門戶干不過今日頭條，Zaker被趣頭條超越，為什麼？

業界一直有一個觀點，今日頭條的成功是因為低俗。騰訊新聞夠低俗了吧，為什麼干不過今日頭條？按理說，騰訊更有資源和技術儲備做低俗內容，Pony馬卻選擇給今日頭條伸出了一條80億美金的橄欖枝，張一鳴還不接受，他「沒有興趣成為企鵝一員」的底氣在哪？

張一鳴拒絕80億美金聘禮的底氣，是今日頭條誇張的增長數據：

截至2016年9月底，今日頭條已有5.8億用戶，日活用戶超過6300萬，單用戶日均使用時長超過76分鐘，也就是說，現在用戶每天在今日頭條上會停留45億分鐘…

這45億分鐘，以及匹配他們的精準內容，在流量為王的互聯網產業里是讓BAT都眼饞的大蛋糕。

數年前，張一鳴懸賞百萬美金年薪在全球範圍內招聘頂尖的機器演算法工程師，然後短短几年時間裡，今日頭條成為人均瀏覽時長僅次於微信的排名第二的應用，四大門戶騰訊、網易、搜狐、新浪深受「震動」：他們有專業的采編團隊，有傳統門戶的流量入口，做移動資訊App的時間點也不算晚，卻被毫無根基的今日頭條打敗。

這究竟是怎麼做到的？

今日頭條從0到1的過程。隨著智能手機的普及，移動領域，人們對信息的需求僅次於IM即時通訊。傳統的資訊也從網頁門戶時代向手機移動時代的轉型期。新浪、騰訊、搜狐這些傳統門戶，也紛紛迅速響應市場變化，推出了對應的手機App。

張一鳴發現，媒體們只是把傳統的門戶內容增加分發的渠道，但是內容分發的本質沒有任何變化。編輯推薦什麼，我們看什麼，在門戶上是什麼內容，到了App上同樣是什麼內容。只是一個簡單的內容移植。所以問題來了，內容生產是封閉在門戶自己王國里的事，門戶自產內容，當然效率不高。搜狐、網易、新浪、騰訊後來紛紛推出自媒體平台，就是為了解決內容生產效率問題。

第二個問題，傳統的編輯工作也需要及時關注競品的內容，就算搶到首發，也不能信息落後。這也就形成一個結果，大家推什麼，我推什麼，內容越來越趨同。更準確一點，是新聞出版的審核機構、各個網站的主編，他們的偏好和品味決定了我們能看到什麼樣的內容。雖然這有利於把控內容質量，但是遠遠無法滿足內容的個性化需求。

傳統的門戶，有資深媒體人控制內容展示，它的質量有保障，但是缺點是效率低。媒體版面有限，有些信息不得不摺疊在二級甚至三級頁面，如果這些被摺疊信息是對某一類用戶非常有用的，用戶就得費力去挖，如果是普通用戶非常感興趣的，很可能就被埋沒了。傳統媒體滿足不了對長尾信息的要求。而今日頭條一個非常簡單的信息瀑布流，不斷刷新，機器不斷從全網爬內容，不管你的偏好再冷門和小眾，它都能持續給你喂投。閱讀能夠上癮，無論你是陽春白雪還是下里巴人。

今日頭條的演算法架構師曹歡歡說過，門戶做了不個性化分發，社交媒體雖然做到了個性化分發，比如微博可以訂閱個人感興趣領域的大V，微信公眾號可以訂閱某個專業賬號，但是無用的信息碎片和信息噪音依然很多。智能演算法既能解決傳統門戶的效率問題，又能夠更深度地進行個人推薦。這是它能夠後來居上、超越傳統門戶巨頭如騰訊的真正原因。

全網爬內容，機器學習演算法給內容和人分別打標籤，然後進行他們之間的精準匹配。得益於機器演算法目前最為流行的深度學習，今日頭條從全網爬的內容，可以打上的標籤據說已經細分到一百萬個。用一百萬多個維度去解讀一篇文章或了解一個人是什麼概念…而深度神經網路可以實時輸入和處理天量的用戶瀏覽、點擊行為、交互行為數據，你產生的所有這些數據，可以對人的解讀更真實，也能進一步修正前面文章內容「判定」，不知疲倦的機器走上了正循環，最終的結果是越來越精準。內容篩選，用戶偏好的預測，今日頭條真的用技術實現了「讀心術」。

還有，用社交媒體賬號登錄今日頭條，演算法畫像更為精準，今日頭條如果打通了電商、社交等其他平台的話，數據越多，壁壘也就越強。

通過演算法，一邊提取內容的特徵，一邊提取用戶興趣的特徵，然後讓內容與用戶的興趣匹配，最關鍵的機器演算法打造的內容推薦引擎，這一系列演算法策略的組合，是今日頭條的核心競爭力。

移動內容分發領域，機器學習演算法的威力有多大？除了已經成名的今日頭條，後來者如趣頭條也可以證明。

Cheetah Lab最近（3.27-4.2）給出的2017年一季度中國新聞類App排行榜上，除了今日頭條和騰訊、網易、新浪、搜狐、鳳凰的幾款產品外，新進入局的UC頭條、和趣頭條分別排名第10和第11。

UC頭條依託阿里平台和UC瀏覽器入口，還有之前UC的巨額內容分成計劃傳遍了媒體圈，這個結果並不特別意外。而趣頭條目前超越成立了7年移動資訊閱讀應用Zaker ，排名第11，就很值得玩味了。

要知道，Zaker早在2010年就上線了，在每年的移動互聯網各種評比中獲獎無數，一直是移動閱讀應用的代表之一，直到2017年1月Zaker完成C輪數億元融資。這是7年時間才獲得了成果。相比之下，名不見經傳的趣頭條離上線滿一年還差兩個月。

根據易觀的數據，2016年6月初趣頭條正式上線，到2017年三月DAU接近600萬。目前在OPPO應用商店排行第4，Vivo應用商店排行第5，iOS資訊類App排行第7。而獵豹全球智庫2016中國app年度排行榜還顯示 ，從去年到今年，趣頭條在資訊類App漲幅排名第一，App漲幅總榜排名第八。友盟的數據里，趣頭條的人均使用時長達到了48分鐘，人均閱讀篇數23 ，日人均啟動次數7 ，日均評論量28W ，日均收藏量54W ...

如此高的增長速度和用戶黏性，這還成立不到一年啊。

這家公司對外介紹強調自己：

「避開了今日頭條的一二線城市用戶群，而選擇走快手式路線，76.4%用戶都來自三四五線。收錄的內容更『輕』，以生活、時尚、娛樂為主，女性用戶佔比65%，是極為罕見的女性用戶佔比超過男性的移動閱讀應用。」

「趣頭條推薦系統，依據用戶屬性進knn聚類，對用戶興趣深度挖掘，使用lda主題模型對文章進行分類，使用深度神經網路模型訓練doc2vec(文本分析下的情感分析，從文字中自動識別出人們對特定主題的主觀看法、情緒以及態度等等）。離線計算使用svd矩陣分解和item base協同過濾，生成個性化推薦文章集，線上實時使用LR預測模型，通過點擊反饋對推薦結果進行重排序。有效的將人群和文章進行分類，將用戶最喜歡的文章推薦給用戶。」

白手起家，快速爆發，除了模仿今日頭條的「演算法驅動」路徑，這家公司的內容挖掘更為「下沉」，更為接地氣。它們正好也是Cheetah Lab給出前11的移動閱讀應用中，僅有的沒有巨頭支持和門戶背景的兩個。僅僅是巧合么？

而回到最初的「低俗」問題。如果光靠低俗就可以勝出，比今日頭條更低俗的存在，早就有了。低俗不是今日頭條、趣頭條們的壁壘，技術是中立的，今日頭條沒有編輯，所謂的「內容價值觀」根本是無從談起，低俗只是大多數用戶內容偏好的反映。

如果門戶想不明白這個問題，不從根本上應對內容生產和展示效率，以及內容和人之間的精準匹配問題，「內容消費」時代，它們被今日頭條、趣頭條、軍事頭條、生活頭條、XX頭條等等分走的流量分走的蛋糕，恐怕會越來越多。

你會說，門戶的內容質量是個優勢啊，但是機器辨識優質內容的能力，真的只是時間問題。AlphaGo輸入三千萬盤圍棋數據後發生了什麼，大家都看到了。

擁抱趨勢，順勢而為。

註：本文首發於微信公眾號「偽geek」，作者楊青山，轉載請註明。