曹阳看着一脸茫然的众人,微微一笑,“我把这个东西叫做——精准推送。”
“精准推送?”众人低头沉思着。
随着网络越来越发达,上网的人也越来越多,这个世界的信息简直是爆炸式的成长,什么东西都会在互联网上得到呈现,每天每个人,其实都是信息的制造者,更何况是各种大企业,大国……
明星们每天都有吃不完的瓜,每天都有新闻在发生,每天每个灵越都有新鲜的东西……
当这些东西都充斥到网络上的时候,其实就迎来了一个大数据的时代。
大数据这个词,要到2010年以后才会火起来,人们用它来描述和定义信息爆炸时代的海量数据,并命名与之相关的技术发展与创新。
而最早做【精准推送】的,要到2012年的头条。
头条倚靠着精准推送相关的智能算法,异军突起,居然能成为和企鹅博弈的企业,真的是很不容易。
同时也说明精准推送有多么厉害。
“是的,”曹阳认真说到,“其实在数据爆炸的时代,每个人的关注都是非常有限的,大部分的信息对于人们来说,都是冗余信息,他们并不需要这些,每个人的时间是有限的,他们只会关注自己喜欢关注的事情。
而我们需要做的,就是通过对用户的爱好进行分析和提取,最后给他们推送他们喜欢的东西。”
“开发出精准推送算法,这个模式可以应用到我们公司旗下的各个领域,比如之前说的,玩家们喜欢玩哪个类型的游戏,那么相关的游戏就会推送给他们,喜欢听什么样类型的歌,那么这个类型的歌曲就会更多地推荐给他们。
奇点小说上面,我建议是单独增加一个推送页,让玩家能够及时看到自己喜欢的东西,同时当章节更新的时候,会在他所喜欢的推荐类型里面优先显示出来。”
这也是曹阳坚持的,不重复造车轮。
一套人工智能算法出来,可以应用到各个产业当中,其实是一本万利的事情。
当年头条也是这么干的。
阿里因为重复造了两套同样的模式和系统,导致了很多资源的浪费,后来他们也转型做中台。
为了每个产品单独做一套适配其实是不划算的。
曹阳既然是过来人,他肯定比在座所有人都更知道这一点。
“嗯……”在场所有人陷入了沉思之中。
两位程序猿大佬有一种不祥的预感。
“很棒。我支持。”刘志平抬头鼓掌。
其他人愣了一下,也跟着鼓掌赞同。
因为从提议来看,没有什么理由不进行支持。
精准推送,其实是有助于产品的推送效率提高的,同时用户们能在短时间内找到自己想要的东西,省掉了很多时间上的冗余。
时间就是金钱,对于用户如此,对于博米公司来说更是如此。
同时因为精准推送,给用户想要的,还能提升不少企业形象,让用户们更加依赖博米的产品,从而跟同类型的产品们拉开差距。
这个想法简直是天才。
……
“可是,要怎么做到这一点呢?”吴文晖提出了疑问。
“这个就看我们的程序大佬们了。”曹阳笑着说。
刘光然和邓裴强菊花一紧。
果然,该来的还是来了,只要曹老板开会,最后必然是程序受苦。
刘光然一脸懵逼。
“这不是我的学习范畴啊,这要用到人工智能算法吧?”
“找人啊。”曹阳说。
“而且,这个东西说复杂也复杂,说简单也很简单,”曹老板笑了笑,“从原理上来说,我们需要做的是对数据进行标签化,同时也对用户进行画像定义。
举个例子大数据分析,将客户精准分类,具体可以细分为:年龄化、地区化,性别、爱好等进行精准区分。这样,只要用户使用博米的产品,平台就会不断的“窃取”用户的相关兴趣爱好,精准的推送。
然后我们的数据也会被打上各种各样的标签,同时需要给一套权重值算法来增减用户的【喜好权重】,不如说读者每次点击都市类小说,那么我们就给他打上一个都市标签,并且都市的权重会得到增加,这个就是读者的喜好权重,这个权重会随时间进行一定的衰减,同时也会有一个相应的阈值。
当用户在最近的时间内点击玄幻类型的小说时,那么就会相应地增加玄幻小说的喜好权重,我们推书的时候,会因为用户身上的喜欢权重来提供相应的书籍。
之所以要随时间进行衰减,是因为用户的口味不一定是一成不变的,但是他们会在一定的时间范围内保持稳定。
我们的数据标签越细致,分类差异度和重叠度越精细,那么我们的推送就越精确。”
刘光然默默思考着,“嗯……这样好像是可行的。”
邓裴强补充到,“不过这里面的一个很核心的问题在于如何划分颗粒度,然后由如何对数据进行拆解,我们肯定不希望最后变成玩家只喜欢吃番茄鸡蛋吧?
而是希望玩家在喜欢吃番茄鸡蛋的基础上,给他退出水煮蛋,鸡蛋面或者蛋糕?
这些东西其实对于数据筛选的要求还是挺高的。”
“嗯,”曹阳很赞同邓裴强说的,精准和模糊之间需要有一个更智能的判定标准,“然后难点就在于这套算法,关于如何分析用户的爱好,数据如何进行分发,这个是考验你们的。”
其实大的算法定义下来之后,剩下的参数完全可以通过实际的数据情况来进行调整,到最后甚至可以达到完美的自动调整,让整个算法自动适配。
不过刚才曹老板说的这些已经给了两位程序大佬很大的提示了。
头条的算法也是在实践当中一步步改进和修正的,只要能起步,慢慢的就能完善起来。
曹阳相信他们能做到这一点。
“可以尝试一下。”刘光然说。
……
“其他人有什么问题没有?”曹阳看程序这边能搞定,那么基本上大头就搞定了,一套精准推送算法,以后将贯穿整个博米体系,精准推送出来之后,用户的黏着度以及对博米平台的依赖性都会大大提升。
越早做这个,博米就能越早获得海量的数据和海量的经验。
说白了就是,谁先起步,谁就领先。
字节跳动在行业内做这个做得最早,所以他们有着海量的数据和经验来对他们的算法进行修正,这个是时间打磨出来的,所以字节的产品在推送方面一直领先,连企鹅都没有追上。
所有人都仔细思考着。
过了一会儿,新来的吴文晖举手问到:
“那我原来的排行榜怎么办呢?有了智能推送之后,我们编辑的权力不就降低了吗?官方的推广权力怎么处理?”
曹阳微微一笑。
这个问题问得好。
这个问题的矛盾点,就在于【中心化】和【去中心化】的矛盾。
因为在精准推送或者叫做智能推送出现以前,奇点这边书的曝光度完全是由官方掌控的,下发到具体的人,其实就是编辑。
由编辑来决定提出那一本书下周该上什么样的推荐位。
这些推荐位都是根据网站的吸睛度或者叫做曝光度来进行规划的,比如说在首页的最上方位置,给的推荐位是版面最大最好,这个推荐位叫做大封推,一般会给到成绩非常好的作品。
同时排行榜上面的书,也会根据书的成绩和受欢迎的程度来排。
怎么给推荐位,增加作品的曝光度,其实就掌控在编辑,或者说掌握在网站的手里。
这就是中心化——
官方来决定那一本书的曝光度如何。
官方是有很高的话语权的。
一旦出现了智能推送之后,其实就相当于【去中心化】,用户可以直接通过不断刷新智能推荐的内容,然后点击喜欢看的书,那么他就能源源不断地得到自己想要的。
有可能就不去看编辑的推荐了。
去中心化,肯定会对官方权力造成一定的影响,相当于官方的一部分对作品曝光的权力转移到了智能推送上面。
“可是,这有什么关系呢?”曹阳说,“我还担心官方的权力太大,耽误了不少好书呢。”
“哈?”吴文晖不是很理解。
“其实,这样做的话,就相当于每个读者看到的网页内容都不一样。这其实是一件好事情啊,你想想看,”曹阳笑着说,“每个读者看到的网页内容不一样,不就意味着我们官方能提供的推荐位更多了吗?”
“哈?”吴文晖还是没有理解。
“我这么跟你说吧。”
曹阳拿起马克笔在白板上画出一个网站的结构,“假设我们现在网站的推荐位有大封推、三江推、还有其他类型的推荐,这些都不重要。
你想想看,大封推我们一周能给几个推荐位?”
吴文晖一脸茫然地答道,“一周4个推荐位吧,加上两天一次轮换我们一周可以推荐出7本大封推。”
“嗯,然后对于读者来说,”曹阳指着其中的一个空位,“我就喜欢看玄幻类型,或者再多加一种,我喜欢看玄幻和西方奇幻类型,但是我对都市不感兴趣。
你这个推荐位的效果,其实就打了折扣了。”
“怎么会呢?”吴文晖疑惑地说到,“我是向全网站进行推送啊,相当于所有的网站用户都能看到,哪怕转化率再低,至少推荐数据还是有保障的。”
“其实不是,”曹阳画出几个圆形,并且让它们进行一定程度的重叠,“我承认用户属性是有重叠的,有些用户喜欢玄幻,也喜欢都市。
但是也有用户是有差异的,他们就是不喜欢都市。
那么你看看,当我们大封推上面推出都市文的时候,这部分与都市绝缘的用户其实就是被浪费掉的。”
“反过来,”曹阳笑着说,“假设我们进行了精准推送,具有【都市】属性的读者,才会出现这个页面,这个页面当中大封推推送的是都市、奇幻……
对于每个用户来说,大封推推荐的都是他的【用户属性】里面包含的东西,那么你再看看,这种方式,我们的推送效果是比原来差还是好呢?”
“嗯……”吴文晖皱着眉头,不知道该怎么说。
“应该是差不多。”刘光然帮忙答到,“但是肯定不会超过全面推的用户数量。”
这是必然的,因为全面推是全集,根据用户属性推是其中的子集。
只不过这个子集是剔除掉了用户不喜欢的部分。
“对,应该是差不多。”曹阳点点头,“但是呢,你再看看,光是一个大封推我们的推荐位能增加多少?”
“增加多少?”吴文晖已经算不清楚了。
“至少能增加三倍。”曹阳说。
“哈?!”
吴文晖整个人都傻了,这倒是他从来没有想到的。
因为在这之前,做网站的相当于有多大的地就种多少的粮食,版面就这么大,最多就排得下4个书封。
然后一个精准推送就能增加3倍,这个事情打死吴文晖都是不相信的。
“也许不止3倍,”刘光然说,“到那个时候就看细分到什么程度了,你完全可以增加到20个甚至50个大封推,只要大封推出来的是精准推送的内容,那么就能产生足够的效果。”
从原理上看,其实智能大封推,就是排除玩家不喜欢看的,减少冗余推送,这部分的空间绝对是有得挖的。
举个例子,如果一个读者他的科幻小说的类型属性很高,基本上占据了90%的喜好权重,那么他所看到的大封推,可能4本书都是科幻,都是符合他喜好类型的书。
另外一个读者科幻和都市的权重各占50%,那么他看到的大封推,可能有2本科幻,2本都市。
你把这些推荐的总和相加起来,得到的全集,就是总的大封推推荐位的数量,肯定是要比全面推要多出很多的。
当然,最后这个值会根据实际的大数据来得出,会出现一个性价比最高的推荐位数量。
但是在精准推送下,肯定是要比现有的推荐位多得多的。
刘光然解释完以后,吴文晖一副恍然大悟的表情。
哇塞!
老板这个创意真是绝了。
我的妈呀。
震撼得头皮发麻。
吴文晖有一种醍醐灌顶的感觉,怎么不早点加入博米公司呢,这家公司给出的高科技完全能让起点吊打其他的网站啊。
“所以,”曹阳笑了起来,“你觉得官方的权力是多了还是少了?”
“多了,当然多了啊,”吴文晖感慨地说,“我们原来一周可能最多能有效推荐100来本,现在感觉可以推到4、500本的样子。”
曹阳嘿嘿一笑,摇了摇头。
“错了,官方权力肯定是变小的。”
“哈?!”
曹阳觉得吴文晖真的是太好玩了。
“这不是必然吗?原本没有去中心化,现在分了一部分给去中心化了,官方的权力怎么看都变小了,不过推荐位多了倒是真的。”
槽!
吴文晖皱着眉头,他有点儿后悔来开这个会了,总有一种被人用智商碾压的挫败感。
“我的想法是,在拓展出足够多的推荐位的同时,增加一个标签页,就叫做【发现】,在这里面给玩家推送的,就是纯粹的智能推的部分。
推荐位上面,是在我们给定的大池子里面进行筛选推送。
这样一来,就能兼顾所有的需求了。”
当你不知道看什么的时候,就去看看官方给的推荐,当你有了喜欢类型的书的时候,你可以在【发现】里面刷自己想要的书。
两全其美了。
“除此之外,原有的排行榜还是保留,然后再帮榜单进行细分。”
关于这一块曹阳还没有想得特别清楚,因为榜单这个东西,只要有规则就有刷子。
除了【码字量】以外,其他的好像都能刷。
码字量也就是前世奇点的战力榜,这个东西至少能衡量作者的勤奋程度,而且设定一定门槛之后可以杜绝刷子。
比如说发无用章或者垃圾章节,读者可以举报,举报就下榜。
那么作者就不会发一些没有意义的章节内容上来。
想要维持战力榜的话,就得靠勤奋和时间。
其他的榜单,只要有钱就能刷,这个东西曹阳在考虑怎么优化和筛选,让读者能够真正读到好的作品。
……
不过从目前的精准推送来看,应该可以帮助不少优质的作品获得曝光度,而不至于埋没了。
……
经过半个小时的讨论和答疑,大家都没什么疑问了。
曹老板宣布散会,然后自己率先走出了会议室,只留下一众表情木然的总裁们。
“厉害,曹总太厉害了。”刘志平感叹到,“这个设想真的是天才,精准推送出来之后,我们所有的产品都会再上一个新的台阶,它不是单独造福于某个类型的产品的。”
“是啊,”杨骏荣点点头,“我感觉我们可以多签一些歌手了。”
“嗯,”吴文晖现在有点陶醉于曹阳谋划的未来,“如果是这样的话,奇点至少能养活几倍的作者。”
精准推送一出来,整个网文生态就盘活了啊。
“其实这就是一个去冗余,帮助用户提前筛选的过程。”刘光然说。
大家都在称赞曹老板的设想很好。
只有李岚云表示了些许的担忧,“你们倒是好,可是游戏平台没有那么多的游戏量啊。”
……
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