这个「反人性」的产品，凭什么又拿到 2.3 亿美元融资？_风闻

　　一款内容 App 如何避免被算法束缚「手脚」？

　　采写 | 万鸣宇

　　编辑 | 靖宇

　　通过机器学习了解用户喜好，再不断给用户推荐他们感兴趣的内容，一些信息流产品依靠这个「法宝」，获得了巨大商业成功。

　　「算法推荐」如今也成为了行业标配，似乎只有不断「取悦」用户，才能有机会留住用户。 

　　时下，却有一款产品，不过度个性化，而是给用户推荐「最合适看」，或者说「最应该看」的内容，同样受到用户青睐。

　　这个产品便是 SmartNews。这是一款新闻聚合类 App，公司总部在日本。多年来，SmartNews 一直稳居日本新闻类 App 榜首。

　　此外，SmartNews 还成功出海美国。据 AppAnnie 数据显示，截止 2021 年 7 月，SmartNews 美国用户的月均使用时长已经高于谷歌新闻和苹果新闻的总和。

　　今年 9 月中旬，SmartNews 宣布完成 F 轮 2.3 亿美元融资。

　　该轮融资后，SmartNews 迄今筹集的资本总额超过 4 亿美元，估值也达到 20 亿美元，成为目前美国新闻类应用程序中估值最高的公司。 

　　这个「反个性化」，甚至有点「反人性」的产品是如何做到的？

　　01

　　算法造成的「信息茧房」，

　　如何利用算法打破？

　　SmartNews 和今日头条都上线于 2012 年。

　　对比今日头条多功能和平台化的设计，SmartNews 的产品页面便显得有些简单，只是将新闻内容做分类，再以信息流方式推送。

　　SmartNews 的产品页面｜SmartNews 

　　SmartNews给用户推送的内容大致可以分为两类：

　　一类是「所有用户都应该知道的信息」。这部分内容会出现在产品主页的「Top News」栏中，包括时政要闻、社会热点等等。所有用户都会收到信息都是一样的。

　　另一类是「有限的个性化内容」。用户可以在「娱乐」、「体育」、「生活方式」等栏目中，订阅自己感兴趣的信息。这在某种程度上，让用户有个性化的体验，但用户可选择的内容是「有限的」。

　　因为 SmartNews 只与权威的媒体、出版社等机构合作，对内容来源有着严格的把关。在官方介绍中，SmartNews 这么说：「我们跟数千家媒体合作，利用算法分析文章，再选出 0.01% 内容推送给用户。」

　　这便是 SmartNews 与其他个性化内容产品的区别所在——算法的发力点不同。

　　主张「千人千面」的信息聚合产品，利用算法分析海量用户的兴趣，将海量内容打标签，再给二者做匹配，实现个性化推荐。这是给算法分析的变量做加法的过程。

　　SmartNews 利用算法分析文章，选出 0.01% 内容，则是在用户「应该知道」的信息中找到最大公约数的集合。这个过程要剔除很多分析变量，给算法做减法。

　　所以，SmartNews 不强制用户使用社交账号登陆，也不会过多依赖第三方数据来分析用户喜好，正是为了避免用户只能根据自己的喜好、习惯接收到非常个性化，甚至是有些狭隘的信息。

　　在如何为算法设定 KPI 上，SmartNews 与其他个性化内容产品也有差异。

　　SmartNews CSO 任宜告诉极客公园（ID：geekpark）：「很多公司会自然地给算法设置点击率相关的 KPI，也就是短期的转化率。」

　　这样做的结果是，算法会在一段时间内给用户推荐很多相似的内容。慢慢地，一个人的兴趣和喜好就会变得越来越窄。

　　在任宜看来，用户阅读新闻更重要的目的是拓宽知识面，获得新的思考。所以，SmartNews 为算法设定了更加长期的 KPI。被推送的内容可能短期内的点击率不高，但从长期看却能帮助用户发现新知。

　　以 2016 年的美国大选为例，一般的算法机制会给用户推荐其政治立场相似的报道，但 SmartNews 却在产品中加入了「政治平衡算法」，使得用户也能看到与其固有立场不同的内容。

　　因此，相较于个性化推荐，SmartNews 更像是一款「个性化发现」的产品。

　　SmartNews 产品部高级副总裁 Jeannie Yang 就曾表示：「我们希望用户回归自身，引领他们发现新事物，SmartNews 的核心是个性化发现，这与个性化推荐不同。」

　　如何引导用户走出阅读舒适区，发现自己不知道但可能会感兴趣的内容，进而真正打破「信息茧房」，是 SmartNews 核心希望解决的问题。

　　02

　　信息聚合产品的下一站在哪里？

　　为了破除「信息茧房」，SmartNews 还在产品交互层面做了一系列尝试。

　　针对美国大选，SmartNews 还推出了一个名为「News From All Sides」功能。首先，针对大选报道，SmartNews 会进行全面追踪。接着，它会将报道按照政治立场分类，再呈现给用户。

　　SmartNews 内选举相关功能展示｜SmartNews

　　用户打开政治新闻后，会发现各方观点并列排布，左边的见解偏左，右边是比较偏右的内容，中间的则是比较中立的内容。这样针对同一个时政新闻，用户就能看到不同角度的报道。 

　　任宜介绍：「我们不希望把自己变成一个裁判，告诉用户什么是好的，是对的。而是往后退一步，把信息的全景展现给用户。这样用户就能有更宏观的认知。他就可以看到更多的观点，更新的观点。」

　　此外，针对大型的公共事件，SmartNews 还会紧急开辟相应的 Tap 栏，集合最实时的可信报道。

　　去年疫情爆发，产品团队只用了 52 个小时就上线了疫情消息栏。如今，用户不仅掌握最新疫情资讯，还能便捷查询疫苗接种地点。此外，针对飓风等气候灾害，SmartNews 还推出了飓风追踪器。

　　SmartNews 日本版中关于疫情相关的功能｜SmartNews 

　　相较于一般的新闻报道，这些信息的颗粒度更细，是具体到某一领域、甚至是某一事件的信息聚合。据了解，SmartNews 会更加关注用户的健康和安全问题，推出跟踪野火灾害、犯罪报告等功能。

　　对此，任宜解释，SmartNews 的理念是为用户提供有质量的信息。所谓有「质量」，其中一个判断标准是，用户接收到这些信息后，能不能形成判断，并且采取决策。

　　于是，SmartNews 在内容品类的拓展思路上，不是力求全领域的覆盖，而是希望在重点领域做到内容的最佳体验。

　　一位业内人士表示，今年 7 月，字节跳动被传正在开发一款高端版今日头条或许也是这个思路。据报道，区别于覆盖各个行业资讯内容的今日头条，高端版只聚焦于相对有限的领域，包括商业、文化、财经和历史等的精品内容。

　　在信息垂直化的背后，一个更大的趋势是信息的服务化。这也是 SmartNews 在现有产品形态中尝试加入的体验。

　　在日本版 SmartNews 中，用户可以搜索到一些商铺的打折券。这些促销信息最早集中在一个专门的 tap 栏，如今则优化成基于地理位置展示。用户到达某地，打开 SmartNews，就能看到附近的促销信息，进而决定是否到店消费。

　　区别于以内容消费作为定位的聚合 App，SmartNews 更像是提供信息服务的工具。

　　SmartNews 内容副总裁 Rich Jaroslovsky 就曾说：「Flipboard 等软件带给用户的体验，类似一种引导用户『向后靠』的体验，当你有时间的时候，背靠在沙发上舒服地阅读。SmartNews 则像是一种『往前倾』的体验，在你没有很多时间的时候，你可以打开这个软件。」

　　03

　　「如果光看窗口期，

　　可能做不出有意义的产品」

　　SmartNews 和今日头条成立的 2012 年，是移动互联网公司用算法改造新闻信息分发方式，重塑媒体行业生产机制的开端。

　　在任宜看来，信息流产品有四代。第一代信息流是 Yahoo，用目录 将网站分类。第二代 是以 Google、百度等搜索引擎 的核心是关键词搜索。第三代是 Facebook 和 Twitter 发明了 Feed 的形式，基于好友链进行推荐，用户可以一直刷下去。

　　任宜进一步解释，今日头条和 SmartNews 都算第四代，虽然仍是 Feed 的形式，但推荐内容基于更多好友链以外的信息。

　　SmartNews CSO 任宜｜SmartNews

　　虽然与今日头条一同起家，但 SmartNews 并没有像字节跳动那样，依托一个爆款产品，形成一系列产品矩阵，同时在海外市场做出更大步的尝试。

　　SmartNews 有成熟的产品模型，成体系的推荐逻辑和算法技术，对于出海的探路却是非常慎重的。尽管至今已经在 150 多个国家上线了产品，但 SmartNews 真正重点发展的市场只有日本和美国。

　　任宜说，新闻内容跟本地的捆绑很紧密。按照 SmartNews 的产品思路，首先要最大化集合当地优质的媒体内容，形成一套完善的 PGC 内容生态，接着把这些内容装进 SmartNews 产品内。

　　任宜进一步解释，「以印度为例，大家会觉得印度有 10% 的英语用户，这些用户能贡献 60% 多的广告收入。五年前，十年前是这样的。但现在印度的中层阶级不断崛起，这个用户群体可能有十三四个语种。如果你要做印度版本，是不是要挑战下这些语种。」

　　还有不同的地方，阅读习惯也不一样。「有的可能习惯从左边开始读，有的从右边，这时候界面是不是要改变。有品质的信息获取，对每个地方的用户来说可能是不一样的。」

　　「当我们判断自己对这个国家的市场有能力做好的时候，我们进入的状态才会更坚决一些。」任宜补充说，尽管海外其他市场可能还有很多窗口期，「如果光看机会去做，很有可能你做不出更有意义的产品。」

　　极客公园 GeekPark 原创文章

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