大數據下的千人千面,讓你沉淪于網絡之中
通過這種技術,抖音和今日頭條兩款APP迅速成為全民APP用戶數量成倍增長。據數據顯示,截至2020年8月,包含抖音火山版在內,抖音的日活躍用戶已經超過了6億。今日頭條用戶接近6億,MAU為2.6億,日活躍近1.2億。
字節跳動成功的背后離不開大數據下的“千人千面”技術應用,在字節跳動獲得成功之后,越來越多的視頻平臺、新聞、電商平臺開始研發并使用“千人千面”技術。
使用“千人千面”技術后,各大網站迎來了流量和使用時間的增加,“千人千面”已經悄然走進我們的生活。
教育中的“千人千面”提高學習效率
千人千面技術已經逐步進入教育行業通過該技術,可以針對孩子能力不同,制定相應的教學方案。
從教育大數據報告可以看出教育逐步開始細分領域非常豐富,且不同領域、不同人群用戶的需求,各不相同。
除了提升用戶需求和用戶體驗,滿足不同地區、不同人群對于教育的細分需求,用“千人千面”的方式從需求端激發用戶搜索需求。千人千面成為在教育領域的一種共識,讓不同的孩子接觸不同的教育內容成為可能。
例如,2019年7月好未來發布AI開放平臺,升級了其在2018年發布的WISROOM智能教室到WISROOM2.0,該系統可以根據學生的個性化數據反饋,調整授課內容,進而成為適應每個學生的課程。
可以看出,通過AI等方式實現個性化的教育內容匹配已經成為風潮,巨頭們都在加大技術層面的投入。
在教育搜索這里,主要體現在通過技術讓搜索結果與用戶需求匹配上,例如,對于有高考知識索求的用戶,百度文庫依靠百度AI知識圖譜技術,建立一個K12領域學習鏈路邏輯,將題目與知識點進行對應,聚合相關知識點和資源,嘗試個性化推薦給用戶,這使得搜索結果更貼合用戶的實際需要,符合學習實際。
事實上,在教育知識類視頻、教育智能小程序等方面,百度都有根據不同用戶的搜索請求,進行智能推薦的內在功能,而這些其實屬于百度整體上進行個性化搜索優化的一部分,只不過它深入到了教育知識產品的內部。
激發需求端、走出“棘輪”軌跡,技術是主要的推進力量。
短視頻中的千人千面讓人停止思考
短視頻是千人千面應用最成熟的領域之一,它會根據用戶個人喜好不斷推送相關內容,比如你是電影愛好者,短視頻APP就會推送電影內容,如果你是寵物愛好者就會推送萌寵系列。總之,用戶喜歡什么,APP就推動你什么內容。讓你不用思考就能源源不斷地獲取相關內容。
通過這種方式,我們對短視頻的依賴越來越嚴重。
,以“快手”、“抖音”為代表的短視頻APP逐步侵占我們時間,使用這些應用的時間越來越長、頻率越來越高,通勤路上、餐前飯后或者晚上睡前打開這些短視頻應用,刷上十幾分鐘甚至一個小時已經成了這些短視頻APP使用者的標配。
《娛樂至死》一書中談到,在一個信息爆炸的時代,如果不能擁有鑒別信息的能力,無目地地在抖音上消耗時間,思想會逐漸退化。人類進化史證明,文字社會到圖片社會的發展過程中,人不單單缺少獨立思考,也缺乏深入思考的能力。
人的思考方式是層層深入的,從分散的數據點,到聯結的線,再到整合后,構成的立體空間。
因此,短視頻中的千人千面讓我們失去自我,停止思考。
千人千面讓你瘋狂購物
淘寶早在2013年就提出千人千面算法,依靠淘寶大數據及云計算能力,能從細分類目中抓取那些特征與買家興趣點匹配的寶貝,展現在目標客戶瀏覽的網頁上,從而幫助賣家鎖定真正的潛在買家,實現精準營銷。
其中所指的標簽是指淘寶通過購買過的產品、添加過的購物車產品對每一個用戶打上各種標簽,然后通過標簽來勾勒出每一個客戶的畫像,從中能夠解讀出用戶的購物偏好。
而產品的歸類是根據其具有的特色,大體分為:依據特色、色彩、原料、樣式,不同的價格區間,產品的相關性等。
這種模式在拼多多、京東等購物者中都會出現,并且有部分商家已經開始針對不同用戶制定不同價格,“大數據殺熟”油然而生。同一時間,同一起點,同一目的地,不同手機使用打車軟件跳出的價格卻不同。買了外賣平臺的會員,看起來點外賣能省不少錢,但實際上所謂的“優惠”比非會員所能享受到的反而要少。
消費頻率越高的老顧客,在網上所看到的相同產品或服務的定價,反而要高于消費頻率低或從未消費過的新顧客。
據不完全統計,包括亞馬遜、搜狐視頻、百度、騰訊視頻、美團點評、淘寶、優酷、愛奇藝、去哪兒、天貓、貓眼電影、淘票票、當當網、餓了么等多家平臺,均被曝疑似存在“殺熟”情況,涵蓋了網絡購物、交通出行、在線視頻、在線差旅、在線票務等多個領域。
說到底千人千面技術其實就是利用大數據對用戶進行分析,給出對客戶最有誘惑力的解決方案。當然這種方案也許是最優的,也可能是最貴的。千人千面真的是一把雙刃劍,可以比變好也可以變壞。控制他成為當下網絡管理的重要一方面。