第503章張一明的好奇
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第503章張一明的好奇
如果把網播平臺比作一輛汽車。
那麼播放器和cdn相當於發動機和傳動係統，決定它能不能跑起來。
服務器/帶寬等於油箱，決定能跑多遠。
個性化推薦算法跟搜索係統相當於方向盤和導航。
片庫則相當於沿途的風景，是吸引用戶要不要上車的關鍵。
所以單單一個個性化推薦算法距離平臺正式上線還差的遠。
而單單開發這麼個零部件，就耗了兩三個月，還用上了零的算力支持、試錯，效率實在算不上高。
蘇言卻冇有任何不滿，因為此“個性化推薦算法”跟彼“個性化推薦算法”不完全是一種東西。
市麵上最早的亞馬遜到穀歌、奈飛再到國內的豆瓣各大網播平臺使用的傳統算法，清一色隻當輔助功能使用。
底層邏輯是先給內容打標簽，再把標簽相似的內容匹配給用戶。
是一種極粗略的“個性化推薦”。
主要還是依靠編輯人工推介、熱度排行給用戶推內容。
而蘇言見過的那種，一早給開發團隊提的需求，卻是根據用戶的每一次滑動、停留、點讚、評論等多個維度彙總計算，給用戶建立畫像，再倒推內容留住用戶。
難度自然大得多。
京城，珊瑚視頻的臨時總部。
蘇言站在大屏幕前，看著工程師演示完第十組用戶畫像的實時匹配流程。
屏幕上跳出的推薦結果雖然比傳統的編輯推薦便利了不少，但跟他腦子裡見過的那個能精準捕捉人性弱點的“妖怪”相比，眼前這個頂多算個剛學會走路的小孩。
不過用來找張一明談判倒是勉強夠用了。
“辛苦了。”蘇言拍了拍工程師的肩膀，“把測試數據日誌留一份給我。”
工程師應了一聲，退了出去，順手帶上了門。
一旁安靜了半天的沈清辭忍不住疑惑的看向蘇言：
“你對那家新公司……是不是太重視了點？為了入股，這前前後後折騰了好久了。
我還特意找人查了下，那公司到現在也就二十來號人，擠在間破民房裡隨時要倒閉的模樣。”
“因為我看好那家公司能成為web2時代的集大成者。”蘇言簡單的答道。
互聯網誕生之初，用戶隻能被動看內容，被稱為web1時代。
如今用戶自己生成內容，依賴社交互動留存，則被稱為web2時代。
未來的抖音，當然是web2的集大成者。
他其實不是冇動過念頭，直接取代張一明，自己乾。
但這想法冇持續兩天，就被他自己否了。
因為他隻知道短視頻是依賴“個性化推薦”火起來的，可這玩意兒說白了，技術壁壘薄的跟紙一樣，任何一家競品公司看一眼就能摸個七七八八，想追上來不過是時間問題
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