“机器学习 个性化算法 专业人工”，这才是自媒体的未来平台？

　　经过四五年的发展，自媒体已经从诞生、爆发，逐渐步入了成熟期。就像前些年博客和社交媒体经历过的一样，除了Top500量级的头部自媒体之外，中后部的自媒体，尤其是内容相对专业和垂直的自媒体，他们的阅读量很大程度上依赖于所属“平台”——而当一个平台不能有效地向读者提供优质内容时，那么其影响力会江河日下，最终和生长在其平台上的自媒体一起被淘汰——就像曾经红极一时的部分都市报、时尚杂志和专栏作者的关系一样。

　　所以摆在自媒体平台面前的难题是，怎么才能在貌似海量的内容里，筛选出原创的优质内容，并推送给对相关内容感兴趣的读者。之前的主流做法有两种，微信订阅号和今日头条，前者读者纯手动的“手动订阅 转发朋友圈和定向好友推送”完成一二次传播，后者依靠“机器学习 个性化算法”推荐，但这两种玩法，似乎都遇到了一些问题。

　　过去两三年里，微信团队为打击部分微信订阅号愈演愈烈的刷阅读数和买赞的灰色行为，多次升级后台和API，并表示决不妥协，最近还公开发表声明：会继续加强技术手段，确保平台的真实、公平和公正。

　　究其原因，是一些微信订阅号为了吸引流量从而获得更多的营销收入，频繁发布《天啊！原来我们被他欺骗了这么久》、《记者冒死爆料，再不知道就晚了》、《错过此文，终生遗憾》等标题党内容。但微信订阅号影响力，却与“垃圾”信息的增长量呈反比态势。据新榜《中国微信500强月报》数据显示，从2015年5月起，微信订阅号的总阅读数呈平缓下滑趋势，个别订阅号的阅读数下降20%-50%。而为继续保持“高阅读量光环”，部分微信订阅号“刷流量”已成为营销行业内的潜规则。但这些短视的自媒体没有看到的是，一旦“垃圾信息过多-阅读量下降-刷流量”成为一种恶性循环，带来的后果或许将是平台级的生态退化。

　　头条号“机器学习 个性化算法”的方式，是时下最流行、最新的平台推荐技术手段，系统基于用户的点击、阅读、停留、分享、评论等行为对文章的质量来做出判断，短时间内获得高阅读量的文章判定为优，而后进行个性化推送。这样的做法，在做新闻聚合和个性化推送的时候是可以的，因为他们的逻辑是用机器去取代人工，更加高效的完成机械化的基础工作。

　　但如果把这样的方法直接套用在自媒体平台上，而不用有新闻采编和运营经验的人工干预，那么直接导致的结果，就是大量作者为追求高点击率，制造耸人听闻、故弄玄虚的标题，其内容却往往生拉硬拽、文不对题、枯燥乏味。但是，被标题吸引而来的受众已经贡献了大量的点击，系统就会判断这篇文章为优质，给予更好的位置和更多的推送，然后就是更高的阅读量、更多的广告费、更大的团队、更多的“标题党”文章，如此恶性循环。而真正优质的内容却石沉大海，涟漪都不得见——这情况，咱们看着是不是很眼熟？

　　那么，真正好的自媒体平台应该采取什么样的运营模式呢？在这里，目前我们看到的答案或许是网易号这类兼具“机器学习 个性化算法 专业人工”能力的平台。

　　网易号平台的内容审核和推荐是通过机器学习、个性化算法结合有多年新闻采编和运营经验的人工推荐来实现，每个人负责若干网易号的拉新、维护和内容推荐。众所周知，只要人工智能技术还没有在自然语义识别领域取得足够重大的突破，那么完全让机器来判断一篇文章的标题、文字、文采、深度、价值和适合阅读的人群，显然是天方夜谭。所以，让有“新闻敏感度”的人，来对文章进行判断、筛选和推荐，才是政治上成熟、商业上可操作的模式——微博和百度百科负责内容审核的团队各有数百人，早已说明，人工这一步，省不得。

　　目前来看，网易号推出的“机器学习 个性化算法 专业人工”模式，通过机器和算法来完成程式化和基础性工作，把需要高度知识储备和丰富经验的工作交给专业人工团队来完成，并构建网易号指数这一全新内容评价体系，这样才能够真正有效决标题党、抄袭、刷量、刷粉、买赞等积弊。或许这样的玩法，才是自媒体平台的未来。

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