manchetes vice-editor de hoje Wen / Xu Yilong

Primeiro, a manchete = algoritmo + Hot + atenção + Pesquisa

Poucas pessoas sabem, a Internet é agora muito eficiente sistema de rastreamento - traçando manchetes, manchetes de hoje era originalmente uma ação de operações pop rotina.

manchetes popups de hoje, alguns de conteúdo para usuários locais, pop local para as informações do usuário local. Em meados de 2015, a manchete de hoje tentar fazer um locais avisos de busca empurrar - mas isso é mais preciso local, tomar os que cercam perdeu alguns quilômetros.

Inicialmente, esperamos usar este método para ajudar a encontrar crianças perdidas, crianças perdidas não esperava muito poucos casos, e até mesmo empurrar para fora, e nenhum conseguiu. 2016 Festival da Primavera, como nós hesitou em desistir quando somos surpreendidos ao descobrir que ocasionalmente pressionado para encontrar informações de uma pessoa desaparecida, realmente conseguiu.

Eu me lembro, era 2.016 coisa Big Year. Depois Yiming sabe que essa coisa, ele disse, esta coisa de valor, como um projeto de longo prazo para fazê-lo.

Mais tarde, as coisas que um monte de gente sabe. Um projeto público, a partir de 2016 começa uma viagem do grande ano. Headlines rastreamento, baseado na tecnologia LBS, a partir à procura de uma pessoa desaparecida, e gradualmente expandido para doença mental perdido, familiares de pacientes que procuram sem nome de emergência do hospital, à procura de sobreviventes de veteranos no Estreito de Taiwan, à procura de sobreviventes de mártires, nos últimos três anos, foi encontrada a ajuda mais de 10.000 famílias separadas reunião.

Digo isto passado seja, a manchete é equivalente ao algoritmo, pelo menos quatro ou cinco anos atrás, o preconceito. Escrever este artigo, é a mídia tradicional de uma perspectiva humana, para falar sobre as manchetes hoje em sete anos, é como construir uma plataforma comum de informação, incluindo "hot spots algoritmo + + + Pesquisar preocupação", incluindo o.

Em janeiro de 2015, eu estava manchetes vice-editor hoje para exercer as suas funções, para participar no trabalho de operações de conteúdo. Antes disso, trabalhei por 15 anos nos meios de comunicação tradicionais. Antes de vir para manchetes de hoje, eu não só não entendo o "algoritmo" para "recomendar" a palavra é muito estranho - a mídia tradicional, é raramente utilizado "recomendado" para descrever isso, então negócios cirurgia.

Por quê? O meu entendimento é que o "algoritmo", "recomendado" cenários de negócios são processamento de informação maciça. Eu estava na televisão, jornal, revista o trabalho, a produção de conteúdo é realmente muito limitado, a maioria vai ser mais do que uma notícia mil jornal, a mídia usa "título", "primeira página", "cover", pode ser resolvido agora informações do aplicativo objetivo de problema "recomendado". E manchetes semelhantes hoje única diárias novos conteúdos, existem centenas de milhares de artigos, se não houver "recomendado", que está completamente desarrumada.

Então, o que é "recomendado" significa? O meu entendimento é: o rosto de conteúdo em massa, como ajudar os usuários a selecionar de forma eficiente, consumir conteúdo.

Depois de chegar manchetes hoje, meus artes liberais estudantes também "algoritmo" Com compreensão superficial, para mais observadores da indústria, título ainda hoje a popularidade do conceito de "algoritmo": através da tecnologia recomendação personalizada, os usuários podem ver para o conteúdo de interesse, que mais tarde tornou-se padrão em quase todas as plataformas de conteúdo em todo o mundo. No entanto, recomenda-se o manchetes hoje estratégia não é realmente apenas "algoritmo".

Agosto 2012 na linha, até agora, as manchetes de hoje depois de sete vezes maior versão da atualização, e, no processo, evoluiu para um Nikkatsu bilhões de dólares de produtos em nível nacional. manchetes de hoje estratégia recomendada, já não dependem da "algoritmo", mas incluem uma plataforma de informação comum "algoritmo + + foco + busca quente" e muitas outras funções.

Atrás do hot spots, foco, busca ...... estas características lançado, na verdade, manchetes de hoje constantemente melhorar suas próprias recomendações de política. Na minha mente, existem três nós mais importantes.

A primeira foi criada em 2015 áreas destaques. Janeiro de 2015, manchetes sugeriu canais, tem sido área de notícias, mas a notícia está tomando a estratégia "ponderada recomendado" não garante que cada usuário pode ver. Naquela época, eu tinha acabado de entrar na empresa, com base nos meios de comunicação tradicionais pessoas julgam para as últimas notícias, eu fiz a primeira demanda após a entrada: "notícias de última hora deve permitir que cada usuário para ver." Algoritmos começou por gerentes de produto e engenheiros, mas também que essa demanda é razoável. Porque eles também descobriram que todas as principais notícias DAU irá melhorar o algoritmo permite aos usuários ver seu conteúdo favorito, enquanto a grande novidade é a "penetração", como uma faca quente amanteigado inserido, você pode facilmente desgaste através da personalização - mesmo se o usuário não se preocupa com a ciência e tecnologia, vamos nos concentrar em Ms. Meng Wanzhou encontro no Canadá. Agora, a evolução do "News" é mais maduro, agora sob cuidadosa manchetes de observação em casa, você vai encontrar toda a página pode ser dividida em quatro regiões, é a primeira peça da área de pesquisa, o segundo bloco é uma área do canal, você pode ver uma variedade de verticais informações de classe, eo terceiro bloco é sites de notícias, a autoridade grande mídia, o quarto bloco é uma área personalizada, o que o usuário pode estar interessado. Esperamos que através de tais melhorias, enquanto atende a demanda do usuário para notícias personalizadas e informações sobre pontos quentes notícias.

(Legenda: manchetes mostrar o conteúdo do produto hoje)

A segunda vez foi em 2017 lançou o micro-títulos e produtos Q. Através destes dois novos gêneros de conteúdo, explorando inteligente social incluem: canais questionário on-line e lançou um produto separado, "Wukong Q & A", um trabalho para todos Q & A comunidade; na linha de "micro título" para que todos os usuários manchetes, particularmente pessoas comuns através da emissão de conteúdo curto, interagir com pessoas, construir relacionamentos. Este é um preliminares manchetes tentativa de algoritmo para distribuir distribuição social, queremos que os usuários sejam capazes de estabelecer manchetes eficazes nas relações sociais. Ao mesmo tempo, o conteúdo pode ser distribuído através da "preocupação" do formulário, em vez de confiar apenas em algoritmos. Então estamos no produto, também fez uma mudança, hoje as manchetes primeira coluna (mais à esquerda) o cliente está a seguir um canal, os usuários podem visualizar própria preocupação do usuário dinâmica em tempo real aqui. Além disso, os usuários nas sugestões de canais escova também pode ser escova aleatório dinâmico para se concentrar em seus próprios amigos e parentes ou estrelas de celebridades. Por causa de seu trabalho, eu estou preocupado sobre um monte de celebridades, autores e amigos nas manchetes. Eu iria encontrar "seguindo um canal." Para mim cada vez mais atraente, e até mesmo comparável com os "Canais recomendados", que está preocupado com a distribuição do charme.

A terceira vez foi a introdução em 2019 das manchetes de busca. Recentemente, lançamos uma busca full-featured web. Esta é uma extensão de manchetes de hoje "informação para criar valor" conceito. Os usuários podem pesquisar, consulta de informação privilegiada e fora da estação através da caixa de pesquisa de hoje principais manchetes. Eu mesmo tenho sido frequentemente utilizado busca nas manchetes, disse francamente que os resultados iniciais não foram muito bons, mas, recentemente, é cada vez mais capaz de satisfazer as necessidades da minha pesquisa. Os operadores de hotspots trabalho também se estende para o movimento pesquisa. Sempre que há notícias de última hora, a equipe de operações será o de otimizar a página de resultados de pesquisa, de modo que as pessoas podem ver a importante notícia mais quebra, os últimos desenvolvimentos.

Em segundo lugar, o algoritmo não fabrica informação sobre o quarto casulo, mas interessados em explorar

Na era da Internet, as pessoas obter informações através da Internet, existem quatro maneiras: primeiro, portais, motores de busca e, segundo, eo terceiro é social, quarta algoritmo.

As características do portal é a seleção editado por humanos, tudo coluna a notícia na página inicial, a desvantagem é a limitada capacidade de um dia, no máximo, algumas centenas de manuscritos de atualização, os usuários não tem que ver cada. E como manchetes de hoje, piscinas de conteúdo são dezenas de milhões de artigos, a quantidade de informação pode fornecer um muito mais rica.

Pesquisa é que as pessoas tomem a iniciativa para obter informações, mas os resultados da pesquisa em massa, um cuidadosamente selecionado por que eles querem, ocupam mais tempo. Mesmo que os resultados da pesquisa estão constantemente a ser otimizado processo de busca "para encontrar conteúdo" continua a ocupar muito tempo.

igual atenção social e subscrição, escolhido pelo próprio, começando por suas próprias necessidades. Mas muitas vezes o que uma pessoa acredita ou depois que amor, que a preocupação vai escolher. Por exemplo, eu acredito em saúde da família, saúde, saúde, saúde incidirá sobre autores, o problema é difícil de romper para trazer a consciência.

(Legenda: muitas maneiras de obter informações a partir da Internet, é a melhor maneira de integrar)

Algumas pessoas dizem que o algoritmo irá resultar em "informação sobre o quarto casulo." Este é um mal-entendido dos maiores algoritmos.

conceito de "informação sobre o quarto casulo", do professor da Harvard Law School Cass Sunstein. Em seu "Utopia Informação - as pessoas como produzir conhecimento", um livro que, na divulgação de informações, porque as necessidades de informação do público em si não é abrangente, público só prestar atenção ao que eles escolher e fazer as suas próprias comunicações agradável, ao longo do tempo, Nós gostaríamos de casulo em si algemas "sala de casulo" geral.

Por que eu digo que o algoritmo não irá criar "informação sobre o quarto casulo"?

Primeiro, o algoritmo na recomendação, além de interesses pessoais do usuário existente, mas também com base no interesse de outros usuários na utilização de meio ambiente, conteúdo de calor, recomendar ao usuário. Esses fatores podem fazer recomendações de conteúdo mais rico para evitar a cada vez mais estreita.

Em segundo lugar, o próprio algoritmo também inclui interessado em explorar.

A maioria das pessoas sabe do algoritmo: Como o quê, o que empurrar. A vida pode ser longo, o interesse das pessoas é não só uma ampla gama, mas também em constante mutação. Por exemplo, eu sou um grande fã de Inglês Premier League Arsenal equipe, Arsenal pode estar piorando nos últimos anos, pode se sentir cansado, em conteúdos desportivos, o ano mais recente estou ainda mais preocupado com tênis, especialmente os "jogadores japoneses e Zhang Zhihe Mima Ito medida pode desafiar os atletas de tênis de mesa chinês "do que" Arsenal pode superar a Premier League quatro "me fez tomar conhecimento.

Como fazer esse algoritmo interessados em explorar isso? Depois de olhar para a resposta a esta pergunta, eu estou aqui manchetes de hoje, um "renovado interesse" quis conhecer.

Depois colegas Montana para o conselho de tecnologia da empresa, eu aprendi que a capacidade mais eficaz do algoritmo, é identificar o que você está mais interessado e mais não estão interessados no conteúdo. No meio, há um grande pedaço de "conteúdo que lhe possam interessar," o conteúdo não será abandonada engenheiros e gerentes de produto. Na verdade, o crescimento de cada indivíduo é constantemente é "provável que esteja interessado nas coisas," cura "OK interessado em coisas" e "OK não está interessado em coisas" do processo.

Para os identifica algoritmo como as pessoas "não estão interessados no conteúdo da maioria dos" algoritmo de recomendação especial no existe um termo chamado "filtragem colaborativa", o termo Inglês chamados filtragem colaborativa. "Filtragem" é "recomendado" antonym, é "dois aspectos da mesma coisa." Algoritmo tem uma forte capacidade de filtrar aqueles que você obviamente não está interessado, você não tinha nada a ver com as coisas. Por exemplo, eu não seguir o que a maquiagem Estados Unidos, aspectos batom do algoritmo não é necessário recomendar conteúdo para mim.

Em seguida, o algoritmo para explorar como essas pessoas "poderia conteúdos de interesse" significa?

Usuários Generalização e interesse estreitamento, na verdade, é um problema clássico no sistema de recomendação, da academia e da indústria tem sido muito a sério. Este problema é chamado EE (Exploração Exploração): Exploração é o uso, através da comparação conhecido para determinar o interesse do usuário, recomendar conteúdo relevante. Exploratio é explorar, recomendado para o usuário, além do conteúdo conhecido de juros, mas também continuar a explorar outros interesses dos utilizadores, o resultado é recomendado para estático evitar.

Busca do algoritmo, na medida do possível para atender às necessidades de usuários para acesso a informação valiosa, e permite aos usuários extrair o máximo valor das informações.

(Legenda: basta abrir o peito, como, o algoritmo precisa encontrar os interesses do usuário, explorando)

Montana Nossos engenheiros dizem, interessado em explorar um longo tempo no futuro próximo vai prejudicar o usuário, porque o usuário vai escovar o fluxo de informações para o conteúdo não é tão interessado em que bagunça o fluxo de informações. Mas se ele não está interessado em explorar, podemos melhorar o click-through rate no curto prazo, mas esse efeito será o de melhorar a rápida decadência, portanto, o retorno a longo prazo é negativa.

Então, interessados em explorar a "cereja no topo do bolo" não é aritmética, mas "essencial".

Este é o lugar onde você pode entender, "algoritmo que é o que é para empurrar o que" é o que um "ingênuo" mal-lo.

Terceiro, é a medida de todas as coisas humanas, o algoritmo também escalas

Claro, nem tudo é perfeito, o algoritmo também tem algumas limitações. Então, precisamos de alguns outros meios, para ajudar o fluxo de informações melhor.

Nas manchetes hoje, operamos em termos de conteúdo, principalmente fazer duas coisas: Em primeiro lugar, ajuda as manchetes por fonte mais alta qualidade, o segundo é para garantir que o conteúdo de alta qualidade para obter uma proporção razoável das manchetes lidas.

Em seguida, o algoritmo precisa, interessado em explorar ainda mais sucesso, se o conteúdo da piscina não é suficiente alta qualidade, rico, recomenda-se que não importa quão bem não faz uma boa experiência do usuário. Assim, desde o início, damos grande importância ao conteúdo de qualidade. 2015, foi pioneira na manchete "mil milhões programa para" high-autor do 1000, dando US $ 10.000 por mês de subsídios de garantia mínimo. Este ano também introduziu os "planos de criadores de benefício", na esperança de ajudar 10.000 criadores salário mensal de mais de um milhão, de modo que os criadores de alta qualidade para obter mais receita.

Fair não é tratado da mesma forma, uma pesquisa da empresa e um fofocas entretenimento, o ex-mais do que o esforço despendido, eo fluxo é muitas vezes menor do que o conteúdo de entretenimento, enquanto a plataforma, neste momento, em relação a uma vontade de "frame lado puxar." "Armação lateral Pull" não se reflecte apenas em apoio financeiro, mas também no suporte de fluxo.

Alguns conteúdos premium, eles não necessariamente dar origem a todo o interesse do usuário, não pode simplesmente ser julgado a partir do comportamento do usuário, não pode ser directa e eficazmente medir o sistema recomendado. Desta vez, as pessoas precisam se envolver.

Por um lado, recomendamos ajustar os pesos da máquina, tais como a fonte de conteúdo premium de alta qualidade peso mais recomendado, por outro lado, otimizar o mecanismo de produto para fornecer duplo título, capa dupla, ajudando criadores para aumentar o efeito é recomendado. Além disso, dedicamos humana e pensar em maneiras de ajudar a melhor distribuir conteúdo premium e experiência de leitura. Temos uma equipe dedicada chamada de "a experiência dos autores."

Por exemplo. Depois de outubro 2017, manchetes e de hoje "Semana Life" chegou a uma cooperação estratégica, temos que métodos de distribuição adaptados "triplo" cobrir o tema. Cover Story é uma características "triplo", um tema muitas vezes consiste de quatro para seis artigo. O fluxo de informações no telefone, leia o tópico não é realmente tão bom quanto o efeito de um único artigo, no entanto, se estes artigos são separados, divididos, o valor da leitura como um tópico seria reduzido. Mais tarde, encontramos uma maneira de tópico "triplo" nas manchetes no fluxo de informações, enquanto os métodos de entrega de dois, tanto tiras de linho de recomendação, e pode ser recomendado em um tópico maneira. Usuário para cada um dos tópicos abordados acima, você pode ver toda a matéria de capa da revista triplo. reportagem de capa "Friends" recentemente na linha, procurar "Life Week" nas manchetes de hoje será capaz de encontrar a última edição.

(Legenda: reportagem de capa Semana Vida, e nas manchetes de hoje vai ser empacotado em temas recomendadas, mas também a busca é otimizado para ajudar os usuários de acesso rápido.)

Após minha entrada manchetes de hoje, círculos de mídia muitas vezes ter velhos amigos me perguntou: um dragão, o que está fazendo nas manchetes ah? Manchetes não dependem de algoritmos?

Olha, estas duas questões, é em si contraditório. Se os títulos são pelo algoritmo, eu realmente não tenho nada a ver nas manchetes. O fato é que eu sou muito ocupado nas manchetes; manchetes Além do algoritmo, há um grande número de pessoas.

Nós sempre acreditamos no discernimento e fontes de conteúdo premium de alta qualidade. O julgamento humano é diferente da máquina, mas também vale a atenção. Tecnologia mais rápido, enfrentar uma avalanche de informações, a eficiência da distribuição é especialmente importante, mas é mais preciso, especialmente na zona ambígua, empatia humana e imaginação pode desempenhar um papel importante.

humana se ou técnica, na verdade, são apenas um meio, todos querem a melhor qualidade de informação, boa e toque rápido pode chegar às mãos dos usuários precisa, as pessoas encontram informações, para que as informações para encontrar as pessoas, para eliminar utilizador "sabia como "arrepender.

Não muito tempo atrás, um colega me enviou uma declaração de especialista em ciência do cérebro. No sentido de que, para algoritmo derrota recomendação exige dois fatores: 1. Você precisa ter a busca das necessidades de conteúdo de alta qualidade. 2. Você precisa de amostragem aleatória em vários campos do conhecimento humano.

Na verdade, a busca do algoritmo, ea busca do perito, e não entre em conflito. Porque, afinal, o objetivo do algoritmo é definido pelas pessoas, o algoritmo do kernel e conteúdo premium, a diversidade não é oposição. Esta é também as manchetes de hoje têm tentado direção.

E os especialistas necessários para "fator", tem nas manchetes hoje como a plataforma de informação comum.

Se apenas o algoritmo, nunca haverá manchetes de rastreamento; mesmo que apenas algoritmo, manchetes de hoje não será a longo prazo o crescimento.

"Deixe de Deus Deus, o que é de César". De fato, os seres humanos não precisa derrotar o algoritmo. Certifique-se de algoritmo de divisão e uma vitória, provavelmente, a vaidade e arrogância das pessoas no trabalho. Por exemplo, no domínio Go, que não precisa necessariamente seguir batida cão Afar.

Em termos de algoritmo de eficiência faz melhor do que o homem, mas o homem de empatia e imaginação do que algoritmos. Nós devemos fazer é aprender com o outro e algoritmos, boa divisão do trabalho. Afinal, uma surpreendentemente variado, é a fonte da felicidade.

(Qilu Qilu Evening News repórter Um ponto alpino)

 

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