陈彤加盟一点资讯，竟是因为机器算法有缺陷？

　　新浪科技：选择陈彤本身实际上说明了一点资讯到底是一个什么样的产品？不光依靠机器算法，也要强调编辑的价值？

　　李亚：是。我觉得一点资讯本身，我们的产品定位就特别强调所谓的“人机结合”，人机结合是指 机器算法和编辑推荐，这之间有一种融合，而不光是依赖于机器推荐，算法根据点击率等等来决定内容。

　　第二从差异化竞争的角度，我们也发现如果单纯的依靠算法推荐，目前的所谓聚合类的资讯客户端比较常见的，除了我们编辑主导之外的，这种单纯依靠算法来聚合的算法推荐，来进行内容分发的产品，它的缺陷是它会推给用户大量的有趣有意思但是没有意义的内容，可以满足兴趣，但是没有价值。

　　这样的模式它是能够高效率的获取大规模用户，甚至能够延长用户浏览时长，但是长远下去并不能够给用户带来价值，也并不是最能够留住用户。因为用户用久了以后，他也会意识到这样大规模的消耗时间在一些所谓有意思没有意义的内容上面，实际上是对他的注意力和时间的一种掠夺，所以我们发现相当一部分用户，尤其中高端的用户他们就放弃了机器算法的东西，他们可能会选择回归到新浪凤凰这样的还是以编辑主导，或是编辑主导为主的新闻客户端。所以单纯的依靠算法推荐是有明显的弱点的，我们就特别强调要让用户的主动兴趣表达，以及编辑对于内容品质的把控，都能够跟算法结合起来。

　　回到老陈的加盟的意义。实际上我们现在时代一个非常重要的特征，就是内容的消费和传播，*大品牌实际上是像微信和微博这样的社交平台，特征就是自媒体有相当大的话语权，但是它相较于这种传统媒体或者传统的网络媒体比如说门户的模式，在内容的真实性、客观性、全面性方面，它是缺乏把控的，反而是越是依靠情绪化、越是靠眼球效应进行传播的效应，它反而能得到*的点击和传播。但是这种东西对用户来说，可以说是相当大的伤害。所以说这个时候对于编辑怎么样来把控算法结合模式下或者跟社交平台传播下的内容的品质，就尤其关键。

　　那么在一点资讯平台上，对所有的内容特别是自媒体内容，我们是构建的一个非常复杂的内容源的评级的模型，而且基于内容源评级模型下，再融合了大量用户的行为数据，来对每一个源的每一个所发布的每一套内容再进行一个评级，然后再结合用户画像的匹配度来进行内容分发。

　　这个里面就涉及到了初始内容源评级时候的一个专业性，以及这个内容源的动态评级模型，而且依据什么标准来评价一个内容，比如说肯定是不能够光以它的点击率，而要以这个内容它的收藏率、点赞率，社会化分享率它的评论数以及它的负反馈的数量等等综合指标，然后来建立一个动态的内容品质评级，内容品质归根到底是决定这个媒体平台内容是否被消费者认同，技术的这种门槛上并不是特别的高。那么这个时候我觉得各家平台的竞争归根到底是内容品质是否得到用户的认可。

　　第二是你所提供的这些内容是不是符合消费者的中长期的价值，就是短期内你每天给我推最想看的消遣八卦猎奇耸人听闻的东西，有可能满足了我的内心的这种惰性弱点中的窥探欲和娱乐至死本能，但是中长期来说，如果不能给用户带来价值，那用户也不会长期的留在这个平台上，所以对于我们来说，我们一直倡导的就是，不仅要做有料有趣——有料我们认为它是一种热门突发重大新闻，就是有点像门户最开始的编辑模式，而有趣是像这种娱乐消遣八卦猎奇的东西，它是机器算法这个东西根据点击效应去推荐的。

　　有料有趣之外，更要做有用有品。而有用有品就是要基于或者是只能够基于大规模的私人定制，因为对某一个人有用的东西或者有品的东西，它往往不是对其他人同样适用，往往是高度个性化的。

　　这种有用指我们一个人的工作生活健康教育消费甚至精神追求中的很多领域，这些领域往往是具有长尾效应的，对这个人有用，并不一定对那个人有用，因为它不是热门型的也不是消遣八卦。

　　所以当我们把这种基于人工智能基于机器算法推荐的这种技术它需要跟用户的主动性去表达更好的结合起来的时候，我们才能发现它的有用有品的东西，否则只是基于他的历史浏览行为或者猜喜欢什么，就会推越来越多的那种比较过度娱乐化，但是会越来越平庸甚至低俗化的内容，当我们鼓励用户主动性去表达的时候，我们发现很多用户他都会去主动的探索一些真的对他有价值的，有实用的那部分内容。

　　所以一点资讯的产品理念是希望打造一个兴趣引擎，它是结合了推荐引擎和搜索引擎，把这两个结合到一起的时候，我们就能够很好地平衡机器算法和编辑用户这几者之间的关系。

　　我想老陈他加入我们也是在于我们确实不是一个单靠机器算法一条腿走路的，我们是靠平衡的，我们确实靠技术创新来驱动，但是我们作为一个媒体平台一定也是需要把另一条腿要做到非常强，能够更好的平衡，而且这个平台也是我们差异化与其他的单纯依靠算法的或者说单纯依靠编辑的这种路径的一个竞争策略的选择。

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