等。所有用户都会收到信息都是一样的。
另一类是“有限的个性化内容”。用户可以在“娱乐”、“体育”、“生活方式”等栏目中,订阅自己感兴趣的信息。这在某种程度上,让用户有个性化的体验,但用户可选择的内容是“有限的”。
因为 SmartNews 只与权威的媒体、出版社等机构合作,对内容来源有着严格的把关。在官方介绍中,SmartNews 这么说:“我们跟数千家媒体合作,利用算法分析文章,再选出 0.01% 内容推送给用户。”
这便是 SmartNews 与其他个性化内容产品的区别所在——算法的发力点不同。
主张“千人千面”的信息聚合产品,利用算法分析海量用户的兴趣,将海量内容打标签,再给二者做匹配,实现个性化推荐。这是给算法分析的变量做加法的过程。
SmartNews 利用算法分析文章,选出 0.01% 内容,则是在用户“应该知道”的信息中找到最大公约数的集合。这个过程要剔除很多分析变量,给算法做减法。
所以,SmartNews 不强制用户使用社交账号登陆,也不会过多依赖第三方数据来分析用户喜好,正是为了避免用户只能根据自己的喜好、习惯接收到非常个性化,甚至是有些狭隘的信息。
在如何为算法设定 KPI 上,SmartNews 与其他个性化内容产品也有差异。
SmartNews CSO 任宜告诉极客公园(ID:geekpark):“很多公司会自然地给算法设置点击率相关的 KPI,也就是短期的转化率。”
这样做的结果是,算法会在一段时间内给用户推荐很多相似的内容。慢慢地,一个人的兴趣和喜好就会变得越来越窄。
在任宜看来,用户阅读新闻更重要的目的是拓宽知识面,获得新的思考。所以,SmartNews 为算法设定了更加长期的 KPI。被推送的内容可能短期内的点击率不高,但从长期看却能帮助用户发现新知。
以 2016 年的美国大选为例,一般的算法机制会给用户推荐其政治立场相似的报道,但 SmartNews 却在产品中加入了“政治平衡算法”,使得用户也能看到与其固有立场不同的内容。
因此,相较于个性化推荐,SmartNews 更像是一款“个性化发现”的产品。
SmartNews 产品部高级副总裁 Jeannie Yang 就曾表示:“我们希望用户回归自身,引领他们发现新事物,SmartNews 的核心是个性化发现,这与个性化推荐不同。”
如何引导用户走出阅读舒适区,发现自己不知道但可能会感兴趣的内容,进而真正打破“信息茧房”,是 SmartNews 核心希望解决的问题。
信息聚合产品的下一站在哪里?
为了破除“信息茧房”,SmartNews 还在产品交互层面做了一系列尝试。
针对美国大选,SmartNews 还推出了一个名为“News From All Sides”功能。首先,针对大选报道,SmartNews 会进行全面追踪。接着,它会将报道按照政治立场分类,再呈现给用户。
SmartNews内选举相关功能展示|SmartNews
用户打开政治新闻后,会发现各方观点并列排布,左边的见解偏左,右边是比较偏右的内容,中间的则是比较中立的内容。这样针对同一个时政新闻,用户就能看到不同角度的报道。
任宜介绍:“我们不希望把自己变成一个裁判,告诉用户什么是好的,是对的。而是往后退一步,把信息的全景展现给用户。这样用户就能有更宏观的认知。他就可以看到更多的观点,更新的观点。”
此外,针对大型的公共事件,SmartNews 还会紧急开辟相应的 Tap 栏,集合最实时的可信报道。
去年疫情爆发,产品团队只用了 52 个小时就上线了疫情消息栏。如今,用户不仅掌握最新疫情资讯,还能便捷查询疫苗接种地点。此外,针对飓风等气候灾害,SmartNews 还推出了飓风追踪器。
SmartNews 日本版中关于疫情相关的功能|SmartNews
相较于一般的新闻报道,这些信息的颗粒度更细,是具体到某一领域、甚至是某一事件的信息聚合。据了解,SmartNews 会更加关注用户的健康和安全问题,推出跟踪野火灾害、犯罪报告等功能。
对此,任宜解释,SmartNews 的理念是为用户提供有质量的信息。所谓有“质量”,其中一个判断标准是,用户接收到这些信息后,能不能形成判断,并且采取决策。
于是,SmartNews 在内容品类的拓展思路上,不是力求全领域的覆盖,而是希望在重点领域做到内容的最佳体验。
一位业内人士表示,今年 7 月,字节跳动被传正在开发一款高端版今日头条或许也是这个思路。据报道,区别于覆盖各个行业资讯内容的今日头条,高端版只聚焦于相对有限的领域,包括商业、文化、财经和历史等的精品内容。
在信息垂直化的背后,一个更大的趋势是信息的服务化。这也是 SmartNews 在现有产品形态中尝试加入的体验。
在日本版 SmartNews 中,用户可以搜索到一些商铺的打折券。这些促销信息最早集中在一个专门的 tap 栏,如今则优化成基于地理位置展示。用户到达某地,打开 SmartNews,就能看到附近的促销信息,进而决定是否到店消费。
区别于以内容消费作为定位的聚合 App,SmartNews 更像是提供信息服务的工具。
SmartNews 内容副总裁 Rich Jaroslovsky 就曾说:“Flipboard 等软件带给用户的体验,类似一种引导用户『向后靠』的体验,当你有时间的时候,背靠在沙发上舒服地阅读。SmartNews 则像是一种『往前倾』的体验,在你没有很多时间的时候,你可以打开这个软件。”
“如果光看窗口期,可能做不出有意义的产品”
SmartNews 和今日头条成立的 2012 年,是移动互联网公司用算法改造新闻信息分发方式,重塑媒体行业生产机制的开端。
在任宜看来,信息流产品有四代。第一代信息流是 Yahoo,用目录 将网站分类。第二代 是以 Google、百度等搜索引擎 的核心是关键词搜索。第三代是 Facebook 和 Twitter 发明了 Feed 的形式,基于好友链进行推荐,用户可以一直刷下去。
任宜进一步解释,今日头条和 SmartNews 都算第四代,虽然仍是 Feed 的形式,但推荐内容基于更多好友链以外的信息。
虽然与今日头条一同起家,但 SmartNews 并没有像字节跳动那样,依托一个爆款产品,形成一系列产品矩阵,同时在海外市场做出更大步的尝试。
SmartNews 有成熟的产品模型,成体系的推荐逻辑和算法技术,对于出海的探路却是非常慎重的。尽管至今已经在 150 多个国家上线了产品,但 SmartNews 真正重点发展的市场只有日本和美国。
任宜说,新闻内容跟本地的捆绑很紧密。按照 SmartNews 的产品思路,首先要最大化集合当地优质的媒体内容,形成一套完善的 PGC 内容生态,接着把这些内容装进 SmartNews 产品内。
任宜进一步解释,“以印度为例,大家会觉得印度有 10% 的英语用户,这些用户能贡献 60% 多的广告收入。五年前,十年前是这样的。但现在印度的中层阶级不断崛起,这个用户群体可能有十三四个语种。如果你要做印度版本,是不是要挑战下这些语种。”
还有不同的地方,阅读习惯也不一样。“有的可能习惯从左边开始读,有的从右边,这时候界面是不是要改变。有品质的信息获取,对每个地方的用户来说可能是不一样的。”
“当我们判断自己对这个国家的市场有能力做好的时候,我们进入的状态才会更坚决一些。”任宜补充说,尽管海外其他市场可能还有很多窗口期,“如果光看机会去做,很有可能你做不出更有意义的产品。”
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