很多App都会遇到的两个问题是拉新和留存,而留存的关键指标是用户活跃度。在布本智能CEO卢学裕看来,信息获取是非常高频的事情,通过为用户提供有价值的内容,并进行个性化推送,可以提高App的活跃度,并进一步转化购买。

布本智能是一家为企业提供内容推荐技术的公司,今年3月推出产品“头条云”。头条云服务是将内容聚合、NLP、NLU、主题提取、个性化推荐等技术封装成SaaS服务,提供完整的管理后台及SDK。简单来说,头条云就是一个SaaS版的今日头条,通过将推荐技术产品化,让企业在自身App中接入个性化推荐的能力。

头条云的具体使用场景

卢学裕称,现在个性化内容推荐平台很多,但内容平台的商业模式通常是流量变现,因此倾向于推送娱乐性、猎奇性更强的内容,而专业性较强的高质量内容,由于受众相对较窄,加上平台对用户的了解并不足够深,可能并不会得到较好的推送,但高价值的内容是与用户的天然粘结剂。

头条云主要面向电商、保险金融、汽车后服务、互联网教育、旅游等领域的用户。具体使用场景是,企业登录头条云后,在后台选择栏目、关键词、权重等,并进行推荐引擎的配置和管理,App即可出现实时的资讯流,并开始个性化推荐文章、视频、音频等内容。

资讯流的内容主要来自三块。一是互联网公开内容,头条云通过技术识别、筛选出垂直领域允许转载的内容,进行索引,用户可以直接在后台通过关键词添加这类资讯;另外,针对有版权的内容,客户可以自行同内容方谈合作,头条云提供聚合工具,帮助用户构建自己的自媒体生态;第三,很多用户并没有cms内容管理系统,对于有原创需求的用户,也能在头条云后台进行文章的编辑发布,同时支持将微信公号等渠道文章一键同步至App。

人工智能让个性化推荐更性感

有了海量的内容,个性化推荐则是最大的技术难点。有了海量的内容,个性化推荐则是最大的技术难点。卢学裕曾经在优酷负责智能推荐技术的搭建,中间也踩过不少坑。他介绍,现在推荐算法运用的最广泛的是打标签、协同过滤等方式。但是,打标签带来的一个弊端是,如果只给用户推荐某几类标签的内容,会导致推荐的内容越来越窄。协同过滤则是利用群体行为给用户做推荐,也就是找到用户的临近群体,将这个群体喜欢的内容推荐给用户。这是一个很好的算法,但在真正实行的过程中,会发现其稀疏性使得找到相似用户很难,覆盖的内容非常有限、滞后,因此所起到的推荐作用并不大。

头条云的做法是,基于用户行为而不是标签的方式来搭建推荐系统。也就是说,头条云会根据投资方、合作方提供的大量用户行为数据,选择之间未知的、较远的关联,进行探索。比如关注挖掘机的用户,可能是学挖掘机的,而这类用户其实还关注跑车,系统就会尝试推荐跑车相关的内容,而不仅仅是挖掘机。

在人工智能推荐方面,头条云使用了“双引擎”,即探索引擎和个性化推荐引擎。当产品并未获取到足够多的用户数据时,探索引擎会挖掘用户使用习惯,发现用户未知兴趣,描绘用户画像;随着用户使用时长的增加,个性化引擎会不断满足用户的兴趣。二者相互配合,探索引擎可以弥补单一个性化引擎推荐越推越窄的弊端。

目前,布本智能已经积累了汽车、体育、音乐、金融、游戏、科技等近10多个领域的知识图谱、近1万个话题、75万个兴趣点。通过主题聚类分类技术,头条云能自动发现新的话题主题,并能自动将文章归类到各个主题话题中,帮助更好的组织内容。另外,在推荐算法中用到了10多个模型

至于推荐的准确度,主要通过用户点击率、阅读时长、留存率等综合指标评判。系统会浏览阅读等行为,通过RNNs技术训练机器学习人对内容的阅读喜好模型,进而为用户推荐更感兴趣的内容。因此,用户在使用产品后,推荐的准确率也有一个爬坡的过程。卢学裕告知,根据目前的数据,平均帮客户提高了30%的活跃度。

当然,提高活跃度最终的目的是帮助企业实现商业利益。在下一版本中,头条云打算在入流的资讯文章中,自动添加相关产品的购买链接、广告等,帮助企业提高转化率。

头条云于去年7月开始研发,今年3月正式推出后,目前有上百家客户试用。在商业模式上头条云采用按客户的用户量收费,价格从几万到几十万元/年不等,产品支持私有化部署。公司已于2016年7月获得来自翊翎资本与某企业的数百万人民币的天使融资。

团队方面,目前公司近30人,技术占70%,正在扩大BD、销售团队。创始人卢学裕,先后供职于腾讯、优酷、小米,是前优酷大数据及小米数据工场负责人、技术总监,拥有10年以上人工智能领域研发与应用经验;CDO王安,专注互联网金融领域数据化决策、风险管理与精准营销,拥有超过10年数据决策领域实践经验,曾服务多家大中型银行、保险等金融机构及互联网金融公司,后旅美访学,归国后联合创办布本智能;杨大海,曾任优酷土豆大数据平台负责人,有大数据平台技术积累及海量数据处理经验 。

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