不只“一點”的資訊消費

資訊進入了碎片化的黑洞，而我們的腦力卻更多處于混沌狀態：看得到的不想看，想看的看不到。“閱讀哪些新聞？怎樣閱讀？”成為一個新的問題，受眾的被動與主動之間正在形成一種微妙的角力。

中國人民大學喻國明教授曾指出，早在上個世紀八十年代，就有研究表明，當一個社會的人均收入在1000～3000美元時，這個社會便處在“碎片化”的階段，這本質上是由于文化差異、收入水平等因素造成的。自人類進入移動互聯網以來，這種“失控”變得更加明顯。凱文·凱利認為移動互聯網會放大這種碎片化，進而被大家所感知到。

在資訊內容的分發領域，這種挑戰最為深刻。谷歌首席科學家阿里·范立安認為互聯網領域最貴的就是用戶的關注，在移動互聯網時代這種碎片化的大背景下，所有人的關注度都分散了或者試圖分散，很難像過去那樣集中。

資訊進入了碎片化的黑洞，而用戶的腦力卻更多處于混沌狀態：看得到的不想看，想看的看不到。

閱讀正在被顛覆：信息過剩和去中心化

每個人都被各種新聞資訊所吞噬，看到很多熱門內容，但真正跟個人生活、工作密切相關的、有價值的內容，事實上并不多。在一點資訊CEO李亞看來，資訊消費正呈現去中心化、個性化、場景化、圈層化趨勢。去中心化是指內容不只是由專業網站或特定人群所產生，任何人都可以在網絡上表達自己的觀點或創造原創的內容;個性化，對于平臺需要真正千人千面的內容呈現;場景化，符合用戶各個場景的閱讀需求，隨時可以視用戶需求呈現一人千面的資訊信息;最后是基于用戶共同興趣的“社交”圈層化。

用戶閱讀模式的轉變從沒有像今天這般頻繁而又快速。要想在眾多的閱讀選擇中突出重圍，唯有以不變應萬變，真正將受眾感興趣的內容送到眼前。

往前看三年，在美國市場，約有200家報紙關門;而個性化閱讀初露端倪，Twitter正經歷爆炸式成長期，無論是從Twitter、RSS的閱讀器還是Facebook的Feed（信息流），人們都能找到獲取更多自己需要的信息的方法。

信息獲取技術上的創新似乎大有可為。這個時候，“一點資訊”出現了。

一點資訊的名字起源來自于“Particle”，意思是粒子，構成人類物質世界的粒子。在數字化的內容傳播中，每一篇文章的內容都是由一個個最細小的顆粒所組成的，這些細小的顆粒構成了文章內容的畫像。在以算法驅動的內容編輯和分發中，想要實現精準的推送，就必須了解用戶，懂用戶所喜歡的內容，即了解精準的用戶畫像：年齡、性別、收入、地域，喜歡什么樣的文章，文章的分發次數、閱讀停留時間和文章的跟帖、評語等情況。不論是文章畫像還是用戶畫像，都是由一個個的粒子、一個個的點所構成的。一點資訊的內容聚合與分散都是基于這種顆粒和點去實現。

“一點”，體現了對于科學、對未知世界的謙卑態度。不管是對內容，還是對用戶的了解，所有人都是未知大于已知，只懂“一點”，但是產品在不斷的努力去了解用戶，洞察用戶的興趣。

“一點”，還是一個手指的動作。用戶通過在手機屏幕上的這個動作，去發現和連接他/她的興趣，這種連接要依托后臺復雜的運算，由算法去了解、去剖析、去判斷用戶感興趣的點，并將最有效的信息傳達給用戶。

興趣引擎讓閱讀更高效

一點資訊聯合創始人鄭朝暉給“一點資訊”設定的愿景是“引領價值閱讀潮流”，將重新定義互聯網和移動互聯網用戶獲取內容的形式。在他看來，移動閱讀現有的產品無非是傳統新聞客戶端、RSS 訂閱器，以及個性化的新聞閱讀器，而用戶的參與也無非是選擇熱門類別、訂閱 RSS 源，以及“被推薦”各種新聞，從而在碎片化的時間里獲取碎片化的閱讀。可以用三個字來概括用戶在這種場景下所獲取的信息：“熱、淺、泛”。

與之相反，在未來的移動閱讀趨勢中，用戶所獲取的內容應該是“長尾、深度、垂直”。鄭朝暉介紹說，移動閱讀的趨勢必將是興趣訂閱和價值閱讀，用戶可以通過興趣訂閱（途徑包括用戶主動參與、任意訂閱、算法推薦），獲取沉淀信息并提升自我。

這也正是“一點資訊”的產品 DNA，而產品的技術創新是“興趣引擎”。

通過“興趣引擎”，一點資訊依據用戶在被動推薦下的瀏覽行為、主動搜索行為與關鍵詞訂閱頻道的興趣表達這三個維度來繪制更加精準的用戶畫像。同時，將文章畫像與用戶畫像進行最完美的連接，幫助用戶直接尋找到自己最感興趣、最有價值的信息，使用戶的閱讀變得更加高效和滿足。

更重要的是，基于“興趣引擎”，內容消費者的真正價值閱讀需求會被挖掘出來，通過大數據分析還能了解用戶的真正需求和興趣方向，再反向為內容創作者提供創作方向，而一點資訊作為新一代內容分發平臺可以把內容生產者“按需創造”的內容推送給用戶，改變了以往單純由編輯經驗主導內容生產的資訊流轉模式。

幫你找到最感興趣、最有價值的信息

每個用戶的信息興趣呈長尾分布，只滿足用戶的共性需求是遠遠不夠的。與滿足共性需求的閱讀方式不同，“一點資訊”的信息組織方式可以讓用戶從各種維度自由地表達興趣，同時在交互中不斷學習分析用戶興趣，最后通過興趣引擎的架構精準滿足用戶的長尾需求。從用戶的參與感方面看，“興趣引擎”是用戶主動和被動參與的融合：

搜索（主動，長尾，高效）：用戶通過搜索任意關鍵詞，不但能找到相應文章，還可以把喜歡的關鍵詞訂閱下來，定制屬于自己的垂直信息流，提供價值閱讀。

推薦（被動，智能，擴展）：從熱點和大眾化的內容開始，通過用戶的行為，逐步向周邊進行智能的擴展，滿足娛樂消遣、消磨碎片化時間的目的。

“興趣引擎”結合了“搜索引擎”和“推薦引擎”，鄭朝暉認為“興趣引擎本質上是一個組合式的創新”。無論雙十一最新戰況，還是新晉男神、小鮮肉，還是爭議不斷的“瘦臉針”……使用一點資訊，用戶可以通過搜索關鍵字，自定義添加訂閱任何個性化頻道，不同用戶的同一標簽頻道下的資訊內容也不盡相同。在各頻道內，算法還會不斷學習用戶行為，做到同一頻道內用戶也能看到對自己有價值的信息。

2015年11月9日，TalkingData最新應用排行顯示，一點資訊App榮登資訊新聞類應用使用覆蓋率第三位，用戶覆蓋率直逼前兩名。借助手機端應用閱讀新聞，正在成為更多人的閱讀習慣。不僅傳統媒體風光不再，PC時代的核心媒體也漸漸褪色，在移動互聯網大潮的裹挾之下，消費者的閱讀平臺與閱讀方式都在改變，或是被改變。