主动订阅+被动推荐:一点资讯的“兴趣化”阅读之路

不记得从什么时候开始,每天要阅读很多的资讯——以前只需要看看报纸,听听新闻,现在的生活则被一堆RSS源和微博的关注列表充斥着。在信息爆炸的时代,各式各样的新闻阅读器开始思考如何能给用户提供有用的信息,提高阅读人的效率。之前我们报道过美味爱读是如何搭建个性阅读架构的今日头条是如何基于微博做个性化推荐的。而最近使用的另外一款产品“一点资讯”则企图用自己的方式改变人们的阅读习惯。

通过绑定你的微博账户,一点资讯会根据你的社交图谱来量身推荐你喜欢的话题,你可以继续在这些话题中筛选自己喜欢的内容。确认之后,应用会自动按时间排序,向你推荐可能感兴趣的内容,你可以对每一篇文章给出喜好评价,来帮助机器学习你的兴趣,做出更智能的推荐。比起ZAKER这样的RSS订阅应用,一点资讯不需要你去手动添加订阅源,而是依据兴趣,筛选出它认为有用的内容呈献给用户。从我个人的使用体验来说,如果我需要有针对性的吸收信息,那么RSS类应用更加适合我,而如果喜欢用碎片时间来进行阅读,那么一点资讯这样的阅读方式则更加轻松高效。

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除此以外,一点资讯也有让用户自行搜索话题的功能,可以根据自己的喜好来添加单独的话题。这些话题不一定是大多数用户感兴趣的,但是正是这些个性化的话题才是最切中每个人的需求的。

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 创始人郑朝晖说,之所以想做阅读应用,是觉得现在社会人们对于有价值的阅读越来越少,大量的时间都浪费在无用的信息上。一点资讯所提出的概念是:满足用户的长尾兴趣,利用算法,不断通过用户交互行为优化其兴趣,从而保证用户获取到他最感兴趣的高质量内容阅读产品。他们把这套系统称之为“兴趣引擎”,以此为基础建立“兴趣门户”。作为后来者,他们认为自己与今日头条这样的“前辈”并不完全一样,一点资讯更在意用户“主动选择”和“被动推荐”之间的平衡,区别于搜索引擎的“主动获取”和推荐阅读器的“被动获取”,做一个全面的中间形态。

而在被问道这种“新闻”资讯是否真的对普通大众有这么大的吸引力时,郑朝晖表示,现在的一点资讯只是第一步,如果这个方式可行,那么就会引入更多的可能性——包括有益的书籍等内容。

无论是主动还是被动还是新闻资讯还是价值阅读,这类应用终究归到大数据服务和用户行为分析,算法总是他们的核心。要能保证利用算法提供给用户准确的内容,更重要的是精准的分析用户的习惯和喜好。一点资讯也表示现在还处在烧钱的阶段,只有在用户数量达到量级之后,手中握有足够的行为习惯数据,才能做更好的推荐。同时,基于个性化推荐的精准广告投放,以及与内容提供商的合作,将是他们的盈利方式。

附:一点资讯App Store下载地址:https://itunes.apple.com/cn/app/yi-dian-zi-xun-mei-tian-zhi/id667203003?l=en&mt=8

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