半場的賽點。一方面,平臺的內容價值將顯現;另一方面,技術迭代將成為平臺新鮮活力的來源。對此,有著20年媒體基因積淀的新浪新聞app,深諳優質內容的產出模式、更了解智能媒體時代用戶對內容形式創新的迫切需要,憑借優質內容服務、AI賦能媒體運營全鏈路技術及良好口碑產生杠桿效應,自驅動良性發展,在行業跑道內贏得了勝利。
據QusetMobile數據顯示,在中國移動互聯網月活躍用戶規模同比增長率呈逐月遞減趨勢下,新浪新聞app連續14個季度保持MAU、DAU等關鍵數據高速增長,截至今年6月,新浪新聞app月活躍用戶規模破億,全景生態流量月活躍用戶規模超4.1億,增速超綜合資訊行業平均水平。

圖:QusetMobile最新數據
人工×智能 提升平臺內容價值
人工智能技術與媒體的結合與碰撞,不僅能夠提升媒體從業者工作效率、豐富媒體傳播內容,還能為新聞用戶帶來更多的選擇與體驗。在融合的時代背景下,媒體迫切需要人工智能帶來推動媒體變革的潛力。但在“流量思維”的主導下,無價值觀的算法推薦不可避免會帶來假新聞、標題黨、低俗等搏眼球的內容出現,如何找到算法和人工的平衡點成為移動資訊企業需要思考的問題。
作為傳統門戶網站的代表,新浪新聞app至今仍保留著非常專業的內容團隊,不管是7×24小時實時熱點,還是專業、深度、垂直領域的報道,專業、資深的編輯和運營人員都發揮著至關重要的作用。在此基礎上新浪新聞app將人工與智能充分融合,在原有個性化推薦的基礎上,整合優質內容,強化專業編輯運營,利用AI技術輔助專業編輯對內容進行甄選把關,真正實現人工編輯、智能算法的有機協同。
此外,在智能審核方面,新浪新聞app突破了原有模式審核技術,與中科院等科研機構進行深度合作,利用深度學習模型提高端到端的學習效率,以此來提升系統對敏感內容的過濾機制,保證信息的真實可靠。
AI+媒體 賦能新聞采編審播
在移動綜合資訊發展初期,門戶網站憑借PC端用戶積累,取得先發優勢,但是隨著技術的發展和內容生產方的演變,市場格局發生了巨大變化。作為移動互聯網時代的智能媒體平臺,新浪新聞app在留有門戶傳統的同時,不斷學習新興技術,通過運用鷹眼系統、云剪系統、智能寫作等AI技術為媒體運營的采、編、審、播全流程賦能,以實現效率的提升和用戶體驗的優化。
憑借多年媒體運營經歷,新浪在后臺積累了各種垂類熱點引發、引爆、傳播、再傳播過程的數據,并通過后臺大數據和機器學習的能力,學到典型的熱點爆發路徑,從而幫助去預測熱點或者是預估熱點。以熱點捕捉為例,新浪新聞app利用自我研發的鷹眼系統作為“探針”,通過機器深度學習與實時計算幫助采編團隊對將來和正在發生的熱點及潛在熱點進行實時捕捉,實時監控熱點變化走向。
在“巴黎圣母院大火事件”中,鷹眼系統的探針在一分鐘內檢測到了第一條發布火情訊息和照片的微博,經過資深編輯核實后,14分鐘后,新浪新聞全網第一時間發布了相關新聞和微博。
與此同時,利用AI技術新浪新聞app在內容自動生產與聚合上也取得了切實的便利。將數據在機器模板中自動填充與更新,快速提升新聞發稿能力;利用視頻云剪則可以自動剪輯成圖文直播的精選內容,快速完成視頻智能拆條和圖文轉換服務。除此之外,新浪新聞app還利用AI技術通過自然語言處理,把新聞事件發展脈絡的關鍵時間點按時間軸梳理出來,輔助編輯自動拼接成專題,保證5秒發出熱點新聞,5-10分鐘搭建專題上線,幫助用戶更加快速、清晰地掌握事情的來龍去脈。
AI&大數據相輔相成 科技賦能媒體變革
在平臺資源聯動、智能分發上的產品創新也是新浪新聞app用戶規模快速增長的關鍵點。從上線之初新浪新聞app便與微博打通內容、數據和賬號體系,在龐大的內容數據和用戶數據支撐下,通過用戶即時興趣、動態化場景、網狀知識圖譜和社交關系等實現內容與人群的高度匹配和精準分發,推動對用戶的活躍聚攏和持續拉新。
在用戶對基于興趣的優質內容消費需求升級的大背景下,新浪新聞app還不斷改進算法,打造“要聞頻道”、“精選欄目”等創新應用,滿足用戶的短期興趣和長期興趣閱讀,從而避免因為不斷根據興趣推薦而造成的過度推薦。
其中要聞頻道基于新浪新聞編輯團隊的專業能力,將權威內容進行精選整合,釋放新聞的普適性價值;精選欄目以PGC為主,將優質垂直領域創作者產出的深度內容和觀點聚合。獨特的內容推薦功能配合要聞&精選雙驅動分發模式,真正實現了“有意義的快資訊”與“有價值的慢新聞”的優勢互補,更好地滿足用戶不同的閱讀需求。
隨著時代的發展,內容服務和媒體的形式一直都在變化,但用戶對內容品質的要求和內容價值的訴求是不變的,如何為消費者提供適合、適地、適景的優質內容,是媒體傳播新聞資訊的核心要務。依托人工智能和大數據為媒體運營賦能,持續優化用戶閱讀體驗,讓新浪新聞app成為在野蠻生長行業內的一股清流。但此次新浪新聞MAU破億側面證明了,堅守內容價值,順應時代的潮流,以新興技術推動媒體變革這條路子沒走錯。
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