Xu Yilong: Bugünün manşetlerini algoritmik önerilerle eşitlemek, dört ya da beş yıl önceki bilişseldir
Yazan: Xu Yilong, Toutiao Genel Yayın Yönetmeni Yardımcısı
1. Başlıklar = Algoritmalar + Hotspot'lar + Takip Et + Arama
İnternette insanları izlemek için çok etkili bir sistem olan Toutiao'nun aslında Toutiao'nun günlük bir pop-up operasyonu olduğunu çok az kişi biliyor.
Toutiaonun açılır penceresindeki içeriğin bir kısmı yerel kullanıcılara yöneliktir ve yerel kullanıcılara yerel bilgiler verilir. 2015 yılının ortalarında Toutiao, kayıp şahısların bildirimini yerel olarak yayınlamaya çalıştı - ancak bu yerel alan daha doğruydu ve kayıp kişinin etrafında birkaç kilometre yol aldı.
Başlangıçta, bu yöntemi kayıp çocukları bulmak için kullanmayı bekliyorduk.Çok az sayıda kayıp çocuk vakası olmasını beklemiyorduk ve dışarı atılsalar bile hiçbiri başarılı olamadı. 2016 Bahar Şenliği'nde pes etmekte tereddüt ettiğimizde, zaman zaman kaybettiğimiz yaşlıları bulmak için verdiğimiz mesajın aslında başarılı olduğunu keşfettik.
2016 Ay Yeni Yılının ikinci günü olduğunu hatırlıyorum. Hou Yiming bunu öğrendikten sonra, bunun değerli olduğunu ve uzun vadeli bir proje olarak yapılması gerektiğini söyledi.
Birçok kişi daha sonra ne olduğunu biliyor. 2016 yılının ikinci gününden itibaren bir kamu refahı projesi başladı. LBS teknolojisine dayanan Toutiao takibi, kayıp yaşlıları aramadan başladı ve yavaş yavaş kayıp psikiyatri hastalarına doğru genişledi, acil hastaneye kaldırılan isimsiz hastaların ailelerini aradı, Tayvan Boğazı gazilerinden kurtulanları aradı ve şehitlerden kurtulanları aradı. Son üç yılda 10.000'den fazla ayrı aileye yardım edildi. Kırık ayna yeniden birleşti.
Geçmişteki bu olay hakkında konuşurken, manşetleri algoritmalarla eşitlemenin en az dört veya beş yıl önce bir önyargı olduğunu söylemek istiyorum. Bu makaleyi yazmak, Toutiao'nun son 7 yılda geleneksel medya profesyonellerinin bakış açısıyla "algoritmalar + etkin noktalar + dikkat + arama" dahil olmak üzere genel bir bilgi platformunu nasıl oluşturduğundan bahsetmektir.
Ocak 2015'te, Toutiao'nun yazı işleri müdür yardımcısı olarak görevime başladım ve içerik operasyonlarına katıldım. Ondan önce 15 yıl geleneksel medyada çalıştım. Toutiao'ya gelmeden önce, yalnızca "algoritma" yı anlamıyordum, aynı zamanda "öneri" kelimesine de aşina değildim - geleneksel medya, işi tanımlamak için nadiren "öneri" terimini kullanıyordu.
neden? Anladığım kadarıyla, "algoritmalar" ve "öneriler" iş senaryolarının tümü çok büyük miktarda bilgi içeriyor. Eskiden TV kanallarında, gazetelerde, dergilerde çalışıyordum ve ürettiğim içerik aslında çok sınırlıydı. Bir gazete ancak binden fazla haber içerebilir. Medya sektörü sorunu "manşet", "ön sayfa" ve "kapak" kullanarak çözebilir. Haber uygulamasının hedeflediği "öneri" sorunu. Ve Toutiaonun günlük eklemelerine benzer şekilde, yüz binlerce makale var. Eğer bir öneri yoksa, tam bir karmaşa olacak.
Öyleyse, "öneri" nedir? Anladığım kadarıyla, kullanıcıların büyük içerikle karşılaştıklarında içeriği verimli bir şekilde seçmelerine ve tüketmelerine nasıl yardımcı olunur.
Toutiao'ya geldikten sonra, liberal sanatlar öğrencim aynı zamanda "algoritmalar" hakkında kabaca bir anlayışa sahip. Daha fazla içerik endüstrisi gözlemcisi için, Toutiao "algoritmalar" kavramını popüler hale getirdi: kişiselleştirilmiş öneri teknolojisi sayesinde kullanıcılar izleyebilir Beni ilgilendiren içeriğe gelince, bu daha sonra dünya çapındaki neredeyse tüm içerik platformlarının standart konfigürasyonu haline geldi. Ancak Toutiaonun tavsiye stratejisi yalnızca bir "algoritma" değildir.
Ağustos 2012'deki lansmanından bu yana, Toutiao 7 büyük sürüm güncellemesinden geçti ve bu süreçte günlük ömrü 100 milyonun üzerinde olan ulusal bir ürüne dönüştü. Toutiaonun öneri stratejisi uzun süre "algoritmalara" değil, "algoritmalar + etkin noktalar + dikkat + arama" gibi birden çok işlevi kapsayan genel bir bilgi platformuna dayanır.
Sıcak nokta, dikkat, arama ... Bu işlevlerin art arda başlatılmasının ardında, Toutiao aslında tavsiye stratejisini sürekli olarak geliştiriyor. Benim izlenimime göre, üç önemli düğüm daha var.
İlk kez 2015 yılında önemli haber alanının kurulması oldu. Ocak 2015'te, Toutiao'nun tavsiye kanalında zaten bir haber bölümü vardı, ancak bu haber, her kullanıcının görebileceğini garanti etmeyen "ağırlıklı öneri" stratejisine dayanmaktadır. O sırada şirkete yeni katıldım. Geleneksel medyanın önemli haberler hakkındaki görüşlerine dayanarak, katıldıktan sonra ilk ürün şartını ortaya koydum: "Önemli haberler her kullanıcı tarafından görülmeli." Algoritmalarla işe başlayan ürün yöneticileri ve mühendisler de bu talebin makul olduğunu düşünüyor. Çünkü ne zaman büyük bir haber olursa, başlığın DAU'sunun artacağını keşfettiler.Algoritma, kullanıcıların en sevdikleri içeriği görmelerine izin verirken, büyük haberler, tereyağındaki sıcak bıçak gibi kolayca takılabilen "delici" dir. Kişiselleştirme yoluyla teknolojiye dikkat etmeyen kullanıcılar bile Bayan Meng Wanzhou'nun Kanada'daki deneyimine dikkat edecekler. Şimdi, "En Çok Okunan Haberler" in gelişimi daha olgunlaştı. Mevcut başlık ana sayfasına yakından bakarsanız, tüm sayfanın dört alana bölünebileceğini göreceksiniz. Birincisi arama alanı ve ikincisi kanal alanıdır. Çeşitli sektörleri görebilirsiniz. Bilgi için, üçüncü blok önemli haber alanı, yetkili medyadan önemli haberler ve dördüncü blok, kullanıcıların ilgisini çekebilecek kişiselleştirilmiş alandır. Bu tür iyileştirmeler sayesinde, kullanıcıların kişiselleştirilmiş bilgi ve haber etkin noktalarını anlama ihtiyaçlarını karşılayabileceğimizi umuyoruz.
(Örnek: Bugünün ana ürün içeriğinin şematik diyagramı)
İkincisi, 2017'de Wei Toutiao ve Soru-Cevap ürünlerinin lansmanıydı. Bu iki yeni içerik türü aracılığıyla, aşağıdakiler dahil akıllı sosyal etkileşimleri keşfediyoruz: Bir Soru-Cevap kanalı ve herkes için bir Soru-Cevap topluluğu olan bağımsız bir ürün olan "Wukong Q&A" lansmanı; özellikle tüm Toutiao kullanıcılarına izin vermek için "Weitiao" lansmanı Sıradan insanlar, kısa içerik yayınlayarak insanlarla etkileşime girer ve ilişkiler kurar. Bu, Toutiaonun algoritmik dağıtımdan sosyal dağıtıma geçmeye yönelik ilk girişimidir. Kullanıcıların Toutiao içinde etkili sosyal ilişkiler kurabileceğini umuyoruz. Aynı zamanda, içerik yalnızca algoritmalara dayanmak yerine "dikkat" şeklinde dağıtılabilir. Bu nedenle, üründe de değişiklikler yaptık Toutiao istemcisinin ilk sütunu (en solda), kullanıcıların takipçilerinin dinamiklerini gerçek zamanlı olarak görüntüleyebilecekleri takip kanalıdır. Ek olarak, kullanıcılar tavsiye edilen kanallara göz atarken takip ettikleri akrabalarının, arkadaşlarının veya ünlülerin dinamiklerini de rastgele tarayabilirler. İş nedeniyle birçok ünlü, yazar ve arkadaşı manşetlerde takip ettim. "Kanalı Takip Et" in benim için gittikçe daha çekici hale geldiğini ve hatta "Önerilen Kanal" ile karşılaştırılabileceğini göreceğim. Dikkat dağıtımının cazibesi budur.
Üçüncü kez 2019'da Toutiao Aramasının lansmanı yapıldı. Son zamanlarda, ağ çapında bir arama işlevi başlattık. Bu, Toutiao'nun "bilgi değer yaratır" felsefesinin bir uzantısıdır. Kullanıcılar, site içindeki ve dışındaki bilgileri sorgulamak için bugünün haber başlıklarının üst kısmındaki arama kutusu aracılığıyla arama yapabilirler. Ben de Toutiao'da aramayı sık sık kullanıyorum. Açıkçası, başlangıçtaki etki çok iyi değildi, ancak son zamanlarda, arama ihtiyaçlarımı giderek daha fazla karşılamaya başladı. Hotspot işlemi çalışması, aramaya da uzanır. Ne zaman önemli bir haber olursa, operasyon personeli de arama sonuçları sayfasını optimize eder, böylece insanlar önemli haberlerin en önemli ve en son gelişmelerini görebilir.
2. Algoritmalar bilgi kozası odaları oluşturmaz, ancak ilgiyi araştırır
İnternet çağında, insanların İnternet yoluyla bilgi edinmesinin dört ana yolu vardır: biri portal sitesi, diğeri arama motoru, üçüncüsü sosyal etkileşim ve dördüncüsü bir algoritmadır.
Portal web sitesi, manuel düzenleme, tarama ve ana sayfada tüm haberleri listeleme ile karakterizedir. Dezavantajı, kapasitenin sınırlı olmasıdır. Günde en fazla yüzlerce makale güncellenir ve kullanıcılar her makaleyi okumaz. Ve Toutiao gibi, içerik havuzu on milyonlarca makaleden oluşuyor ve sağlanabilecek bilgi miktarı çok daha zengin.
Arama yapmak, insanların bilgi almak için inisiyatif alması anlamına gelir, ancak büyük arama sonuçlarından ne istediğinizi dikkatlice filtrelemek çok zaman alır. Arama sonuçları sürekli olarak optimize ediliyor olsa bile, "içerik bulma" süreci, arama yaparken yine de çok zaman alır.
Sosyal, takip etmek ve abone olmak demektir.İhtiyaçlarıma göre seçmek ve ilerlemek bana bağlıdır. Ancak bir kişi genellikle inandığı veya sevdiği şeye odaklanmayı seçer. Örneğin, ailem sağlığın korunmasına inanıyor ve sağlığın korunmasına önem veren yazarlar, bilişten kurtulmanın zor olduğu sorununa sahip.
(Örnek: İnternetten bilgi almanın birçok yolu vardır ve entegrasyon en iyi yoldur)
Bazı insanlar algoritmaların bir "bilgi kozası" yaratacağını söylüyor. Bu, algoritmanın en büyük yanlış anlaşılmasıdır.
"Bilgi kozası odası" kavramı, Harvard Hukuk Fakültesi'nde profesör olan Keith Sunstein'dan geldi. "Bilgi Ütopyası - Herkes Bilgiyi Nasıl Üretir?" Adlı kitabında, bilginin yayılmasında, halkın kendi bilgi ihtiyaçlarının kapsamlı olmaması nedeniyle halkın sadece ne seçtiğine ve kendisini mutlu eden iletişim alanına dikkat ettiğini belirtti. İpekböceği kozası gibi bir "koza odasında" zincirlenecek.
Neden algoritmaların "bilgi kozası odaları" yaratmayacağını söylüyorum?
Öncelikle algoritma, kullanıcının mevcut kişisel ilgi alanlarına ek olarak tavsiye ettiğinde, kullanıcıya kullanım ortamı, içeriğin popülerliği ve diğer kullanıcıların ilgi alanlarına göre bilgiler de önermektedir. Bu faktörler, önerilen içeriği zenginleştirebilir ve içeriğin daraltılmasını önleyebilir.
İkinci olarak, algoritmanın kendisi de ilgi araştırmasını içerir.
Sıradan insanların algoritma anlayışı: Ne isterlerse onu zorlayın. Ancak hayat uzundur ve insanların çıkarları sadece çeşitli değil, aynı zamanda sürekli olarak değişmektedir. Örneğin, Premier Lig takımı Arsenal'in sıkı bir hayranıyım, ancak Arsenal son yıllarda kötüden daha kötüye gitti ve gerçekten yorgunum; spor içeriği açısından, geçen yıl masa tenisi konusunda daha çok endişelendim, özellikle "Japon oyuncu Tomohiro ve Mima Ito, Çinli masa tenisi oyuncularına ne ölçüde meydan okuyabilir? "Ben," Can Arsenal'in Premier Lig'de ilk dörde girmesinden "daha çok endişeliyim.
Algoritma nasıl bu kadar ilginç bir keşif yapıyor? Bu sorunun cevabını bulmak, bugün Toutiao'ya geldikten sonra keşfetmek istediğim "yeni bir ilgi".
Şirketin teknik meslektaşlarından tavsiye sorduktan sonra, bir algoritmanın en etkili yeteneğinin en çok ilgilendiğiniz içeriği ve en az ilgilendiğiniz içeriği belirlemek olduğunu öğrendim. İkisi arasında, mühendisler ve ürün yöneticileri tarafından asla terk edilmeyecek büyük bir "ilginizi çekebilecek içerik" parçası var. Aslında, herkesin büyümesi aynı zamanda, "ilgi çekici şeyleri" "ilgi çekici şeyleri belirleme" ve "ilgi dışı olan şeyleri belirleme" için sürekli olarak sağlamlaştırma sürecidir.
Algoritmaların insanların "en az ilgi alanlarını" nasıl belirleyebileceğiyle ilgili olarak, algoritma önerisinde "işbirliğine dayalı filtreleme" adı verilen özel bir terim vardır ve İngilizce terime işbirliğine dayalı filtreleme denir. "Filtreleme", "öneri" nin tersidir ve aynı zamanda "aynı şeyin iki yönü" dür. Algoritma, açıkça ilgilenmediğiniz ve sizinle hiçbir ilgisi olmayan şeyleri filtreleme konusunda güçlü bir yeteneğe sahiptir. Örneğin güzellik ve ruj içeriğine hiç dikkat etmiyorum ve algoritmanın bunları bana önermesine gerek yok.
Peki, algoritma "insanların ilgisini çekebilecek içeriği" nasıl araştırıyor?
Kullanıcı ilgisinin genelleştirilmesi ve daraltılması aslında öneri sistemindeki klasik bir sorundur ve akademik çevre ve endüstri buna her zaman büyük önem vermiştir. Bu soruna EE (Sömürü Keşfi) denir: İstismar, ilgili içeriği tavsiye etmek için bilinen ve görece belirlenmiş kullanıcı ilgi alanlarının kullanılmasıdır. Keşif keşiftir.Kullanıcının bilinen ilgisini tavsiye etmenin yanı sıra, tavsiye sonucunun değişmemesini önlemek için kullanıcının diğer ilgi alanlarını da sürekli araştırmak gerekir.
Algoritma, değerli bilgiler elde etmek için kullanıcıların ihtiyaçlarını karşılamak ve kullanıcılar tarafından elde edilen bilgilerin değerini en üst düzeye çıkarmak için mümkün olduğu kadar uğraşmaktadır.
(Fotoğraf: Tıpkı bir hazine kutusu açmak gibi, algoritmanın keşif yoluyla kullanıcının ilgisini keşfetmesi gerekiyor)
Mühendisimiz Dana, kısa vadede ilgi araştırmasının kullanıcının kullanım süresini azaltacağını, çünkü kullanıcıların bilgi akışındaki daha az ilgi çekici içeriği tarayacağını ve bilgi akışının kaotik olduğunu hissedeceğini söyledi. Ancak, faiz araştırması yapmazsanız, kısa vadede tıklama oranını artırabilirsiniz, ancak bu promosyonun etkisi hızla azalacağından uzun vadede gelir negatiftir.
Bu nedenle, ilgi araştırması, algoritmaların "pastası üzerine krema" değil, "temeldir".
Artık, "algoritmaların istedikleri her şeyi ittikleri" şeklindeki "saf" bir yanlış anlaşılmayı anlayabilirsiniz.
3. İnsanlar her şeyin ölçüsü ve algoritmaların ölçüsüdür
Elbette hiçbir şey mükemmel değildir ve algoritmaların belirli sınırlamaları vardır. Bu nedenle, bilginin daha iyi akışına yardımcı olmak için başka yollara ihtiyaç vardır.
Bugünün Toutiao'unda, içerik işlemleri açısından esas olarak iki şey yapıyoruz: biri Toutiao'nun daha yüksek kaliteli kaynaklar elde etmesine yardımcı olmak, diğeri ise yüksek kaliteli içeriğin Toutiao'da makul bir okuma oranı almasını sağlamak.
Algoritma ne kadar doğru olursa olsun, ilgi araştırması ne kadar başarılı olursa olsun, içerik havuzundaki içerik yüksek kaliteli ve zengin değilse, o zaman öneri kullanıcıları iyi hissettirmeyecektir. Bu yüzden en başından beri kaliteli içeriğe büyük önem verdik. 2015 yılında Toutiao, 1.000 yüksek kaliteli yazara aylık minimum 10.000 yuan sübvansiyon vererek "On Bin On Bin On Bin Yetenek Planı" nın başlatılmasına öncülük etti. Bu yıl, yüksek kaliteli içerik oluşturucuların daha fazla avantaj elde edebilmesi için 10.000 içerik oluşturucunun ayda 10.000'den fazla kazanmasına yardımcı olma umuduyla "İçerik Üretici Gelir Planı" başlatıldı.
Adalet eşit olarak ele alınmaz, bir şirket anketi ve bir eğlence dedikoduları, ilki çok çaba harcar ve trafik genellikle eğlence içeriğinden daha düşüktür ve platform şu anda "kenarı çekecek" cesur davranmalıdır. "Çerçeveyi çek" sadece finansal desteğe değil, aynı zamanda akış desteğine de yansır.
Bazı yüksek kaliteli içerikler tüm kullanıcıların ilgisini çekemeyebilir, yalnızca kullanıcı davranış ve alışkanlıklarına göre değerlendirilemez ve öneri sistemi tarafından doğrudan ve etkili bir şekilde ölçülemez. Şu anda insan müdahalesine ihtiyaç var.
Bir yandan, yüksek kaliteli kaynaklardan alınan yüksek kaliteli içeriğe daha fazla öneri ağırlığı vermek gibi makine önerisinin ağırlığını ayarlıyoruz; diğer yandan, içerik oluşturucuların öneri etkisini iyileştirmelerine yardımcı olmak için çift başlık ve çift kapak sağlamak için ürün mekanizmasını optimize ediyoruz. Ek olarak, yüksek kaliteli içeriğin daha iyi bir dağıtım ve okuma deneyimi elde etmesine yardımcı olacak yollar bulmak için özel insan gücüne de yatırım yapıyoruz. "Yazar Deneyimi" adında özel bir ekibimiz var.
Örneğin. Ekim 2017'de, Toutiao ve Sanlian Life Weekly'nin stratejik bir işbirliğine ulaşmasının ardından, Sanlian için kapak konusu dağıtım yöntemini belirledik. Kapak konusu "Sanlian" ın bir özelliği ve bir konu genellikle dört ila altı makaleden oluşuyor. Mobil bilgi akışında, bir konunun okuma etkisi aslında tek bir makale kadar iyi olmamakla birlikte, bu makaleler demonte veya parçalanması halinde bir konunun okuma değeri düşecektir. Daha sonra başlık bilgi akışında "Sanlian" konusunu aynı anda iki dağıtım yöntemi ile tek bir öneri veya konu ile yapmanın bir yolunu bulduk. Kullanıcı her konuyu toplar ve Sanlian Weekly'nin tüm kapak hikayelerini görebilir. En son kapak hikayesi "Arkadaşlar" geçtiğimiz günlerde yayınlandı, bugünün manşetlerinde "Sanlian Life Weekly" yi arayarak bulabilirsiniz.
(Başlık: Sanlian Life Weekly'nin kapak raporu, bugünün manşetinde özel bir öneri olarak paketlenecek ve ayrıca kullanıcıların hızlı bir şekilde almalarına yardımcı olmak için aramada optimize edildi.)
Bugün Toutiao'ya katıldıktan sonra, medyadaki eski arkadaşlar sık sık bana sordu: Yilong, Toutiao'da ne yapıyorsun? Başlıklar algoritmalara dayanmıyor mu?
Bakın, bu iki konu kendi içinde çelişkili. Başlıklar algoritmalara dayanıyorsa, o zaman manşetlerde yapacak hiçbir şeyim yok. Gerçek şu ki, Toutiao'da çok meşgulüm; Toutiao'da algoritmaların yanı sıra birçok insan var.
İnsanların kaliteli kaynakları ve kaliteli içeriği ayırt etme becerisine her zaman inanıyoruz. İnsan yargısı makineden farklıdır ama aynı zamanda dikkate değerdir. Teknoloji daha hızlıdır. Büyük miktarda bilgi karşısında, dağıtımın verimliliği özellikle önemlidir; ancak insanlar, özellikle empati ve hayal gücünün önemli bir rol oynayabileceği belirsiz alanlara girdiklerinde daha doğrudur.
İster insan ister teknoloji olsun, aslında sadece bir araçtır. En kaliteli bilgiye, ihtiyaç duyan kullanıcıların ellerinde hızlı ve iyi bir şekilde ulaşılabileceği, böylece insanların bilgiyi bulabileceği, bilginin insanları bulmasına izin verebileceği ve kullanıcıları ortadan kaldırabileceği umulmaktadır. İşte bu. "Pişmanlık.
Kısa bir süre önce, bir meslektaşım bana bir beyin bilimi uzmanından bir açıklama gönderdi. Genel fikir, öneri algoritmasını yenmek için iki faktör gerektiğidir: 1. Yüksek kaliteli içeriği takip etme ihtiyacına sahip olmanız gerekir. 2. İnsan bilgisini çeşitli alanlarda rastgele örneklemeniz gerekir.
Aslında, algoritmanın takip ettiği şey, uzmanın takip ettiği şeyle çelişmez. Çünkü son tahlilde, bir algoritmanın amacı insanlar tarafından belirlenir ve algoritmanın özü, yüksek kaliteli içerik ve çeşitliliğe karşı değildir. Bu aynı zamanda Toutiao'nun çabaladığı yöndür.
Bu uzmanın ihtiyaç duyduğu "faktörler", genel bir bilgi platformu olarak günümüzün manşetlerinde.
Yalnızca algoritmalar olsaydı, insanları bulmak için hiçbir zaman manşet olmazdı; sadece algoritmalar olsaydı, bugünün manşetleri uzun süre büyümeye devam etmezdi.
"Tanrı Tanrı'ya, Sezar da Sezar'a ait." İnsanların algoritmaları yenmesine gerek yok. Muhtemelen insan kibirinden ve küstahlığından dolayı algoritma ile bölünmelidir. Örneğin, Go alanında, Afar köpeğini yenmek zorunda değiliz.
Algoritmalar verimlilik açısından insanları geride bırakıyor ve insanların empati ve hayal gücü algoritmalardan daha yüksek. Yapmamız gereken, algoritma ile birbirimizden öğrenmek ve iyi bir iş bölümü işi yapmak. Sonuçta çeşitlilik mutluluğun kaynağıdır.
(Qilu Akşam Haberleri, Qilu One Point, muhabir Gao Han)
Muhabirler bulun, raporlar isteyin, yardım isteyin, büyük uygulama pazarlarında "Qilu One Point" APP'yi indirin veya WeChat uygulaması "One Point Intelligence Station" üzerinde arama yapın. Eyalet genelinde 600'den fazla ana akım medya muhabiri çevrimiçi rapor vermenizi bekliyor! Rapor etmek istiyorum
