今日頭條(左)和 UC(頭條)
都是這些東西，因?yàn)樗鼈兇_實(shí)更能吸引人點(diǎn)，就像門戶網(wǎng)站為考核沖量的木乃伊生子“新聞”一樣。不過也確實(shí)不是所有廣告主和電商希望爭取的人群都有興趣把時(shí)間浪費(fèi)在這些“新聞”上。
不只是新聞?lì)^條，電商頭條也有類似問題。龔瀛琦稱電商的頭條盡管流量巨大，但還沒法帶來自己想要的用戶，她說：“文章評(píng)論中，有很多人說我們推薦的東西太貴。但我們想抓住的僅是那些追求品質(zhì)生活的人。”
按照張一鳴在多次采訪中的說法，今日頭條可以通過學(xué)習(xí)用戶喜好，為不同人提供不同的資訊。
實(shí)際使用中機(jī)器的揣測(cè)還遠(yuǎn)不夠理想，而后來的競爭對(duì)手就更差了。
人工智能推薦技術(shù)沒那么容易，即便對(duì)于投入更大的科技巨頭們也一樣。從 2008 年開始，F(xiàn)acebook 就在用戶主頁信息流中，用算法融合好友信息和新聞做動(dòng)態(tài)排序，以此代替純時(shí)間線。
前幾年效果也非常差，CEO 扎克伯格還曾為期間出現(xiàn)的烏龍公開致歉。直到最近兩年，它的算法才被廣泛接受。
成功的算法背后，是 Facebook 的長期研發(fā)投入。
