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发展并不局限于资讯内容领域

来源:www.hg07111.cc   作者:hg0088   日期:2019-01-18 10:56

    智能推荐模式的发展并不局限于资讯内容领域,而是正在向各个领域不断渗透,例如电商、视频、音乐、图书、金融等,其渗透的环节也不断从简单的信息连接向服务供给延伸,例如智能客服、智能投顾等的发展。实际上,整个互联网服务领域都在迈向智能化时代。其背后的实质是大数据、人工智能等数字科技的发展,带来的生产工具的改变和效率的大幅提升。在这种背景下,用户权力不断崛起,所有的信息及服务都越来越以用户为中心进行组织和构建,技术的发展则使得这种大规模个性化定制服务成为了可能。
  智能推荐模式并不会完全取代其他两种模式,实际上三种模式会同时存在,各自适用于不同场景,但智能化所带来的冲击必将影响和改变许多行业模式及生态。面对这种新的趋势和变化,既需要我们不断积累和利用新的数字科技,更需要我们保持对创新的敏感性和主动性,才能不断适应时代的变化。互联网的出现,是信息传递模式的一次革命,大大增加了信息连接和传递的效率,有效降低了信息不对称问题,带来了经济社会的巨大变革。发展至今,互联网信息连接模式本身也在不断变化,而每一次变化也都伴随着互联网经济的一次革新。
  互联网信息连接迈向智能推荐时代,相对于传统的报纸、杂志、信件等方式,互联网的出现使得信息传递突破了时间和空间的限制,从而极大提升了信息传递的效率,并由此带来了许多革命性的变化。
  尽管互联网出现仅有数十载,但随着各项相关技术的不断发展,互联网信息连接的模式已经历了多个发展阶段,主要可分为三个阶段:导航目录模式、搜索引擎模式、智能推荐模式。
  互联网信息连接模式示意图,导航目录模式是以门户网站为代表的web1.0时代的典型代表,虽然在模式上存在一定差异,但其本质实际上是传统结构化信息连接模式的互联网化。
  导航目录模式是通过构建导航目录来组织信息。这种模式的特征:一是信息的组织呈现层级式结构。因为信息呈现载体(手机/电脑屏幕)的限制,庞大的信息必须通过一级、二级、三级乃至更多层级的目录或页面进行组织和呈现,随着信息量的增长,层级结构趋向越多。二是同一信息的位置通常是固定和标准化的。这与信息层级式的组织结构有关,如果位置不固定,会大大增加用户获取信息的麻烦。
  这种模式下,用户触达信息的路径是顺着层级目录结构逐步深入,最后找到有效信息,这个过程中形成了一个层级式的用户流量漏斗,即一级页面聚集了最多的用户流量,通过用户的浏览点击再逐层向其他层级页面分流。这种模式下,每一级页面能呈现的内容是有限的,因此页面位置也成为稀缺资源。信息供给方需要对这些稀缺位置资源进行竞争,长尾内容容易被淹没,也会降低信息连接的效率。随着互联网信息爆炸式增长,搜索引擎成为互联网信息连接的主导模式。在搜索引擎模式下,利用检索技术,搜索引擎将层级式的信息组织结构解构成为扁平化的组织结构,当用户输入关键词或表达式进行检索时,搜索引擎会根据用户的输入信息反馈相应的内容。
  在这种模式下,尽管用户的入口是统一的,但反馈内容的呈现是多样化的,其信息的连接不会受到有限的页面资源限制。搜索模式利用检索技术大大增加了信息连接的效率,即使需要组织的信息不断增长,只要改善技术,不会影响用户触达信息的效率。正是如此,搜索引擎才能够成为信息连接的集中式入口,特别是在信息爆炸的背景下。
  不过相对于导航目录模式,搜索引擎具有很高的技术门槛,特别是覆盖的信息量越庞大,对技术的要求也会越高。
  随着大数据、人工智能等技术的发展,互联网信息连接开始向智能推荐模式发展。
  推荐模式下,信息的组织也是扁平化的,推荐模式下无需用户输入关键词信息,推荐引擎根据用户历史的浏览、点击、购买、身份特征等各类数据信息,通过算法预测用户的喜好并推荐相关信息内容。
  与搜索引擎模式相比,推荐模式下用户与系统引擎交互的方向和方式有所不同,前者是用户主动模式,后者是用户被动模式。也正因为如此,搜索模式适用于用户需求明确的场景,而推荐模式则适用于用户需求模糊的场景(根据偏好进行关联推荐)。在推荐模式下,用户通常没有明确的需求,推荐引擎根据用户喜好不断推荐潜在的用户信息需求,也更容易发掘用户偏好的信息内容。在这种场景下,用户能毫不费力的获取源源不断的兴趣内容,很容易产生沉浸式体验,从而大大增加用户的使用时长。
  与搜索模式一样,这种模式对信息的聚合也不受页面资源的限制,并且可以在信息流中聚合用户各类兴趣内容,具有更强的内容覆盖性,用户的使用门槛也更低(不需要有明确的需求,也无需输入需求关键词),非常适合作为海量信息的聚合入口。不同用户存在许多长尾的信息或服务需求,智能推荐模式能够有效的通过不断测试发现并聚合这些用户需求,能够帮助小众需求聚合产生足够的规模效应。
  智能推荐时代的核心是以用户为中心,导航目录模式的优点是模式简单,非常易于应用,用户在适应和熟悉了导航目录后,能够快速触达所需内容信息;缺点在于随着信息量的扩大,层级结构不断增加,用户学习导航目录的成本快速增加,且获取有效内容信息的效率也会大幅下降。同时,导航目录的构建和维护通常需要依靠人力(编辑),效率较低。因此,导航目录模式通常适用于供给的信息类别较少或用户使用频率较高的应用场景。
  搜索引擎的问题是需要用户先输入需求关键词才能反馈相应内容,只能适用于用户需求相对明确的场景,对于用户需求模糊的场景则无能为力。一旦用户明确的需求达成,与搜索引擎的交互就会结束,很难给用户带来沉浸式体验,对于用户来说只是用完即走的工具。搜索引擎的另一个问题在于反馈的个性化有限,因为搜索引擎信息的反馈只能针对用户输入的关键词或表达式,如果用户输入的关键词过于模糊简单,就很难反馈给用户准确有效的信息。要增加反馈信息的准确性,就需要用户使用多个关键词或者更为复杂的表达式,这无疑会提高用户的使用门槛,降低用户体验。
  与搜索相比,推荐模式的信息呈现能够做的高度个性化,甚至测试出用户自己都难以察觉的潜在兴趣内容。推荐模式下的信息呈现已经不仅仅是“千人千面”,实际上可以做到针对每个用户的唯一定制,是一种高度以用户为中心的信息组织和连接模式,能够极大提高用户获取信息或服务的有效性(感兴趣的信息或服务),需要连接的信息和服务类别越多其优势会愈加突出。
  
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