興趣引擎如何攪局移動互聯(lián)網？

人們獲取信息經歷了幾個大的階段，從門戶、搜索引擎再到推薦引擎，雖然載體有所不同，但每一次伴隨著攪局者的強勢入局，都會有覆蓋性的技術創(chuàng)新。移動時代信息大爆炸又對技術提出新的要求。姑且不論視頻、直播、音頻諸多新形態(tài)的多媒體內容，最為基礎的資訊內容在自媒體、新媒體大潮中如同泄閘洪水涌向用戶。用戶不缺內容，缺的是在海量內容中找到想要所需的工具。新聞客戶端、搜索引擎、微博、社交網絡都在解決這個問題，讓人們更高效和精準地獲取內容。但最有機會解決資訊大爆炸的，或許是興趣引擎。

移動內容爆發(fā)，信息過載更嚴重

搜狐2015年開啟了轉型之路，核心便是改變生產內容的方式，面向頂部和中長尾新聞消費需求生產內容。無獨有偶，馬化騰2014年在世界互聯(lián)網大會指出，內容是騰訊未來的重點。還可以看到創(chuàng)新工場等創(chuàng)投機構最近開始向內容傾斜，投資了暴走等內容品牌。

在社交、支付、工具、搜索這些基礎設施搭建完成之后，移動互聯(lián)網未來大部分精力將放在填充內容上，伴隨大量的內容提供商出現(xiàn)的必然是內容泛濫。另外PC互聯(lián)網經過幾年大都已經移動化，通過App、微信等方式將內容輸送到移動端。這些都會導致移動互聯(lián)網內容大爆炸。

搜索、推薦無法應對移動資訊大爆炸

可以看看PC端信息大爆炸后的解決方案。

初期，雅虎基于目錄索引+人工編輯的檢索引擎倒還可以生效；但是在內容達到一個新“奇點”后這個模式就讓位給了第二代搜索引擎，Google和百度是其代表，它們基于爬蟲索引全網內容，用戶的搜索被分詞后與索引匹配給出結果。作為入口的搜索引擎一度統(tǒng)治著PC的信息世界。

移動互聯(lián)網時代，“推薦引擎”開始成長。一方面智能手機隨時隨地與人處在一起，它收集用戶行為數(shù)據，更加理解用戶，這是推薦基礎；另一方面用戶在移動設備消費內容時，注意力更分散，需要不斷被推薦內容勾回移動資訊里。不過可以看到現(xiàn)在推薦引擎做得遠沒有搜索引擎成熟，比如你接收到的“推送”都是編輯推薦的千篇一律的熱點和娛樂新聞。新聞客戶端大都主打“訂閱某個媒體或者自媒體賬號”，這并非基于興趣，而是基于信任，我關注了“虎嗅網”是因為我相信它能給我好內容，而不是因為我的興趣就是“虎嗅網”。

不管哪種方式，我們都會發(fā)現(xiàn)信息依然“過載”和“重復”，依然有大量并非在興趣點的內容出現(xiàn)在視野中。比如百度新聞隨時刷新的新聞，我可能只關注科技內容，就算科技頻道我也值關注其中某些點比如互聯(lián)網、硬件、電商等。頻道是非常泛的興趣，人們的興趣非常多元細化，是海量標簽。

興趣引擎如何解決信息過載問題?

興趣引擎或許是移動時代信息過載問題的解決之道。在技術上可以理解為它是基于標簽的搜索和推薦引擎。內容被機器（或者編輯）貼上各種標簽，用戶通過訂閱行為、閱讀行為、互動行為告知機器自己的標簽。機器把標簽相同的兩端連接起來。這些標簽就是“興趣”的技術實現(xiàn)。

興趣引擎結合了搜索引擎的數(shù)據爬取、文本分析等技術優(yōu)勢，結合了推薦引擎利用個人畫像推送內容的形式。它滿足了用戶海量內容能找到、興趣內容不錯過的需求。

興趣引擎在資訊之外的領域并不陌生。豆瓣基于興趣把物與人組織起來，大家進入不同小組討論興趣，通過興趣索引電影音樂和書，通過FM獲取推薦的音樂；陌陌構建陌陌吧，與百度貼吧相似，都是基于興趣自發(fā)建設的網絡小吧。在音樂上也有基于興趣和情緒發(fā)現(xiàn)音樂的App。但是這些應用都只是告訴大家“我們這里有跟你興趣相投的朋友“，但是并非技術導向的，需要用戶自己”來“。而近日跟小米、鳳凰達成戰(zhàn)略合作的一點資訊，則是在底層技術架構把”搜索引擎“和”推薦引擎“進來有機融合，通過技術和算法精準定位用戶興趣，從而讓用戶可以基于興趣接受消息流，他們倡導長尾價值閱讀。

與微博等社交網絡非常不同。社交網絡本質是基于人的聯(lián)系，親朋好友與個人關注點很可能不同，朋友圈總會出現(xiàn)毫不感興趣的雞湯內容就可以說明這點。興趣引擎則是完全面向個體用戶的內容技術，每個人都看到不一樣的內容，只看到自己感興趣的部分。其他新聞客戶端依然是頻道思維，面向頻道做頂部內容，或者邀請第三方入駐做起PGC，是主編+記者的模式，已很難滿足移動用戶閱讀要求，一點資訊這一基于興趣的閱讀App則讓每個人都成為自己的主編，可以決定只呈現(xiàn)用戶最感興趣的內容。未來一點還可基于興趣所獲得的精準細分人去做興趣導購、興趣廣告、興趣電商等等。

興趣引擎最大的門檻是基于興趣組織內容所需要的技術實力。要對海量內容進行基于興趣的索引，標簽化的過程基于涉及到大量人力物力和計算資源，且內容還在越積越多；要通過興趣點精準地索引出用戶同樣是巨大的考驗。一點資訊創(chuàng)始人兼CEO鄭朝暉曾任前雅虎北京研究院院長，發(fā)明的搜索引擎排序算法被廣泛應用于雅虎的全球全網搜索及所有垂直搜索的線上產品中；在個性化推薦領域，其團隊合著的結合社交圖譜和興趣圖譜的個性化推薦算法論文，于2011年獲得ACM SIGIR最佳論文獎，當時的團隊主要核心成員目前分別擔任Twitter和LinkedIn相關領域的核心負責人。

“只給你看你可能感興趣的”，興趣引擎只給用戶最關注的內容，是解決信息大爆炸問題的方案之一。

微博@互聯(lián)網啊 微信 羅超（luochaotmt）

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