筆趣閣 > 都市小說 > 華娛之昊 > 第884章 每日頭條

                    第884章 每日頭條(1 / 3)

                    抖因,這個短視頻社交軟件相信沒有人不熟悉。

                    刷抖因恐怕早已成為無數人一天中必不可少的組成部分。

                    但是,在抖因大火成為短視頻龍頭老大之前,快首才是當之無愧的短視頻第一。

                    后來,抖因靠著每日頭條的龐大流量引流,使的注冊用戶增速迅猛。

                    又因為抖因總是選擇性的投放一些看似高端的內容,比如豪車、美女、泳池等等,營造出所謂的高端生活方式,吸引了一大批向往的粉絲。

                    同時,抖因注重的是頭部流量,所以可能對一二線城市的大部分人來說更能接受,也比較上癮,比較流行玩法。

                    導致注冊用戶直線增長。

                    而快首一直在跑產品,做好產品,用戶的數量主要靠自然增長,不過多的去干涉用戶本身,堅持普惠,對每一個用戶公平。

                    所以你可以看到的是快首頭部網紅基本上都是草根,而抖因大多是機構。

                    說回現在,此時的快首還不叫快首,而叫GIF快首。

                    GIF快首就是快首的前身,誕生于2011年3月,也就是截止到現在,面世連一個月的時間都不到。

                    這是一款用來制作、分享GIF圖片的手機應用。

                    而快首從純粹的工具應用轉型為短視頻社區,用于用戶記錄和分享生產、生活的平臺則還要到明年年底。

                    后來隨著智能手機、平板電腦的普及和移動流量成本的下降,快首在2015年以后迎來市場,直到2019年前,快首都是當之無愧的短視頻第一。

                    而現在才是2011年,陳昊還有大把的時間操作。

                    抱著世姐深深的吻了一口,陳昊便立即穿好衣服,拿起手機打給了胡晉。

                    “陳董?”胡晉氣喘吁吁道。

                    “嗯?”陳昊聞言一愣,“你現在在忙?”

                    “嗯,我和張雨琪在一起呢,嘶……”胡晉道。

                    我靠,陳昊忍不住吐槽,“那我長話短說,你幫我去收購一家叫GIF快首的公司,信息我讓秘書發給你,別忘了。”

                    “好的,一定完成任務。”胡晉說完就掛了電話。

                    陳昊搖了搖頭放下了手機,隨即又打給了俞永福。

                    “陳董!”俞永福道。

                    “俞總,我想要你幫忙制作一個產品。”陳昊道。

                    “哦?陳董又有什么新想法?”俞永福聞言來了興趣。

                    之前陳昊讓UC制作了微博客,現在注冊用戶已經超過了7000多萬,成為當下最火的社交平臺,估值早已達到數億了。

                    雖然陳昊不太懂具體的互聯網技術,但是他頭腦中的無數創意總是能讓人眼前一亮。

                    “每日頭條!”陳昊道。

                    因為快首,陳昊想到了抖因,隨后想到了前世抖因的母公司的拳頭產品今日頭條!

                    今日頭條是一個用戶眾多,流量巨大的軟件,也是一個舉足輕重的發聲窗口,陳昊既然想到了,那自然不會放過。

                    “每日頭條?”俞永福思量道。

                    “對,就是一款基于數據挖掘的推薦引擎產品,為用戶推薦信息、提供連接人與信息的服務的產品。”陳昊道。

                    “聽起來很熟悉。”俞永福突然笑道。

                    “主要還是個性化推薦引擎技術,根據每個用戶的興趣、位置等多個維度進行個性化推薦,推薦內容不僅包括狹義上的新聞,還包括音樂、電影、游戲、購物等資訊。

                    根據其社交行為、閱讀行為、地理位置、職業、年齡等挖掘出興趣。

                    通過社交行為分析,計算出用戶興趣;通過用戶行為分析,用戶每次動作后,快速更新用戶模型。

                    對每條信息提取幾十個到幾百個高維特征,并進行降維、相似計算、聚類等計算去除重復信息;對信息進行機器分類、摘要抽取,主題分析、信息質量識別等處理。

                    根據人的特征、環境特征、文章特征三者的匹配程度進行推薦。

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