内容行业的下一个浪潮:可能是生产

魏武挥 来源:新浪科技

  1 

  熟悉我的人都知道,我有两个职业身份。

  第一个算是正式的身份,劳动关系范畴。我是上海交通大学的一名老师。

  第二个属于兼差,在一家名为“天奇阿米巴”的创投基金做管理合伙人。

  我在大学里,隶属于媒体与传播学院新闻传播系,教课内容主要围绕在媒体、传播之类的主题上。这可能造成了江湖上一个非常大的误解:我是一个关心内容创业的投资人。事实上,关心内容创业,只是和我作为一个教师有关罢了。

  天奇阿米巴不是主投内容领域的基金,历史上,和标准意义上内容行业有关的投资项目,只有两个,而且都非常小,投入资金只有几十万的规模。一个很成功,一个失败了。

  新榜的确是内容行业里的枢纽型项目,但新榜的商业模式更像是一家agency,站在我们基金角度,也不认为这是一个内容创业项目,一开始我们是定位成一种DSP的。

  天奇阿米巴主投的方向是人工智能、智能硬件、新零售、物联网等——非常理工科,一点不文科生。

  但不可否认的是,这样两种身份的交集,会使得我做一些交叉的联想,文理科结合式的猜想。

  我一直在思考的问题是,技术对内容行业的意义。

  2 

  内容行业根本上,就三个问题:生产、传播和变现。在传统媒体里,这是三大必备部门:采编、发行和经营

  互联网对内容行业的改造,也是这三条脉络。过去传统媒体里,采编看不起经营,采编经营合伙看不起发行。而在互联网领域,做发行的,都是巨头。我称之为“渠道公司”,从百度到今日头条,都是。

  你的确可以说,没有我们生产内容,哪里来什么渠道公司。但请注意,内容为本而不是为王,为王的是渠道

  这二十年互联网,传播这个脉络,有着惊人的演进。

  一开始是门户那种聚合,但依然是人工作业。所谓海量信息,人力占比非常大。

  后来就是搜索引擎。这已经开始抛弃人工作业,百度还有一些人工介入,Google则拒绝人工干预。而且在传播——或者说信息获取方式——上,从push转向了pull。这是非常具有颠覆性的。

  今天,除了标准意义上的大众传播以外(这个部分还有,也没有小到可以忽视),又兴起了两种传播方式,分别叫算法分发和社交分发。前者以一堆内容客户端为主,都会讲算法机制,后者则以两微为代表。在微博微信中,无社交不传播,夸张是夸张点,但也能基本符合实情。

  再往后,目前还不知道。

  到了今天,我还没看到让人激动人心的新分发方式。AI早已经介入——甚至可以这么说,算法分发其实就是AI分发。

  算法分发和社交分发,一度也非常sexy,但到底时日已久,就算还有风韵,也是风韵犹存罢了。

  我的朋友风端在传播这件事上,两年前有过一个非常有趣的想法,但好像并没有完全付诸实施。说实话,至今我都觉他的想法非常sexy。

  3 

  变现这一脉络,其实没什么新玩意儿。

  如果有,也和内容生产者关系不大。

  首先是大量被使用的甲方营销投入。这并不稀罕。媒体干这事没有一百年也有七八十年。

  然后是内容电商、知识付费——严格意义上,知识付费也是一种电商,只是交付的不是有形商品,在物流和库存上无需多加考虑了。

  但媒体卖东西也不是新闻,都市报卖东西卖了好多年。

  比较新的事情是,搞内容的跑线下去开店。这两件事都不新鲜,但结合在一起蛮新鲜的。但说到底,这主要是零售业的事,不是内容行业的事。

  广告这一行,利用技术绞尽脑汁地提高转化率,这倒一直在努力。一个Facebook的重要员工觉得全世界顶尖的脑袋凑在一起就想这个事,实在太糟糕了。于是他离职了。

  我倒没觉得那么糟糕。提升广告的有效转化,客观上有助于让我们少看点不需要的广告,挺好的。

  但这都是渠道类公司琢磨的事。

   4 

  事实上,生产这一端,这么多年来,一直蛮传统的。

  唯一值得称道的是数据新闻的规模化使用,或者说数据可视化

  尤其是动态的交互的可视化表达,传统媒体时代没有这种东西。

  刚出来的时候也蛮sexy的,但一来这个事也的确蛮久了(上面两张图距今都十年了),二来这种东西行为艺术为主。很有些叫好不叫座的意思。

  财新好多年前做过一个周永康的人脉关系图,搁在今天看,都非常惊艳,但如果你真想琢磨这个事,这张图的用处一般。

  但最近这一年,我的看法有了些变化。

  在传播出现巨大变化后,生产可能会出现重大变化。

  5 

  不少女孩子都有这样的体验:在海滩边上,一群女孩子一起跳起来,然后拍摄一张。

  这对于摄影者是有要求的,而且通常是快速连按多张,然后寻找一张每个人都跳起来了且表情不错的。

  有可能还找不到,于是还要再来一次。

  所谓AI相机在试图解决这个问题,比如说,Google发布了一个叫Google Clips的AI微型相机。

  官方语言是这样的:在功能上主要集成了机器学习技术,可对场景中的人物、宠物、环境等画面进行识别和分析,能够让摄像头发现适合拍摄的画面时进行自动拍摄。

  也就是说,理论上而言,一群女孩子一起跳起,Clips咔嚓一次就可以了。

  更常见的场景是给小孩和宠物拍照,因为他们并不懂得摆pose。

  这个听上去很高大上的东西并不贵,249刀,淘宝上也是有卖的。

  6 

  如果你是一个抖音爱好者,想必你也见惯了网红自拍。

  如果该位小姐姐动作不多(比如只是比比口型,或者唱唱歌说说段子),一般的手机摄影基本可以解决这个问题。

  但如果这位小姐姐动作幅度比较大,要跑来跳去,不仅是左右跑跳还要前后跑跳,这对摄影的要求就高多了。

  我看过一个专门从事跟拍技术的公司。它能根据被拍者的动作幅度,始终保持镜头聚焦在被拍者。

  跟拍技术的门槛不低,还可以用于小型无人机上。

  甚至可以用于家庭使用的智能音箱上:你之所以每次让音箱做点事都要喊口令,无非就是要让机器知道你是在给它下指令。如果这个音箱有视觉功能,通过摄像头能知道你是看着它下指令呢?

  那么无聊的口令或许就可以省略了吧。

  跟拍可以用到非常多的场景上,仅仅是在内容领域,就足以变出不少花来。

  7 

  早期的电影只能满足视觉功能(还很简陋),并不能满足听觉。

  后来默片时代宣告结束,电影都是有声音的了。今天再让你看默片,除非有什么特殊原因(比如怀念一下卓别林),大部分情况下都是不可接受的。

  在视听上,电影正在做到极致。

  有没有想过,看电影能闻到什么?让你的鼻子也加入到享受里吧!

  比如说,硝烟弥漫的战场上,你或许能闻到一股火药的味道?

  比如说,晨光熹微的大山里,你或许能闻到一股自然的味道?

  这没什么不可以的,我看过一家公司专门做这种事的:调配气味。

  你就算不看电影,佩戴一个他们家生产的设备,再加上一点调配好的耗材,完全可以当香水用了。:)

  那家公司的创始人和我说,如果人们慢慢接受有气味的电影,恐怕再让他们回去,就像今天人不能接受默片一样了吧。

  嗯,好像有那么几分道理。

  8 

  在这次的乌镇互联网大会上,国社联合搜狗公司,推出了一个叫“AI合成主播”的东西——号称全球首个合成新闻主播。

  (我今天的内容是不是特别“多媒体”,快夸我~)

  目前看还是很有些行为艺术的感觉的。

  但假以时日,诸位的电视机每天早上能用合成出来的林志玲且用林志玲的声音为各位播报呢?想必刷牙洗脸吃早饭也是蛮愉快的吧。

  哦,如果你非要让武藤兰复生,那也是你自己的事,只要有这样的ai合成供给。

  女性可以考虑其他男爱豆,比如......王思聪?

  搭配机器人写稿,这个事离我们不远。今天的机器人写个通讯新闻稿,不是什么问题。

  从欧美的顶级媒体《纽约时报》、《华盛顿邮报》、《卫报》到国内的腾讯头条,都已经开始使用机器人。美联社、路透社、新华社这些大社,也有他们的机器人写稿。

  我在上一篇文章什么叫好内容一个细思极恐的问题中,进行了一番“千人千面的写作”的想象。

  那篇文章底下的很多评论,给我不少启发。

  9 

  内容生产领域,会有不少让人觉得sexy的技术改进。

  我不是说传播和变现这两件事没有意义。具体到单个创业项目,商业上得以站稳并发展,就很有意义。

  只是,传统了很多年的内容生产方式,该迎来重大突破了吧。


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