“他在系统底层,悄悄挑选了一批最不起眼的纯草根账号,给他们人为倾注了最高级别的流量权重,硬生生打造出了一批草根暴富的神话!”
“在大夏国的基层社会里,什么广告最管用?身边的暴富神话最管用!”
“当那些每天在工厂流水线上打螺丝、在风雨里跑工地的普通人,亲眼看到身边的工友、隔壁的邻居只是在手机上随手敲几行字、拍几张破照片,就能拿到比他们干苦力一个星期还要多的真金白银时,会发生什么?”
“所有人都会彻底红眼!”
“他们会像疯了一样涌进飞鸽注册创作者账号,把他们的各种日常或者某方面的经验和看法写成文章,毫无保留地全部倾倒进飞鸽的数据库里!”
“这就是林辰的第四步,针对供给端的布局——千金买马骨,用最小的代价,调动几千万普通网民,给飞鸽建造一个永远不会枯竭、门类万千的超级内容工厂!”
长桌两侧,几位副总裁的呼吸明显沉重了起来。
他们终于明白,为什么林辰敢放开门槛让普通人胡乱发帖。
那不是破罐子破摔,而是在用金钱的引信,引爆全国老百姓的创作欲望。
“但是,海量粗糙的内容涌进来了,用户看烦了怎么办?这就不得不提到这套杀招最核心的技术引擎——”
科林·顾深吸了一口气,将屏幕切换到了另一份复杂的底层技术抓取报告上:
“这就是我和技术团队排查到最后,真正感到后背发凉的地方。”
“新浪和搜狐那帮做传统门户的人,到现在还以为做内容就是靠大主编挑文章、靠名人写专栏,那是旧时代的精英思维。”
“林辰在飞鸽里推行的,是彻底颠覆传统媒体的另一套逻辑——机器算法推荐,信息找人!”
科林·顾调出几段逆向分析出来的代码片段:
“我们技术人员穿透分析发现,飞鸽根本没有传统意义上的编辑置顶,也没有统一的头版头条。他们用的是一种基于用户行为大数据的协同过滤与深度学习模型!”
“坦白讲,从目前抓取到的日志来看,这套推荐系统还非常稚嫩,甚至可以说是相当粗糙。”
“我们的测试账号,有时候聊了一句买菜,系统就会一口气推十条菜谱;点了一次球鞋,满屏幕都是运动鞋广告,推送逻辑经常出现错乱,完全谈不上精准。”
科林·顾没有回避技术的现状,但他语气中的危机感反而更浓了:
“如果单看现在的产品体验,很多人会觉得它根本上不了台面,甚至连百度的关键词搜索都不如。”
“但是,大家必须清醒地看透一件事——算法推荐这项技术,在全世界范围内都处于刚刚破土的萌芽阶段,现在的粗糙,是所有新技术在冷启动时必须经历的必然阶段。”
“可是,这个模式最可怕的地方,在于它拥有自我进化的能力!”
科林·顾指向大屏幕上的数据流,声调拔高:
“林辰把这个功能直接推给飞鸽那几亿的活跃用户,他是在拿全大夏国的网民当养料,在给这台机器做高并发的实战喂养!”
“用户划过一条不看,机器记下一次负反馈,停留了五秒钟,机器记下一次正反馈。”
“每天几亿次的真实交互数据喂下去,这套原本粗糙的模型,会在我们看不见的地方,以每天甚至每小时的速度疯狂迭代、自我修正!”
“现在它可能推得不准,但半年后呢?一年后呢?”
“当这套算法彻底长成,当它能精准预判一个用户在深夜孤独时想看什么、在清晨忙碌时想看什么,甚至比用户自己还要了解自己的潜意识时,那会是一个怎样的光景?”
科林·顾环视全场,把所有的线索彻底串联在了一起,道破了那个足以让企鹅高层彻底失眠的完整闭环:
“各位看清楚这套杀人不见血的闭环了吗?!”
“用极少数的草根暴富神话作为诱饵,刺激全国数百万普通人疯狂生产最接地气的垂直内容,彻底解决供给问题;”