用AI重新定义“智能推荐”,「布本智能」如何帮企业做更深度的“今日头条”?

在人和企业都是媒体的时代,内容迎来了大爆发,却也增加了用户的筛选成本。今日头条通过基于兴趣的智能推荐算法,迅速脱颖而出,日活上亿,并开启了智能推荐技术的热潮。

但同时,这种基于兴趣的算法也受到质疑。如果机器一味投其所好,可能会面临推荐内容越来越窄以及误导的风险。

头条云是「布本智能」的主推产品,简单的说,就是通过Saas的方式,帮助B端给用户智能推送“感兴趣且应该看”的高质量内容;同时提供运营平台,个性化地盘活不同类型的用户。

近日,布本智能宣布获得3000万元Pre-A轮融资。布本智能创始人卢学裕(创业邦星际营Bang Camp 11期成员)向创业邦独家透露了头条云最新版MAX在“运营平台”方面的细节。

用“探索”引擎,重新定义 “准确度”

对于智能推荐技术的优劣,“准确度”是重要的评价维度。在卢学裕看来,“准”包含两个维度:喜欢(like)、需要(need)。目前大多数智能推荐关注的点是用户“喜不喜欢”,其实给用户提供“需要”的内容也很重要。

这样的产品定位,与卢学裕曾经两次短暂的创业经历有关。他总结说,当时更多还是商业的视角,不知道亏钱还能怎么继续,后来看到别人亏钱也做出了市场。就想如果当时知道应该怎么办,或者被推荐了提供类似经验的内容,可能情况会更好。后来卢学裕决定自己创业做这件事。

布本智能创始人卢学裕

内容大体可以分为三类:消费型内容、帮助决策的内容、提高认知的内容,头条云主要立足于后两类。为了能给用户推荐适合他的、有用的内容,团队开发了双引擎——个性化引擎、探索引擎。

个性化引擎,主要是负责基于兴趣的推荐,通过机器学习,匹配用户感兴趣的内容。而探索引擎,则是基于用户行为,选择较远的关联探索用户的潜在兴趣,以及对内容的受众进行反向分析,探索出对用户可能有价值的内容。比如一位用户常看创业相关内容,可能他是创业人士,机器可以给他推荐一些创业者应知应会的财务、股权相关的内容。

在内容质量的把控上,头条云立足于全网,根据构建的多领域的知识图谱和算法模型,来训练机器进行筛选。比如内容源、文章结构方面的判断等,机器会认为如果来源于优质的主流媒体、信息密度高、文章结构清晰,有更大的概率是高质量文章。

但这也面临一个悖(xuan)论(ze):对于某些内容,是用户所需要的,但可能他并没有兴趣,如果推荐会影响用户体验,怎么办?

卢学裕觉得机器很难解决所有的事情,但可以用辅助机制来解决。他向创业邦独家透露,团队目前正在开发一款专门针对B端企业内部的新产品,可以根据岗位角色的不同,推荐其需要学习的内容,希望能够以“社群”的运营方式提升阅读兴趣。

筛选“用户画像”,盘活用户

谈到“技术壁垒”,卢学裕表现的很低调,他觉得其实创业公司并没有绝对的壁垒。技术的东西,今后会是趋同的,关键还是看谁扎得深。服务好B端,帮助他们实现价值,是其选择的发力重点。

也因此,团队专门开发了提供给B端的运营系统,以满足不同的运营需求。比如希望给用户推荐全新内容,而机器是面向过去的,就需要运营者训练机器;机器会记录用户的操作行为,运营者可以定义不同的用户画像做精准运营。

举个例子,当运营者想要主动召回沉默用户,可以通过筛选条件,根据用户属性、用户行为等指标,将此类用户单独分类出来。

筛选3天内的沉默用户

然后针对分组,运营者可以按热点、兴趣的智能推送,或自定义推送,机器会记录效果反馈。当用户行为发生改变时,如果不再满足分组的条件,系统会自动更新,比如归到其他的组。

对目标人群进行定向推送

智能推荐,使得机器成为了每个人的“专属编辑”。而头条云,通过对“准”的差异化定位和运营系统,让这个智能编辑变得更加“有思想”,不仅为用户推荐高价值的内容,也帮助B端培养了用户黏性。

目前头条云拥有来自电商、母婴、教育、旅游等领域的客户。当企业越来越重视以深度内容连接用户时,头条云在B端的应用场景也将更加丰富。

作者:钟小玉007。关注前沿科技、消费升级,微信号:zhongsy_520,申请好友请注明公司职位及来意。

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