【案例剖析】今日頭條如何靠推薦系統成為大陸三大流量入口之一

數據管理的案例剖析
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本篇來跟大家討論靠數據以及演算法起家,在短短幾年間成為中國三大流量入口的公司--「字節跳動」,在剛創立時,它的名字是「今日頭條」,目前今日頭條只是字節跳動旗下的其中一個產品,更廣為人知的產品是「抖音」,或是國際版的「TikTok」。

今日頭條由張一鳴創立於2012年,三月上線「內涵段子」網站,是個包含笑話、短影音、有趣評論和梗圖的平台,八月上線「今日頭條」APP,十二月用戶就破千萬,三年內,今日頭條就在中國國內獲取了超過3.5億用戶,而抖音在隔年2016年推出,成為今日頭條的「第二曲線」,在短短一年內獲取破億用戶,更成為出海的關鍵點,2017年九月,抖音國際版Tiktok推出,至今才三年,就風靡了世界,甚至受到美國政府的注意。

今日頭條是怎麼崛起的呢?發展勢能這麼迅猛的公司,是怎麼做到的?是不是有強大的媒體資源或是內容團隊?還是行銷做得很厲害?

其實創業初期,今日頭條是個純粹的科技公司,創辦人張一鳴是工程師背景,整間公司甚至連編輯團隊都沒有,內容完全由演算法做編輯以及推送,具體做法其實在法律上屬於灰色地帶,甚至可以說在中國以外的地方可能都很難適用--

它是透過爬蟲直接去爬各媒體的新聞,然後再用演算法,根據使用者的偏好以及文章的內容屬性等等資訊,向使用者推送客製化的新聞資訊。藉由這樣的推送,今日頭條幾乎是零成本地把使用者會感興趣的新聞主題聚合在自己網站,也把流量聚合在自己網站,再做進一步的流量與內容「分發」,同時,今日頭條靠流量帶來的廣告收入賺錢。

這種作法當然有道德上以及法律上的疑慮,它其實就是「內容農場」,今日頭條這種轉載法也導致各種官司爭議纏身,也可以想見為什麼今日頭條在抖音紅了之後會改名為字節跳動,淡化今日頭條的影子,但無論如何,本篇我想先專注討論它的發展歷程中,怎麼讓演算法與數據能力,成為公司崛起的核心能力。

2012年8月,今日頭條app上線,如前面提到的,它的基本策略是「爬蟲聚合新聞之後,用演算法推送使用者會感興趣的新聞,吸引使用者停留,然後靠廣告賺錢」,比較細地來探究它的演算法怎麼精準抓到用戶的需求,可以分成幾個角度來看:

  1. 相關性特徵:也就是最直接的對「使用者」和「內容」做相關性配對。首先,要先製作「內容標籤」,針對文章主題、分類、關鍵字、文章來源等,整理出關鍵字標籤。有了這些標籤,才能看使用者點選了什麼內容,為使用者做「使用者標籤」,同時,使用者的興趣標籤也會結合一些使用者的基本資料,例如性別、年齡、登入平台IP、居住地點等等,建出這個使用者的相關特徵,再將更多的內容和使用者標籤做比對,逐漸強化。當然,這個使用者標籤是會隨著時間調整改變的,因為人的興趣和行為會逐漸改變,所以越新的行為,演算法上權重越高,這個「系統上的虛擬使用者」,也就會跟著成長,是不是感覺很像有另外一個你,活在企業演算法的伺服器中呢?
  2. 環境特徵:使用者當下的地理環境、時間,會讓使用者的偏好不同,所以這個條件也會納入推送的考慮,也就是說,在半夜的自己家中,頭條會推送的文章,可能跟在辦公室的大白天不同……,或是高雄的地方新聞,可能台北人比較不感興趣,需要進一步篩選掉
  3. 熱度特徵:「整個網站」上的熱點文章,或是各個主題、分類上的熱點文章,用「熱點」做推薦,永遠對「新用戶,對用戶偏好還不清楚」時最有效,這是所謂的「冷啟動」,對於既有用戶也能維持一定的效果,因為大家還是喜歡「看熱鬧」的,延伸這個概念來看,電商的「熱門商品」、「銷售排行榜」也是類似的概念,總是能吸引夠多眼球

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