最近,割韭菜受罰的趙薇被八卦出黑歷史,12年前,趙薇在上海國際電影節(jié)金爵獎封后,被臺下觀眾集體喝倒彩。那時已經(jīng)憑小燕子一角大紅大紫的趙薇,萬萬沒想到電影受眾和電視觀眾的感受有如天壤之別。
時隔12年,郭德綱也被認為相聲好而電影卻不行,不過,這一判斷不是來自個別觀眾,而是出自一張基于智能探索引擎的興趣云圖?;?60旗下快視頻對用戶的大數(shù)據(jù)分析,發(fā)現(xiàn)郭德綱離廣場舞、經(jīng)典老歌等很近,“電視機前受眾跟廣場舞受眾一樣,電影市場都是年輕市場”,360助理總裁謝軍樣解釋到,這大概就是郭德綱電影票房慘淡的原因。
這個關(guān)于郭德綱相聲與電影的受眾分析,實際上源于快視頻的一場發(fā)布會。在11月14日的“超短超有料 質(zhì)在一分鐘”發(fā)布會上,360助理總裁謝軍樣介紹了快視頻最新發(fā)布的智能探索引擎之“興趣云圖”功能。形成如同銀河系一樣的美麗云圖,旨在分析千萬級用戶的興趣標簽,梳理出這些標簽中千絲萬縷的關(guān)系,從而對人群進行非常細致的區(qū)分和定位。
通過這個“興趣云圖”,我們可發(fā)現(xiàn)寶寶巴士,小豬佩奇,海綿寶寶等距離很近,而游戲和動漫之間,也是緊密聯(lián)系的。 “向關(guān)注王者榮耀的年輕人群,推薦二次元動漫內(nèi)容,也會受到歡迎?!敝x軍樣表示,“通過興趣云圖可以幫助優(yōu)質(zhì)視頻內(nèi)容,精準推薦對其感興趣的人群,獲得更高的曝光?!敝x軍樣表示。
對于不同場景、不同時間的用戶,興趣可能會發(fā)生變化或者疲勞。智能探索引擎的“皮筋”模型,可以很好的解決這些問題。
“傳統(tǒng)推薦引擎更像橡皮泥,可塑性很強,但按下去之后很難回彈。好比一個喜歡吃火鍋的人,推薦引擎只會推薦他吃火鍋、關(guān)東煮、麻辣燙,到最后不是索然無味就是消化不良?!敝x軍樣生動地比喻。
快視頻獨創(chuàng)的新一代QVD智能探索引擎,則采用了靈活度超強的皮筋模型。謝軍樣介紹到,“皮筋非常有彈性,當用戶喜歡一個內(nèi)容,皮筋會拉長,他再喜歡同類型內(nèi)容,可以再拉長。如果用戶不喜歡了怎么辦?他一松手,皮筋就迅速回彈,進入一種自由探索模式,這就是推薦引擎和探索引擎反應機制靈敏度的巨大差別。在之前火鍋的例子中,探索引擎會隨著他點單火鍋頻率的下降,推薦大閘蟹、烤全羊、鰻魚飯等風格迥異的美食,自由探索用戶興奮點,徜徉在無邊界的偏好挖掘中。
凱斯·桑斯坦在《信息烏托邦》一書中提出了“信息繭房”的概念,因為人們對于信息的訴求都是跟著興趣走的。目前主流的人工智能算法,均是基于人們的興趣數(shù)據(jù),在內(nèi)容推薦上傾向于迎合用戶口味,這會導致用戶被推薦的信道越來越狹窄。一旦身處這樣的“信息繭房”,就再難接受異質(zhì)化的信息和不同的觀點,甚至在不同群體、代際間豎起阻礙溝通的高墻。
“我們的技術(shù)創(chuàng)新針對信息繭房問題,我們希望用戶不要被信息壁壘籠罩,隨時看到新東西,驚奇的東西?!敝x軍樣說。借助智能探索引擎,快視頻能夠在與用戶的每一次交互中,不斷感知用戶情緒,將用戶興趣驅(qū)動與自由探索模式融合,從而破除信息繭房。
作為國內(nèi)首個基于智能探索引擎打造的聚合類超短視頻分發(fā)平臺,快視頻的推薦內(nèi)容將更加人性化、個性化、彈性化,從而實現(xiàn)真正意義上的“懂你說的,還懂你沒說的”。
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