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流量入口、用户图谱、AI引擎,赤子城的信息分发三部曲

2019-04-01 16:58 · 稿源:站长之家用户投稿

 移动互联网时代的信息爆炸,推动了信息分发方式的变革。信息作为价值的载体,其连接效率决定了价值的流动效率。致力于精准连接人与信息的赤子城,依托流量入口搭建数据壁垒,凭借算据和算力支撑模型进化,用人工智能引擎驱动信息分发,完成了不断提升信息分发效率的三部曲。

 产品研发+平台聚合:占据流量入口和数据入口

 以 2013 年推出全球首款AI极简桌面Solo ﻪLauncher为起点,赤子城打造了一系列风靡海外市场的爆款移动应用,包括平台入口型产品(桌面、锁屏、安全)、资讯内容型产品(新闻、搜索)、休闲内容型产品(音乐、星座)、游戏娱乐型产品(休闲游戏、中重度游戏)、生活服务型产品(健身、天气)等。

 赤子城的产品规划基于对用户需求的洞察。比如,基于用户对隐私保护的需求,推出Solo Locker、Solo ﻪAppLock等产品。基于用户对健康生活的追求度提升,推出健身产品矩阵,针对不同人群、不同诉求,相应地打造了多款健身产品。基于用户对音乐等泛休闲内容的需求,打造了音乐聚合、星座等产品。

 由需求催生的产品,天然拥有成为爆款的潜质。赤子城半数以上产品长期占据不同国家的应用榜单,风靡北美、欧洲、东南亚、日韩、中东、拉美、俄语区等地区,登上 80 多个国家和地区应用商店总榜前列,覆盖 200 多个国家和地区的 6 亿多用户,并在产品分发信息的过程中沉淀了海量深度数据。

 除了通过自有产品将信息分发给用户,赤子城还以“AI+平台+程序化”的方式切入全球流量生态,聚合了包括Amazon、TikTok 、Uber ﻪ、PUBG等全球顶级互联网产品在内的数万款优质应用,并通过搭建自有程序化平台切入全球程序化交易市场,拓展分发网络边界,提升触达规模和数据体量,每日触达用户超过 2 亿,日分发数据达百亿量级。

 智知图谱:以价值匹配为导向的用户画像系统

 信息本身是没有价值的,当其匹配到需要的人才会产生价值,而价值匹配的前提是精准刻画立体用户画像。占据流量入口、沉淀海量数据后,赤子城持续积累其用户“档案库”,搭建了由标签和权重构成的“智知图谱”。

 在智知图谱中,首先存储了用户的基本属性,包括性别、年龄、语言等等,这些属性是静态的,长期性的。基本属性之外,更具价值的是用户动态的兴趣特征和消费特征,如音乐、电影、运动、美妆、停留、观看、付费等等。

 为什么说兴趣特征更具价值?举例来说,如今欧美的年轻男性,购买化妆品的越来越多,部分地区的购物网站男性的购买力甚至超过女性。那么仅从性别判断用户是否喜爱购物显然是不准确的,但从兴趣标签入手就不会出现这种偏差。

 除了静态的基本特征,动态的兴趣特征,“智知图谱”还实时洞察用户的场景化特征,如时间、地理位置、网络环境等等,生成“静态+动态+场景化”的立体用户画像,为“千人千面千场”的信息分发奠定基础。

 智知图谱的拓展依靠数据和算力。算力方面,赤子城依托超大规模全球化分布式计算平台,实现了全球范围内的计算资源调度、动态扩容、高速存储等技术。数据方面,赤子城将数十个应用种类的每日百亿的分发数据,与 6 亿自有用户数据打通,数据量级更加庞大、类型更加丰富、维度更加立体。通过拓展智知图谱,让世界上再也没有“新”的用户。

 SoloAware引擎:将信息变为价值的效率系统

 智能分发系统主要有三个维度的变量:信息维度、用户维度以及场景维度。作为赤子城信息分发的核心驱动,SoloAware人工智能引擎的核心逻辑就是实现信息、用户、场景的匹配,精准连接人与信息。

 赤子城的分发方式大体分为两种。一方面,赤子城旗下产品通过产品本身的内容分发,为用户提供千人千面的个性化体验。例如,Solo ﻪMusic的歌曲歌单推荐,Solo Now的信息流新闻推荐,Solo Fitness的健身课程推荐等。

 另一方面,赤子城还通过产品将其他信息分发给用户。例如,Solo Launcher的“猜你喜欢”的应用推荐,Solo ﻪNow的原生信息流广告推送,Solo Fitness的健康食品购买推荐等等,进一步补充服务场景,全方位满足用户需求。

 SoloAware将信息分发拆解成认知、理解、规划、决策四个环节。

 首先,SoloAware通过LR、GBDT、DeepLearning、FTRL等算法,对信息进行认知分类,将不同的信息分别归类为文本信息、语音信息、图像信息、流量信息四大类。而后通过自然语言理解、知识图谱、图像理解等技术多维度准确理解信息的内容。

 接下来,SoloAware结合智知图谱,在毫秒级的时间内捕捉用户意图,生成实时需求图谱。最后通过决策系统,选择最适合用户的应用、内容、服务、商品等信息进行分发,极致满足用户个性化需求。

 更重要的是,在分发实践中,SoloAware依据分发结果对模型进行实时纠正,通过持续的自学习使模型更加精准,使分发效率客观存在自我进阶的能力。SoloAware在不断的“学习”中逐渐成长、成熟,让越来越多的信息持续实现价值最大化。

 触达用户、充实图谱、进化引擎,赤子城不断通过这三步提升信息分发效率。信息分发效率提升后,赤子城又能进一步扩大用户触达规模,进一步丰富图谱,进化引擎,不断实现人的增量与信息的增量,将更多的信息更快地分发给更多的人。

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