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专访一点资讯CEO李亚:因为机器算法有缺陷 才需要陈彤加盟

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发表于 2016-11-22 10:32 | 显示全部楼层 |阅读模式

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新浪科技专访一点资讯CEO李亚

新浪科技专访一点资讯CEO李亚
新浪科技专访一点资讯CEO李亚
 新浪科技 李根
  陈彤加盟是一点资讯近期最受关注的事,也是互联网资讯及内容分发领域最被热议的新闻,这不仅代表着行业里故人回归,也意味着在机器算法大行其道的当下,有反对的行动开始被付诸实施。
  即便在第三届世界互联网大会现场,这种“机器算法”和“人的价值”之间的争论也被隔空展开。
  一点资讯CEO李亚说,机器算法真的能够完全给用户带来有价值的内容吗?如果是,为什么用户还有那么多“明星出轨”、“老虎吃熊”和“原配打小三”的猎奇资讯推荐?难道这些资讯真的就是用户最爱看的吗?
  李亚认为机器算法的价值被高估了,即便在人工智能风起云涌的时代,也不意味着机器在资讯选择,特别是有价值的内容推送上,应该起到全部作用。他表示该同样重视“人的力量”,强调编辑的作用,于是在今年11月,他把互联网编辑时代的代表性人物——陈彤,重新带回到后者熟悉的领域。
  而同样在互联网大会上,今日头条的创始人张一鸣,则用了一句比喻来表明他对在这件事上的态度。张一鸣说:“马车和汽车不可能同时跑在同一条道路上。”
  这位今日头条CEO是机器算法的坚定支持者,他甚至不认为在内容分发领域,有什么过渡性阶段可以走。
  同样有趣的是,一点资讯CEO李亚也认为不存在“过渡性”阶段,他认为一点资讯所持有的“机器+编辑”的模式并非过渡模式,并不是“算法模型不够准确”情况下妥协而来的产物。李亚认为这就是长久之计和终极解法,是在这个人工智能汹涌袭来的时代里,用户获取信息、特别是获取有价值有意义内容的最好途径。
  为什么李亚如此坚定地认为,又如何把陈彤从小米运作到一点资讯,以及在BAT环伺的大背景下,他将如何带领一点资讯突出重围?在乌镇世界互联网大会喧嚣会场外的“互联网咖啡吧”,李亚首次对外完整讲诉。
  以下为新浪科技与一点资讯CEO李亚对话实录:
  新浪科技:这次互联网大会主要谈哪个方面的内容?
  李亚:我觉得首先从一点资讯层面,我们可能还是会去分享我们利用人工智能技术所倡导的一个独特移动资讯的理念,就是叫私人定制价值阅读。也就是希望利用机器算法所赋能于我们大规模的私人定制,从而能够让我们的移动领域的内容消费超越热门新闻和娱乐消遣,能够让个性化带来有用有价值的内容。
  第二个当然也是分享基于这样一个私人定制价值阅读的基础上,我们能够有更好的用户画像来分发内容,同时也能够有更精准的用户画像来产生更高效的商业变现。
  新浪科技:如果从一点资讯的角度,相比今年和去年,整个互联网产业您觉得有没有一些趋势性的变化?
  李亚:我觉得有两个变化,一个变化就是从跟互联网发展非常相关的两个区域,一个是技术应用,一个是资本的决策。这两个领域我觉得是有比较大的变化。
  所谓技术应用是发现有很多以前属于基础研发或者技术创新的领域现在开始跟互联网+的应用结合得更加紧密了,比如说像人工智能相关的各种领域。
  今天下午的创新成果发布会我们也看到,微软百度还有中科院都发布了一些和人工智能相关的东西,这个里面有一些基础的应用,比如说语音级别,自然语言理解与处理机器翻译机器视觉,图像识别等等,这些是很明显的应用到非常多的现在比较熟知的一些领域了。
  所以说归根到底,这些互联网的大规模应用跟这些技术创新的结合,它能让大众切身感受到创新所带来的价值,就像这次大会的主题叫做创新驱动造福人类,而不光是比如说在一年多以前,大众只是由于眼球效应知道人工智能能够让机器AlphaGo能够下赢李世石,现在它是越来越看到它会给我们实际普通人的日常的互联网应用带来什么样的一个效能效率的提升。
  第二个我觉得跟去年比我们大的环境有一个很大的区别,就是资本市场变得开始更加趋于理性,应该说一年多以前,我们发现在很多领域尤其在O2O等领域,实际上还是比较热,而且这种情况下催生的竞争格局,是靠补贴靠地推。
  过去这一年我们看到有大规模的整合并购,实际上就是资本市场的压力和这种理性化的趋势造成的。这种理性它的好处是能够让企业回归到品质和服务,即产品品质和产品服务的品质本身,真正能够给消费者带来什么价值,真正能够给自己的企业运营带来什么样的提升,比如说在O2O这个领域,如果只是靠补贴来吸引用户,那用户是没有任何忠诚度的,他也没有真正能够提升不管是餐饮业还是各种外卖对接服务业的运营效率,而一旦跟更多的智能技术或者说跟一些地图的技术、大数据处理的技术结合在一起的时候,它就能够为这些相关平台的另一方带来运营效率的提升:不光是用户补贴,而是相关平台的另一方,餐饮业也好,后面很多的店铺也好。我认为,只有这种互联网的概念它才是相对于传统模式的一个创新。
  所以说这个资本市场的理性化,它会对整个互联网领域的创新会带来一个促进作用。不然大家会变成拼资本、拼融资,而不是拼自己实际的可持续的竞争力。
  新浪科技:其实最近对于一点资讯,最受关注的还是陈彤的加盟。为什么是陈彤?什么时候开始去谈的?
  李亚:首先,跟老陈在网络媒体行业领域他多年所积累的经验密不可分,他的这种能力和行业地位毋庸置疑。而在数据化时代,我觉得他在小米这样一个智能硬件公司,他在媒体领域所积累的这种经验和洞察可能并不是能够最有效的发挥出来。
  不过他一直是一点资讯的粉丝,也是一点资讯的董事,所以国庆节前期刚好我有一次机会去跟他通报一点资讯的工作进展,这是老陈加盟的最开始。另外,他作为小米委任的在一点资讯的董事,始终能够有机会第一时间能够了解到一点资讯的发展,更深入的了解我们的潜力,从而也就更容易促成这样一个缘分。
  从一点资讯方面来说,他的巨大价值能够给我们带来很多方面的提升,我觉得归根到底是这样一个相互匹配。
  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,第一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,它反而能得到最大的点击和传播。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。
  新浪科技:可不可以这么理解,是因为现在算法不够精准或者算法不够好?
  李亚:我觉得是因为算法一定无法取代用户自身的兴趣表达。我们想想,比如说你们可能要来采访我这件事,或者你明天可能要去采访潘建伟,用户根据你以前的历史浏览行为,他可能并不知道,但是潘建伟可能是一个你平时不太了解的人。对了,你知道他吗?
  新浪科技:我不知道。
  李亚:太好了,他已经是一个很有名的人,他是量子通信领域的,他是主要的科学家,但是这个人他可能不会出现在你平时的阅读路径中。所以你的算法跟你的历史浏览行为是不会推荐他的,但是一个有用的产品给你一个兴趣表达的机会,你可能会搜一下他,或者你只是采访一次他,你可能并不需要做长久的准备。
  实际上我们见某一个人之前我们都会习惯去搜一下百度百科之类的,但是你如果搜一点资讯你就可以看到从百科到知乎,从微博到视频,再到关于他的新闻报道,关于他的演讲,甚至关于这个明星的行程,知道他下一站会到哪个地方,有一个什么样的粉丝见面会,参与录制某个电视台的节目,这样的一个东西当然首先是我们提供了用户主动的表达你的兴趣而不光是根据你的历史行为。
  我们再举一个例子,如果是家里的小孩他有咳喘或者父母突然发现糖尿病等等,这只是一个很典型的有用的例子,你根据历史浏览行为你是不知道的,你以前没有出现过这情况,但是你一旦出现这种情况,你是需要近中期都需要关注这个领域的内容,可能就愿意去表达这种兴趣,这个时候怎么表达,只能通过我们产品去引导用户主动的搜索主动的订阅,这种时候就能够把你最关注的内容——这个内容不管是你工作的某一个领域,还是你的家庭健康教育、投资、消费,甚至是你的精神追求,比如你喜欢王阳明也好,或者是你喜欢康德也好,这样的领域是大众的新闻或者消遣娱乐的新闻的推荐路径是永远无法知道的。
  所以说我们这个产品是强调算法它不可能单纯的依靠历史浏览行为,去主动做到兴趣扩张,算法是能够做到一定扩张的,但是他无法扩张到能够发现我们每一个真实的人。
  一个全面的人是有非常广泛的兴趣的,而且有些兴趣涉及到我们的精神追求,或者是涉及到我们家庭生活中一些更多元化实用性的内容,所以这个是我们产品理念不同于其他,一定要在机器算法之外要把用户的主动行为表达以及编辑的这种价值干预一起都结合起来。
  另外为了做到这种有用有品的内容,我们一定要提供全网化的内容 ,我们提供的不只是一个时效性很强的新闻,这个里面还涉及到像知乎的内容,微博的内容,百科的内容,视频的内容,行程的内容,还有一些学报论文和一些结构化的内容等等,这样才能够让一个资讯围绕一个关键词产生出有用的东西。
  一点资讯上我们用户订阅了三百多万个不同的关键词频道,而且在今年以来,我们的用户就累计新订阅了大概超过42亿个频道,我们发现用户在把我们的平台不仅是一个热门新闻和消遣八卦的东西,而且当成是一个实用性的工具型的平台,来获取更全面的更有用有品的内容。
  所以我们的产品叫做私人定制,价值阅读。它是建立在大规模的私人定制基础上的,要有有趣之外有用有品的价值内容的分发,而且同时由于大规模私人定制,特别是有用有品的一些用户画像的获取,它也能够为我们更好地提高广泛变现的效率,因为这种用户画像他比用户看那些重大热门新闻或者看那些消遣娱乐八卦的内容是更能够表达用户独特的兴趣,所以广告的精准性也能够提升,广告变现的效率也能够提升,从而给我们一点资讯平台带来更好的商业闭环。
  新浪科技:所以这个广告变现会促进内容收益共享吗?
  李亚:确实是这样。比如说我们刚才举个例子,你小孩咳喘或者糖尿病这种经历,确实推荐的是相关的资讯或者相关的一些服务产品,那实际上至少他本身的这种给用户也是有价值的。当然我们这个领域如果你看看在我们平台上它300万个关键词涉及到我们能够想象的任何领域,这些领域都能让我们更准确地去获取用户对他有用有价值的兴趣内容,这些内容的变现不光是广告变现,还包括付费用户的变现,比如说打赏也好,订阅也好,因为用户如果对一个中长尾的有用有品的这种领域如果感兴趣的话,他一般对这个领域的内容去付费的可能性要大很多。
  我们很难让用户会为一个热门新闻、为一个消遣八关的东西去付费,但是对他有实用性的东西,不管是为子女的教育留学或者是为炒股购房还是为健康等等,他的付费欲望都会大很多,所以也能够打开我们商业化变现的可能。
  新浪科技:一点资讯要引入全网的内容,但这就涉及到如何持续不断地利益共享,保证全网内容持续,这方面是如何去考虑的?
  李亚:我觉得你讲的挺对,一个确实是持续的利益共享,那利益共享的话,我们有几种机制来实现。
  第一种就是有很多内容我们是跳转的方式,比如像知乎的内容,像行程的内容,我们都是通过签订一些重大的战略合作。或者直接跳转,像搜索引擎一样,收缩引擎用户搜完了以后,直接跳网,第三方网站是非常欢迎一点资讯这样的平台来帮助用户发现他的那些兴趣性内容,所以我们实际上也实现了一种共赢。
  第二种,我们也有很多第三方的平台签署更直接的合作方式,能够带给用户更流畅的用户体验,把他们的内容直接放在我们平台上来,但是这个方面会有一个广告收入的共享,最简单的例子当然是我们大家理解的自媒体的内容,自媒体的文章的收入我们都是给自媒体本身。
  另外还有一些绝对化的数据,比如说奥迪都有什么样不同的车型,这些数据实际上它是没有什么版权,它是一个公共数据,但是它对消费者本身是有价值的,它是一个结构化的数据,实际上它可能是一种数据库的形式来呈现多层级的数据呈现的,这些实际上就是公用的数据也会利用搜索爬虫的技术来获得,但是最终的更多的一些有版权的内容,我们就采取一种利益共享的方式。
  新浪科技:内容方面的另一个问题是推荐位标准,或者如何平衡凤凰网的内容和其他媒体及自媒体的内容?标准是什么?
  李亚:首先我刚才提到,有一个内容品质筛选的动态模型,这个动态模型首先要考虑一些综合的指标来判断内容源,这个内容源不仅是机构媒体,还包括自媒体,并且判断某一个内容源的一篇文章或者一个图片一个视频这个内容本身它对于特定的用户群体或者用户个体,它应该是什么样的被推荐的优先次序。
  新浪科技:我们直接举例,如果有一个重大讲话,大家内容都一样,自媒体出了,其他媒体也都有,凤凰也发了,那一点资讯在分发上如何去选择?
  李亚:我们先不考虑有凤凰的情形,如果这几家内容源他们基本的评级是类似的,这种情况下实际上在算法本身它也有很多方式。
  一种可能是时效性,最先出来的他可能会比较先。第二是让用户来决定,我们可能会对同样,如果这个事情非常重大,我们会对不同的用户群体投放,分别各5%的群体,投放几个不同内容源,看看它的点击率,这些群体是完全随机的,看点击率还有它的收藏率,点赞率,社交分享率等哪个更高,然后这个时候再重新决定——针对这个领域我们应该用这个。但是对于长大新闻可能是编辑来人为的选择,编辑一看他就会知道,编辑算是有能力辨别出哪些文章更有实质性的内容,当然涉及到凤凰跟我们有特殊的战略合作关系,而且本身也是属于一家的媒体,所以我们肯定也会更好的利用凤凰本身在内容品质和影响力方面的优势,会有一些优先的选择。
  新浪科技:最近观察到一点资讯在北京有大幅广告,主要是为品牌影响力,还是为了导流获取新用户?
  李亚:我觉得品牌影响力是一个媒体平台自身长远必须要持续倾注力量去做的,对于我们来说,我希望我们的产品理念被更多的用户所理解所接受,我们现在虽然每天有好几千万的日活用户,但是还有相当多的用户不像我们一些受益于我们核心功能的用户,很多人还是把我们当成有料有趣的平台在读,没有真正的享受到有用有品的那部分价值,所以我们希望把这种有趣有料有品的这种价值理念能够传递给更多的用户,鼓励更多的用户来尝试我们这样的一个移动咨询平台。
  因为我们自己觉得这个理念是能够带给消费者更有价值、更有意义、更平衡的移动阅读的行为,所以这是我们做品牌,未来品牌广告也会有更多。当然不光是这种硬广,更多的基于我们价值本身,包括社交自传播或者是创意传播的方式来让我们的现有用户去影响潜在的这些用户,让现在的核心功能用户去影响一些还是把我们当成普通新闻客户端使用的用户。
  新浪科技:刚才谈到了粉丝,也就是说现在用户有各自喜好。那如何保证加入了编辑作用的内容分发,一定是符合粉丝群体喜好或价值观的呢?现在有很多大家各执一词的作品,你认为很差劲的作品,有人认为很好,但好像没有对错之分。
  李亚:我觉得首先现在这个时代的编辑,他发挥的价值跟以前有点不一样。以前编辑可能就是要做出一个重要性判断,对一个事件、对一个内容的重大性;第二对于这一篇文章的品质做出判断。
  现在来讲,我觉得编辑有几种不同的特点。第一有一类编辑他需要深刻的理解算法,来帮助弥补算法的短板,来提升它的效率,这是我们编辑要帮助算法去理解某一个垂直领域的机构媒体哪些是高质量的内容源,比如说新京报的书评周刊,它在领域是一个什么级别的内容源,或者是新京报的A2版它的这个评论或者社论,这实际上一个编辑怎么辅助算法,他不是直接去挑选文章的。
  第二种编辑对于自媒体,从作者或者自媒体号的邀约到他对这个东西的评级以及动态评级模型的设计,所谓自媒体编辑,他的发展是通过去发展自媒体号,并且给这个自媒体号进行一个评级,从而也是帮助,不是直接对一个内容产生一个东西。
  第三种当然是我们确实有这样的在重大事件出来的时候,会去搭建专题,而且在里面去现在最高质量的文章,这是第三种。
  第四种还有我们和一些同行产品的特征,都是在首页推荐信息流,但是混合了用户的个性化阅读和社会重大新闻。实际上要闻编辑他们每天还会精选一批我们称之为精选词的内容,从所有的用户都很感兴趣和一些不同群体的用户可能会感兴趣的,但是重大的精品内容把它混合到一个基本的精品内容池里面,然后算法会根据这些把这些内容跟那些个性化的内容混合到一起,来进行推荐。
  由此可见,实际上编辑的一些职能,也是在随着算法发挥作用,以及基于用户兴趣表达发挥作用的升级,编辑的职责,角色都在发生变化。
  新浪科技:那一点资讯来说,编辑队伍是什么样的规模,以后还会扩大达到一个什么样的量级?
  李亚:在老陈来之前,我们差不多就是有接近不到两百人的规模,而且这里面包括几十人的审核队伍,因为我们的自媒体也好、我们的视频也好是需要有大量的审核团队来保证内容的,内容的合规性和真实性等等。
  随着老陈到来的话,我们首先还是希望在未来对于编辑角色,做出更有意识的划分。第二跟凤凰的编辑团队和凤凰的内容生产能力能够产生更好地协同,第三是在这种基础上,我们还是会针对我们这种产品理念下有什么样的独特的优势可以去探索。
  所以说未来我们依然会是一个技术驱动的公司,但是这一切都是以用户导向作为前提的,用户导向要求我们的产品理念本身有不同,也要求我们要让编辑发挥出差异于任何聚合平台的一种关键性的作用。所以说,我觉得从商业竞争的差异化策略来讲,对编辑力量,编辑价值的重视也一直会是我们坚持的。
  新浪科技:现在BAT都入局内容分发了,如何看这种激烈的竞争格局?
  李亚:我觉得首先大家都意识到在移动互联网,智能手机时代,移动资讯移动阅读是一个最高频率使用的。并且收入模式、成本结构、盈利模式相对更有吸引力的一个领域。
  我们对比这个模式跟电商跟影视剧,跟共享经济和O2O比起来,实际上基于信息流服务的移动资讯的成本结构、盈利能力和用户高频率使用的程度使得它非常有吸引力,所以成为了兵家必争之地。
  第二,这个领域实际上它的潜在用户市场规模是非常大的,刚才我提到的就是微信微博这样的,它实际上是相当多的年轻用户获得资讯最重要的一个平台,第二我们还有手机新浪网,手机搜狐网,手机凤凰网加在一起,可能还有超过一亿的日活用户。这样的产品它的竞争力和产品形态也有非常大的提升空间,我们还有这种QQ浏览器,微博浏览器,小米浏览器,OPPO浏览器,华为浏览器这样一些可替代或者类似的产品。
  这个领域按道理来讲只要是一个智能手机的用户,他基本上就是一个移动资讯的用户,所以这个市场的用户规模、日活应该在6亿左右,但是我们看看现在目前这几家基本上除了腾讯系的,就是QQ浏览器之外,没有哪一家日活是敢说超过一个亿的。手机百度信息流可能也就是刚刚在一个亿左右,所以这个市场的竞争大家如果都是最多百分之十几的市场份额的话,它未来还有非常大的潜力,所以从长期来讲,需要看各自有没有独特的可持续竞争力,当然这个里面也包括资金资源导流的能力,像最近微博我觉得给新浪新闻客户端的成长也贡献了非常大的力量。腾讯系也不用说,但是对于一点资讯来说,我们希望基于我们还是比较独特的产品理念和技术创新基础上,同时又针对稀缺性的渠道资源和内容资源有一个战略结盟,就是跟OPPO、小米这样两家智能手机厂商和凤凰这样一个最高品质的内容生产商的结盟,也能够让一点资讯具有它所不可复制的竞争力。
  新浪科技:在资金的竞争上,我们的C轮融资有没有一些进展可以透露?
  李亚:这个我们实质的进展现在没有办法披露,但是我们可以说的是,由于这个领域它的变现率和它的成本结构,以及它的高频分发的特性,使得它确实成为了兵家必争之地,所以未来的演变我觉得还是会非常激烈。而且也是希望这个过程也会让我们的移动资讯带给消费者的体验,以及本身带给社会的价值也会有一个所谓的消费升级。
  新浪科技:内容分发领域会是一个赢家通吃的格局吗?
  李亚:它不会,肯定不会。因为它不是一个像这种社交领域有很强的网络效应,比如我们讲有一批人他就是希望他对新闻客户端的理解,他就是想知道共性内容热门内容是什么,这样的用户他比较倾向于像凤凰新浪这样的平台,也有一些他可能对于我们讲这种,我们这里还有一些很特殊的小众的,比如说像好奇心日报,像知乎日报等。所以像这种深阅读的领域,我觉得没有网络效应,所以说它不会形成一家独大通吃的。
爱上大茂名,喜当大猫友,吃喝玩乐事,天天乐开怀!
发表于 2016-11-22 10:33 | 显示全部楼层
不错哦!!!!!
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发表于 2016-11-22 10:35 | 显示全部楼层
有才的不在少数啊
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