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如何发掘到需要的内容?前几天跟zhanbin谈起这个问题。互联网近十年积累的内 容(知识)总量,几乎超过了有史以来内容总量的90%,内容不缺乏,缺乏的是如何找到需要的内容。对于提供服务的站点来讲,就是发掘出用户需要的内容,展 现给需要这些内容的用户。最后我们一致认为,一个站点如果解决了这个问题,就解决了互联网最基本的用户需求。

如果我们要做一个发掘用户需要的内容的站点,大致有三条路:
1,编辑推荐。
找一群资深的编辑,通过他们自己的经验,从互联网甄选出自己用户需要的内容。如果编辑能针对跟我相同爱好的群体的话,那么我一定会喜欢这样的站点。编辑团 队足够强大,站点对用户群又足够细分,那么这样一个站点完全能满足大多数人的需要。Blog network的基本想法就源于此。每个blog都是一个细分的,由blogger专门针对这个细分群体专门定制的内容,而这样的blog又形成一个足够 大的network,以满足大多数人的需要。

2,SN推荐
建立一个Social Network,每一个用户都推荐出自己喜欢的内容,那么被推荐得最多的,就一定是大多数人最受欢迎的内容。如果把这些推荐内容的用户区分成不同的群体, 就会得到特定群体欢迎的内容。Digg的想法就源于此。不过,这需要用户有足够的动力去推荐自己喜欢的内容,否则,Network也无法形成。

3,用户行为分析
如果用户在使用和阅读,那那些使用和阅读得最多的,就会成为推荐的内容,这很好理解。更进一步,用户使用和阅读了某些内容,那么,跟他同样阅读这些内容的 用户,同时还阅读的其他内容,就很可能成为该用户喜欢的内容。再进一步,阅读同样内容的用户,可以分组,他们阅读的内容也可以细分。

这三种也可能同时存在,例如编辑针对对SN推荐的内容进行甄选和推荐,SN中推荐的内容,可以推荐给跟他阅读同样内容的用户。

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如何发掘到需要的内容?
发掘内容的粒度
 
 
 
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9条评论

  1. 规避无效/垃圾信息和挖掘到需要的内容一样重要。

    就sn方式来讲,social network本身就是一个信息过滤器,但是如果这个“样本框”选取的太大,则容易造成无效/垃圾信息的堆积,最好的例子就是linkist,呵呵。

    用户行为分析是个好东西,可是会不会成为sex信息的聚集地?或者成为标题党的天下?

    我还是觉得,无论怎样,民主是一定要配以法制的。

  2. 我还有一种非常朴素的观点:

    博客/论坛写的较多的话题或者内容,也可以成为被推荐的内容。原因很简单,人们不再讨论的话题,应该可以沉下去了。然后再加上第三种方式,就是一个比较健全的发现新热点发现发掘老话题推送同类人的机制了。否则单靠第三种方式,还是需要某一部分人先去挖掘去阅读。而我们认为写作即输入,写作即交互。

  3. 1:

    就像jason所说的,如果单凭“那那些使用和阅读得最多的,就会成为推荐的内容”,一定会是“sex信息的聚集地?或者成为标题党的天下”。毋庸置疑。中国网民的阅读习惯必将导致这个结果。

    原因在于什么?

    网民的阅读是在隐秘情况下形成的,所以无须负责。不负责的情况下,期望一部分网民的浏览习惯能把其他人引往正确的地方,显然是太乐观了。

  4. 1:

    就像jason所说的,如果单凭“那那些使用和阅读得最多的,就会成为推荐的内容”,一定会是“sex信息的聚集地?或者成为标题党的天下”。毋庸置疑。中国网民的阅读习惯必将导致这个结果。

    原因在于什么?

    网民的阅读是在隐秘情况下形成的,所以无须负责。不负责的情况下,期望一部分网民的浏览习惯能把其他人引往正确的地方,显然是太乐观了。

    2:

    那么谁会是负责任的?

    只有书写。

    是论坛书写吗?

    很难,帖子很难区分灌水,很难区分恶意刷屏,因为那里也是匿名的,没有负责一说。

    博客,也许才能够称之为较为负责的输入或交互。

    所以为什么“创业+”社区甄别用户时,固若坚持用颇为麻烦的注册步骤,就是保证用户是负责任的。

    只有这样,才能用第二种和第三种办法。否则只能用博客书写来分析。

  5. 博客俨然已经成为软文发源地,何来负责啊。

  6. 个人感觉,豆瓣在这方面是最成功的。它找到了一个效率最高的基于人际理论的信息过滤方法及其算法。就这一点来说,比起我这样夸夸其谈的人来说,还是很值得佩服的。

    其实,只说提出的这个话题,是个巨大的话题。也是个非常深的话题。它正是现在最活跃的网络服务共同干好的一件事情。Google就不用说了。Flickr,美味书签,我空间,我管道,他们之所以成功,都只是把这件事情做好了,做漂亮了换来的。

    而从这些优秀的网络服务后来居上、脱颖而出的现实看,过滤器的问题不是个简单的问题。一个是原理和方法的方向要对头。一个是具体的算法,具体的UI,具体的代码结构要正确,或接近正确。就目前来说,对于后来者,还有一个超越的问题。

    综合起来看,只有那些底层技术、表层技术、理论和商业运营能力都过硬的创业者和企业,才会从残酷的竞争中脱颖而出。争得市场的一席之地。

    对于web2.0的媒体来说,人肉是拼不过代码的,绝对只能作极窄小的分众市场,目前个人的一个灵感,个人化将是取胜的关键。至于为什么,我还没想好,也说不清。

  7. 个人感觉,豆瓣在这方面是最成功的。它找到了一个效率最高的基于人际理论的信息过滤方法及其算法。就这一点来说,比起我这样夸夸其谈的人来说,还是很值得佩服的。

    其实,只说提出的这个话题,是个巨大的话题。也是个非常深的话题。它正是现在最活跃的网络服务共同干好的一件事情。Google就不用说了。Flickr,美味书签,我空间,我管道,他们之所以成功,都只是把这件事情做好了,做漂亮了换来的。

    而从这些优秀的网络服务后来居上、脱颖而出的现实看,过滤器的问题不是个简单的问题。一个是原理和方法的方向要对头。一个是具体的算法,具体的UI,具体的代码结构要正确,或接近正确。就目前来说,对于后来者,还有一个超越的问题。

    综合起来看,只有那些底层技术、表层技术、理论和商业运营能力都过硬的创业者和企业,才会从残酷的竞争中脱颖而出。争得市场的一席之地。

    对于web2.0的媒体来说,人肉是拼不过代码的,绝对只能作极窄小的分众市场,目前个人的一个灵感,个人化将是取胜的关键。至于为什么,我还没想好,也说不清。

  8. Good~~

  9. 学习

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