域名預(yù)訂/競(jìng)價(jià),好“米”不錯(cuò)過
科技界一個(gè)老生常談的話題是,工具類產(chǎn)品粘度和活躍度不夠,用戶停留時(shí)長(zhǎng)短,遷移成本低,這意味著若你相信“流量”二字的意涵正逐漸變成“用戶數(shù)X使用時(shí)長(zhǎng)”,那么工具類產(chǎn)品商業(yè)模式的演化速度最好要快一些。毫無(wú)疑問,作為過去幾年中國(guó)工具類產(chǎn)品的范本,獵豹移動(dòng)自然知曉這個(gè)道理。
北京時(shí)間8月19日,獵豹移動(dòng)發(fā)布第二季度財(cái)報(bào)。財(cái)報(bào)顯示,獵豹第二季度總收入為10.467億元,同比增長(zhǎng)18.1%,高于市場(chǎng)預(yù)期,算是走出了收入增幅下降通道。
其實(shí)連傅盛自己也承認(rèn),之前獵豹掙錢太容易了,“整個(gè)獵豹都處于一種過分自信的狀態(tài)中”,于是客觀因素之外(Facebook 廣告系統(tǒng)算法改變致使獵豹平均獲客成本驟增),當(dāng)風(fēng)口出現(xiàn)轉(zhuǎn)向,原本能更為迅敏地告別路徑依賴的獵豹稍顯遲疑。不過好在,經(jīng)過意料中的波動(dòng),獵豹從工具轉(zhuǎn)向“堅(jiān)定不移做內(nèi)容”的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型看起來(lái)初見成效,財(cái)報(bào)顯示,Newsrepublic,Live.me幾款內(nèi)容產(chǎn)品在海外表現(xiàn)都還不錯(cuò)。
從工具到內(nèi)容——就像女排的勝利不能單靠所謂“女排精神”,除了切換觀念與思維模式,獵豹轉(zhuǎn)型其實(shí)更需仰仗技術(shù)本身,其“豹變”驅(qū)動(dòng)力勢(shì)必將落在人工智能和深度學(xué)習(xí)在底層算法的系統(tǒng)升級(jí)上。“我們以前把容易做的活都做完了,下一步其實(shí)是累活難活,也是需要很多的積累的活兒。”
傅盛這樣總結(jié),而“累活難活”需要時(shí)間。
“內(nèi)容為王”
談技術(shù)之前,先得簡(jiǎn)述下內(nèi)容之于工具產(chǎn)品的重要性。
新時(shí)代的常識(shí)是,商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的本質(zhì)日趨演變成搶奪消費(fèi)者時(shí)間(這當(dāng)然不是指工具產(chǎn)品的后臺(tái)駐留時(shí)間),一個(gè)有趣的腳注是,傳統(tǒng)門戶產(chǎn)品用戶數(shù)非常高,但平均使用時(shí)長(zhǎng)遠(yuǎn)落后于今日頭條——據(jù)報(bào)道,2016年8月今日頭條平均用戶每日打開時(shí)長(zhǎng)已超過70分鐘,這是個(gè)可怕的數(shù)字。
嗯,當(dāng)賣東西的阿里也開始淡化GMV而談?wù)?ldquo;用戶停留時(shí)間”之時(shí),你就知道,過去集市般的客流生意已有些守舊,因?yàn)槲ㄓ凶⒁饬Σ攀亲顚氋F的商業(yè)資源,尤其當(dāng)人類邁入內(nèi)容豐裕時(shí)代,稀缺的天平自然倒向用戶注意力,也讓搶占時(shí)間份額成為一切商業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的邏輯起點(diǎn)(不妨看看如今火熱的直播現(xiàn)象)——正因如此,通過工具抵達(dá)用戶,用內(nèi)容留存用戶成為獵豹的戰(zhàn)略核心。
簡(jiǎn)要復(fù)盤:2015年初,獵豹移動(dòng)投資被稱為“海外小咖秀”的音樂短視頻社交應(yīng)用Musical.ly;今年以5700萬(wàn)美金收購(gòu)全球移動(dòng)新聞聚合服務(wù)提供商N(yùn)ews Republic,后者與今日頭條一樣主打個(gè)性化內(nèi)容推薦,獵豹也借此拿到包括美聯(lián)社,路透社,法新社,BBC等數(shù)千家新聞機(jī)構(gòu)的正版內(nèi)容;海外直播領(lǐng)域,獵豹在一季度上線社交直播應(yīng)用Live.me,在iOS和Google Play社交榜中也都有不錯(cuò)排名??傮w來(lái)看,以文字作為切入點(diǎn),同時(shí)在視頻(直播可被視作視頻的一部分)等領(lǐng)域布局——獵豹在內(nèi)容轉(zhuǎn)型上選擇了相對(duì)“分散”的打法。
深度學(xué)習(xí)+內(nèi)容分配
這需要技術(shù)為后盾。
作為一家產(chǎn)品技術(shù)驅(qū)動(dòng)型公司,技術(shù)永遠(yuǎn)是獵豹第一生產(chǎn)力,而它首先要做的,即是基于數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)為不同用戶精準(zhǔn)推薦長(zhǎng)尾內(nèi)容。于是我們看到,傅盛用被他譽(yù)為“計(jì)算機(jī)歷史上出現(xiàn)過的最簡(jiǎn)單,最美麗東西”——深度學(xué)習(xí),重構(gòu)了公司技術(shù)后臺(tái),從傳統(tǒng)意義上的工具公司轉(zhuǎn)向一個(gè)人工智能技術(shù)支撐的平臺(tái)公司,獵豹必須跳躍過去。
事實(shí)上,傅盛對(duì)深度學(xué)習(xí)的信賴倒也符合邏輯。至少理論上,“喂養(yǎng)”這種多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確實(shí)為獵豹這種數(shù)據(jù)海量的公司所擅長(zhǎng)。
如你所知,廉價(jià)的并行計(jì)算,更好的算法,以及這一切的基礎(chǔ)——更大的數(shù)據(jù)量,讓六十年來(lái)不斷幻滅又重燃希望的人工智能時(shí)代近在咫尺。深度學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn)降低了某種使用門檻,由于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“起點(diǎn)”相對(duì)相近,甚至形成特定領(lǐng)域后來(lái)者的彎道超車,因?yàn)樗加趯W(xué)界,落于企業(yè),尤其是數(shù)據(jù)海量的大公司,理論上,只要你握有足夠多數(shù)據(jù),即可實(shí)現(xiàn)對(duì)事物更準(zhǔn)確的判斷。用傅盛的話說(shuō),“最后變成了拼誰(shuí)有數(shù)據(jù),誰(shuí)有數(shù)據(jù)誰(shuí)運(yùn)算,誰(shuí)運(yùn)算的次數(shù)多,誰(shuí)做的實(shí)驗(yàn)多,誰(shuí)就能看到結(jié)果。”而根據(jù)收益遞增原則,一個(gè)以數(shù)據(jù)為血液的人工智能產(chǎn)品,越多人使用它就越聰明,就有更多人使用。
這也許是獵豹的契機(jī),剛剛公布的財(cái)報(bào)顯示,截止2016年6月30日,獵豹移動(dòng)產(chǎn)品全球范圍內(nèi)已下載安裝到30.99億臺(tái)移動(dòng)設(shè)備上,移動(dòng)端月度活躍用戶規(guī)模達(dá)6.23億(其中79.4%的移動(dòng)月度活躍用戶來(lái)自歐美為主的海外市場(chǎng))。這確實(shí)是個(gè)值得炫耀的數(shù)字,可以想象,建立起深度學(xué)習(xí)核心技術(shù)能力的獵豹可以向諸多領(lǐng)域擴(kuò)展,與其他應(yīng)用結(jié)合產(chǎn)生收益。
當(dāng)然目前重中之重仍是內(nèi)容。在我看來(lái),News Republic將成為獵豹產(chǎn)品矩陣的核心。收購(gòu)News Republic之后,獵豹把他們的技術(shù)人員拉到北京封閉開發(fā),整個(gè)體系也都換成了獵豹自己的,傅盛相信,“我們的技術(shù)可以幫助它長(zhǎng)足的進(jìn)步,通過智能編輯,數(shù)據(jù)分析和挖掘等手段向全球用戶提供最新銳和廣泛的個(gè)性化新聞內(nèi)容推薦。”
嗯,誰(shuí)都知道,與一百年前“電器化”的過程頗為相似,人工智能將迎來(lái)與其他行業(yè)井噴式的嫁接與落地,這意味著它將以更為務(wù)實(shí)的姿態(tài)蔓延到一個(gè)又一個(gè)行當(dāng)——自然也包括內(nèi)容層面。目前獵豹就用深度學(xué)習(xí)模型替代了News Republic原有的專家模型,提高了用戶的轉(zhuǎn)換率;而在主播領(lǐng)域,獵豹人工智能的介入大幅降低了審核難度,減少了人力成本。
尤其是技術(shù)對(duì)內(nèi)容的“篩選”。如前所述,商業(yè)最終瓜分的是用戶時(shí)長(zhǎng),讓用戶保持忠誠(chéng)的關(guān)鍵無(wú)疑是提供精確且優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容,但當(dāng)稀缺天平早已傾向于時(shí)間(365×24)而非內(nèi)容一端,應(yīng)對(duì)所謂“信息過剩”就成為必須。
幾種信息分發(fā)路徑倒是非常清晰:專業(yè)人士(通常是編輯),社交關(guān)系,和機(jī)器推薦——現(xiàn)在看來(lái),機(jī)器推薦愈加指向未來(lái)。第三方監(jiān)測(cè)機(jī)構(gòu)易觀不久之前發(fā)布了一項(xiàng)頗為惹眼的數(shù)據(jù):在2016年資訊信息分發(fā)市場(chǎng)上,算法推送的內(nèi)容將超過50%。人工編輯的角色正走向式微。
不難理解,在愈加嘈雜的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境,人人都無(wú)比渴望最大程度降低搜索成本,直接給我最想要的信息才好,這種對(duì)機(jī)器“你懂我”的無(wú)限追求延續(xù)了人類在應(yīng)對(duì)“信息過剩”時(shí)的兩種慣用戰(zhàn)術(shù):過濾與搜索。追溯歷史,包括印刷媒介,圖書分類法,各種推薦系統(tǒng),維基百科,社交網(wǎng)絡(luò),搜索引擎在內(nèi),都是這兩種力量的變種。正如凱文·凱利所言:“未來(lái)很多行業(yè)都是過濾器,在海量對(duì)象中把無(wú)效的選擇過濾掉,讓人更好利用時(shí)間的過濾器。”——而在不少人看來(lái),大數(shù)據(jù)或者說(shuō)人工智能才是降低搜索和過濾成本,解決信息之困的不二之選。
事實(shí)上,在現(xiàn)階段,基于深度學(xué)習(xí)的人工智能本質(zhì)上就是一個(gè)試圖用自動(dòng)化解決問題的工具——這種“自動(dòng)化”理應(yīng)包括內(nèi)容選擇。去年3月份,雅虎北京研發(fā)中心被裁撤,獵豹挖了一批雅虎研發(fā)人才,據(jù)說(shuō)那批人即是為雅虎全球做內(nèi)容個(gè)性化推薦的??吹贸鰜?lái),基于數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)和研發(fā)能力,傅盛對(duì)內(nèi)容“千人千面”這件事把握十足:“我們正致力于成為一家人工智能公司,用深度學(xué)習(xí)和人工智能重構(gòu)我們的整個(gè)技術(shù)后臺(tái),實(shí)現(xiàn)高維離散特征,真的可以實(shí)現(xiàn)每個(gè)人看到的內(nèi)容不一樣,千人千面,每個(gè)人的興趣被挖掘出來(lái)。而不像以前就是打標(biāo)簽,只有對(duì)類目的區(qū)分,而不是對(duì)興趣的區(qū)分。我們能夠通過技術(shù)的手段,海量用戶的數(shù)據(jù)去實(shí)現(xiàn)非常精準(zhǔn)化的個(gè)性化的推薦,在全球范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)這種內(nèi)容的連接,這樣的話我們的廣告模式,才能真正地跑起來(lái)。”
當(dāng)然了,今日頭條在先,這倒也不是個(gè)新鮮論調(diào)。但若進(jìn)一步說(shuō),所謂“千人千面”自有高下之分,KK就認(rèn)為,一個(gè)理想的“過濾器”應(yīng)該符合如下特征:1,對(duì)每個(gè)人大量行為匯總分析,及時(shí)預(yù)測(cè)某個(gè)人的行為。2,知道朋友們喜歡什么,而那又是我現(xiàn)在不了解的。3,向我建議某些我現(xiàn)在不喜歡,但想嘗試著喜歡的東西。
在我個(gè)人看來(lái),后兩者的相對(duì)缺失是現(xiàn)階段今日頭條遭到詬病的原因,這個(gè)時(shí)代,人們或多或少都會(huì)掉入自我編織的“信息繭房” 之中。而你知道,解決技術(shù)帶來(lái)的問題的方式永遠(yuǎn)都是通過更好的技術(shù)——打破“信息繭房”亦如此。“今天如果有Low的內(nèi)容,說(shuō)明這個(gè)算法還沒有做好……我覺得深度學(xué)習(xí)的聰明是能夠超出想象,只是今天還在路上。”傅盛寄望深度學(xué)習(xí)能發(fā)揮作用,“里面其實(shí)包括兩部分:一個(gè)是興趣,一個(gè)是探索。它通過你以前的行為現(xiàn)在知道你有什么興趣,但給你的內(nèi)容里面還有探索,但探索也是一個(gè)算法,它怎么知道探索得對(duì)不對(duì),探索多了會(huì)影響你的興趣,這里面的平衡在哪里。我覺得這個(gè)技術(shù)的復(fù)雜度比當(dāng)年搜索要復(fù)雜,這是肯定的。”
嗯,對(duì)于已將底座落于人工智能的獵豹而言,一切尚在模式摸索過程中,誰(shuí)都知道人工智能會(huì)是下一個(gè)二十年顛覆人類社會(huì)的技術(shù),其力量將堪比電與互聯(lián)網(wǎng),但傅盛同樣深知,“人工智能就像所有的技術(shù)一樣,它只有一個(gè)紅利期。”
毫無(wú)疑問,這家從清理手機(jī)垃圾起步的中國(guó)公司,希望通過技術(shù)本身,握住這一輪技術(shù)紅利。
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