自從互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)化發(fā)展以來，不論是新聞客戶端、視頻網(wǎng)站或是電商平臺……所有的平臺，都是把自己默認為一個優(yōu)秀的飼養(yǎng)員，它按照自己的想法，把內(nèi)容（飼料）Push（喂）給用戶。

 

 

 

這些飼養(yǎng)員都是受過訓練的專業(yè)人士，行話叫做---由網(wǎng)站編輯為用戶設(shè)置議程，按照大多數(shù)用戶的口味挑選內(nèi)容。

 

 

 

后來編輯實在忙不過來，采用機器幫忙---最簡單的機器方式則是“熱門推薦”，比如按照點擊量或其它數(shù)據(jù)來做排序。

 

 

 

飼養(yǎng)員模式最大的問題是不知道食客胃口如何，這會導致兩個顯著的后果：一是食客不滿意，用戶個性化需求不能得到滿足；二是自身資源浪費，大量長尾資源長期得不到曝光，增加沉沒成本。

 

 

 

有人發(fā)現(xiàn)了機器的好處。機器可以是根據(jù)用戶特征來推薦內(nèi)容。正如一個高明的廚子可以根據(jù)每一個食客的口味提供飯菜，如果機器足夠聰明，在一定程度上可以解決所有用戶的個性化需求。這豈不是內(nèi)容產(chǎn)業(yè)的C2M？

 

 

 

準確的說，這是內(nèi)容分發(fā)的C2M，它以單個用戶為對象進行溝通，跳出了大眾傳播/分眾傳播窠臼，是不是足以革了所有的搜索引擎和門戶網(wǎng)站的命？

 

 

 

這種智能化的內(nèi)容C2M有深刻的時代背景。今天，你已經(jīng)站在時代邊緣，眼睜睜的看著AI技術(shù)點燃了IOT的引線，接下來你將發(fā)現(xiàn)自己無可拒絕的進入下一個信息核爆的時代：信息終端爆炸、信息規(guī)模爆炸、信息平臺爆炸……

 

 

 

在信息高速公路上，你開過的車，你走過的路，全都變了規(guī)則，你所熟悉的一切的基于飼養(yǎng)員模式的知識框架都面臨顛覆。

 

 

 

在這個時代，飼養(yǎng)員模式已經(jīng)失靈了，聰明的機器將成為最大的變量。

 

 

 

第一個出現(xiàn)的場景是人類生產(chǎn)內(nèi)容，機器分發(fā)內(nèi)容。

 

 

 

下一個出現(xiàn)的場景是機器生產(chǎn)內(nèi)容，機器分發(fā)內(nèi)容。

 

 

 

內(nèi)容產(chǎn)業(yè)面臨C2M革命，行不行？

 

 

 

“當然不行，機器很蠢。”如果你這樣想，那么很遺憾，你注定是看不到明天的太陽了。

 

 

 

“當然行。”如果你這么想，那么祝賀你掉進坑里了。

 

 

 

真實的情況，你可能意想不到。

 

 

 

一、內(nèi)容C2M之路本質(zhì)是走向個體化溝通

 

 

 

作為一個獨立的研究方向，推薦系統(tǒng)的源頭可以追溯到90年代初的協(xié)同過濾算法，中期的代表則是傳統(tǒng)的機器學習算法，比如Netflix大賽所推動的隱語義模型，現(xiàn)在則是更加復雜的深度學習模型。

 

 

 

近些年，深度學習突飛猛進，使得機器推薦變成了整個互聯(lián)網(wǎng)的太陽。在新技術(shù)的推動下，個性化溝通也變得更加可行，而且越來越接近單用戶溝通。