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网络相关性时代到来

发布时间:2021-01-21 06:20:02 阅读: 来源:天然气缓蚀剂厂家

(速途网讯)北京时间3月4日消息,据国外媒体报道,新闻聚合服务Techmeme的编辑马亨德拉·帕素雷今天在知名科技博客TechCrunch发表署名文章,称网络进入了“相关性时代” ,以下为全文摘要:

在社交网络之后,下一个大的潮流又是什么呢?

科技爱好者们谈论这个话题已经有好几年时间了。我认为新的潮流已经出现:网络正在从简单的社交共享转向个性化的、具有相关性的内容。

这个潮流的关键元素是,配合社交图谱的兴趣图谱变得越来越重要。Facebook、Twitter和谷歌正在致力于提供具有相关性的内容,此外还有很多初创公司专注于此。

相关性是解决信息超负荷问题的唯一办法。

上图描述了网上信息发现方式随时间演化的过程。

第一阶段:搜索为王

这就是谷歌如何在二十年的时间里在网上称霸的原因:它通过PageRank把人气最高的网页置于上方;而一个网页的人气是通过链接到它的页面的数量来确定的。

第二阶段: Web 2.0 和社会化书签

在Web 2.0时代,社会化书签服务取得了长足发展,它们将人气高的内容置于页面上方。像Reddit和StumbleUpon这样的网站即使在今天也非常受欢迎。

第三阶段:个性化推荐

像Hunch、GetGlue这样的服务的关键在于为用户建立兴趣图谱,从而通过“口味引擎”来提供个性化的推荐。

第四阶段:个性化的“新奇发现”

一些新的初创公司侧重在个性化地混合使用兴趣图谱与社交图谱上。个性化的“新奇发现”也就是杰夫·贾维斯所说的“出人意料的相关性”。这类服务的例子包括Gravity、 my6sense、Genieo和TrapIt。

究竟什么是相关性?

要针对信息超负荷的战斗中,人们使用的“武器”通常有两种:相关性和人气。这里的“相关性 ”等同于“个性化”,是和“人气”相对的选择。

然而,相关性并不总是意味着个性化。相关性是一种非常动态化的东西,它取决于一个人在某个特定的时间点上的需要。有很多时候,你想了解人气最高的内容,而其他时候,你只想看到个性化的内容。

目前有多种方法来对信息进行相关性过滤。比如谷歌、和PostRank是用算法来过滤,而Reddit、Hacker News使用了众包方式。Klout的“影响力排名”可以被用来过滤Twitter消息流,Facebook在新闻流中使用了社交关系这个过滤器,在它新推出的评论插件中使用的过滤器则是社交信号。对于提供具有相关性的内容来说,地理位置是另一种重要的信号,而且它在移动世界中的重要性正在日益增长。

换句话说,相关性横跨了图中的所有象限,在上述的各种相关性过滤方法中,没有哪一种是“最好的办法”,因为对于相关性来说,不存在“杀手级”的方法。TrapIt的首席营销官小亨利·诺斯哈福特就曾表示,不要迷恋所谓的相关性过滤“杀手级”方法,它只是传说。支持多种发现方法,多种过滤方法,具有灵活性,并支持多种移动平台的服务才会更具竞争优势。

Quora:兴趣图谱的展示

Quora开创了将兴趣图谱作为新闻源的主要信号的做法。 Quora在新用户注册过程中,就要求他们选择关注哪些主题,表明了关注主题的重要性不逊于关注用户。

Quora的新闻源展示了当你把社交图谱和兴趣图谱混合在一起时会怎样:很多人都对它上了瘾,但又很难解释为什么会上瘾。一篇文章出现在你的新闻源中,不是因为你是关注了某个用户,而是因为你关注了相关的主题。

这往往会导致个性化的“新奇发现”,即“出人意料的相关性”,这就是为什么很多人对Quora上瘾的原因。

去年,Twitter和Facebook之间展开了兴趣图谱之争。因此, Quora是如何在这个游戏中占据优势的呢?

Quora是从零开始建立起来的,兴趣图谱就是它的支柱。而 Twitter的“Browse Interests”功能覆盖范围太过广泛,使用效果不佳。虽然Facebook可以让发布商推送新文章到你的新闻源中,但大多数发布商一直都不知道这个功能的存在。

这也是为什么Facebook的“赞”按钮现在会发布完整的新闻源故事的原因。未来显然属于那些最好地利用了兴趣图谱的公司。

由相关性驱动的Web,其影响深远而广泛。一个服务如果可以更好地利用兴趣图谱,它就会获得更好的定向广告效果,而对CPM (每千人浏览页面的费用)式广告的依赖性也可能会降低。而且有可能通过把重心放在交易和订阅上获得更高的营收。网络媒体发布商会更重视相关性指标,比如用户参与度和花费在站点上的时间,而不是像网页浏览和流量这样的原始指标。

社会化媒体可能也不会再痴迷于关注者人数和流量,而且进化到语境驱动的声誉系统和算法上。

兴趣图谱还将被用于构建更好的社交图谱。今天的兴趣图谱将根据不同的相关性需要,进一步细化为品味图谱、财务图谱、本地网络图谱等等。

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