關於個性化閱讀

2021-06-03 19:37:59 字數 1369 閱讀 8384

,這篇文章匯聚了國內的個性化閱讀服務,這個領域也是最近比較火的乙個方向,無論未來搜尋引擎,還是瀏覽器,大的方向肯定是個性化推薦,這也是idg等投資機構**的乙個方向,根據使用者的行為喜好來為他推薦相應的服務,國內的大佬們也紛紛開始布局,戰略如下:

4、 【資料在**】**會針對消費者提供一些個性化的推薦,未來的**可能會比現在的**發生非常大的變化,未來的**會變得非常個性化,就是會有消費者更感興趣的產品,如果賣家都能夠對這些個性化的產品做足夠多的準備,如果沒有個性化能力的話那很有可能失去競爭力。

5、【豆瓣首頁改為豆瓣猜 基於個性化演算法提供內容】 阿北:「豆瓣猜2023年就有了,這是我們一直在積累的事情。但是新的豆瓣猜才剛剛面世,它的形態、使用和內容都會有各種問題。我們會在新的一年裡逐步改善這個首頁,也會慢慢把更多型別的內容放進來。豆瓣猜的終極目標是這樣的:每天你開啟豆瓣,滿眼看到的都是各類你會感興趣的新東西。我們迫不及待地想和你一起讓這個畫面成為現實。」

1、人的興趣很廣泛,而且多變。你為什麼會對某個主題感興趣或者不感興趣,這裡面的原因很複雜,如何用演算法模擬出來是個很大的挑戰。

2、每天新產生的資訊非常之多。像 amazon、netflix 之類的推薦引擎,它們面對的候選條目集合是相對穩定的,這個比較好理解,它們每週也會增加一些新產品,但和資訊數目相比,差距甚遠。

3、大部分資訊的生命週期非常之短。你現在推薦阿凡達,效果也許不會比兩年前差多少,但推薦資訊就不行了,推薦一篇幾天前的文章,很可能就要挨罵了。在如此短的時間視窗裡為每位讀者做出智慧型推薦,這對系統的要求非常之高。

4、資訊聚合通常都要面臨大量重複內容的問題,這在國內尤為嚴重,這會極大傷害個性化資訊應用的使用者體驗。而且國內還有另外乙個問題,就是原創的高質量內容相對匱乏,推薦引擎巧婦也難為無公尺之炊。

5、與微博之類的個人資訊發布工具相比,這類工具缺乏互動。每次你發布一條微博,你的 followers 就可以看到,而大部分的個性化閱讀工具,我們只是默默地使用它,不具備病毒傳播特性而無法迅速爆發。

6、缺少「社群」的感覺,因為大家看到的東西各不一樣。這有點像為什麼很多人喜歡在電影院**電影,而不是在家裡,即使在家裡看可能會更舒適。大家需要那種與其他人一起在做同一件事情的存在感。

資訊過載是不是使用者的需求,這個還沒有被廣泛驗證過,周總的產品觀一直影響著我:使用者的需求不是幾個產品經理拍著腦袋就能夠想出來的,需要不斷的試錯,才能夠找到使用者真正的需求點。360做了一堆的產品,最後才出來了360。對於一些比較小的團隊,就只有選擇一些微創新的點,來不斷的試錯,個性化推薦的大方向是對的,就看每個團隊如何解決上面的六個問題了,也許在解決問題的過程中突然發現了靠譜的方向也未嘗可知。

最後附上我認識的乙個休學創業做過喜分分的cmu的牛人的一篇日誌,來給想進入這個領域的人一些警示,

。ps:

,進入這個領域或與會有大有所為,歡迎網際網路營銷達人,聯絡我,希望能夠一起做些事情。

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