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这个“反人性”的APP 凭什么又拿到15亿融资?
2021-10-08 21:02:23  出处:极客公园  作者:万鸣宇 编辑:随心     评论(0)点击可以复制本篇文章的标题和链接

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。

这个“反人性”的APP 凭什么又拿到2.3 亿美元融资?
SmartNews 的产品页面

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。

这个“反人性”的APP 凭什么又拿到2.3 亿美元融资?

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。

这个“反人性”的APP 凭什么又拿到2.3 亿美元融资?

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。

这个“反人性”的APP 凭什么又拿到2.3 亿美元融资?

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。

这个“反人性”的APP 凭什么又拿到2.3 亿美元融资?
SmartNews CSO 任宜

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。

责任编辑:随心文章纠错

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