258.感覺智商被碾壓(第3章)
重生男神從做遊戲開始 作者:夢三萬 投票推薦 加入書簽 留言反饋
曹陽看著一臉茫然的眾人,微微一笑,“我把這個東西叫做——精準推送。”
“精準推送?”眾人低頭沉思著。
隨著網絡越來越發達,上網的人也越來越多,這個世界的信息簡直是爆炸式的成長,什麽東西都會在互聯網上得到呈現,每天每個人,其實都是信息的製造者,更何況是各種大企業,大國……
明星們每天都有吃不完的瓜,每天都有新聞在發生,每天每個靈越都有新鮮的東西……
當這些東西都充斥到網絡上的時候,其實就迎來了一個大數據的時代。
大數據這個詞,要到2010年以後才會火起來,人們用它來描述和定義信息爆炸時代的海量數據,並命名與之相關的技術發展與創新。
而最早做【精準推送】的,要到2012年的頭條。
頭條倚靠著精準推送相關的智能算法,異軍突起,居然能成為和企鵝博弈的企業,真的是很不容易。
同時也說明精準推送有多麽厲害。
“是的,”曹陽認真說到,“其實在數據爆炸的時代,每個人的關注都是非常有限的,大部分的信息對於人們來說,都是冗餘信息,他們並不需要這些,每個人的時間是有限的,他們隻會關注自己喜歡關注的事情。
而我們需要做的,就是通過對用戶的愛好進行分析和提取,最後給他們推送他們喜歡的東西。”
<a href="http://m.siluke.com" id="wzsy">siluke.com</a>
“開發出精準推送算法,這個模式可以應用到我們公司旗下的各個領域,比如之前說的,玩家們喜歡玩哪個類型的遊戲,那麽相關的遊戲就會推送給他們,喜歡聽什麽樣類型的歌,那麽這個類型的歌曲就會更多地推薦給他們。
奇點小說上麵,我建議是單獨增加一個推送頁,讓玩家能夠及時看到自己喜歡的東西,同時當章節更新的時候,會在他所喜歡的推薦類型裏麵優先顯示出來。”
這也是曹陽堅持的,不重複造車輪。
一套人工智能算法出來,可以應用到各個產業當中,其實是一本萬利的事情。
當年頭條也是這麽幹的。
阿裏因為重複造了兩套同樣的模式和係統,導致了很多資源的浪費,後來他們也轉型做中台。
為了每個產品單獨做一套適配其實是不劃算的。
曹陽既然是過來人,他肯定比在座所有人都更知道這一點。
“嗯……”在場所有人陷入了沉思之中。
兩位程序猿大佬有一種不祥的預感。
“很棒。我支持。”劉誌平抬頭鼓掌。
其他人愣了一下,也跟著鼓掌讚同。
因為從提議來看,沒有什麽理由不進行支持。
精準推送,其實是有助於產品的推送效率提高的,同時用戶們能在短時間內找到自己想要的東西,省掉了很多時間上的冗餘。
時間就是金錢,對於用戶如此,對於博米公司來說更是如此。
同時因為精準推送,給用戶想要的,還能提升不少企業形象,讓用戶們更加依賴博米的產品,從而跟同類型的產品們拉開差距。
這個想法簡直是天才。
……
“可是,要怎麽做到這一點呢?”吳文暉提出了疑問。
“這個就看我們的程序大佬們了。”曹陽笑著說。
劉光然和鄧裴強菊花一緊。
果然,該來的還是來了,隻要曹老板開會,最後必然是程序受苦。
劉光然一臉懵逼。
“這不是我的學習範疇啊,這要用到人工智能算法吧?”
“找人啊。”曹陽說。
“而且,這個東西說複雜也複雜,說簡單也很簡單,”曹老板笑了笑,“從原理上來說,我們需要做的是對數據進行標簽化,同時也對用戶進行畫像定義。
舉個例子大數據分析,將客戶精準分類,具體可以細分為:年齡化、地區化,性別、愛好等進行精準區分。這樣,隻要用戶使用博米的產品,平台就會不斷的“竊取”用戶的相關興趣愛好,精準的推送。
然後我們的數據也會被打上各種各樣的標簽,同時需要給一套權重值算法來增減用戶的【喜好權重】,不如說讀者每次點擊都市類小說,那麽我們就給他打上一個都市標簽,並且都市的權重會得到增加,這個就是讀者的喜好權重,這個權重會隨時間進行一定的衰減,同時也會有一個相應的閾值。
當用戶在最近的時間內點擊玄幻類型的小說時,那麽就會相應地增加玄幻小說的喜好權重,我們推書的時候,會因為用戶身上的喜歡權重來提供相應的書籍。
之所以要隨時間進行衰減,是因為用戶的口味不一定是一成不變的,但是他們會在一定的時間範圍內保持穩定。
我們的數據標簽越細致,分類差異度和重疊度越精細,那麽我們的推送就越精確。”
劉光然默默思考著,“嗯……這樣好像是可行的。”
鄧裴強補充到,“不過這裏麵的一個很核心的問題在於如何劃分顆粒度,然後由如何對數據進行拆解,我們肯定不希望最後變成玩家隻喜歡吃番茄雞蛋吧?
而是希望玩家在喜歡吃番茄雞蛋的基礎上,給他退出水煮蛋,雞蛋麵或者蛋糕?
這些東西其實對於數據篩選的要求還是挺高的。”
“嗯,”曹陽很讚同鄧裴強說的,精準和模糊之間需要有一個更智能的判定標準,“然後難點就在於這套算法,關於如何分析用戶的愛好,數據如何進行分發,這個是考驗你們的。”
其實大的算法定義下來之後,剩下的參數完全可以通過實際的數據情況來進行調整,到最後甚至可以達到完美的自動調整,讓整個算法自動適配。
不過剛才曹老板說的這些已經給了兩位程序大佬很大的提示了。
頭條的算法也是在實踐當中一步步改進和修正的,隻要能起步,慢慢的就能完善起來。
曹陽相信他們能做到這一點。
“可以嚐試一下。”劉光然說。
……
“其他人有什麽問題沒有?”曹陽看程序這邊能搞定,那麽基本上大頭就搞定了,一套精準推送算法,以後將貫穿整個博米體係,精準推送出來之後,用戶的黏著度以及對博米平台的依賴性都會大大提升。
越早做這個,博米就能越早獲得海量的數據和海量的經驗。
說白了就是,誰先起步,誰就領先。
字節跳動在行業內做這個做得最早,所以他們有著海量的數據和經驗來對他們的算法進行修正,這個是時間打磨出來的,所以字節的產品在推送方麵一直領先,連企鵝都沒有追上。
所有人都仔細思考著。
過了一會兒,新來的吳文暉舉手問到:
“那我原來的排行榜怎麽辦呢?有了智能推送之後,我們編輯的權力不就降低了嗎?官方的推廣權力怎麽處理?”
曹陽微微一笑。
這個問題問得好。
這個問題的矛盾點,就在於【中心化】和【去中心化】的矛盾。
因為在精準推送或者叫做智能推送出現以前,奇點這邊書的曝光度完全是由官方掌控的,下發到具體的人,其實就是編輯。
由編輯來決定提出那一本書下周該上什麽樣的推薦位。
這些推薦位都是根據網站的吸睛度或者叫做曝光度來進行規劃的,比如說在首頁的最上方位置,給的推薦位是版麵最大最好,這個推薦位叫做大封推,一般會給到成績非常好的作品。
同時排行榜上麵的書,也會根據書的成績和受歡迎的程度來排。
怎麽給推薦位,增加作品的曝光度,其實就掌控在編輯,或者說掌握在網站的手裏。
這就是中心化——
官方來決定那一本書的曝光度如何。
官方是有很高的話語權的。
一旦出現了智能推送之後,其實就相當於【去中心化】,用戶可以直接通過不斷刷新智能推薦的內容,然後點擊喜歡看的書,那麽他就能源源不斷地得到自己想要的。
有可能就不去看編輯的推薦了。
去中心化,肯定會對官方權力造成一定的影響,相當於官方的一部分對作品曝光的權力轉移到了智能推送上麵。
“可是,這有什麽關係呢?”曹陽說,“我還擔心官方的權力太大,耽誤了不少好書呢。”
“哈?”吳文暉不是很理解。
“其實,這樣做的話,就相當於每個讀者看到的網頁內容都不一樣。這其實是一件好事情啊,你想想看,”曹陽笑著說,“每個讀者看到的網頁內容不一樣,不就意味著我們官方能提供的推薦位更多了嗎?”
“哈?”吳文暉還是沒有理解。
“我這麽跟你說吧。”
曹陽拿起馬克筆在白板上畫出一個網站的結構,“假設我們現在網站的推薦位有大封推、三江推、還有其他類型的推薦,這些都不重要。
你想想看,大封推我們一周能給幾個推薦位?”
吳文暉一臉茫然地答道,“一周4個推薦位吧,加上兩天一次輪換我們一周可以推薦出7本大封推。”
“嗯,然後對於讀者來說,”曹陽指著其中的一個空位,“我就喜歡看玄幻類型,或者再多加一種,我喜歡看玄幻和西方奇幻類型,但是我對都市不感興趣。
你這個推薦位的效果,其實就打了折扣了。”
“怎麽會呢?”吳文暉疑惑地說到,“我是向全網站進行推送啊,相當於所有的網站用戶都能看到,哪怕轉化率再低,至少推薦數據還是有保障的。”
“其實不是,”曹陽畫出幾個圓形,並且讓它們進行一定程度的重疊,“我承認用戶屬性是有重疊的,有些用戶喜歡玄幻,也喜歡都市。
但是也有用戶是有差異的,他們就是不喜歡都市。
那麽你看看,當我們大封推上麵推出都市文的時候,這部分與都市絕緣的用戶其實就是被浪費掉的。”
“反過來,”曹陽笑著說,“假設我們進行了精準推送,具有【都市】屬性的讀者,才會出現這個頁麵,這個頁麵當中大封推推送的是都市、奇幻……
對於每個用戶來說,大封推推薦的都是他的【用戶屬性】裏麵包含的東西,那麽你再看看,這種方式,我們的推送效果是比原來差還是好呢?”
“嗯……”吳文暉皺著眉頭,不知道該怎麽說。
“應該是差不多。”劉光然幫忙答到,“但是肯定不會超過全麵推的用戶數量。”
這是必然的,因為全麵推是全集,根據用戶屬性推是其中的子集。
隻不過這個子集是剔除掉了用戶不喜歡的部分。
“對,應該是差不多。”曹陽點點頭,“但是呢,你再看看,光是一個大封推我們的推薦位能增加多少?”
“增加多少?”吳文暉已經算不清楚了。
“至少能增加三倍。”曹陽說。
“哈?!”
吳文暉整個人都傻了,這倒是他從來沒有想到的。
因為在這之前,做網站的相當於有多大的地就種多少的糧食,版麵就這麽大,最多就排得下4個書封。
然後一個精準推送就能增加3倍,這個事情打死吳文暉都是不相信的。
“也許不止3倍,”劉光然說,“到那個時候就看細分到什麽程度了,你完全可以增加到20個甚至50個大封推,隻要大封推出來的是精準推送的內容,那麽就能產生足夠的效果。”
從原理上看,其實智能大封推,就是排除玩家不喜歡看的,減少冗餘推送,這部分的空間絕對是有得挖的。
舉個例子,如果一個讀者他的科幻小說的類型屬性很高,基本上占據了90%的喜好權重,那麽他所看到的大封推,可能4本書都是科幻,都是符合他喜好類型的書。
另外一個讀者科幻和都市的權重各占50%,那麽他看到的大封推,可能有2本科幻,2本都市。
你把這些推薦的總和相加起來,得到的全集,就是總的大封推推薦位的數量,肯定是要比全麵推要多出很多的。
當然,最後這個值會根據實際的大數據來得出,會出現一個性價比最高的推薦位數量。
但是在精準推送下,肯定是要比現有的推薦位多得多的。
劉光然解釋完以後,吳文暉一副恍然大悟的表情。
哇塞!
老板這個創意真是絕了。
我的媽呀。
震撼得頭皮發麻。
吳文暉有一種醍醐灌頂的感覺,怎麽不早點加入博米公司呢,這家公司給出的高科技完全能讓起點吊打其他的網站啊。
“所以,”曹陽笑了起來,“你覺得官方的權力是多了還是少了?”
“多了,當然多了啊,”吳文暉感慨地說,“我們原來一周可能最多能有效推薦100來本,現在感覺可以推到4、500本的樣子。”
曹陽嘿嘿一笑,搖了搖頭。
“錯了,官方權力肯定是變小的。”
“哈?!”
曹陽覺得吳文暉真的是太好玩了。
“這不是必然嗎?原本沒有去中心化,現在分了一部分給去中心化了,官方的權力怎麽看都變小了,不過推薦位多了倒是真的。”
槽!
吳文暉皺著眉頭,他有點兒後悔來開這個會了,總有一種被人用智商碾壓的挫敗感。
“我的想法是,在拓展出足夠多的推薦位的同時,增加一個標簽頁,就叫做【發現】,在這裏麵給玩家推送的,就是純粹的智能推的部分。
推薦位上麵,是在我們給定的大池子裏麵進行篩選推送。
這樣一來,就能兼顧所有的需求了。”
當你不知道看什麽的時候,就去看看官方給的推薦,當你有了喜歡類型的書的時候,你可以在【發現】裏麵刷自己想要的書。
兩全其美了。
“除此之外,原有的排行榜還是保留,然後再幫榜單進行細分。”
關於這一塊曹陽還沒有想得特別清楚,因為榜單這個東西,隻要有規則就有刷子。
除了【碼字量】以外,其他的好像都能刷。
碼字量也就是前世奇點的戰力榜,這個東西至少能衡量作者的勤奮程度,而且設定一定門檻之後可以杜絕刷子。
比如說發無用章或者垃圾章節,讀者可以舉報,舉報就下榜。
那麽作者就不會發一些沒有意義的章節內容上來。
想要維持戰力榜的話,就得靠勤奮和時間。
其他的榜單,隻要有錢就能刷,這個東西曹陽在考慮怎麽優化和篩選,讓讀者能夠真正讀到好的作品。
……
不過從目前的精準推送來看,應該可以幫助不少優質的作品獲得曝光度,而不至於埋沒了。
……
經過半個小時的討論和答疑,大家都沒什麽疑問了。
曹老板宣布散會,然後自己率先走出了會議室,隻留下一眾表情木然的總裁們。
“厲害,曹總太厲害了。”劉誌平感歎到,“這個設想真的是天才,精準推送出來之後,我們所有的產品都會再上一個新的台階,它不是單獨造福於某個類型的產品的。”
“是啊,”楊駿榮點點頭,“我感覺我們可以多簽一些歌手了。”
“嗯,”吳文暉現在有點陶醉於曹陽謀劃的未來,“如果是這樣的話,奇點至少能養活幾倍的作者。”
精準推送一出來,整個網文生態就盤活了啊。
“其實這就是一個去冗餘,幫助用戶提前篩選的過程。”劉光然說。
大家都在稱讚曹老板的設想很好。
隻有李嵐雲表示了些許的擔憂,“你們倒是好,可是遊戲平台沒有那麽多的遊戲量啊。”
……
————————————————————————————————
今天晚上沒有更新了。
求月票、打賞
感謝大家
明天見
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當這些東西都充斥到網絡上的時候,其實就迎來了一個大數據的時代。
大數據這個詞,要到2010年以後才會火起來,人們用它來描述和定義信息爆炸時代的海量數據,並命名與之相關的技術發展與創新。
而最早做【精準推送】的,要到2012年的頭條。
頭條倚靠著精準推送相關的智能算法,異軍突起,居然能成為和企鵝博弈的企業,真的是很不容易。
同時也說明精準推送有多麽厲害。
“是的,”曹陽認真說到,“其實在數據爆炸的時代,每個人的關注都是非常有限的,大部分的信息對於人們來說,都是冗餘信息,他們並不需要這些,每個人的時間是有限的,他們隻會關注自己喜歡關注的事情。
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奇點小說上麵,我建議是單獨增加一個推送頁,讓玩家能夠及時看到自己喜歡的東西,同時當章節更新的時候,會在他所喜歡的推薦類型裏麵優先顯示出來。”
這也是曹陽堅持的,不重複造車輪。
一套人工智能算法出來,可以應用到各個產業當中,其實是一本萬利的事情。
當年頭條也是這麽幹的。
阿裏因為重複造了兩套同樣的模式和係統,導致了很多資源的浪費,後來他們也轉型做中台。
為了每個產品單獨做一套適配其實是不劃算的。
曹陽既然是過來人,他肯定比在座所有人都更知道這一點。
“嗯……”在場所有人陷入了沉思之中。
兩位程序猿大佬有一種不祥的預感。
“很棒。我支持。”劉誌平抬頭鼓掌。
其他人愣了一下,也跟著鼓掌讚同。
因為從提議來看,沒有什麽理由不進行支持。
精準推送,其實是有助於產品的推送效率提高的,同時用戶們能在短時間內找到自己想要的東西,省掉了很多時間上的冗餘。
時間就是金錢,對於用戶如此,對於博米公司來說更是如此。
同時因為精準推送,給用戶想要的,還能提升不少企業形象,讓用戶們更加依賴博米的產品,從而跟同類型的產品們拉開差距。
這個想法簡直是天才。
……
“可是,要怎麽做到這一點呢?”吳文暉提出了疑問。
“這個就看我們的程序大佬們了。”曹陽笑著說。
劉光然和鄧裴強菊花一緊。
果然,該來的還是來了,隻要曹老板開會,最後必然是程序受苦。
劉光然一臉懵逼。
“這不是我的學習範疇啊,這要用到人工智能算法吧?”
“找人啊。”曹陽說。
“而且,這個東西說複雜也複雜,說簡單也很簡單,”曹老板笑了笑,“從原理上來說,我們需要做的是對數據進行標簽化,同時也對用戶進行畫像定義。
舉個例子大數據分析,將客戶精準分類,具體可以細分為:年齡化、地區化,性別、愛好等進行精準區分。這樣,隻要用戶使用博米的產品,平台就會不斷的“竊取”用戶的相關興趣愛好,精準的推送。
然後我們的數據也會被打上各種各樣的標簽,同時需要給一套權重值算法來增減用戶的【喜好權重】,不如說讀者每次點擊都市類小說,那麽我們就給他打上一個都市標簽,並且都市的權重會得到增加,這個就是讀者的喜好權重,這個權重會隨時間進行一定的衰減,同時也會有一個相應的閾值。
當用戶在最近的時間內點擊玄幻類型的小說時,那麽就會相應地增加玄幻小說的喜好權重,我們推書的時候,會因為用戶身上的喜歡權重來提供相應的書籍。
之所以要隨時間進行衰減,是因為用戶的口味不一定是一成不變的,但是他們會在一定的時間範圍內保持穩定。
我們的數據標簽越細致,分類差異度和重疊度越精細,那麽我們的推送就越精確。”
劉光然默默思考著,“嗯……這樣好像是可行的。”
鄧裴強補充到,“不過這裏麵的一個很核心的問題在於如何劃分顆粒度,然後由如何對數據進行拆解,我們肯定不希望最後變成玩家隻喜歡吃番茄雞蛋吧?
而是希望玩家在喜歡吃番茄雞蛋的基礎上,給他退出水煮蛋,雞蛋麵或者蛋糕?
這些東西其實對於數據篩選的要求還是挺高的。”
“嗯,”曹陽很讚同鄧裴強說的,精準和模糊之間需要有一個更智能的判定標準,“然後難點就在於這套算法,關於如何分析用戶的愛好,數據如何進行分發,這個是考驗你們的。”
其實大的算法定義下來之後,剩下的參數完全可以通過實際的數據情況來進行調整,到最後甚至可以達到完美的自動調整,讓整個算法自動適配。
不過剛才曹老板說的這些已經給了兩位程序大佬很大的提示了。
頭條的算法也是在實踐當中一步步改進和修正的,隻要能起步,慢慢的就能完善起來。
曹陽相信他們能做到這一點。
“可以嚐試一下。”劉光然說。
……
“其他人有什麽問題沒有?”曹陽看程序這邊能搞定,那麽基本上大頭就搞定了,一套精準推送算法,以後將貫穿整個博米體係,精準推送出來之後,用戶的黏著度以及對博米平台的依賴性都會大大提升。
越早做這個,博米就能越早獲得海量的數據和海量的經驗。
說白了就是,誰先起步,誰就領先。
字節跳動在行業內做這個做得最早,所以他們有著海量的數據和經驗來對他們的算法進行修正,這個是時間打磨出來的,所以字節的產品在推送方麵一直領先,連企鵝都沒有追上。
所有人都仔細思考著。
過了一會兒,新來的吳文暉舉手問到:
“那我原來的排行榜怎麽辦呢?有了智能推送之後,我們編輯的權力不就降低了嗎?官方的推廣權力怎麽處理?”
曹陽微微一笑。
這個問題問得好。
這個問題的矛盾點,就在於【中心化】和【去中心化】的矛盾。
因為在精準推送或者叫做智能推送出現以前,奇點這邊書的曝光度完全是由官方掌控的,下發到具體的人,其實就是編輯。
由編輯來決定提出那一本書下周該上什麽樣的推薦位。
這些推薦位都是根據網站的吸睛度或者叫做曝光度來進行規劃的,比如說在首頁的最上方位置,給的推薦位是版麵最大最好,這個推薦位叫做大封推,一般會給到成績非常好的作品。
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怎麽給推薦位,增加作品的曝光度,其實就掌控在編輯,或者說掌握在網站的手裏。
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有可能就不去看編輯的推薦了。
去中心化,肯定會對官方權力造成一定的影響,相當於官方的一部分對作品曝光的權力轉移到了智能推送上麵。
“可是,這有什麽關係呢?”曹陽說,“我還擔心官方的權力太大,耽誤了不少好書呢。”
“哈?”吳文暉不是很理解。
“其實,這樣做的話,就相當於每個讀者看到的網頁內容都不一樣。這其實是一件好事情啊,你想想看,”曹陽笑著說,“每個讀者看到的網頁內容不一樣,不就意味著我們官方能提供的推薦位更多了嗎?”
“哈?”吳文暉還是沒有理解。
“我這麽跟你說吧。”
曹陽拿起馬克筆在白板上畫出一個網站的結構,“假設我們現在網站的推薦位有大封推、三江推、還有其他類型的推薦,這些都不重要。
你想想看,大封推我們一周能給幾個推薦位?”
吳文暉一臉茫然地答道,“一周4個推薦位吧,加上兩天一次輪換我們一周可以推薦出7本大封推。”
“嗯,然後對於讀者來說,”曹陽指著其中的一個空位,“我就喜歡看玄幻類型,或者再多加一種,我喜歡看玄幻和西方奇幻類型,但是我對都市不感興趣。
你這個推薦位的效果,其實就打了折扣了。”
“怎麽會呢?”吳文暉疑惑地說到,“我是向全網站進行推送啊,相當於所有的網站用戶都能看到,哪怕轉化率再低,至少推薦數據還是有保障的。”
“其實不是,”曹陽畫出幾個圓形,並且讓它們進行一定程度的重疊,“我承認用戶屬性是有重疊的,有些用戶喜歡玄幻,也喜歡都市。
但是也有用戶是有差異的,他們就是不喜歡都市。
那麽你看看,當我們大封推上麵推出都市文的時候,這部分與都市絕緣的用戶其實就是被浪費掉的。”
“反過來,”曹陽笑著說,“假設我們進行了精準推送,具有【都市】屬性的讀者,才會出現這個頁麵,這個頁麵當中大封推推送的是都市、奇幻……
對於每個用戶來說,大封推推薦的都是他的【用戶屬性】裏麵包含的東西,那麽你再看看,這種方式,我們的推送效果是比原來差還是好呢?”
“嗯……”吳文暉皺著眉頭,不知道該怎麽說。
“應該是差不多。”劉光然幫忙答到,“但是肯定不會超過全麵推的用戶數量。”
這是必然的,因為全麵推是全集,根據用戶屬性推是其中的子集。
隻不過這個子集是剔除掉了用戶不喜歡的部分。
“對,應該是差不多。”曹陽點點頭,“但是呢,你再看看,光是一個大封推我們的推薦位能增加多少?”
“增加多少?”吳文暉已經算不清楚了。
“至少能增加三倍。”曹陽說。
“哈?!”
吳文暉整個人都傻了,這倒是他從來沒有想到的。
因為在這之前,做網站的相當於有多大的地就種多少的糧食,版麵就這麽大,最多就排得下4個書封。
然後一個精準推送就能增加3倍,這個事情打死吳文暉都是不相信的。
“也許不止3倍,”劉光然說,“到那個時候就看細分到什麽程度了,你完全可以增加到20個甚至50個大封推,隻要大封推出來的是精準推送的內容,那麽就能產生足夠的效果。”
從原理上看,其實智能大封推,就是排除玩家不喜歡看的,減少冗餘推送,這部分的空間絕對是有得挖的。
舉個例子,如果一個讀者他的科幻小說的類型屬性很高,基本上占據了90%的喜好權重,那麽他所看到的大封推,可能4本書都是科幻,都是符合他喜好類型的書。
另外一個讀者科幻和都市的權重各占50%,那麽他看到的大封推,可能有2本科幻,2本都市。
你把這些推薦的總和相加起來,得到的全集,就是總的大封推推薦位的數量,肯定是要比全麵推要多出很多的。
當然,最後這個值會根據實際的大數據來得出,會出現一個性價比最高的推薦位數量。
但是在精準推送下,肯定是要比現有的推薦位多得多的。
劉光然解釋完以後,吳文暉一副恍然大悟的表情。
哇塞!
老板這個創意真是絕了。
我的媽呀。
震撼得頭皮發麻。
吳文暉有一種醍醐灌頂的感覺,怎麽不早點加入博米公司呢,這家公司給出的高科技完全能讓起點吊打其他的網站啊。
“所以,”曹陽笑了起來,“你覺得官方的權力是多了還是少了?”
“多了,當然多了啊,”吳文暉感慨地說,“我們原來一周可能最多能有效推薦100來本,現在感覺可以推到4、500本的樣子。”
曹陽嘿嘿一笑,搖了搖頭。
“錯了,官方權力肯定是變小的。”
“哈?!”
曹陽覺得吳文暉真的是太好玩了。
“這不是必然嗎?原本沒有去中心化,現在分了一部分給去中心化了,官方的權力怎麽看都變小了,不過推薦位多了倒是真的。”
槽!
吳文暉皺著眉頭,他有點兒後悔來開這個會了,總有一種被人用智商碾壓的挫敗感。
“我的想法是,在拓展出足夠多的推薦位的同時,增加一個標簽頁,就叫做【發現】,在這裏麵給玩家推送的,就是純粹的智能推的部分。
推薦位上麵,是在我們給定的大池子裏麵進行篩選推送。
這樣一來,就能兼顧所有的需求了。”
當你不知道看什麽的時候,就去看看官方給的推薦,當你有了喜歡類型的書的時候,你可以在【發現】裏麵刷自己想要的書。
兩全其美了。
“除此之外,原有的排行榜還是保留,然後再幫榜單進行細分。”
關於這一塊曹陽還沒有想得特別清楚,因為榜單這個東西,隻要有規則就有刷子。
除了【碼字量】以外,其他的好像都能刷。
碼字量也就是前世奇點的戰力榜,這個東西至少能衡量作者的勤奮程度,而且設定一定門檻之後可以杜絕刷子。
比如說發無用章或者垃圾章節,讀者可以舉報,舉報就下榜。
那麽作者就不會發一些沒有意義的章節內容上來。
想要維持戰力榜的話,就得靠勤奮和時間。
其他的榜單,隻要有錢就能刷,這個東西曹陽在考慮怎麽優化和篩選,讓讀者能夠真正讀到好的作品。
……
不過從目前的精準推送來看,應該可以幫助不少優質的作品獲得曝光度,而不至於埋沒了。
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經過半個小時的討論和答疑,大家都沒什麽疑問了。
曹老板宣布散會,然後自己率先走出了會議室,隻留下一眾表情木然的總裁們。
“厲害,曹總太厲害了。”劉誌平感歎到,“這個設想真的是天才,精準推送出來之後,我們所有的產品都會再上一個新的台階,它不是單獨造福於某個類型的產品的。”
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