陳景用馬克筆在內容推薦旁邊又畫了一個方框，寫上【千人千面】。
“張三喜歡看科技和遊戲，他的首頁就全是科技評測和遊戲攻略。”
“李四喜歡看娛樂八卦和美食分享，他的首頁就全是明星動態和菜譜。”
“王五隻看情感故事和寵物影片，那他永遠不會在首頁上看到他不感興趣的程式設計教程。”
“每個人看到的都是自己最想看的東西，所以每個人都會留下來。”
王一凡把咖啡杯擱在桌上，杯底碰著桌面發出一聲輕響。
他腦子很快就轉了過來。
“從技術角度看，這套系統的核心是一個混合推薦引擎，至少需要三層架構。”
“第一層，協同過濾，分析大量使用者的行為資料，找出偏好相似的使用者群體，甲和乙都喜歡A和B，那甲喜歡的C也可以推給乙。”
“第二層，內容標籤，把每一條內容都打上多維度的標籤，主題、長度、閱讀難度、情緒傾向，機器自動標註加人工校驗。”
“第三層，即時排序，根據使用者即時的反饋行為，秒級調整推薦序列，你剛點開一篇遊戲攻略，下一秒你的首頁上游戲相關的內容就多了一點。”
他說完停了片刻，微微皺眉。
“但這套系統對算力的要求很高。”
“登峰目前的伺服器叢集還撐不起這麼大規模的即時計算。”
“光是協同過濾的矩陣運算，在千萬級使用者規模下就會把我們現在這幾臺伺服器打滿。”
“所以第一步不在獨立APP上做。”
陳景把馬克筆指向白板上尋知兩個字，在上面畫了一個圈。
“在尋知上先試。”
“尋知目前的使用者量級和內容生態已經足夠跑通第一輪實驗。”
“不用做到全量覆蓋，先開一個獨立頻道，叫猜你喜歡，在這個頻道里，每個使用者看到的內容都是由推薦引擎生成的資訊流。”
“頻道入口放在尋知首頁最顯眼的位置，作為一個測試產品來跑。”
“如果跑得好，下一步再考慮做成一個獨立APP。”
趙圓圓從椅背上直起身子，翻開面前的筆記本，筆已經拿在手裡了。
“如果要做成獨立APP，產品的形態和品牌定位是什麼？”
陳景轉過身，在白板的空白處畫了一個手機的輪廓，在螢幕位置寫了四個字。
“內涵段子。”
“一個輕量化的娛樂內容平臺，這就是我說的，能讓使用者開心的軟體。”
“使用者開啟APP，不需要搜尋，不需要關注，直接進入資訊流。”
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