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过滤和推荐是互联网很重要的事情

作者:未知 来源:未知 网络营销手册www.tomx.com 加入时间:2008-1-3 

 

上周六参加帮客所组织的聚会,在讨论环节,有人问在视频领域,内容重要还是渠道重要,我发言时候说:“选择重要”。

我的观点是:未来(实际上现在也是)内容会很丰饶,渠道也很丰饶、便宜、简单,在这种情况下,选择什么内容来看,选择什么渠道来看,就很重要了。因为这时候稀缺的是用户的时间,用户必须把有限的时间花费到最有价值的事情上。因此一个好的“过滤和推荐”平台,在未来将是最被需要的,它能够过滤掉垃圾信息,推荐你最需要的信息。

今天,我在看我们小区的论坛、看刘韧的博客时候,又有一些感慨,我发现:

1.我常常很空虚,在网上不知道去哪里好。仿佛没有什么一定要看的东西。

2.我常常很心烦,在网上有太多的东西,看过以后发现没价值,又浪费了时间。

3.我常常很着急,在网上一定有很多适合我的东西,我却没有发现。

只有一个例外:Last.FM,这是我最喜欢的最被感动的互联网服务,通常我打开电脑就会听它,因为它自动为我播放了那么多好的音乐,过去不曾发现的音乐。

因此我想到,如果有一天,论坛、博客、新闻,所有的互联网内容和服务,都能像Last.fm一样,将我可能感兴趣的内容或服务推送给我,那就好了。

我上网后,只要在一个地方,就有源源不断的好内容或服务推送给我,这些内容或服务是最适合我消费的,一点垃圾也没有。当然除了符合我的品位的内容,也会偶尔给我一些惊喜,既精准,又能帮我我不断开拓视野。

对于过滤和推荐的机制,可以预见的会有如下三种:

1.口味分析:通过心理测试或品位测试,或者记录和分析用户做出的选择,来分析用户的口味,来推荐符合用户口味的更多的东西(什么东西符合用户的口味,这就是算法的工作)。比如last.fm,根据你听过的歌曲来判断你的音乐口味,并不断推荐符合你的品位的新歌曲。这机制的问题是会使用户陷入口味单一、视野狭窄的境地。

2.社会化过滤和推荐:首先系统寻找和你具有同质性的人,然后通过一种机制来激励每个人对其消费过的内容或服务做出评价,将与你具有同质性的人的推荐的内容或服务推荐给你。比如爱品牌网和豆瓣网,都是将你的朋友的选择推荐给你。这机制的问题是:用户做评价的动力不足,导致无法形成足够丰富的推荐项。

3.专家推荐:系统首先获得你的口味,并找到能够满足你口味的专家,将专家推荐的各种内容推荐给你,这专家可以是自然人,也可以是Google page rank这样的网页链接。这模式的网站还不存在,google搜索和新浪编辑决定内容,都是面向公众的,如果他们能面向每一个独特的个人提供不同的内容,就是本模式的实现了。这机制的问题是:需要自然人专家的大量的及时的工作。

实际上,Facebook已经做了一些这样的工作,好友使用的服务(应用程序)会通知你,好友查看的评论的内容会通知你,但它的问题是推荐方只是局限于你的好友。你的Facebook好友并不一定是你很好的过滤器,同时,还有很多的适合做过滤器的人,并没有成为你的好友。

虽然如此,相信在不远的未来,计算机计算和自然人推荐所结合的过滤和推荐模式,一定会实现。那个时候,我们就会高效并高质量的获取我们所需要的东西。当然,世界并不会被一种算法所控制,你仍然可以自己去冲浪,获取一些随机的东西。

 

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