移動互聯網時代的信息爆炸，推動了信息分發(fā)方式的變革。信息作為價值的載體，其連接效率決定了價值的流動效率。致力于精準連接人與信息的赤子城，依托流量入口搭建數據壁壘，憑借算據和算力支撐模型進化，用人工智能引擎驅動信息分發(fā)，完成了不斷提升信息分發(fā)效率的三部曲。
產品研發(fā)+平臺聚合：占據流量入口和數據入口
以2013年推出全球首款AI極簡桌面Solo Launcher為起點，赤子城打造了一系列風靡海外市場的爆款移動應用，包括平臺入口型產品（桌面、鎖屏、安全）、資訊內容型產品（新聞、搜索）、休閑內容型產品（音樂、星座）、游戲娛樂型產品（休閑游戲、中重度游戲）、生活服務型產品（健身、天氣）等。
赤子城的產品規(guī)劃基于對用戶需求的洞察。比如，基于用戶對隱私保護的需求，推出Solo Locker、Solo AppLock等產品?；谟脩魧】瞪畹淖非蠖忍嵘?，推出健身產品矩陣，針對不同人群、不同訴求，相應地打造了多款健身產品。基于用戶對音樂等泛休閑內容的需求，打造了音樂聚合、星座等產品。
由需求催生的產品，天然擁有成為爆款的潛質。赤子城半數以上產品長期占據不同國家的應用榜單，風靡北美、歐洲、東南亞、日韓、中東、拉美、俄語區(qū)等地區(qū)，登上80多個國家和地區(qū)應用商店總榜前列，覆蓋200多個國家和地區(qū)的6億多用戶，并在產品分發(fā)信息的過程中沉淀了海量深度數據。
除了通過自有產品將信息分發(fā)給用戶，赤子城還以“AI+平臺+程序化”的方式切入全球流量生態(tài)，聚合了包括Amazon、TikTok 、Uber 、PUBG等全球頂級互聯網產品在內的數萬款優(yōu)質應用，并通過搭建自有程序化平臺切入全球程序化交易市場，拓展分發(fā)網絡邊界，提升觸達規(guī)模和數據體量，每日觸達用戶超過2億，日分發(fā)數據達百億量級。
智知圖譜：以價值匹配為導向的用戶畫像系統
信息本身是沒有價值的，當其匹配到需要的人才會產生價值，而價值匹配的前提是精準刻畫立體用戶畫像。占據流量入口、沉淀海量數據后，赤子城持續(xù)積累其用戶“檔案庫”，搭建了由標簽和權重構成的“智知圖譜”。
在智知圖譜中，首先存儲了用戶的基本屬性，包括性別、年齡、語言等等，這些屬性是靜態(tài)的，長期性的?；緦傩灾?，更具價值的是用戶動態(tài)的興趣特征和消費特征，如音樂、電影、運動、美妝、停留、觀看、付費等等。
為什么說興趣特征更具價值？舉例來說，如今歐美的年輕男性，購買化妝品的越來越多，部分地區(qū)的購物網站男性的購買力甚至超過女性。那么僅從性別判斷用戶是否喜愛購物顯然是不準確的，但從興趣標簽入手就不會出現這種偏差。
除了靜態(tài)的基本特征，動態(tài)的興趣特征，“智知圖譜”還實時洞察用戶的場景化特征，如時間、地理位置、網絡環(huán)境等等，生成“靜態(tài)+動態(tài)+場景化”的立體用戶畫像，為“千人千面千場”的信息分發(fā)奠定基礎。
智知圖譜的拓展依靠數據和算力。算力方面，赤子城依托超大規(guī)模全球化分布式計算平臺，實現了全球范圍內的計算資源調度、動態(tài)擴容、高速存儲等技術。數據方面，赤子城將數十個應用種類的每日百億的分發(fā)數據，與6億自有用戶數據打通，數據量級更加龐大、類型更加豐富、維度更加立體。通過拓展智知圖譜，讓世界上再也沒有“新”的用戶。
SoloAware引擎：將信息變?yōu)閮r值的效率系統
智能分發(fā)系統主要有三個維度的變量：信息維度、用戶維度以及場景維度。作為赤子城信息分發(fā)的核心驅動，SoloAware人工智能引擎的核心邏輯就是實現信息、用戶、場景的匹配，精準連接人與信息。
赤子城的分發(fā)方式大體分為兩種。一方面，赤子城旗下產品通過產品本身的內容分發(fā)，為用戶提供千人千面的個性化體驗。例如，Solo Music的歌曲歌單推薦，Solo Now的信息流新聞推薦，Solo Fitness的健身課程推薦等。
另一方面，赤子城還通過產品將其他信息分發(fā)給用戶。例如，Solo Launcher的“猜你喜歡”的應用推薦，Solo Now的原生信息流廣告推送，Solo Fitness的健康食品購買推薦等等，進一步補充服務場景，全方位滿足用戶需求。
SoloAware將信息分發(fā)拆解成認知、理解、規(guī)劃、決策四個環(huán)節(jié)。
首先，SoloAware通過LR、GBDT、DeepLearning、FTRL等算法，對信息進行認知分類，將不同的信息分別歸類為文本信息、語音信息、圖像信息、流量信息四大類。而后通過自然語言理解、知識圖譜、圖像理解等技術多維度準確理解信息的內容。
接下來，SoloAware結合智知圖譜，在毫秒級的時間內捕捉用戶意圖，生成實時需求圖譜。最后通過決策系統，選擇最適合用戶的應用、內容、服務、商品等信息進行分發(fā)，極致滿足用戶個性化需求。
更重要的是，在分發(fā)實踐中，SoloAware依據分發(fā)結果對模型進行實時糾正，通過持續(xù)的自學習使模型更加精準，使分發(fā)效率客觀存在自我進階的能力。SoloAware在不斷的“學習”中逐漸成長、成熟，讓越來越多的信息持續(xù)實現價值最大化。
觸達用戶、充實圖譜、進化引擎，赤子城不斷通過這三步提升信息分發(fā)效率。信息分發(fā)效率提升后，赤子城又能進一步擴大用戶觸達規(guī)模，進一步豐富圖譜，進化引擎，不斷實現人的增量與信息的增量，將更多的信息更快地分發(fā)給更多的人。
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