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    盡管AlphaGo的歷史性勝利已經(jīng)被科技界熱議，但是機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)算法對于人類社會的意義，仍然未被充分地認(rèn)知。

    如果在圍棋這樣的復(fù)雜策略游戲中，都可以憑借海量數(shù)據(jù)和運(yùn)算速率實(shí)現(xiàn)對人類的完勝，那么就像機(jī)器曾經(jīng)在絕大多數(shù)體力活動領(lǐng)域所做的那樣，他們也能夠在大多數(shù)腦力活動領(lǐng)域替代人類的作用。

    事實(shí)上，這正在發(fā)生。

    1你的生活早已被算法“接管”

    當(dāng)你用滴滴打車的時候，有沒有想過，系統(tǒng)是如何決定把你的訂單交給哪個司機(jī)的？

    你應(yīng)該能猜到，這不是隨機(jī)的。

    想像一下，某位司機(jī)剛剛完成了一筆從海淀到通州的訂單，接著，他拒接了一筆從朝陽到昌平的訂單。那么，接下來，假設(shè)系統(tǒng)還繼續(xù)向司機(jī)推薦向西的訂單，他會怎么做？司機(jī)不斷拒絕系統(tǒng)指派的訂單，則無論司機(jī)還是乘客都會遭到損失。如果這樣的交易失敗不斷發(fā)生，那么乘客和司機(jī)可能都會選擇卸載這個APP。

    在推送乘客的訂單給司機(jī)之前，滴滴需要先預(yù)測不同司機(jī)對訂單感興趣的程度。根據(jù)每個司機(jī)過往的接單和行駛數(shù)據(jù)，滴滴會為司機(jī)建立起下面這一系列“特征”檔案：

丨來源：《滴滴打車CTO張博：生死戰(zhàn)役，技術(shù)和時間賽跑》、媒體報道

    這些數(shù)據(jù)有些是對用戶或司機(jī)透明的數(shù)據(jù)，有些則只用于計(jì)算機(jī)的算法計(jì)算。沒錯，其中每一項(xiàng)，都有可能對一次線下用車交易的體驗(yàn)造成影響。

    想像一下每一筆滴滴交易的背后有多么龐大的數(shù)據(jù)計(jì)算量。而這樣的交易，僅僅在滴滴這個平臺上，每天就要產(chǎn)生1000萬次以上。除了滴滴，我們還有微信、淘寶、微博、今日頭條……

    人們對“提交請求-系統(tǒng)處理-獲得信息/產(chǎn)品/服務(wù)”的過程早已非常習(xí)慣，這也意味著計(jì)算機(jī)算法在逐漸“接管”我們生活的方方面面。“算法”正在成為這個世界里一種全新的“自然規(guī)則”。

    2算法從根本上解決信息匹配的問題

    算法解決的核心問題是，如何識別、篩選和分發(fā)信息。而計(jì)算機(jī)算法興起的背后，是人類行為產(chǎn)生的可存儲、可運(yùn)算的數(shù)據(jù)量的不斷增大。

    每一分鐘，

    滴滴：有2,720個乘客成功提交訂單；

    Google：產(chǎn)生3,210,600個搜索請求；

    淘寶：產(chǎn)生48,000次交易；

    今日頭條：555,556篇各種內(nèi)容被閱讀。

    （以上數(shù)據(jù)來源創(chuàng)業(yè)邦雜志等，部分經(jīng)簡單計(jì)算推得）

    在海量的信息前，人類唯一的選擇就是尋求計(jì)算機(jī)算法的幫助，通過算法完成信息/產(chǎn)品/服務(wù)與用戶需求之間的匹配。對于滴滴，是乘客與司機(jī)之間的匹配；對于Google，是搜索請求與搜索結(jié)果之間的匹配；對于淘寶，是消費(fèi)者和商品之間的匹配；對于今日頭條，是一篇內(nèi)容與讀者的匹配。

    “媒體”幫助人類獲取信息，而計(jì)算機(jī)算法的信息匹配能力又如此出色，兩者按說會在第一時間“一拍即合”。然而，一個違背直覺的現(xiàn)象是：算法很早就開始被用于網(wǎng)絡(luò)上商品、服務(wù)、廣告信息與用戶的匹配，但真正應(yīng)用于媒體行業(yè)，卻是最近 2、3 年才出現(xiàn)的趨勢。

丨媒體發(fā)展的三個時代，來源：網(wǎng)絡(luò)檢索、媒體報道

    和滴滴實(shí)現(xiàn)乘客端與司機(jī)端匹配的邏輯類似，今日頭條及類似產(chǎn)品是通過對內(nèi)容端（文本、圖片、視頻信息的提取、識別和分類）以及用戶端（點(diǎn)擊、收藏、分享、閱讀時長等行為數(shù)據(jù)）的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、運(yùn)算和分析，實(shí)現(xiàn)信息和信息需求者的匹配。

    到目前，計(jì)算機(jī)參與內(nèi)容生產(chǎn)環(huán)節(jié)（寫稿機(jī)器人之類的項(xiàng)目）的可能性還非常小。但是在內(nèi)容篩選和分發(fā)環(huán)節(jié)上，計(jì)算機(jī)算法的應(yīng)用正在日臻成熟，今日頭條在用戶市場上的表現(xiàn)已經(jīng)證明了這一點(diǎn)。

    3媒體的“算法化”潮流

    在今日頭條的影響下，2014年以來，傳統(tǒng)三大新聞門戶紛紛對自己的傳統(tǒng)新聞客戶端進(jìn)行改造，目前已經(jīng)全部在不同程度上完成了對新聞客戶端的“算法改造”。

丨來源：媒體報道

    除了傳統(tǒng)新聞客戶端的算法改造之外，正如我的這兩篇文章《取消140字限制，微博會變成“社交版的今日頭條”嗎？》、《“朋友圈”的這些小動作，正在為微信公眾號的紅利期續(xù)命》所說，微博、微信這樣以社交特性為主的典型“社交媒體”目前也紛紛加快了引入計(jì)算機(jī)算法的腳步。

    相比精英時代的媒體，社交媒體讓參與內(nèi)容生產(chǎn)和分發(fā)的人類勞動力總數(shù)急劇擴(kuò)大，并且能依托“社交關(guān)系”這種紐帶實(shí)現(xiàn)一定程度的精準(zhǔn)匹配。但是，隨著用戶社交關(guān)系的不斷增加，不可避免地遭遇了以下問題：

    朋友數(shù)量暴漲，基于社交關(guān)系的推薦質(zhì)量驟降，帶來了大量信息冗余。刷屏、謠言、營銷過度等問題叢生。

    內(nèi)容來源猛增，信息過濾效率降低，也就是你很難再在朋友圈看到有價值的內(nèi)容。

    從內(nèi)容創(chuàng)作的角度來看，新生內(nèi)容生產(chǎn)者獲取流量成本劇增。大號壟斷了用戶絕大部分的注意力。

    無論是新媒體，還是傳統(tǒng)媒體的轉(zhuǎn)型，最終目的就是獲取更多的流量。因此，在微信公眾平臺逐漸進(jìn)入存量競爭時期的過程中，內(nèi)容團(tuán)隊(duì)先后也研發(fā)出一整套提升流量的技術(shù)手段：

    賬號互推

    各類有獎關(guān)注活動

    關(guān)注后回復(fù)關(guān)鍵詞獲取各類資源等

    廣點(diǎn)通投放

    朋友圈廣告投放

    線下二維碼吸粉

    刷閱讀/點(diǎn)贊量（通過第三方榜單提升曝光）

    這些技術(shù)手段，不僅是草根自媒體獲得流量的重要手法，對于知名原創(chuàng)自媒體也有重要價值。例如知名視頻自媒體“一條”及其旗下新創(chuàng)美食自媒體“美食臺”就曾多次使用廣點(diǎn)通投放、朋友圈廣告投放等方式加速流量增長。“內(nèi)容為王”在媒體行業(yè)內(nèi)，一直是一句被高估的口號。

丨不同媒體時代的“流量優(yōu)化技術(shù)”

    4你可以不會造車，但不能不會開車

    算法化潮流下，流量入口的格局也許會在幾年內(nèi)再次“洗牌”，如何面向“算法”機(jī)制采取相應(yīng)的流量優(yōu)化，可能會是媒體行業(yè)的新議題。

    在美國已經(jīng)出現(xiàn)了這樣的先驅(qū)。紐約一家名叫NowThis的短視頻公司，就通過一個名叫Switchboard的定制的內(nèi)容管理系統(tǒng)（CMS）收集和分析來自YouTube、Facebook、Instagram、Vine等主流視頻平臺上的分發(fā)數(shù)據(jù)。并結(jié)合不同平臺的不同排序規(guī)則（不同平臺內(nèi)容偏好不同，如 YouTube 偏好泛娛樂類信息）優(yōu)化內(nèi)容和發(fā)布方式。通過這種做法，這個40人規(guī)模的團(tuán)隊(duì)最近4個月取得了全平臺視頻流量4億次的驚人成績。

    國內(nèi)的內(nèi)容創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)目前也有很大一部分開始布局多平臺的內(nèi)容生產(chǎn)，無論是在微博、微信、頭條號平臺上，還是搜狐自媒體、新浪自媒體都注冊了賬號。但是，與NowThis不同的是，他們基本上還停留在復(fù)制相同的內(nèi)容在不同渠道端重復(fù)發(fā)布，比如很多人并不是特別了解頭條號等平臺背后的算法機(jī)制，還停留在單純依靠內(nèi)容和標(biāo)題獲得流量的原始做法。

    相比傳統(tǒng)媒體時代，獲取流量的物理成本一直在降低，新增的成本則是——媒體人可能需要花更多時間和人力去理解算法，理解內(nèi)容在算法平臺上的排序機(jī)制。對于最近這幾年持續(xù)進(jìn)行轉(zhuǎn)型的媒體人群體來說，這是一項(xiàng)新的挑戰(zhàn)。

    計(jì)算機(jī)算法盡管對于信息的匹配和分發(fā)有著重要作用，但卻最先被使用于電商、O2O、搜索引擎等領(lǐng)域，直到最近幾年，才出現(xiàn)算法+媒體的新潮流。這種奇特的現(xiàn)象，與傳統(tǒng)媒體人多出身于文化精英背景，缺乏工程師的思維不無關(guān)系。“今日頭條”的創(chuàng)始人張一鳴被普遍看作是一名工程師，而非媒體人。

    算法這一分發(fā)機(jī)制和媒體行業(yè)既有的分發(fā)機(jī)制在原理上完全不同，對于缺乏數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)背景的媒體人而言，這恐怕是一個行業(yè)歷史上最艱巨的挑戰(zhàn)。

    不過，對于媒體人來說，不妨換個角度想：當(dāng)我們開始學(xué)習(xí)開車的時候，并不總是需要從卡爾本茲的引擎原理開始——絕大多數(shù)人是從摸方向盤開始的。

    (本文轉(zhuǎn)自市場部網(wǎng)，作者Dancer Peng，文章僅代表作者觀點(diǎn)。微網(wǎng)倡導(dǎo)尊重與保護(hù)知識產(chǎn)權(quán)。如發(fā)現(xiàn)本站文章存在版權(quán)問題，請聯(lián)系我們，我們將及時溝通與處理。)

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