聚合新聞APP能在變現(xiàn)競賽中勝出嗎?

11月4日朋友圈和好友群中，被陳彤入職小米的消息刷爆了。任職時間17年的新浪網(wǎng)總編輯陳彤辭職不久之后，就宣告進軍移動互聯(lián)網(wǎng)領域，成為了小米的一員。陳彤的離職，引發(fā)了傳統(tǒng)新聞門戶價值的大討論。

相對于頗具爭議的傳統(tǒng)新聞門戶，手機端的聚合新聞APP卻風生水起，國外的SmartNews剛剛獲得3600萬美元的注資，F(xiàn)lipboard已經(jīng)獲得了三輪風投，估值達到了8億美元。而國內的新聞聚合應用，也紛紛被各路資本看好，之前一點資訊獲得了鳳凰新媒體600萬美元投資，均在短時間內獲得了讓人驚訝的估值。

科技一直在顛覆傳媒行業(yè)

《紐約時報》的印刷版上有一句口號 “All the news that's fit to print”，這和《新京報》的 “我們負責報道一切”十分類似，對此紅杉資本的主席Michael Moritz的評論是《紐約時報》的管理層依然太留戀過去。同樣顯得留戀過去的還有新聞門戶，改版能否挽救讀者的流失暫且不得而知，但是有一個事實就是，以一點資訊、今日頭條為代表的新聞聚合類APP，正在占領移動端的新聞閱讀入口，他們不生產(chǎn)新聞，只是新聞的搬運工，卻贏得了手機用戶的青睞，和“負責報道一切”的傳統(tǒng)新聞門戶形成了鮮明對比。

兩者最大的區(qū)別是什么？傳統(tǒng)新聞門戶的重心通常放在新聞采編鏈條，以內容生產(chǎn)為根本，在這里技術更多地被視為互聯(lián)網(wǎng)時代的印刷機，上什么內容，上在哪里，都是由編輯決定，他們把訪問網(wǎng)站的人群稱為讀者。而新聞聚合類APP的重心則是技術研發(fā)，以聚合新聞的技術引擎為根本，他們運用技術去探索讀者喜歡看什么，然后決定呈現(xiàn)的內容，他們則喜歡把下載APP的人群稱為用戶。

在移動互聯(lián)時代，為什么新聞聚合類APP能拔得頭籌？據(jù)一份官方報告顯示，截至今年6月底，中國的網(wǎng)民人數(shù)為6.32億，其中手機網(wǎng)民的規(guī)模為5.27億，占比達到83.4%。手機開機4小時以上的網(wǎng)民占比36.4%，比前一年同期增長了16.4%。移動互聯(lián)大潮的到來，對PC的開機率造成巨大沖擊。相對于PC的大屏幕而言，傳統(tǒng)新聞門戶的展現(xiàn)形式和手機的小屏幕顯得格格不入，用戶自然轉向更加符合移動趨勢的新聞聚合類APP。

一點資訊的CEO鄭朝暉在談到什么是有價值的閱讀時，認為“有價值的閱讀可以讓人們在有限的時間內，最大限度的獲得對“我”有用的或者跟“我”興趣相關的內容，這其中的核心便是對用戶興趣的深入挖掘”。他把一點資訊稱為興趣門戶，以和傳統(tǒng)新聞門戶區(qū)分開來。這就是新聞聚合APP贏得用戶的關鍵。智能手機有限的屏幕經(jīng)不起海量新聞的轟炸，如果只是把值得報道的新聞一股腦推送到手機客戶端，用戶的體驗無疑十分糟糕。而新聞聚合APP則沒有這個弊端，以在個性推薦方面較有創(chuàng)新性的一點資訊為例，這款APP具備兩大功能，既可以讓用戶搜索感興趣的板塊進行訂閱，更具備根據(jù)用戶習慣不斷優(yōu)化的推薦引擎，推送內容的精準度，會隨著引擎不斷地追蹤用戶的長尾興趣需求而提升。

精準閱讀發(fā)展也要經(jīng)歷陣痛

說到興趣閱讀，很多人會聯(lián)想到傳統(tǒng)新聞門戶上的“猜你喜歡”，但這個板塊遠談不上愉悅的體驗。這有兩方面的原因，一是推薦引擎算法的問題，如果僅是通過用戶點擊閱讀等簡單行為進行聚合，不但起不到聚焦的作用，還會讓人覺得內容單一。二是可聚合內容的范圍問題，如果聚合的信息只是自身生產(chǎn)的內容，在范圍和廣度上顯然有所欠缺。新聞聚合類APP自然不會有第二個問題，而在第一個問題上，就是各家拼硬實力的時候。

如果新聞聚合APP的推薦引擎不夠智能，那么很容易就會重蹈上述“猜你喜歡”欄目的覆轍。這也不難解釋為何這類公司大多是工程師文化，一點資訊甚至是以工程師為主體的技術型團隊，所以我們在一點資訊APP上，不會看到簡單粗暴的內容聚合形式，除了內容聚合，引擎還會根據(jù)用戶的興趣、行為模式和交互習慣，發(fā)掘用戶潛在的興趣領域，在內容推送之后還能檢測用戶的閱讀反饋，以便后續(xù)的分析更加精準。用一點資訊CEO鄭朝暉的原話來說“一點資訊的興趣引擎，本質上來說，實際上就是把搜索引擎和個性化推薦兩者有機交融，變成它下一代的東西?！?/p>

比方說，一位用戶的興趣在于“法律”和“金融”，那么一點資訊會先為他的社交賬號建立相應的興趣模型。機器會根據(jù)這位用戶對推薦內容的點擊率、閱讀時長、是否有反饋或互動等行為，都會被系統(tǒng)記錄并分析；如果這位用戶對推薦的內容不滿意，還可以通過搜索關鍵詞直接建立相關頻道進行訂閱；同時，系統(tǒng)還會對具備相同興趣模型的人群進行分析，把其他用戶在關心“法律”和“金融”類資訊之余還關心的內容，也推薦給這位用戶。這便是推薦和搜索引擎融合的結果，當然用戶用的越多會越感覺這個APP的智能。

這個過程有點像搜索引擎的發(fā)展，引擎的不斷改進和對海量用戶的習慣學習，“機器人”也會變得越來越聰明，就像Google搜索總是能通過簡單關鍵字猜透用戶想要什么，在關鍵字的背后，隱藏著強大的引擎、搜索算法以及海量的用戶習慣分析。

想留住善變的用戶不變哪行

新聞從誕生到如今，經(jīng)歷了數(shù)種媒介的更迭，從報紙、電視廣播的傳統(tǒng)新聞時代，到門戶時代、搜索引擎時代，一直到如今的精準聚合新聞時代，新聞的獲取形式和展現(xiàn)形式發(fā)生了翻天覆地的改變，而導致這些改變的內因，是科技進步所引發(fā)的用戶習慣的改變。人總是在學著“變懶”的過程中不斷進步，買一份報紙需要時間，慢慢翻看也浪費時間成本。門戶時代，滾動滾輪即可瀏覽新聞。新聞搜索引擎，只需要輸入關鍵字即可準確定位新聞。如今，用戶連關鍵字都不需要輸入了，APP會自己學習用戶的閱讀習慣和興趣范圍，自動幫用戶找到想看的新聞。

用戶在變得越來越懶。在智能化大潮下，新聞聚合類“興趣門戶”的未來就如一位精明的管家，它掌管龐大的新聞源頭，并了解用戶的喜好，幫用戶發(fā)掘潛在的興趣所在。不可忽視的是，呈現(xiàn)新聞的形式在變革，創(chuàng)造新聞的方法同樣在變化。陳彤在加盟小米的溝通會上談到“社交網(wǎng)絡對編輯和記者產(chǎn)生了沖擊，很多人都轉行，但是大部分人轉型也不一定能夠成功。傳統(tǒng)的信息傳播已經(jīng)被取代?！?/p>

移動互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)還在飛速發(fā)展，創(chuàng)造新聞的形式也在不斷發(fā)生變化，自媒體的發(fā)展也讓新聞傳播變得更迅速、更具個性化，自媒體的內容，很多時候比門戶新聞更吸引用戶。新聞聚合類APP要在浩如煙海的自媒體中判斷用戶喜歡的信息，難度無疑更大。目前大部分新聞聚合APP對自媒體內容的抓取和推送均不盡如人意，這無疑是一大缺失，也是對用戶需求變化沒有及時跟進的體現(xiàn)。

聚合新聞APP能在變現(xiàn)競賽中勝出嗎？

在精準掌握了數(shù)以百萬計的用戶喜好之后，廣告推送的價值將被放大，在海量用戶的支撐下，新聞聚合APP可以尋求搖身變?yōu)樾侣勊阉饕婧碗娚糖?，有針對性的“興趣電商”已是各路資本熱衷于談論的話題。成立僅2年的一點資訊，前1年半的時間幾乎都專注在技術和產(chǎn)品打磨上，最近才著手開始在市場上發(fā)力，短短3個月的時間裝機量發(fā)展到1500萬以上，日活用戶達到300萬，興趣門戶對手機用戶的吸引力可見一斑?？梢灶A見的是，一點資訊等新聞聚合APP只要在智能推薦引擎的競爭中勝出，創(chuàng)造新的估值奇跡將只是時間問題，在未來也會成為新聞閱讀領域一股主流的力量。

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