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個性化推薦路線將成產品主流模式，先從新聞客戶端開始
發布時間：2015-01-11 07:14:00瀏覽次數:
在信息匱乏時期，新聞門戶因為不知道用戶的信息需求，只能通過海量的新聞向用戶推送，讓用戶在海量的新聞流當中找到自己需要的新聞進行點擊。用戶是一個點，新聞門戶是一個面，新聞門戶不可能只做一個點，而要做到面，就需要“琳瑯滿目”的新聞信息。
所以，這也是雅虎、美國在線等新聞網站無法理解國內新聞門戶的原因之一，為何會有人需要如此大的新聞信息量呢？不得不說這是國內新聞門戶的一道奇特的風景線，嘩啦嘩啦全是新聞內容。以四大門戶為首的新聞網站在這方面做了精簡，但是新推出的不少垃圾站還是在走“海量”的信息流模式。
據我觀察發現，目前新聞客戶端幾乎都走上了“個性化推薦”這條路線，“個性化推薦”早就不是早期的一兩個新聞客戶端產品的專利了，可能在口號上沒有喊出來，但是在產品當中體現的是淋漓盡致，從首頁到頻道頁都在走個性化推薦這條路線。
為何會是新聞客戶端？
沒有一模一樣的人，也很難有一模一樣的用戶需求。大到QQ、微信之類的主流應用，小到簡書、涂書筆記等小眾應用，可能有用戶需要使用語音、圖片、文字、視頻甚至是更多的介質，不過在產品上是單一的，圖片、語音、文字、視頻等是被固定的，用戶的選擇有限，個性化推薦很難在這些產品上出現。
新聞客戶端不同，它是移植PC端新聞門戶的模式，只要將PC端的新聞放到手機端能夠讓用戶方便瀏覽即可。問題來了，手機端的屏幕更小，在瀏覽習慣上和門戶有很大差異，這就要求新聞客戶端產品必須和PC端的門戶網站不同。
首先，門戶的各種彈窗廣告，以及屏幕上下滑動的flash廣告、聲音廣告、視頻廣告等，都不適合在新聞客戶端產品上出現了，而這方面是新聞門戶的重要收入。新聞客戶端必須做一回“壯士”，選擇“斷腕”來滿足用戶在移動端的閱讀需求。如此小的屏幕內，如果再出現彈窗、falsh廣告、視頻廣告，肯定是會被用戶嫌棄的。
新聞客戶端產品是很愛惜自己“羽毛”的，在廣告的進度上尤為小心翼翼，目前主流的有開屏廣告、信息流廣告、文章頁尾部廣告三種模式，它們在這幾種模式下反而順風順水，至少有源源不斷的廣告主涌進來。
除去最為重要的盈利模式外，新聞客戶端最核心的部分是內容。海量的信息流式新聞門戶是有問題的，至少大部分的新聞內容對于單個點上的用戶是無效的，用戶需要接受大量無用的信息，新聞客戶端不可能再走這種“返祖”的模式。
要想拋棄掉傳統的海量信息流向用戶推送，用戶再在海量的信息流中找到想要的新聞信息，就得走個性化推薦的模式。與其說是新聞客戶端產品創新走出個性化推薦模式，不如說是新聞客戶端被逼的走個性化推薦模式，畢竟不可能再有海量的信息向用戶推送了。百度新聞、搜狐新聞、網易新聞、今日頭條等新聞客戶端產品都有個性化推薦的影子。
個性化推薦在新聞客戶端上的主要形態
僅僅擁有用戶自定義頻道訂閱功能是不夠的，不少新聞客戶端產品的頻道訂閱入口很深，用戶根本就不知道如何設置頻道訂閱。那么，新聞客戶端是否能夠主動來為用戶選擇需要的頻道呢？至少能夠主動為用戶推送用戶需要的信息流。
個性化推薦在新聞客戶端上的主要形態是，以向每個用戶推送不同的信息流為主，即每個用戶的信息流主頁里的信息是不相同的，可能是社會新聞居多，可能是體育新聞居多，可能是科技新聞居多。新聞客戶端產品會根據用戶的點擊喜好以及瀏覽喜好等進行分析，圍繞用戶建立符合用戶需求的瀏覽主頁，而不是“千人一面”的主頁，是“千人千面”的主頁。
除內容外，每個用戶呈現的廣告內容也是不盡相同的，用戶難得的享受了一次在廣告上的“個性化”。
個性化推薦會不會取代網絡編輯？
新聞客戶端產品使用個性化推薦技術以后，編輯的作用似乎在下降，只要機器能夠自動獲取到足夠的信息量，完全不需要編輯來制造內容，但是這個是建立在能夠有海量的信息給予機器獲取的基礎上。個性化推薦會取代編輯嗎？
在當前來看，這是個偽命題。至少內容還是需要有人來做，機器以及技術是無法制造內容的，比如專題制作，比如優質內容制造，最新的內容制作，必須要有人在能做到。個性化推薦優化的是內容，讓用戶看到想看的內容，在這一點上我們不能混淆了。
新聞客戶端面臨的另外一個大問題是——信息的審查。越來越多的虛假信息以及敏感信息等混雜在信息流中，通過新聞客戶端推送給用戶，平臺方肯定是有責任和義務來處理掉這些虛假信息的。
現在的技術還無法在反作弊功能上做的很好，僅僅只能通過關鍵詞過濾技術過濾掉一些垃圾信息而已，然而聰明的“文字搬運工”們機器是無法阻擋的，比如郭靜，郭—靜，GUO靜，國靜等，稍微復雜一點的技巧，機器都需要很久才能識別過濾，而人工的速度則快的多。讓人憂心的是，不少新聞客戶端產品完全沒有內容審查這一關，甚至沒有內容審查這一部門，雖然他們不是內容制造者，但是作為傳播者，是有義務和責任來為他們傳播的內容負責的，在這一點上，只有人工會更謹慎。
繼新聞客戶端之后，會有越來越多的產品走上個性化推薦這條路，沒有人喜歡“千人一面”的東西。基于對每個用戶習慣的了解和探索，會讓用戶享受到更好的服務。（本文首發鈦媒體）
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