三年前的 2016 年，各家调研机构发布的报告显示，算法分发资讯的占比首次超过了资讯分发总量的 50%。这在当年被视为一个分水岭：专业编辑将逐渐在资讯分发中边缘化，算法正式上位，开始掌管用户的阅读品味。

彼时，人们清晰地规划出“专业编辑—社交传播—算法推送”的迭代路径，乐观地将算法看做内容分发模式的最终形态，并为了实现“所有信息对所有人”的目标合力用补贴砸出了一波“内容红利”。

 

各家对于算法分发的先后布局，极快地弥合了平台间差距的同时，也加速了硬币另一面的显现。“大干快上”的行业节奏下，泥沙俱下的内容最终引燃了公众情绪。

 

不仅是用户开始显露出对于“标题党”内容的抵触，人民日报等官媒撰文直指“算法是一把双刃剑”。

 

这一切，无疑清晰地释放出一个信号：野蛮生长的红利期已经结束，兼具“量”与“质”逐渐成为下半场竞争的胜负手。

 

换言之，能在这一波“内容消费升级”中实现快速增长的玩家，无疑是领先一步找到了“新红利时代”的竞争方法论。

 

最典型的案例莫过于新浪新闻app的逆势增长。根据 QuestMobile 数据显示，经过连续 14 季度的高速增长，截止今年 6 月，新浪新闻app的 MAU 已经突破 1 亿，稳居行业 TOP3。

 

显然，单是用户规模的大幅增长或许源于砸钱买量。但长达14 季度的连续增长，以及用户粘性的“下克上”，这不仅意味着或许“头腾独大”不是终局，还意味着新浪新闻app已经在新一轮的竞争中产生了造血能力。

 

那么，从某种意义上说，看懂了新浪新闻的方法论，或许就看懂了内容竞争的新玩法。

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新闻能力的沉淀

新浪的发展史也是一部中国媒体的变革史。

 

或许可以这么说，当中文互联网历史上第一篇爆文《大连金州不相信眼泪》于1997年出现在彼时的体育沙龙论坛“四方利通”时，新浪就与中国的媒体变革历程紧紧地绑定在了一起。

彼时，门户是绝大多数用户开启互联网生活的钥匙，而新浪则是推动门户走向大众的源动力。比如有两个关键节点，911与2008年奥运。

 

在前者发生后的仅仅 10 分钟，新浪便通过短信向用户推送了这条新闻，第一次在时间上领跑了官方媒体，互联网媒体第一次在报道突发新闻上超越了传统媒体。

如果前者算是新浪在“快”上面秀出的肌肉，那么后者则是“准”与“量”的考验。专题新闻、金牌榜单……新浪的海量视频与图片，及时满足了用户对于奥运内容的需求，更让新浪被赋予权威性。

举个直观的例子。去年 12 月，新浪迎来 20 周年，引来一众媒体人撰文，感叹大量口口相传的经典长尾内容至今仍未褪色的同时，对于进入算法推荐时代仍保持着“初心”的新浪足够看好。

 

关于“初心”，新浪的坚持显得相当“老派”。与标榜算法的平台不同，新浪 CIO 王巍曾透露：

 

“我们在内容建设、产品建设、技术建设上面一直不断地努力，守住内容价值的核心，利用技术创新不断提升内容创作与传播的效率，通过产品创新不断满足用户的信息消费需求，这也是新浪人20年来一直坚持的初心。”

 

换言之，“初心”基于对于内容生产与分发模式的坚守。这体现在，在主推高品质内容“要闻”、“精选”频道下，同样拥抱算法的新浪新闻，将保持内容池的足够优质看得更加重要。

 

此外，新浪新闻app不仅强调与 3000 多家权威主流媒体合作，引入优质内容；更在自媒体内容方面实行严格把控。对此，王巍曾表示：

 

“关键是要找到算法和人工的平衡点。我们的要闻频道就是个不错的例子，先做出优质内容，再结合用户兴趣去推荐优质内容，我认为二者应该是相辅相成的关系，并不矛盾。”

 

这显然能使得在别家备受冷落的优质、长尾内容在新浪获得更多曝光。以数据来看，新浪新闻app用户，二线及以上城市占比高达 48.1%；3000 元以上终端用户占比达到 10.29%，位居行业第一。

 

如果将资讯内容比作一池水，在新浪看来，提升“水质”显然比安装一个时髦奢华的“水龙头”更重要。算法只能服务于“为用户推荐优质内容”，而不是反过来“指导内容生产”。

2

AI+大数据的赋能

获取资讯的核心要义第一点永远是“快”，这一点与“质”并不冲突。

 

很有趣的一点，新浪新闻app对于 AI 和大数据相关描述中，更多都使用到了“辅助”、“助力”这类略显保守的字眼。这背后其实是新浪新闻app对于算法更为审慎的态度。

 

王巍曾透露：

 

“作为老牌资讯门户网站，新浪仍保留着非常专业的内容团队。不管是7×24小时实时热点，还是专业、深度、垂直领域的报道，他们都发挥着非常关键的作用。”

 

内容团队扮演着何种角色？回答这个问题前，先看看新浪新闻的一套梯度分明的内容审核机制。

 

底层，是如今各家标配的人工审核，一般仅仅瞄准是否涉及黄赌毒这类“对与错”的问题，但新浪新闻app通过智能审核将标准做了进一步提升。

 

据了解，新浪新闻app今年加深了与中科院的合作，共同研发出了人工智能安全辅助平台，研究内容传播过程中的风险问题。以降低社会风险为主要考量，研究目标群体、传播内容、传播视角与模态，构建传播风险评估标准。

 

通过智能安全辅助平台提供的内容安全、传播安全智能风险评估辅助，新浪新闻app提高了人工审核的效率，得以建立起全景式的智能防线。

 

在此之上，才是专业编辑借助“鹰眼系统”对于内容的二次筛选与整合，以保证品质与关注度。

 

不少朋友好奇，新浪新闻app为何总是频频以最快速度命中潜在热点。比如“巴黎圣母院大火事件”发生后，新浪就全网第一时间发布了相关新闻和微博。

 

这背后其实经历了一套人工智能及大数据技术对于采集、编辑、分发全流程赋能的过程：先是鹰眼系统的探针精细到秒地对于同一条博文阅读量变化抓取，以此发现潜在热点；通过积累的各种垂类热点爆发路径数据对热点进行预估；经过资深编辑核实，最后将相关新闻推送给精准用户。

不难看出，流程与环节更为复杂的新浪新闻app总能保持“快与质”，在于将通过 AI+大数据将大量采编等工作前置，为审核与臻选留出了足够的时间。

3

生态流量加持

某种意义上说，“鹰眼系统”称得上内容产品竞争中，新浪新闻app的护城河。

 

一个很有趣的说法是，我们熟知的“Feed流”中的“Feed”一词，在英语中其实有两个意思。一个是内容行业常用的“信息”；另一个则是“喂养、饲养”。这背后蕴含的另一层含义是：沉溺于信息流中的用户如同牲畜一般，无意识地享受着算法的喂养。

 

但这也带来两个问题。其一，对内容的“偏食”造成眼界变窄，潜在的高价值内容无法与用户对接；其二，平台逐渐走向增长瓶颈。

 

上面提到“鹰眼系统”在内容生产为新浪系统提供了诸多主力，其背后的实质便是微博这一开放的社交媒体平台近十年积累下来的各种垂类热点引发、引爆、传播、再传播过程的数据，以及手机新浪网、站外H5等多维度数据，这为新浪后台提供了学习的“养分”。

 

算法很难挖掘出用户的下一个兴趣点，但是社交型媒体却能解决信息分发的效率问题。

 

一个相当有参考价值的例子是今日头条。

 

2017 年底，张一鸣就公布了“千人百万粉计划”，即在未来 1 年内，在平台上扶持1000 个拥有 100 万粉丝的账号，并喊出口号“我们将从智能分发时代走向智能分发和粉丝分发相结合的‘智能社交’时代”。从连接人与信息到连接人与人，这种倾向社交类的战略布局，也是为迎接智能社交的风口做准备。

新浪的优势在于，微博所承载的关系链更侧重兴趣而非社会协作，这意味着在内容消费端亦有更精准的加成。

4

圈层化的内容运营

如果说，以社交关系为主的生态流量描述的是“管道”的问题，那么对于垂类频道内容的运营，则关系到水源。

提起垂类内容，逃不开一个内容消费现象——圈层化。

一个很简单的例子是，沉迷社交平台的人们时常被一个哲学问题所折磨。

“XX是谁？？？XXX又是谁？？？”

 

“XXX为什么火了？”

 

背后的趋势是，内容消费的大众时代逐渐走远，圈层文化的崛起已经成为一股不能忽视的力量。

 

究其原因，在技术不断赋能之下，以往一个个离散状态的独立个体也更容易被聚拢起来，“同好”成为筑起无数亚文化圈子的纽带。

这样的小众圈子，比起中国人口总量的确太小。但圈子内部高度认同，甚至还能以极其严谨的方式向外输出价值观，且对内容消费提出了更高要求。

 

今年开始，新浪新闻app力推的“精选”板块，目的就进一步加码对阅读量低、但价值高的长尾内容进行激励和倾斜，用优质的、垂直的甚至是小众的内容去吸引相应圈层的用户，剑走偏锋实现流量逆袭。

此外，除了作为综合资讯平台的联动优势以外，新浪新闻app还设立了多款精品 IP 栏目和特色板块，实现了不同圈层用户生活方式的全流程覆盖。

换言之，每一个“小圈子”的用户，都能在新浪新闻app找到自己的“同好”。

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最后

托马斯·彼得斯和罗伯特·沃特曼在《追求卓越》一书中，将“价值驱动”作为优秀公司的八大特征之一。这一点，在新浪新闻app的身上得到了印证，其深厚的媒体基因使其在算法当道的当下，依然保持着略显“传统”的生产方式，但坚持“初心”却又仰仗了其对于相关技术的重视。这无疑是新浪新闻app这一波逆势增长的源动力。