信息技术正在悄然推进着新闻资讯媒介形态的变化。通过手机阅读新闻资讯，已成为一种普遍的现象。时间的碎片化特性催生了用户更为精准的阅读需求，热点新闻、兴趣资讯缺一不可。然而，在各大新闻门户为主导新闻客户端阵地中，毫无媒体背景的今日头条却是风头频频。

　　究其原因，伴随着新闻阅读产品的入口多样化、内容推荐精准化的特点愈发明显，用户的注意力都不约而同地指向了“热点”和“兴趣”。那么，新闻资讯算法如何对用户的关注的兴趣和热点进行分析和深挖，便成了一种趋势。

　　“这个世界越来越透明了，人在互联网留下的痕迹越来越多了。”这正是张一鸣的观点。今日头条虽然打着“你关心的，才是头条”的旗号，但实际上却期望能做到用户“肚子里的蛔虫”，知道你对什么样的内容感兴趣。通过推荐结果产生的行为(是否点击、是否评论)进行收集、分发和分析之后设定用户的兴趣和识别，再推荐给用户相应的资讯内容。这是今日头条的算法。

　　但诟病因此而生。你阅读的娱乐资讯越多，每次打开今日头条后看到的娱乐资讯就越多。或者说，假如你是一个科技控，今日头条会根据你的既往阅读历史推荐给你大量的科技类资讯。在力求精准的同时，阅读者个体信息孤岛也正在产生，那就是，如何看到更精彩的世界?

　　同为新闻聚合类产品，一点资讯的做法则完全不同。让用户“自己动手丰衣足食”，自问自答，先输入自己所感兴趣的关键词，再通过搜索订阅来圈定兴趣所在，即，用户搜索、选择或添加了哪些频道或内容之后，再打开一点资讯看到的则更多是就是这方面的资讯。这也是一点资讯始终强调的“我们不是推荐引擎，而是兴趣搜索引擎”。

　　这种做法或许也与一点资讯创始人任旭阳和郑朝晖的从业背景有关。前者曾任百度公司商务拓展副总裁，后者则是前雅虎研究院院长，典型的搜索技术派。这也就不难理解为什么一点资讯更多的是主张把搜索引擎和推荐引擎融合运用，进而将这种融合作为差异化今日头条的竞争力的所在。

　　下一个问题接踵而来。用户的阅读需求是否可能存在不同层级?或者说，在满足了用户现有的兴趣阅读之后，用户是否能清晰地知道自己未来还需要去阅读哪些内容?

　　举一个例子。即便一个人过往阅读历史大量与娱乐、体育相关，但当他所处的社交网络中的朋友们都在关注一条财经信息或科技资讯时，他会顺其自然地去关注。因为在社交网络时代，资讯并不仅仅代表着资讯本身，更意味着是个人在社交网络中的“谈资”，是关系到个人在社交网络中生存需要的一种精神食粮，纵然与个人的兴趣不无关系，但朋友圈子的关注焦点更是其没有理由不去关注的兴趣点。而即便是一个人在某一时刻输入了自己感兴趣的资讯关键词，进而对含有这些关键词的资讯进行搜索订阅，但这并不代表这个人的兴趣就会就此定性。作为群体生物，他的个人兴趣仍然需要与群体同步，仍然需要获取大多数朋友圈子关注的资讯，从而掌握谈资，更好的处在其所处的社交网络之中。

　　显然，这是主打“推荐引擎”的今日头条和主张“搜索引擎+推荐引擎”融合的一点资讯所无法给予的，而这种无法给予，恰恰为后来者提供了难得的进入机会。

　　在最近的App Store新闻免费榜TOP3，一个相对陌生的客户端“天天快报”冲榜前三，一度超越今日头条，且把一点资讯远远甩在了后面。

　　天天快报是谁?作为腾讯新闻客户端的“兄弟产品”，天天快报是腾讯最新推出的主打“优质新闻聚合+个性化精细化阅读”的资讯类客户端，也是一个基于社交网络数据进行新闻资讯算法创新的资讯类产品黑马。

　　我相信天天快报的诞生“酝酿”已久，通过用户一些简单的点击或近期的一些关注无法反映一个人真正的深层兴趣所在，除了不断提升兴趣资讯的层次感之外，掌握热点(哪怕不是用户的兴趣范畴)也是必须。而这些，需要“机器算法+人工运营”才能实现。

　　区别于今日头条和一点资讯，打开天天快报的客户端，会发现登录时只有两种方式，一种是微信授权登录，一种是Q Q授权登录，没有注册选项。这恰恰是天天快报的个性化所在。其依托腾讯Q Q、微信在社交网络上的大数据，通过对用户在使用腾讯Q Q、微信上的点点滴滴行为，特别是针对用户在Q Q、微信上的社交关系链进行深度挖掘，这种差异化的基于社交网络数据的新闻资讯算法，确实能真实“计算”出的用户真正的资讯需求所在，能更好地确保推荐的内容是符合用户的兴趣需求的。

　　可以说，天天快报的亮相，拉开了新闻资讯类客户端新一轮算法竞争大幕，在这场已经到来的战斗中，天天快报凭借其独有的社交网络数据、微信公众号内容，已经在竞争上悄然地占据了相当优势。然而，用户体验依然是比拼的焦点。正如腾讯新闻资讯部助理总经理，也是天天快报的技术负责人郑坚所言，“其实大家都是技术驱动型的产品，目前用户的需求还没有被很好的满足，技术上也有足够大的发展空间，谁能在技术上更好地服务用户，或许才是决胜的关键”。

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　　本文来源：小熊在线G资费下调革免费WiFi的命？脑洞太大是病得治！从百度看互联网企业产品安全管理之道

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