騰訊Q2掙了快400億,但微信還要在社交1.0時(shí)代停多久?

責(zé)任編輯:editor007

作者:充電線

2016-08-19 22:48:27

摘自:鈦媒體

作為國內(nèi)社交巨頭的微信,每日產(chǎn)生海量內(nèi)容和數(shù)據(jù),然而守著這座金礦的騰訊廣告營收占卻與Facebook有著天壤之別。偉大的互聯(lián)網(wǎng)連接起了信息、人與服務(wù),而隨著時(shí)代的進(jìn)步,這種連接的選擇權(quán)正在被算法,被人工智能從人類的手上拿走。

鈦媒體注:作為全世界最重要的兩款社交產(chǎn)品,F(xiàn)acebook和微信對(duì)于平臺(tái)內(nèi)信息流(朋友圈)的展示卻有不同的選擇,前者多年前就開始以機(jī)器算法對(duì)內(nèi)容進(jìn)行排序,后者則是略顯“古典”的純時(shí)間線排序,兩種不同選擇,在社交信息呈現(xiàn)效率和商業(yè)化上出現(xiàn)了巨大的差別。

互聯(lián)網(wǎng)的本質(zhì)是信息的流動(dòng),促成流動(dòng)的或者是人,或者是機(jī)器算法。而從國外的谷歌、Facebook、Amazon、Netflix的趨勢來看,算法分發(fā)的時(shí)代正在到來,那么,微信還能停多久?

騰訊今日公布第二季度財(cái)報(bào),總收入356.91億元人民幣(53.82億美元)。其中效果廣告收入36.97億元,占比僅10%。而這包括了QQ空間手機(jī)版、微信公眾賬號(hào)、騰訊新聞客戶端以及常被熱議的微信朋友圈廣告。游戲收入則超過170億元占比48%,一如既往成為營收最大的貢獻(xiàn)者。

反觀Facebook二季度財(cái)報(bào),其日活總數(shù)達(dá)13.3億,營收總額64.4億美元中84%來自于移動(dòng)廣告。并在日活、用戶黏度、廣告營收等數(shù)據(jù)上都甩掉競爭對(duì)手一條街。

在探究Facebook的成功秘訣時(shí),扎克伯格推崇的算法分發(fā)模式反復(fù)被提及。事實(shí)上。將社交平臺(tái)上的信息以機(jī)器算法的方式進(jìn)行排列,而非單純按照時(shí)間線展示,確實(shí)留住了用戶的腳步,其早先收購的圖片社交軟件Instagram在切換至新的算法消息流之后,用戶使用時(shí)間也得到了增長。

相比之下,國內(nèi)社交巨頭微信卻似乎慢了幾個(gè)身段。前些日子,微信推出了“朋友圈熱文”,被調(diào)侃為內(nèi)置了一個(gè)“今日頭條”。在此之前我原本想寫篇稿子,標(biāo)題叫《Facebook即將進(jìn)入社交3.0時(shí)代,微信還要在1.0停多久?》,畢竟同為社交巨頭,F(xiàn)acebook在10年前就做起了算法推薦,并獲得巨大成功,然而擁有同樣體量的微信,在朋友圈信息流的展示上,卻幾乎沒有做出過任何改變。

一、Facebook信息流的算法分發(fā)之路

News feed(信息流)是Facebook最重要的功能。它不同于以往的時(shí)間排序,而是機(jī)器算法依據(jù)用戶以前點(diǎn)贊、評(píng)論、分享的內(nèi)容,來推送用戶關(guān)心的內(nèi)容。也就是說,如果你對(duì)朋友的照片點(diǎn)贊評(píng)論過,那么下次這個(gè)朋友的照片出現(xiàn)的就比較靠前;若你隱藏過Candy Crush游戲的內(nèi)容,那么Facebook就會(huì)減少給你推薦游戲內(nèi)容的概率。

  (Facebook的News Feed頁面,內(nèi)容不是按時(shí)間倒序方式呈現(xiàn),而是算法推薦)

算法推薦讓Facebook從社交網(wǎng)站升級(jí)為互聯(lián)網(wǎng)帝國。扎克伯格認(rèn)為,算法、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能會(huì)讓服務(wù)更貼近用戶,“如果計(jì)算機(jī)能夠理解消息流內(nèi)容的含義,那么我們就能展示更多你感興趣的內(nèi)容。”

不過Facebook最早也是純時(shí)間線的分發(fā)模式,但內(nèi)容出現(xiàn)了爆炸式增長后,每個(gè)用戶平均有幾千條消息待查看,大多數(shù)人無法完整看一遍。Facebook試圖進(jìn)行信息篩選以匹配用戶對(duì)內(nèi)容的精準(zhǔn)需求,2009年算法推薦應(yīng)運(yùn)而生,并不斷優(yōu)化。

 ?。‵acebook的推薦算法優(yōu)化進(jìn)程)

尚不夠完備的數(shù)據(jù)和較初級(jí)的人工智能最初當(dāng)然還無法完全準(zhǔn)確判斷Facebook用戶的喜好,扎克伯格早前甚至因?yàn)槿斯ぶ悄艿腻e(cuò)誤判斷而親自出來道歉。

由于僅僅依靠計(jì)算點(diǎn)贊、轉(zhuǎn)發(fā)、評(píng)論的數(shù)量并不可能智能化地發(fā)現(xiàn)用戶真正喜歡的內(nèi)容。2014年夏天,F(xiàn)acebook成立了“動(dòng)態(tài)消息質(zhì)量評(píng)測小組”,小組成員每天不斷體驗(yàn)自己的Facebook動(dòng)態(tài)消息時(shí)間線,并把細(xì)節(jié)及滿意程度人肉反饋給Facebook的工程師?,F(xiàn)在這個(gè)外包團(tuán)隊(duì)已經(jīng)達(dá)到上千人之多。

扎克伯格稱,“我們想為世界上的每一個(gè)人提供一個(gè)個(gè)性化的報(bào)紙。”從News Feed開始,F(xiàn)acebook進(jìn)入了算法時(shí)代。

二、FB基于算法分發(fā)的成功

十年的時(shí)間過去,F(xiàn)acebook得到了用戶、廣告商以及投資人的絕對(duì)認(rèn)可。2012年5月Facebook敲鐘上市,當(dāng)時(shí)市值為1152億美元。到今年8月5日,市值已高達(dá)3593億美元。

1.用戶的認(rèn)可

2009年Facebook與Twitter的移動(dòng)端活躍用戶相差僅不到500萬。當(dāng)時(shí)業(yè)內(nèi)一度認(rèn)為Twitter將搶走Facebook的用戶。

但2009年Facebook點(diǎn)贊功能上線后,二者的發(fā)展曲線讓分析師們大跌眼鏡。Twitter的活躍用戶增長趨向緩慢,而Facebook大爆發(fā)。最新公開數(shù)據(jù)顯示,F(xiàn)acebook已擁有17.1億活躍用戶,日活達(dá)13.3億。

 ?。‵acebook和Twitter月活數(shù)的發(fā)展趨勢比較)

產(chǎn)生這個(gè)差異的一個(gè)重要原因就是前者基于算法推薦的動(dòng)態(tài)消息,能更高概率地?fù)糁杏脩舻呐d趣點(diǎn),節(jié)省用戶尋找有效信息的時(shí)間。

想象一下,你是要在一大堆未經(jīng)過濾的Twitter推文中選出你感興趣的內(nèi)容,還是會(huì)打開Facebook直接看到你喜歡的東西?機(jī)器學(xué)習(xí)讓Facebook建立了用戶自己的興趣圖譜,在這個(gè)爭奪用戶注意力的市場,F(xiàn)acebook贏了一局。

2.廣告商的肯定

廣告是 Facebook 、Twitter等社交網(wǎng)站主要的營收來源。數(shù)據(jù)顯示,F(xiàn)acebook廣告主數(shù)量從2015年2月的200萬增長到9月的250萬再到今年3月已經(jīng)達(dá)到300萬。

營收數(shù)據(jù)也非??捎^。2016年第二季度Facebook廣告收入同比上漲63%,達(dá)62.4億美元。其中,移動(dòng)廣告的營業(yè)收入占到了總收入的84%,達(dá)到54.2億美元。

廣告商對(duì)Facebook如此青睞也源于其算法推薦技術(shù)所實(shí)現(xiàn)的廣告精準(zhǔn)投放。

實(shí)際上最早互聯(lián)網(wǎng)廣告是按展示收費(fèi),投放系統(tǒng)不關(guān)心廣告主效果。但Google和百度的點(diǎn)擊計(jì)費(fèi)顛覆了這種模式。

而Facebook基于機(jī)器推薦算法則實(shí)現(xiàn)了轉(zhuǎn)化收費(fèi)的廣告形式,又再次顛覆了點(diǎn)擊計(jì)費(fèi)的模式。在獲取廣告主反饋的成交數(shù)據(jù)后,依靠強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)優(yōu)化整個(gè)轉(zhuǎn)化流程,并追溯到每一個(gè)展示所帶來的價(jià)值,讓廣告主看到了具體投入后的回報(bào),然后按照價(jià)值收費(fèi)。Facebook之所以能夠按照展示收費(fèi),主要得益于News Feed Ads下將廣告插入信息流,作為內(nèi)容的一部分個(gè)性化推薦給用戶。

雖然其他網(wǎng)站也大量提供細(xì)化的定位手段,但以Google為例,即使他的數(shù)據(jù)夠多分析夠細(xì)致,但他還是在猜用戶。而Facebook根本就知道用戶是誰,并能根據(jù)機(jī)器算法為用戶貼上準(zhǔn)確的“標(biāo)簽”。這個(gè)根本性的差別,使展示廣告的應(yīng)用場景得到了改革性的進(jìn)步。

在Facebook投放后臺(tái),廣告主除了能根據(jù)用戶性別、位置、使用設(shè)備等條件投放,還可選擇目標(biāo)投放人群的興趣喜好、行為特點(diǎn)等,比如狗糧廣告就可以直接投放到養(yǎng)寵物狗的用戶面前。

也許上一秒你剛剛給朋友用iPhone 6s拍的照片點(diǎn)了贊,下一秒就看到蘋果公司為你推薦他們的新產(chǎn)品了。借用Facebook積累了10年的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),廣告主將大大減少資金浪費(fèi)在非目標(biāo)用戶身上的可能。

投資銀行Piper Jaffray的分析師今年年初在研究報(bào)告中寫道:“Facebook已經(jīng)建立了一個(gè)卓越的廣告平臺(tái),讓各類營銷者能精準(zhǔn)地將廣告發(fā)送這個(gè)星球上的幾乎每一個(gè)消費(fèi)者。”

三、微信的純時(shí)間線信息展示困境

反觀微信,朋友圈內(nèi)容是社交分發(fā)的邏輯:去中心化,無人干預(yù)。也就是說,無論你的好友發(fā)布多少內(nèi)容,你都得全盤接收。長此以往有兩個(gè)問題:

1.刷不完的朋友圈,引發(fā)信息焦慮

數(shù)據(jù)顯示,去年平均每個(gè)微信用戶的好友數(shù)為128人,微信公眾號(hào)數(shù)量超1000萬,這些數(shù)字持續(xù)增加的背后是朋友圈內(nèi)容爆炸式增長,社交分發(fā)的問題開始凸顯。訂閱號(hào)的主動(dòng)打開率降低,朋友圈形成數(shù)據(jù)沉淀。

 ?。ê苌僦鲃?dòng)打開的公眾號(hào)和刷不完的朋友圈)

每天早上打開朋友圈大概有幾百條微信和公眾號(hào)內(nèi)容要看,搜索信息的成本大大增加你,時(shí)間一長,就很容易出現(xiàn)信息焦慮,對(duì)朋友圈產(chǎn)生厭煩情緒。

2.當(dāng)爆款、營銷文占據(jù)時(shí)間線,優(yōu)質(zhì)內(nèi)容被錯(cuò)過

此外,當(dāng)下朋友圈的普遍現(xiàn)象是雞湯文、廣告文、營銷文等低質(zhì)文章或鏈接占據(jù)了更多版面,又或者爆款文章刷遍朋友圈。

 ?。ㄅ笥讶χ谐3K⑵恋臓I銷文)

而那些你感興趣的內(nèi)容反而被淹沒,純時(shí)間線的信息呈現(xiàn)方式使朋友圈的傳播變得低效。本質(zhì)上,這是因?yàn)樾畔⑦^載后,信息與人的抵達(dá)成本變高。

信息的分發(fā)實(shí)際上包括信息的篩選和展示兩個(gè)階段。

信息的篩選,是通過人(如編輯推薦、社交訂閱)或者機(jī)器(關(guān)鍵詞搜索、算法推薦)來完成的。

在信息匱乏的年代,信息的篩選就完成了信息到人的抵達(dá),微信朋友圈里只有十個(gè)好友,如果他們不是微商的話,隨便一刷你就能讀完大部分的內(nèi)容。但是當(dāng)供給端的信息變得充裕,信息的展示就會(huì)成為問題。

畢竟物理世界最大的定律就是物理本身,人的精力和時(shí)間是有限的,當(dāng)信息充裕之后,人能接收的信息量卻仍然是有限的。

而信息的展示,則包括完全不做變動(dòng)的純時(shí)間線(比如微信朋友圈),人工編輯推薦(每張報(bào)紙都只有一個(gè)頭條),以及機(jī)器算法排序(例如Facebook,以及國內(nèi)的今日頭條)。

  (信息的分發(fā)包括篩選和展示)

Facebook這幾年的發(fā)展態(tài)勢已經(jīng)證明,與人工分發(fā)相比,算法推薦在解決信息冗余和個(gè)性化匹配上更具優(yōu)勢。按時(shí)間順序呈現(xiàn)內(nèi)容的困境Facebook也曾遭遇過,這才迫使扎克伯格找到了算法和機(jī)器學(xué)習(xí)。

出于對(duì)產(chǎn)品調(diào)性的克制,微信一直沒有做大的改動(dòng),但我相信,改變是必然,否則微信也就不會(huì)試水“朋友圈熱文”了。而實(shí)際上,看看微信的招聘截圖,我相信各位一定能理解,微信對(duì)算法是很看重的。

  (微信對(duì)算法工程師的招聘)

四、微信——騰訊改變的最后一塊堡壘

事實(shí)上在騰訊轉(zhuǎn)投算法之路上,微信的改變已經(jīng)晚于其他事業(yè)線了。最早騰訊對(duì)算法的探索是2015年6月網(wǎng)絡(luò)媒體事業(yè)群(OMG)推出的資訊客戶端天天快報(bào)。

這款產(chǎn)品定位個(gè)性閱讀直接對(duì)標(biāo)今日頭條,依托算法技術(shù)為用戶進(jìn)行個(gè)性化推薦。不久后,騰訊新聞客戶端也開始頭條化。

這種向算法方向的推進(jìn),很大程度上是看好它廣闊的商業(yè)前景。

除了Facebook,國內(nèi)以今日頭條作為算法推薦的商業(yè)案例來分析一下。2015年今日頭條大爆發(fā),成為廣告界的新寵。TalkingData發(fā)布的《2015年移動(dòng)廣告行業(yè)報(bào)告》中,今日頭條在移動(dòng)廣告網(wǎng)絡(luò)的綜合實(shí)力躍居第三,僅次于騰訊廣點(diǎn)通和微博粉絲通。

今日頭條能受到廣告商偏愛的邏輯與Facebook的一致——算法能為廣告客戶更精準(zhǔn)地找到目標(biāo)受眾。2012年上線的今日頭條,不同于傳統(tǒng)新聞客戶端人工分發(fā)模式,而采用機(jī)器算法為用戶推薦內(nèi)容。

大數(shù)據(jù)是一座大金礦,機(jī)器學(xué)習(xí)則能將金礦挖掘得更徹底。

作為國內(nèi)社交巨頭的微信,每日產(chǎn)生海量內(nèi)容和數(shù)據(jù),然而守著這座金礦的騰訊廣告營收占卻與Facebook有著天壤之別。

不到20%的廣告收入與近50%的游戲營收,這意味著縱然坐擁互聯(lián)網(wǎng)兩個(gè)超級(jí)社交入口的騰訊,仍然還是一家游戲公司。

游戲掙錢當(dāng)然沒什么不好,但看看Facebook,騰訊眼熱也是正常的吧。騰訊總裁劉熾平就曾公開表示,“參考Facebook的品牌廣告,騰訊有很大的增長空間,朋友圈廣告更是有著巨大發(fā)展?jié)摿Α?rdquo;

五、算法重構(gòu)信息分發(fā)的時(shí)代來了

算法正在對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的信息進(jìn)行重構(gòu),我們已經(jīng)進(jìn)入了“算法經(jīng)濟(jì)時(shí)代”。

每天,算法都會(huì)對(duì)展示在我們眼前的信息進(jìn)行分類、篩選與取舍。谷歌的搜索結(jié)果、Facebook上的動(dòng)態(tài)消息、淘寶的個(gè)性化購買建議、今日頭條的個(gè)性化資訊等,都是算法作用的結(jié)果。

在國內(nèi),今日頭條的崛起可以視作一個(gè)最好的注腳。今日頭條以不同于傳統(tǒng)新聞客戶端編輯分發(fā)的模式出現(xiàn),靠機(jī)器算法推薦顛覆了過去,而瀏覽器、電商以及一些工具類軟件的頭條化更是證明了算法對(duì)信息流重構(gòu)的成功。

前些日子傳出騰訊將投資今日頭條,很多人認(rèn)為資訊并不是騰訊的短板,它沒必要做這份投資。但是,大家忽略了最重要的一點(diǎn),今日頭條是以機(jī)器算法起家的技術(shù)公司。騰訊補(bǔ)的不是資訊短板,而是彌補(bǔ)它算法技術(shù)的欠缺,這也是其算法戰(zhàn)略的一部分。

另外,投資消息傳出之后,今日頭條的估值達(dá)到80億甚至100億美元。有人覺得,一家資訊公司不值這個(gè)價(jià)錢,但我認(rèn)為,質(zhì)疑者還是沒有真正理解今日頭條所處的算法賽道有多寬。

今日頭條以算法分發(fā)進(jìn)軍短視頻(實(shí)際上今日頭條的短視頻活躍度已經(jīng)非常高),問答(知乎的分發(fā)其實(shí)是很傳統(tǒng)的編輯+時(shí)間線)甚至圖片分發(fā)(收購東方IC),本質(zhì)上就是算法對(duì)信息的重構(gòu)。

而如果我們稍微看一下海外市場,更會(huì)明白這個(gè)道理。

社交上,F(xiàn)acebook的激進(jìn)自不待言。視頻領(lǐng)域,YouTube憑借谷歌的算法優(yōu)勢一直保持對(duì)長尾視頻的分發(fā)優(yōu)勢,Netflix則設(shè)立大獎(jiǎng),鼓勵(lì)機(jī)器學(xué)習(xí)專家改進(jìn)其推薦引擎的效率。至于電商領(lǐng)域,Amazon則早就開始試水個(gè)性化商品推薦。

偉大的互聯(lián)網(wǎng)連接起了信息、人與服務(wù),而隨著時(shí)代的進(jìn)步,這種連接的選擇權(quán)正在被算法,被人工智能從人類的手上拿走。

幾天之前,蘋果剛剛以2億美元收購人工智能初創(chuàng)公司Turi;Facebook于2015年成立了人工智能研究中心;谷歌在2013年收購了至少8 家機(jī)器人相關(guān)企業(yè);Amazon在柏林創(chuàng)立了機(jī)器學(xué)習(xí)研究中心。

一切信息的連接都在被算法重構(gòu)。

算法已經(jīng)像“云”一樣成為了互聯(lián)網(wǎng)公司的基礎(chǔ)工具,也漸漸深入了生活的方方面面?!哆B線》雜志創(chuàng)始主編凱文·凱利在《必然》里說到,未來的人工智能網(wǎng)絡(luò)(主要包含算法)將會(huì)成為“如同電力一樣無處不在、暗藏不現(xiàn)地持續(xù)存在”。

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