直播技術的未來之路2--直播與信息流

直播尤其是移動直播火了兩年左右,似乎最近有點降溫了,不時地傳來某小直播App倒閉的消息,在各個互聯網資訊頭條那裡被共享單車搶了風頭。

從YY和陌陌這兩個最大的上市直播企業的財報看,都實現了較高增長,YY實現了80+億的年營收,陌陌也有30+億。

所以不是直播不行了,而是直播進入新階段了,互聯網的節奏越來越快,以前行業格局可能5-8年才變一次,後來是3-5年,現在就1-2年了。以前打贏一場仗能安穩三年,現在連半年都沒有就立刻進入新賽季了。

上上次直播大戰比的是傳輸,比怎麼把視頻清晰流暢地分發出去,後來CDN廠商把這事搞定了。上次直播比的是移動端的音視頻處理,比怎麼在手機上愉快的開播和觀看,現在雲服務廠商也把這事搞定了。

如今進入第三賽季了,戰場是內容推薦,比誰家推薦的內容更好更精準。

直播除了音視頻處理和分發外還有個重要功能是客戶端上的內容導航,信息導航有兩種模式

列表式,根據一定的規則篩選出一個內容列表,再根據一定規則對列表進行排序,然後把這個列表展現給用戶,用戶從列表中選擇自己喜歡的內容。這種方式很傳統,包括報紙 雜誌,甚至餐廳的菜單都是這種模式。這種模式下信息的更新就是更新整個列表,如果更新間隔短,就只有少量信息更新了,其它的沒變,只是排序有所調整。

信息流式,信息被看作一條時間線上的某個節點,信息的位置是按照發生的時間點排列的,信息被時間線串成一條流,已經發生的事情不會更改永遠停留在那條時間線的某個節點上,更新的信息則處在時間線頂部。Facebook就採用這種模式,今日頭條的新聞也是這種模式。

信息流的內容生產又分為兩個流派,人肉關注派和演算法推薦派。

人肉關注派,典型就是微博,知乎,用戶的時間線內容是由用戶的關注生成的,用戶關注的大V發了微博,回答了問題,點了贊都會根據發生的時間生成一條信息放到用戶的信息流里。代表作品就是微博 知乎。

演算法推薦派,用戶無需關注某個話題某個大V,系統在服務端根據用戶的喜好,風格推薦合適的內容,用戶對內容的操作又會反過來影響推薦演算法,一段時間後系統對於用戶的偏好越來越了解,推薦越來越精準。代表是 今日頭條。

那麼這些模式流派很重要嗎?重要,非常重要。

微博 知乎 今日頭條 還包括 YY直播 陌陌直播,這些本質上都是內容平台,他們的使命是盡量鼓勵內容生產者生產更優質的內容,然後把合適的內容分發給合適的內容消費者,最後從內容消費者那裡賺錢回報給內容生產者,以此完成一個閉環。我說的模式流派就是個內容分發的效率問題。

當內容少用戶也少的時候,這個問題不嚴重,反正內容少,由內容消費者人肉挑選就好了,實際上早期的BBS就是這樣。如今不同了,互聯網龐大的用戶數決定了,無論內容生產者還是消費者都是巨大的數據,生產者都是數以百萬計的。海量的內容必然導致信息雜訊過大,絕大多數內容都是垃圾,甚至90%以上是垃圾,由用戶自己篩選已經不可能了。

必然要採用系統推薦的方式幫消費者做內容篩選,但是列表式很難應對快速更新的內容,由於時刻都有新內容,列表式的更新無法保證新內容一定在前面,所以每次更新列表都會看到一些已經看到過的內容,對消費者來說內容推薦的效率不高。比如 現在列表上有10條新聞,你對其中5條感興趣打開看完了,然後刷新下,新的10條新聞里有7條還是剛才那10條里的,另外3條才是新的,只是順序重排了,新的3條和舊的7條是混合排列的,用戶只好自己挑選。

而且列表還有個很嚴重的問題就是會導致馬太效應,就是強者恆強,無論採用何種排序篩選方式,大的內容生產者總是佔優勢的,在列表模式下他們的優勢還會被不斷強化,導致社區的嚴重的貧富分化,打擊了後來的內容生產者的積極性。

那麼人肉關注派的信息流模式呢,雖然它解決了新內容的問題,提升了內容分發效率,不存在新舊混合問題,也不會有太多垃圾信息,只要你選擇關注的時候比較謹慎。但是馬太效應依然存在,只是強者變成了大V們,在知乎用點贊導航的大V自身就擁有巨大流量,舉足輕重。

在內容平台上貧富分化是個大問題,和現實社會一樣,過度的貧富分化會導致經濟失去活力,佔據強勢地位的人不用幹活也有巨額收入自然缺乏創新動力,底層和新晉的內容生產者看不到出頭的希望也就失去奮鬥的動力,長期下去,平台內容質量下降導致用戶流失,用戶流失進一步導致內容質量下降,進入惡性循環。

演算法推薦派的信息流是一個不錯的解決方案,演算法沒有感情是絕對理性的,它可以被工程師持續改進,演算法也不會懈怠,永遠勤奮。如果對比現實社會的話,其它方法會造成一個金字塔社會結果甚至是倒T型結果,而演算法推薦派信息流會讓內容生產者形成一個紡錘形社會,中產階級佔大多數的社會結構。

演算法推薦的基礎技術已經成熟,比如 分散式存儲,分散式計算,數據挖掘,機器學習,人工智慧等,只是看各個廠商能否利用好這些技術整合出一個高效的推薦引擎。相當於為每個用戶打造一個專有的機器爬蟲,不停地從數以百萬計的信息中篩選出用戶感興趣的內容,放到用戶的時間線上。

在新聞資訊分發領域,今日頭條和騰訊 網易之間的戰爭早已打響,目前騰訊在推薦方面暫時落後,頭條暫時領先。微信的基於關注的公眾號模式已經被證明不成功,信息分發的效率太差,看下一步怎麼走吧。


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