2000万自媒体人必读：内容分发新逻辑全揭秘

来源：一点晨光（ID：yidianchenguang）
作者：吴晨光
转载请联系原作者

这是一篇写给2000万自媒体人的文章，也希望对平台运营者和正在转型的传统媒体人有所帮助。全文超过14000字，粗粗看完至少需要30分钟。建议你在安静的环境下阅读——当然，如果拥有一颗安静的心，环境不是问题。

如果你不愿太费力，也可以看以下的文章摘要：

• 今天，内容生产的权力已经发生了转化——从专业人士到自媒体人。这就如同改革开放初期，在“国营饭店”傍边，诞生出一批个体饭馆一样。

• 内容分发的权力也已经发生了转化——从专业人士到社交媒体，再到算法（人工智能）。先有用户画像、再去匹配内容，这是算法的根本。相对于传统媒体和门户网站，如同计划经济到市场经济的转型。

• 但编辑、算法、社交三种分发模式，单纯靠每种都有问题。所以，大平台正在走向“三合一”的分发模式。微信、一点资讯是典型的探索代表者。

• 正因为有了“千人千面”的分发逻辑，才催生了大量长尾领域的自媒体内容的诞生。也正因为有了2000多万个自媒体账号，才会促使平台更深入研究“千人千面”。内容生产权力的转换与内容分发权力的转换，相互促进、相互依存。

• 自媒体人到一个平台上发文，无非想获得两个东西——利与名。利，是以钱为代表的收益；名，是内容展示、点击、分享、收藏、用户停留时长等指标的综合数据。而平台要做的事情，就是先定义优质内容，然后把利和名分配给它。

• 算法分发的核心有三个：用户画像、文章画像、算法模型。用户画像：你是谁，喜欢什么？文章画像：这是一篇什么文章？什么题材？什么领域？是好是坏？算法模型：如何实现用户画像和文章画像之间的最佳匹配。算法的核心难度，是体察人性。

• 如果你不去执着研究“冷启动”，那用户很快会走光。冷启动，就是你下载一个APP第一次看到的内容，如同谈恋爱时的第一面。

• 编辑以价值观为导向，算法以数据为导向。价值观保证公平，数据保证效率。我们要做的，是在公平和效率之间找到平衡点。一点资讯走的就是“有中国特色的社会主义道路”。

• 未来的编辑是复合型编辑，要了解算法、了解自媒体、了解短视频——因为这些都是大平台的标配。只想做蓝领的编辑，最终会被淘汰。

• “格物穷理”是一个很痛苦的过程。不过一旦想通了，你就能把握事物运行的规律。如果再做到“知行合一”，就会战无不胜。

需要说明的是：

此文选自我的一次内部分享。因部分内容涉及重要数据，所以删除了相关细节。但这还是一篇框架、结构很整的文章，每一个观点背后，都隐藏着无数次探索、碰壁和失败。“知行合一”的乐趣也就在此间。

一、今天，内容生产的权力已经分配到了每个人

如上图，从一百万年前人类诞生开始，传播就由以上四个环节组成——内容获取（生产）、内容审核、内容分发，以及用户互动。直到今天，这四个环节没有发生任何变化，但就在最近2-3年里，每一个环节的内涵发生了本质变化，特别是在内容生产和内容分发环节。比如，在门户时代，我们强调的是海量和快速；而在今天，我们更强调丰富与精准。

首先，我们来看内容获取层面（或者内容生产层面）的变化。

2016年，我曾提出一个概念——内容生产权力的转换。

以前，谁有权力生产内容？是我们在座的人，以及我们的合作伙伴——包括新华社、中央电视台、中国新闻周刊等等。

也就是说，媒体专业人士拥有生产内容的权力，这些专业人士是职务行为，其实代表其背后的媒体机构。

但现在，每一个自然人都有生产内容的权力，这就是自媒体。

据不完全统计：2017年年中，微信公共账号注册超过两千万个，其中两百多万个为活跃账号。而在一点资讯平台上，2015年8月，我接手的时候，只有不到5000个自媒体，而现在一点号（也包括我们的友军凤凰号），已经接近50万个，每天发文近20万篇。

再看下面的数据：最近一周时间里，在一点资讯App平台上，自媒体的展示量、点击量、分享量、评论量占、收藏量、阅读时长都超过了90%（其余为RSS抓取等方式接入的内容所占的量）；而在两年前，这些数据不到30%。

所以，在这样一个“人人都是内容生产者”的环境下，我们要认真地去面对今天的形势，去协同作战、精细化运营。

二、自媒体运营之道——重新定义优质内容

怎么去运营自媒体？

首先，要有这样的胸怀——天下所有优质内容都应该为我所用，天下所有优秀的自媒体人都应该是我们的作者。打破什么东西都要原创的思维，因为读者（用户）根本不关心你的内容是不是原创，他只关心内容是不是好看、是不是重要、是不是他感兴趣的。

自媒体运营之道的核心，在于能否为优质内容提供“利”与“名”。

为此，我们需要做以下的思考：

第一， 什么是优质内容？

第二， 给优质内容提供什么样的利？

第三， 给优质内容提供什么样的名？

我进入媒体行业已经整整20年，关于优质内容的定义，其实是每一天都思考的东西。如果从文章（或者视频、图片、直播等）角度而言，无非是8个字：选题、采访、写作、包装（主要包括标题和图片）。

关于好的选题、好的采访、好的写作、好的包装，这些已经阐述过多次，如果大家有疑问，可以看看《超越门户》和《自媒体之道》这两本书，我就不再累述了。

但这里插入一个案例，就是腾讯同仁对优质短视频的定义：

确实经典——能总结出这样的话，证明他们是在认真思考。短视频正值风口，也希望大家在这方面多一些想法。

对于优质内容定义的第二个维度，是自媒体号——它相当于平面媒体时代的“栏目”，是文章的集合。公号是否优质，可以从以下六个维度定义：

第一是原创度。

“天下文章一大抄，一把剪子一把刀”，有了电脑和互联网，抄袭的成本又变低了很多。正因为自媒体号互相抄袭情况非常严重，所以优质号必须是原创。

但我们必须要清楚：怎么去定义和鉴别一个公号是否原创。

在网上搜索资料作为背景补充在文章里，或者对已知内容进行分析后提炼出自己的观点——这不能算抄袭。所以，要能界定特别是标题、图片、文章的重合度比例问题。

也正因为自媒体的量很大，所以这事情也不是人干的。而是要通过一套版权系统，进行梳理对比。技术应该能够鉴别全网谁是首发，重复度有多少，并去清理“做号党”。

现在，“做号党”已经形成了一个产业——他们很善于捕捉热点，并迅速搜索热门文章，东拼西凑，再搞一个标题党，以骗取点击。

“做号党”生产的内容一旦进入平台，会大量瓜分流量和补贴，导致真正的原创优质内容进不来，而且会引发大量的版权官司和投诉。

第二是垂直度。

迄今为止，一点资讯还有很多内容是通过RSS抓取方式接入的。特别是一些大内容源，比如新华社。我们也会按照稿源的质量对它们进行评级，从一级到六级，由差到好。那么问题来了：新华社的内容，有经典的也有一般的，你怎么定义它的级别？但这个定义很重要，因为它直接关系着内容分发的权重。

所以，我们要对新华社的内容进行拆解，比如拆解成新华时政、新华财经、新华军事、新华娱乐、新华文化等等。如果新华时政是最好的，就给它评六级；新华XX是最差的，只给它二级（我只是打个比方，新华娱乐还是很好的内容）。而新华时政可以再拆解，比如人事变局、官员落马、重大会议、政策解读等等。每个领域，我们都可以定义它的级别。

拆解到最后，就是各种各样的“号”。

拆分得越细，越有利于分发——除了明确好坏之外，还有很重要的一点：可以更精准分发。

我们知道，一点资讯的分发逻辑是千人千面，如果我们的号定义得非常精准，推荐文章时也就非常精准，就可以把相关内容发给对它感兴趣的人，增加文章的点击率——这是个效率问题，之后我会详细讲解。

第三是活跃度。

账号——特别是高级别的账号，每周、每月发文的数量和比例，这就是活跃度。但更精细化的运营，是我们要比与“友商”平台上的发文数、发文质量，以及发文时间的差距。

我们必须清楚：一篇时政文章，如果在对手的平台上先发了，晚多少时间我们可以容忍；一篇财经类的文章，晚多少时间我们可以容忍……有些内容，如果差上一两个小时，即使发了，意义也不大了。

这种精细化运营的思路和方式，一定要贯穿工作的每一个环节。

第四是关注度。

这个概念，是我第一次正式提出来。所谓关注度，是指某个自媒体号的用户订阅数，以及用户订阅之后，这个号与他之间的关系有多密切。

为什么大家愿意在微信上开设自媒体号？除了玩微信的人多之外，微信公众号的订阅关系非常明晰——粉丝订阅之后，只要发文，就会给用户很明确的提示。而在其它平台上，这个功能需要加强。

我们先要建立订阅功能。

这个相对简单，在产品的文章页上加个按钮就可以了；也可以在首页流直接推荐公号。方法有很多，但订阅之后的关系是非常复杂的：

比如，是不是要PUSH？网易号就有这个功能——当你订阅了某个账号之后，会给你PUSH这个公号发出的内容。但如果你订阅了100个账号，PUSH哪个？在PUSH的同时，要不要给你推荐到首页流？推荐到第一屏，还是第二屏？推荐的频率是多高？这种推荐，与你后期的点击、分享等行为有什么关系？

总之，这涉及算法，非常复杂，不是一蹴而就的事情。

但如果不建立订阅功能，自媒体人就永远也找不到自己和用户（或者说是读者）之间的关系，他就不愿意来这里发内容。

第五是知名度。

这个很好理解，就是自媒体作者的身份，或者说江湖地位。

我们又把自媒体人分为三类：名人、达人、普通人。

名人是指他具备社会知名度——比如姚晨；

达人指他在某个领域具备知名度——比如吴晨光，影响力仅限于传媒圈。

这两类人来一点资讯开自媒体，我们在内容的分发上是加权的。也就是说，同样质量的文章，我们优先分发名人写的。

我们也在努力，把一点平台上的普通号培养为达人号、名人号，这是平台的责任

最后是内容质量。

号是由文章等内容构成的，内容质量决定了公号质量；关于内容质量的定义，前面已经说过了，不再累述。

但要强调是：每一个维度的背后，都是一套体系——包括产品、算法，也包括对数据细节的洞察。对于编辑，这些都是很新的东西，转型之道，也从此开始。

三、自媒体运营之道——何为“利”

大家先看看下面的表格：

大家请看一位自媒体人统计的表格。包括一点资讯的一点号、今日头条的头条号、网易的网易号、UC的大鱼号、企鹅的自媒体平台，以及微信号。通过这张表格，你可以看到，平台给自媒体人带来了哪些利益。

“利”，我对它的第一个理解就是钱。自媒体人需要钱。因为在座的诸位都有工资，比如说我，“一点晨光”这个自媒体号，只是我在玩票。但很多自媒体人没有工资，他们能靠平台收益带来生活的基本保障。所以能给他们带来多少钱，是他们是否选择你所在平台发文章的基本点。各个平台就此展开了竞赛。你一个一千万，我给一个亿，下一个号称十亿、二十亿，还有人打出了一百亿的招牌。

但钱真的是越多越好吗？我认为未必。如果钱都分给了“做号党”，那就是适得其反。所以，我们一是要定义优质内容、原创内容、独家内容；另外，要有一个非常科学合理的分配机制。

钱究竟应该怎么分配？在这个平台上，频道、领域有很多，他们对平台的流量贡献，应该是在钱的分配上很重要的一个因素，各种数据可以反映出来。目前，娱乐是某平台流量的第一贡献者，所以，我们把最多比例的钱分给娱乐。娱乐里面我们再继续拆分，明星、综艺，还是电影、电视，我们按照流量再进行拆解。这个比例，也不是一成不变的，应该按照每天、每周、每月的实际情况进行分析，然后调整分配模型。我们也可以人工提高在某一个领域的钱的投入——如果我们想做大、做强某个领域，或者我们有个判断，就是这个领域的优质内容严重不足而用户又有巨大的潜在需要。

而上文所说的自媒体的原创度、垂直度等指标，也是衡量对钱的分配的重要因素。比如某个账号，它的文章数据都很好，但全部是转载甚至抄袭的。这样的号，我们就不能给它钱——因为它破坏了平台的规则，它的流量带来的是“负能量”。姑息纵容，会导致原创的、优质账号的离开——这和管理企业一样，不能让劣币驱逐良币。在“利”里面，除了钱之外还包括资源——给自媒体人的钱不到位时，可以提供其他资源作为补偿。

比如，我们可以在文章内插一个链接，点击这篇文章通过这个链接进入电商平台下单，然后让用户和平台对利润进行分成。我们也可以给出广告位，让自媒体人自己运营获利。当然，前提条件是：我们要有配套的广告审核团队，不能把虚假广告带过来，让用户变成魏则西。

当然，我们开放的各种资源，是要和自媒体人在这个平台上的贡献度成正比。比如，谁有资格拿到点金、谁有资格免费使用图片等等。也因为有了利的诱惑，所以自媒体人才会不断写稿、写好稿。如果用一句话来形容，就是我们需要自媒体有更多的“资产”放在这个平台上，他们才能产生黏性。你可以想想微信，为什么离不开？就是因为你在微信里的资产很多——包括朋友、钱包、信息流等等。

四、算法是如何控制“名”的

除了利，平台还要为自媒体人提供“名”。

名就是影响力。如果从单篇文章的角度说，它包括：点击数、分享数、评论数、收藏数、用户停留时长等；而对公号来说，名是订阅数以及订阅后公号与读者之间的黏度。

那么，谁又有权力对内容进行分发？

在传统媒体时代，只有编辑拥有这种权力。

比如，点击数取决于文章的位置、曝光时长，也取决于标题和配图，这就是编辑的权力；而分享数取决于文章的质量，评论数取决于能不能挑动社会情绪，收藏数取决于文章有没有价值，用户停留时长取决于文章质量——这些，都是要靠人来运营的。

但在今天，由于社交媒体的兴起，专业人士之外，社交媒体中的每一个人都有权力发言、转发；人工智能的应用，则让算法同样具有了内容分发的权力。

因为一点资讯是一个靠人工智能分发的 App，我们就跳过社交，进入算法是如何进行内容分发的环节。

在这里，先要讲个小故事，让大家弄清楚几个概念：人工智能、机器学习，以及算法主导的内容分发。

这个故事，讲述的是“我”是如何在老板的眼皮底下看日本 AV 动作片的。

我的工位就在老板办公室附近，每次他出门都要经过。可我非常想在上班时间看日本动作片。于是，我首先要安装一个摄像头，摄像头对着他办公室大门。只要他一出办公室门，摄像头能就拍下他，然后传输到我的电脑上。我在电脑上放了“一点资讯算法分发逻辑”的屏幕保护，只要镜头拍到他，屏幕就自动从动作片跳到“研究算法分发”这个页面上，老板就会认为我在努力工作。

核心的问题来了——为什么只要摄像头拍到他，我的屏幕就能变化？

因为我做了一套人脸识别系统。我用尽一切手段（包括上百度搜索、贿赂他的秘书等等），收集了老板10万张照片，然后输入到我的计算机里，计算机对这些照片进行学习（学习又分为有监督学习、无监督学习、半监督学习、深度学习等等，总之就是拼命学），于是可以判断出摄像头拍到的照片和我输入的照片的相似性。一旦相似度达到一定的数值，就认定是老板走过来了。于是就给屏幕下达指令，迅速从AV切换到研究算法分发的页面。

这就叫人工智能（AI）。人工智能是最大的概念；而向计算机里输入照片，学习辨别此人是不是老板的过程，就是机器学习。人工智能有很多应用，比如这个小故事里讲的叫“人脸识别”，此外还包括无人驾驶、健康诊断，著名的阿尔法狗则是人工智能在围棋领域的应用。在一点资讯的应用，就是通过算法分发信息，实现千人千面、私人定制。

全球最伟大的人工智能公司是谷歌。他们有一个机构叫“谷歌大脑”，主要研究人工智能的应用；中国的百度公司也在向人工智能公司进发，他们通过搜索积累了大量的数据，这就如同上一个小故事里讲的搜集照片的过程——没有大数据，无法实现人工智能。

现在回到人工智能在信息传播上的应用。要实现精准分发有三个要素：一是用户画像，二是文章画像，三是算法模型。

用户画像：他是谁？喜欢什么？

文章画像：这是什么内容？是图文、视频还是图集？是时政、社会还是财经？这个内容是好是坏？

算法模型：用户画像和文章画像之间，以什么样的方式来匹配？

1、先看用户画像：

如上图展示，在用户画像中，生活环境是基础。

第一个层次是生活环境。

生活环境又包括两个层次：

第一是地理位置。一点资讯已经能定位到商圈和小区，而百度地图、滴滴打车已经能实时定位到你站的地方。

衣食住行、水电煤气，包括政府提供的产品服务，都和你的生活环境、地理位置有关系，所以，地理位置越精准越好。

时间场景来说，早上推的东西应该是硬的、偏资讯类的内容，因为过了一夜，大家需要看到昨晚发生了什么——而且，上班族在早晨都比较忙，没有时间看长篇大论。

到了晚上则相反，用户有时间而且希望放松，所以需要推送偏软性、偏娱乐的内容，包括一些美文——在安静的夜里，才能读出其中的味道。

第二个层次是手机环境。

它同样包含两个含义，一是手机型号，不同型号的手机使用者的阅读习惯是不一样的，比如红米用户和苹果用户。即使是同一个品牌的手机——OPPO A57和OPPO R11，使用者的阅读习惯也是不相同的，这都需要我们通过数据去洞察。另外，我们的手机里激活了哪些软件，使用的频率如何，在不影响用户隐私的情况下，都需要去深刻洞察。

第三个层次是用户信息。

如果你是注册用户，你的性别、年龄、身份、学历等，都可以成为我们判断你兴趣的依据。

另外，为了把一个用户画像描述得更精准，一点资讯设计了一个开屏问卷——问用户喜欢什么。有超过50%的用户做了选择，于是，我们能够了解到他们的基本兴趣。

当然，也有人不愿意填写，甚至不愿意透露自己的地理位置。所以，这就给我们提出了难题——冷启动时，应该给用户提供哪些信息。

冷启动，指用户下载某个 App 后第一次打开它的过程。正如同恋爱的第一次见面，它的重要性毋庸置疑。而在冷启动中，重中之重则是用户打开之后呈现的第一屏，大概有5条信息。测试表明，如果在这5条中，用户点击了一条，那么它的次日留存率就会比没有点击的人高一倍。所以，花多大精力去打造这5条内容都不为过。

为此，我们做了大量的对比试验——包括尝试推送相关型号手机的资讯，包括推送相关地理位置的资讯，有成功也有失败。

在冷启动中，因为用户画像不够清晰，所以基本原则应该是推送重要事件、大概率领域（比如足球，而不是高尔夫球），而不能推送拿些小众内容去赌，否则你很容易失败。

当用户阅读完冷启动首屏内容之后，可能会产生五种情况：

（1）有点击下拉；

（2）无点击下拉；

（3）无点击上滑；

（4）有点击上滑；

（5）直接走人。

针对这些不同的行为方式，我们应该启动不同的策略。

这需要非常细腻的数据观察，要从中总结规律。

从此，用户的行为也变得多样化——比如点击、分享、收藏、评论、用户停留时长等等，这都是算法判断推送哪些内容的依据——这是一个非常复杂的运算过程。

比如，有个用户点击了五次“吴晨光”，搜索了一次“邹明”（凤凰网总编辑），如果只给他推一条，应该先推“吴晨光”还是“邹明”？从数量上来说，一定是“吴晨光”更多，但是搜索属于深度行为，他主动去搜索说明对“邹明”很感兴趣，这种情况应该去推谁？

再如，他点击了五次“吴晨光”，点了两次“邹明”。但关于吴晨光的优质内容没有了，只有关于“邹明”的好文章，那是应该推一条很水的关于“吴晨光”的文章，还是推出关于 “邹明”的好文章？

还有，他点了五次“吴晨光”的图文，要不要推一个视频、音频或者问答？或者一个用户很喜欢“吴晨光”，今天突然出了“邹明”的绯闻，是应该把“邹明”的热点推出来，还是，依然根据用户的兴趣继续推“吴晨光”？

所以，用户画像的复杂性，不是简简单单的群体划分问题——它是对人性的深刻洞察的一个行为。比如点击，背后的含义也完全不同——有的是因为真的感兴趣，有的是因为标题党。

2、再看文章画像：

对于编辑而言，文章画像相对简单，因为这是我们的专业。在传统媒体时代，我们就对文章进行画像——比如说消息、通讯、特稿，还包括我一直在尝试的调查报道和解释性报道。

当然，今天的文章画像的复杂性远远高于传统媒体时代——因为这里的文章泛指内容，而不是单纯的文字概念。它包括：

体裁——是文字、图片、视频、音频、直播，还是问答，或者类似微博的短内容？

作者——作者其实代表着背后的自媒体号，包括它的级别、知名度、订阅数等；

标签——这是对于文章描述的领域的认知，比如体育—足球—中超—国安。我们把打标签的权力交给了自媒体作者，他们可以在自己生产的内容下打好标签。同时，我们的审核编辑、频道编辑会修正标签；算法也会对标签做进一步调整。最后综合评判，给文章一个最准确的定位。如果是算法很聪明，做了深度学习，那么还可以分析出更多关于文章的特点，也就是像人一样，去理解文章的中心思想、段落大意。当然，这个很难。特别是对视频、图片的识别更难。

内容质量——它有两个维度，第一是编辑判断，第二是算法判断。编辑的判断前面已经讲过，无非是选题、采访、写作和包装四个维度；而算法判断无非依据数据，还是点击、分享、收藏、用户停留时长等等。

3、最后是算法模型：

用户画像有了，文章画像也有了，我们现在开始匹配。

匹配的依据就是算法模型。我们可以把模型做详细拆解，分为很多模块——比如垃圾过滤模块、热点模块、本地模块等等。算法在每个模块里，进行文章的挑选、排序；不同模块里的文章也在进行竞争、排序。最后择准、择优分发给用户。

我们以热点模块为案例，做具体分析。

热点是一个很好理解的词，就是刚刚发生的、关注度较高的新闻——它有别于其它非时效性的资讯。

首先，我们要告诉算法，什么是热点。

这里有很多方式——比如，监控百度。百度热搜词可能就是热点。在一点资讯要闻频道，编辑置顶的也是热点。

我们还可以人工定义一些文章是热点：比如挂“新华社快讯”字头的就认为是热点。

这是第一步。

让算法了解热点，这就是机器学习。

第二步，我们要把热点内容做“召回”。

这里的召回和问题汽车的召回不一样，是指把相关热点文章聚集在某一个池子里，我们称之为“热点池”。

我们会把热点池分若干层次，在3年前，我就在《超越门户》中描述了搜狐网重大突发事件的规则，从三级到特级；来一点资讯做总编辑后，又进行了进一步修订；现在，我们把标准通个案例的方式输入计算机，让算法来判断热点的大小，以决定向什么样的群体进行推送。

图说：《超越门户》一书中，有编辑对重大突发事件处理的详细分级标准，现在我们要让机器学习，做更精准的分发。

下面，我们再来看文章分发的全过程。

注意此图：

文章分为两个类型——抓取源文章（RSS）和自媒体文章。但不管什么样的文章,都需要经过反垃圾模块的过滤，去除有害政治信息、低俗内容、虚假广告、“标题党”文章等。

所以，反垃圾模块里应该有这些功能。

如果你问，这些功能是如何实现的？那还是前面提到的答案——输入案例或者关键词，让机器学习，找到特征并举一反三。

垃圾过滤之后，算法或者编辑给文章打了标签、做了分类，文章就聚集在各种池子里——刚才说了，这个过程就叫做召回

按照文章的标签分类以及不同的属性，它们被分配到各个池子里——包括我们刚才所说的热点模块、本地模块，还包括被编辑挑出来的好文章，进入精品池模块（如果有些文章又有本地属性、又是精品，就会同时放在两个池子里。还有一些文章，被打上了体育标签或者财经标签，就放在了体育或者财经的池子里）。

最后到了分发过程，主要是针对某一个用户，这么多内容先出谁后出谁——这就是排序。

用户下拉首页流看到的内容，就是排好序的，其它频道流也是如此。

排序具体的规则取决于算法，也就是说用户画像、文章画像和算法模型之间的关系——刚才，我们已经讨论过了。

关于如何去衡量分发的效果，大概有几个点：

准——推的东西就是用户喜欢的；

快——好内容要第一时间推送；

优——同一领域的文章，一定是先推高品质的，否则，我们的优质内容就没有流量，获得不了利益和影响力。优秀的自媒体人也会因此远离这个平台，进而形成恶性循环。

宽——不让用户陷入信息孤岛；要有准确的兴趣探测，能预判你喜欢什么不喜欢什么。这就是我们讲的：保证用户的更多“知情权”。

五、趋势：编辑、算法、社交分发三合一

完了微观的运营，我们返回头来看看宏观。

刚才我们说了，已经有三个人拥有了内容分发的权力，而最新的趋势是：编辑、算法、社交这三种分发模式，正在融合之中。

大家请看下面三个例子：

A. 微信“看一看”功能

我们知道，微信是最典型的社交工具，而它的“朋友圈”功能，其实是一个社交属性很强的信息流——你的好友在做什么、看什么、关注什么，通过朋友圈一目了然。

2016年6月15日，微信的一个小功能—— “朋友圈热文”悄然上线。

据微信内部人士透露：在最初的一段时间里，只有大约10%的用户开通了这个功能；即使在9个月后的今天，该功能也并非对全部用户开放。

而从这个产品的位置来看，也是“庭院深深深几许”，藏在三级页面之后？。

但开发者为这个产品赋予了一个大气的口号：“发现更广阔的世界”。他们试图通过这个产品，把微信上2400多万个公众号里最优质的内容，以“微信头条”的模式呈现在6.5亿用户面前。

“朋友圈热文”的来源，是所有微信用户转发到朋友圈的超链接内容（主要是文图模式）。

微信团队的解释是：“此功能通过对微信用户行为习惯的深入分析，基于用户的选择，会优先推荐（a）用户关注的公众号文章和（b）好友阅读过的原创文章，同时也会（c）精选整个微信平台上的优质文章。”

热文中公众号的权重是优质，具体体现如下：

（1）基本权重指标

认证号（比如新京报的官方微信号）权重高于个人号，原创号的权重高于非原创，用户关注的号及用户朋友关注的号权重更高，但与公众号粉丝数没有直接关系。

从这个逻辑上看，微信团队对原创内容的重视至高无上。在其2400万个公号中，活跃账号约占1/10，而被认证的原创账号已经超过50万个。

微信采用各种方式扶植原创——比如说打赏功能只对原创作者开放，此次又是信息流的优先推荐权。

所谓的“认证号”也是原创的标识之一。

（2）粉丝活跃度

包含文章点击率（打开率）、粉丝消息及留言互动频率、留言内容的点赞率、阅读原文的打开率等（注意都是“率”，而不是“量”）。

（3）公众号搜索频率

如果公众号经常出现在用户的搜索结果中，并且被点击关注，也可提高公众号的推荐权重。

（4）关键词匹配度

公众号名称与简介的关键词匹配度；公众号名称及描述的关键词与内容关键词匹配度，匹配度越高则权重越大。

而在这个产品的进化过程中，我们还发现：

1）很多文章的左下角，都有标签。

主要包括：

已关注：说明你已经订阅产生此文的公号。

好友都在读：说明你的朋友们在阅读此文（但具体点击率到一个怎样的比例才会获得这种推荐，还没有获得具体数据）。

XX人都在读：比如北京人、河北人，说明某一个地域的人都在阅读此文。

XX精英、XX爱好者都在读：说明某一个圈子（如IT人群）都在阅读此文。XX人群，应该来自用户的注册信息。

2）在文章的排列逻辑上，可以参考下图：

3）个性化推荐的算法逻辑，在越来越多地融入推荐中。

比如，你连续两次点击了关于“星座”的文章，“朋友圈热文”会在第三刷的第一屏、第四刷的第一屏连续推荐关于星座的文章。

对于微信而言，即使不用社交逻辑，仅仅是它对某一个用户的信息获取，就已经无可匹敌：

你在注册时，它获得了所有个人基本信息；

你进群时，它对你的身份信息又进行了验证；

你在刷朋友圈内容时，它获得了你的阅读兴趣；

你在消费时，它获得了你的金融信息（这是一个用户最核心的信息，你的花销很大程度上代表了爱好）。

……

这可能是该产品“最危险”的地方：它标志着一种新的推荐逻辑，以社交、圈层为属性的内容分发，正在与以算法、个性化推荐为属性的分发，逐渐结合在一起。

而在两个月前，“朋友圈热文”已经改头换面为“看一看”。入口变浅并覆盖全体用户，“微信头条”的功能已经初具规模。

B. 一点资讯“编辑+算法”的分发理念

一点资讯的分发理念与头条相近，但不等于头条。

今日头条的负责人曾经说过：头条没有总编辑，也没有编辑，不负责提供价值观（其实头条也是有总编辑的，还有不少编辑）。但一点资讯不能如此——我们强调编辑与算法的融合，主要我们要一起解决问题——特别是公平与效率的问题。

从所有数据上看，算法分发的效率一定高于人工，特别是点击率。因为算法可以根据你的兴趣进行分发，给你想看的东西。

但也正因为如此，会导致“标题党”内容泛滥、导致口水文章泛滥，也会导致用户陷入兴趣孤岛——而这损害了“公平”。

这里所说的公平，是指重要的、有一定价值观的，但用户不一定那么关注的内容。

比如，中国科学家屠呦呦获得了诺奖。与那些明星绯闻比较，如果单纯靠算法，这篇文章肯定没几个人看。但这么重要的内容，我们能只靠算法去推动吗？

再如，贾跃亭去职乐视董事长，如果让算法判断，这就是一个财经新闻或者科技新闻，不可能推给大众用户——但我们不能如此，因为我们是媒体。对公众的知情权和社会的进步，我们有责任推动。

特别是在热点事件上，算法还是有天然的弱势——因为算法判断热点，需要根据用户点击率的提升、百度等平台热词的提升等手段，是有一个过程的，也许是15分钟或者更长。但编辑可以在5秒钟之内判断热点。所以，在重大突发事件上，一点资讯已经有非常大的优势。

我们在重大事件上的PUSH，几乎次次都是商业网媒体第一——这背后，就是人工推动。

但如上文所说，热点池的建立，也是为了让算法尽快学习编辑的判断力，早日超过人工。

六、关于产品与转型

最后谈关于产品的问题。

水相当于内容，我们要把它盛到一个杯子里，杯子就是产品。杯子设计得好，我们喝水才舒服。至少不能漏水。

在我的理解中，产品应该有三个体系：

第一是2C的——给用户的；

第二是2B的——给自媒体作者的；

第三是2E的——给编辑提供的运营工具。

以自媒体的产品为例子，2C主要是用户的基本体验，这个还涉及一些产品的核心功能——比如我们的搜索订阅功能，如果一个自媒体号和一个频道重名，搜索结果（SUG）的排序问题。

2B端，我在最初做自媒体的时候提出了12个字，“入驻易，发文快，影响大，挣钱多”。

目前，B端的核心内容就是积分体系问题——能够更方便地给优质自媒体人提供名与利，让更多的资产留在我们的自媒体平台，比如免费图片、数据统计、一键导入、视频功能等等这些权限都跟积分制有关系。

2C端的核心是：能够更快速监控与查询。

好的产品不是反复去和用户说教，一定是用户自己愿意用。所有用户，都是又懒又傻又白（不是说大家不好，其实我也是这样），产品功能越方便越实用，他们越喜欢——否则，傻瓜相机也不会发明。

关于算法的问题、自媒体的问题、产品的问题，都是这个时代编辑需要深刻理解的。

有些编辑和我抱怨，说频道“人少活多”，而且活很杂，不如在平面媒体时工作那么聚焦。我说这是好事啊，从微观来说，是对你个人层次的提高——不想当将军的士兵不是好士兵，不想当总编辑的编辑不是好编辑；从宏观来说，这是新媒体时代的要求——我们不是搬砖工，我们是建筑设计师。

有些同学说我之前没干过，或者公司招聘我的时候让我做的是另一个岗位，现在我适应不了。我说自媒体我以前也没干过，但现在必须干，因为这就是时代的要求。如果你真的干不了，只有一条路：离开。我也是如此，公司不会因人设岗——特别是一点这样的创业型公司。

还有人说，我不了解算法，对这个没兴趣。如果你不了解算法，你就会被淘汰，因为它代表了先进的生产力——我们不能因为算法出现了问题，就回到人工编辑的老模式里。

这就像马车没有汽车跑得快，但汽车一定会带来更多交通事故一样，我们不能因为汽车出现了交通事故；就说我们今天不造汽车了，或者像慈禧一样让几匹马拉着火车头往前跑，这是时代的倒退。

我再强调一次，算法的先进性在于提升了分发的效率——因为它以数据为依据。数据是用户行为习惯的反映，我们对数据不敏感就代表不理解用户，不理解用户怎么提高分发效率？

真正的转型，一方面我们要坚持编辑的理念、价值观和情怀，另一方面对于运营的结果而言，数据是很重要的，千万不要忽视每一个百分点的变化。

大家还要充分理解我们在公司里处的位置。以前，我们强调“内容为王”，但这是一个片面的概念。正如上图所示，内容只是其中一环。内容放在产品之上，这就是水和杯子的关系。

最下面的“一”是渠道，没有苹果、OPPO、小米、华为这样的渠道，就没有人知道一点资讯。中间的“1”，是技术或者说是算法，就像配送员一样，把内容精准地推出去。而用户，凌驾于这个“王”之上，只有拥有了用户，才能主宰天下。

1992年，我进入大学的那年，中国发生了本质性的变化，从计划经济转到市场经济，当时叫 “有中国特色的社会主义市场经济”。

计划经济是啥？

国家规定生产多少吨钢、多少吨布、多少吨米，然后分配给每个人，你有多少、他有多少，要用布票、粮票来买。现在不一样了，我们是根据市场的需求去生产，市场需要多少吨钢、多少吨米，然后使用价格杠杆来调解供需。这种转变，和我们媒体今天的转变一样——内容生产和内容分发都发生了本质的变化，所以，我们必须转型。再抱着计划经济的思维，死路一条。

你看，以前计划经济时代，饭馆都是国营的——这相当于我们的机构媒体；现在呢，国有老字号还存在，但绝大多数饭馆已经是“个体户了”，这就相当于我们的自媒体。怎么去管、怎么去用，就是时代给我们的新挑战。

最后回归到主题——今天讲的是“道”的问题。

道是什么？是万事万物运行的规律；掌握道的人，可以战无不胜。

那么怎么掌握道？前辈已经告诉我们了，就是“格物穷理”。

它来自“心学”创始人王阳明。“心学”核心的八个字，就是“格物穷理，知行合一”。所谓“格”，是分析；比如格竹子，来分析它的结构。

格来格去，你就会明白它的生长规律。

“格物”的过程是非常枯燥的。

今天讲的这些东西，是我“格”了两年的总结。好多东西一开始根本想不通，就像当年王阳明在想清楚“天理即是人欲”前的痛苦。

但人最痛苦的时候，往往是将发生质变的时候——我的记得是在今年春节三十晚上，我在办公室值班。外面鞭炮隆隆，我的内心无比煎熬。

我想起两年前的春节，就是这样一个礼花灿烂的夜里，我完成了《超越门户》一书的序言。后来，这本书成为传媒界的经典之作。

2017年春节，我也要做一点东西，于是不知道哪里来的灵感，我就手绘了这张图；当画完图的时候，我的眼前豁然开朗。

这个演讲里所有的东西，都在这张图上了。我仰天大笑，因为我又上了一个境界，而新的未知也展现在我面前。

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