<p><b>“內(nèi)容的搬運工、技術(shù)驅(qū)動、沒有編輯”</b></p> 頭條一直宣稱自己是一家技術(shù)驅(qū)動的公司，沒有編輯，這個蒙蔽了大量的人。實際上頭條投入了無數(shù)的人在做tag、運營策略優(yōu)化、內(nèi)容審核和打標簽等，這部分就是頭條的運營，但不用編輯的名義。<br> <br>所以各家在做個性化分發(fā)的投入都是很小的。實際上如果沒有大量的編輯做基礎(chǔ)的tag校驗等工作，個性化分發(fā)也不可能準確。<br> <br>在各家都投入很小的情況下，頭條還是保持著非常清醒地同步加大對技術(shù)、運營人員的投入，這樣就使得它是一家獨大。<br> <br>給別人的假象：<br> <br>除了頭條和一點資訊（當時的），所有的內(nèi)容管理層都對”優(yōu)質(zhì)內(nèi)容“有一種”謎之自信“。引申起來，就是，”專業(yè)“敗給了”用戶“。張一鳴是做用戶產(chǎn)品的，別人是做內(nèi)容產(chǎn)品的。<br><br>所以，各家在判斷的時候，一直有兩個理由認為自己有能力贏，第一個就是”優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的制作和判斷能力“，第二個是”個性化容易形成信息繭房“，這兩個束縛了各家的發(fā)展。但是這兩個都是從專業(yè)的角度來判斷，而非從”用戶“的角度來判斷。<br> <br>頭條是第一個適應(yīng)于移動端的新聞客戶端，就和微信重新定義IM的標準一樣。但是同時，張一鳴總是強調(diào)他們不是做新聞的，只是內(nèi)容的搬運工，這個也蒙蔽了不少人，實際上他們就是新聞客戶端。<br><br>但因為總是強調(diào)今日頭條不是新聞客戶端，所以他們的發(fā)展也就沒有了禁忌，可以橫向發(fā)展。而且大量低端用戶看到的內(nèi)容也不認為自己是在看新聞，一看覺得內(nèi)容和自己的貼近性很強，然后粘性就很高。 騰訊這邊有個反面案例，騰訊關(guān)閉騰訊微博的原因是因為上面有太多新聞垃圾食品，內(nèi)容缺乏質(zhì)量甄別和編輯編排。這恰好說明了騰訊跟頭條之間的認知差。 <b>個性化推薦</b> 今日頭條是第一家真正做了本地這個頻道的，當你坐火車經(jīng)過北京合肥廣州時，你刷到的新聞是不一樣的。<br><br>今日頭條最初利用微博（包括騰訊微博和新浪微博）的開放平臺，獲取用戶的信息（包括轉(zhuǎn)發(fā)、評論、關(guān)注等），形成了用戶興趣的原始積累。用戶上去之后可以發(fā)現(xiàn)我的好多好友在頭條看過什么內(nèi)容、評論了什么內(nèi)容、轉(zhuǎn)發(fā)了什么內(nèi)容，在頭條都一清二楚。這就是最初的個性化，但已經(jīng)和傳統(tǒng)媒體大不一樣了。后來還有通訊錄上傳，那就更能體現(xiàn)你的好友在看什么了。<br><br>最初的今日頭條應(yīng)該是想做社交化閱讀+個性化閱讀并重的，后來才著重個性化閱讀，或者說，將社交當做個性化的一個維度。<br><br>個性化分發(fā)之后，今日頭條找到了核心對外輸出的點：時長。此前，從來沒有任何一個新聞APP以時長作為核心指標，都是內(nèi)容影響力什么的。<br><br>頭條早期時候推薦算法并不強，主要是靠產(chǎn)品創(chuàng)新來技術(shù)策略來解決問題，最初也沒有很高的個性化，只是最簡單的高熱展現(xiàn)。直到后來百度鳳巢工程師的加入，今日頭條的算法才有一個質(zhì)變。產(chǎn)品的核心指標開始變得明確：CTR × 時長，更精細化的CTR驅(qū)動。<br><br>今日頭條的核心一個是個性化，另外一個是總刷總有，真正第一個為移動端設(shè)計的新聞客戶端。當時網(wǎng)易搜狐還是編輯排版頻道位置那種門戶平移過來的，在今日頭條把時長作為一個點之后，各個新聞客戶端+瀏覽器都開始慌張了，認為都認為今日頭條這才是最正確的道路，所以也就都開始追求時長。<br><br> 當產(chǎn)品的核心指標變成CTR和時長后，推薦算法的使命就是忠實的反應(yīng)和放大用戶的需求，機器學習就是民主的暴力。而作為新聞看門人角色的編輯，以及編輯背后一整套基于門戶時代構(gòu)建的內(nèi)容體系，像個工業(yè)時代的手藝人，不再重要了。<br><br>因為內(nèi)容排序，不再依賴人的審美判斷，而是因式分解。F=ax+by+cz，以前ABC的系數(shù)是認定，你準備好這個素材，現(xiàn)在機器決定哪個參數(shù)，就基本上有時候不太好解釋的。機器學習持續(xù)的流程優(yōu)化能力，相較于人工是恐怖級別的碾壓。<br><br>或者說，頭條最初勝出的核心不是靠個性化，而是靠使用門檻超低的體驗：一上來啥都不用選，猛推高點擊文章，在后續(xù)使用中人-算法持續(xù)互動，個性化逐步體現(xiàn)。<br><br>一點資訊的早期核心員工說，在理解用戶上，當時所有頭條的競品都和頭條差了一個身位。