【IT時代網、IT時代周刊編者按】傳統期刊雜誌近兩年受到網際網路的衝擊，已經倒下了一批，就連很多網媒也在尋求新的變革，那麼，網際網路是如何改變媒體行業，未來媒體行業的出路又在何方？近日，今日頭條創始人張一鳴受邀在南方報業傳媒集團進行了一場內部分享，同時也開啟了南方報業2015年度「全媒體採編技能系列培訓」的第一講。張一鳴與在場的數百位傳統媒體人分享了今日頭條過去三年的成長經歷以及自己對傳媒產業的觀察和判斷。以下內容根據張一鳴在南方報業的演講整理：
很高興有機會來到南方報業集團跟大家分享。記得從中學到剛工作的那段日子，每周四下午都會有點高興，因為下班或者放學後能買到南方周末。一直以來，我始終保持著信息獲取重度用戶的習慣，並長期關注如何解決信息不對稱的問題。11年底，移動網際網路的快速發展，導致信息的創作、分發、討論，發生很大的變化。12年初，我從上一個創業公司離開，重新啟動，做了今日頭條。
我簡單介紹一下今日頭條。首先，它是一個超大用戶量的平臺，今年年初日活用戶超過2000萬。第二，它是一個信息分發的平臺，並不是生產內容的媒體，當然我們跟很多網站媒體有合作。目前，有超過20000個內容的創作者入駐今日頭條頭條號。其中，政府加各類機構超過5000家，籤約的傳統媒體有超過1000家，自媒體超過15000個，而且是以每月20%~30%的環比速度上升。第三，從技術角度說，今日頭條是一款基於機器學習的個性化推薦引擎。它根據用戶的興趣、喜好、手機，位置，包括其他的環境信息為用戶推薦可閱讀的內容。
在我創業的時候，就有人問我張一鳴你做過媒體嗎?因為一看到今日頭條的名字，大家可能想會覺得：這是不是一個媒體機構。我說不是，我既沒有在傳統媒體工作過，也沒有在門戶網站工作過。還有人會問，你為什麼招這麼多工程師呢?我們確實需要這麼多工程師，我們主要靠技術驅動來達到信息分發的目標。
一、網際網路技術怎麼改變媒體行業的?
1.機器學習
從2011年開始移動網際網路快速發展，讓信息傳播，包括知識積累發生了很大變化。人類最早結繩記事，後來有了文字，人們將知識總結成符號記錄下來。但現在積累知識已經不是靠人了，是靠系統的觀察。系統通過觀察每個用戶的行為，不僅得到對這個用戶的了解，還得到不同用戶之間的差距。它可以知道同樣使用iPhone6手機的北京的男性用戶，有什麼共同的特點。在使用3G和wifi網絡的時候，小米手機的用戶喜歡看的內容有什麼區別。這些行為被系統記錄，被系統理解，沉澱下智慧。
在垂直領域，搜索、閱讀、導航、交易、保險、金融、天氣等都會出現這樣垂直的「上帝」，它們在這個領域不斷積累。系統就像一個不斷翻譯的大腦，剛剛做出來的時候可能是沒有多少智慧的，也就相當於幾歲的小孩，但它有一個優勢，不會死亡，能夠日夜不停的工作。而且用的人越多越久，它知道的東西就越多。我認為機器學習對信息的整理歸納理解的能力，將會大規模改變信息的傳播，也會抹平信息的鴻溝，減輕人腦的負擔。
2.介質的變化
我基本按時間排列了各種媒體形態——傳播信息的介質。紙是很重要的傳播介質，相比牆貼公告，(有了郵遞之後)它的傳播範圍很廣。特別是有了無線電技術之後，它可以分散多地印刷，讓大規模的傳播信息成為可能。廣播更是如此，第一次實現了非常快速的長距離的信息傳播。《偉大的博弈》那本書說，在電磁波出現之前，美國的東海岸和西海岸的市場交易價格是不一樣的，通過驛站和馬車，早上東海岸的價格下午才能傳到西海岸。電視，使多媒體信息傳播成為可能。無線電臺只能傳遞聲音信息，電視可以傳播視頻的信息。
網際網路，第一次實現了雙向實時的互動，內容創造者可以發布內容，讀者可以反饋，可以寫評論，可以互動。移動網際網路跟網際網路，就傳播信息的能力而言，沒有太大變化的。但移動網際網路可以隨身攜帶，所以它能記錄個人很多很多的特徵，這一點意義重點重大。在PC上的時候，一個人用幾臺電腦，幾個人共用一臺電腦等等情況非常多，並且它不能捕捉個人的完整場景。
07年08年的時候，我在電腦上看各種內容，但也買報紙，為什麼?在上下班的路上不會拿著電腦看。所以平媒受到移動網際網路的影響更大。10年之前，北京地鐵站入口有賣報紙的，出口有收報紙的，但11年之後就沒有了。因為移動網際網路便攜性非常好，傳遞信息也非常實時，並且能夠標識個人。這種介質的變化，不僅帶來信息分發效率的變化，還帶來創作的變化。第一手信息常常不再是記者的報導，而是用戶拍攝的照片發到了微博再被傳播，記者可能在微博上看到了，再去二次加工，聯絡當事人。視頻也是，以前視頻網站都是長視頻播放，但現在開始有更多的短視頻了，為什麼?因為手機不僅有閱讀功能，還能創作。手機一般都有兩個以上攝像頭，能非常方便地捕捉場景，所以大量的內容被創作出來。
互動也發生了很大的改變。在功能手機時代，手機報可能一天發兩條，每一條大概摘要五條新聞，但是沒法評論，是單向接收。現在用戶不僅能評論，還可以看評論人過去的所有評論，看評論人收藏分享的文章，比如頭條上的社交功能一樣。所以媒體在閱讀之外還帶了社交屬性。這就是我理解介質帶來的變化。
3.個性化推薦需求
08年底，我有個強烈的感覺，信息越來越多，我關心的事情總是不能第一時間到達我。這個場景其實很多。比方大家都經歷高考，你們會到網上去查成績，每天可能都去看一下發布了沒有。但比較方便的，應該是一有信息就推送給你。09年的時候，有很多公司在做這方面的嘗試。其實，社交網站不論是微博還是朋友圈也能起到一定的功能，但它存在一個問題：朋友關心的不一定是我關心的。有什麼產品能夠更滿足我信息獲取的需求呢，當時我看了在世界排名1000名的網站，尋找有沒有這樣的產品。發現95年之後有很多人做了嘗試，都不太成功。09年有個比較大的網站——這個網站的創始人就是後來uber的創始人——也不是特別好。我就在想，應該存在一個更理想的形式，但一直沒出現。
我帶著這個問題工作，一直到11年智慧型手機出現，我覺得可以實現這個理想了。手機是你隨身攜帶的，攜帶時間比鑰匙更長，比手錶更長，所以它能夠了解你的很多信息。並且手機是唯一對應到個人的設備。此外，手機屏幕很小，信息卻那麼多，這兩者之間的矛盾就越加大了，信噪比(有效面積內的信息和噪音的比例)就顯得越加重要，個性化推薦的需求上更強烈了。當然，到了那個時候，相關的技術也越來越成熟了。
我還有一個觀點是這個世界越來越透明了，人在網際網路留下的痕跡越來越多了。在2009年之前，有一個說法，誰也不知道你在網際網路上是一個人還是一條狗，現在的說法是，網際網路上別人很容易知道你是誰。大家越來越多地使用真實職業，表達真實興趣，表達真實的態度觀點。因此，我覺得在移動網際網路上有可能做出基於推薦的產品，於是有了今日頭條。
二、大數據+好算法=今日頭條
有人跟我說，今日頭條長得跟新聞客戶端差不多，看不出是技術驅動。包括我跟獵頭說，我要招高水平的工程師，他們也不理解。其實如果看了這個圖，他們就能理解了。從左上角的部分，相當於一個搜尋引擎的前半部分，它也要對信息進行收集、整理、分析，它要自動計算出這篇文章是哪一個主題的，是哪一個大類和小類，提到了什麼人物、公司、地點。
之後，它要給用戶排序。就此時此刻，大家可以拿出手機刷一下今日頭條，跟周圍的人對比一下，你刷出來的前5條和他刷出來的5條是否一樣，肯定是不一樣的。為什麼呢?因為它根據每個文章的特點，根據每個用戶的特點做了一個排序。用戶的特點是怎麼知道的，我們可以看到右邊，用戶使用今日頭條，根據推薦結果產生行為，比如是否點擊、評論等，這些行為又迅速回到最下方——用戶信息的收集器——被分析，分析之後設定用戶的興趣，用戶的興趣又返回影響到排序。如果你剛剛點了一篇文章，是你從來沒有關注過的某個主題，過幾分鐘之後你再刷新，這個主題的文章就會增多。所以我們會對每條信息，每個商品(因為我們也推薦商品信息)進行各種分析。
我剛才是非常簡單的列舉，實際上分析緯度會非常多，讓這個循環不斷地迭代。人工智慧系統，它不僅像一個助理，還像一個上帝，這個迭代的過程中，越來越多的知識沉澱下來。最左邊的一側顯示要做這樣一個系統的基礎工具。我們現在大概有3000臺高性能的伺服器，到今年12月份會到6000臺，據我們所知，是未上市公司中最多的，當然也比很多上市公司多很多。這些伺服器每天處理的日誌大概有100多億條，100T，每天要消耗200塊500G的硬碟。講到這兒，大家也能理解了為什麼今日頭條要招很多很多優秀的工程師。
這個圖表是我們過去一年中我們平均每個用戶每天點擊數的變化，大概是漲了90%。這個提高一方面有數據積累的因素，我們積累的數據越來越多了，另一方面就是算法的提高，計算公式越來越準了，在過去一年中，已經有幾次，一改進算法，第二天點擊率就明顯提高。
三、為內容生產者提供整套服務體系
1.智能推薦，內容生產者可以專心創作
我相信傳統媒體都挺關心我們內容合作情況的。我們的內容創作平臺——頭條號為什麼能吸引很多的創作者呢?因為它具備個性化分發的能力。在平媒時代有兩個東西限制內容的分發，一個是刊號，第二個是發行。小眾內容在平媒時代是不被創造，因為它沒法被發行。比如說古箏，全國可能有20萬個讀者，但是太分散了，每個省就10000個，通過零售渠道很難發行。有了推薦引擎之後，發布第一天我們就向對古箏最感興趣的6萬人推薦了這個內容，這樣，長尾創作就發展起來了。
我們跟微信公眾號相比有一個特點，因為微信公眾號要人工訂閱的，如果你不搞一些病毒營銷、抽獎之類的東西，你是很難獲取有用戶的。很多微信公眾號運營了半年，也就幾千個粉絲，那每篇的閱讀量在一兩百。但是頭條不一樣，很可能你創作的第一篇或者第二篇內容就有幾千、幾萬個閱讀了，因為它會自動把你的內容推薦給可能感興趣的用戶。每篇文章下面還可以看到真實大量讀者的互動，很多人在評論頂踩。
2.內容變現
分發內容之後，如何變現呢?頭條現在已經做的一些事情。第一，頭條有廣告系統，用戶可以自己選擇匹配頭條的廣告系統，我們給用戶返還廣告收入。第二，用戶可以自己經營廣告位，可以放App下載，商品連結，或承接的廣告。一些頭條號，像電動汽車時代網、山茶花、石榴婆報告，都經營得很好，公司規模不大，也獲得了挺好的收入。
3.保護原創
在座的很多都是內容創作者，也很關心版權問題，我們今日頭條去年也有一些風波，是關於版權方面的。我想說的是，我們是業界最重視版權的。我們用業界領先的消重算法來保證作品在我們站內是唯一的。
我跟很多自媒體的作者聊過，如果你發現一篇文章被別的自媒體抄襲了，你在頭條上和微信上投訴得到處理的情況分別是怎麼樣的?我經常聽到作者抱怨在微信很長時間沒有被受理，但在頭條上絕對是24小時內一定被處理完成的，因為我們要求所有的投訴反饋都要日清，這是我們的態度。僅今年4月，今日頭條就處理了超過450例作者舉報，其中涉及侵害版權的有132例。
四、和最優秀的人做有趣和有挑戰的工作
最後，我想跟大家介紹下我們的公司文化，我相信大家對技術驅動的公司有什麼特點感興趣。找工作有很多標準，最庸俗的叫做「錢多事少離家近，睡覺睡到自然醒」，但我們的標準不是這個，而是「和最優秀的人做有趣和有挑戰的工作」，招到最好的人，給儘量好的待遇，給儘量有挑戰的工作，讓他做感興趣且能做好的事情，給他最充分的發揮。
我們600個員工差不多有近300個是產品技術，我自己有40%的精力在跟招聘相關的事情上，其實我覺得應該還要再多一點，所以我們對人才是非常重視的。當然我們尤其重視技術人才，所以我們的HR負責人也是會寫代碼的。
頂級的技術人才值多少錢?我最近在朋友圈轉了這篇招聘啟示，很多人問我你們是不是營銷的噱頭，不是的，我們希望可以付100萬美金年薪招聘一個優秀的機器學習專家，但並不是說資深業界教授，我們優先喜歡35歲以下的，85後就更好了。我們經常說人力成本，其實我認為人力不是成本，我覺得人力是資源，人力是投資，所以我們願意為優秀的機器學習人才付這麼多的價錢。公司內部有很多相關規則，像推薦優秀的機器學習人才，我們獎2萬美金，推薦公司內部任何一個崗位，都獎5000人民幣，高級工程師獎1萬人民幣。我們是想員工能夠自循環起來，招到好的人，好的人再推薦好的人。
【IT時代網、IT時代周刊編後】網媒的興起，讓傳統媒體的日子過得舉步維艱，網絡渠道傳播媒體內容，短平快等形式，更能博得年輕一代的喜愛。可是現如今，網媒也要面臨自媒體、UGC等新興模式的衝擊，紛紛尋求改版轉型，不得不進行方向和思路上的改變，可是好的優質的內容，永遠是媒體行業炙手可熱的資源，內容為王依舊是根本。【責任編輯/鄭希】
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來源：記者站
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