继智能汽车、智能温控器后，智能内容横空出世

（原标题：继智能汽车、智能温控器后，智能内容横空出世）

编者按： 本文作者 Samir Arora 是 Mode Media 公司的 CEO。 Mode Media 公司位于硅谷，公司的产品服务旨在帮助人们生成、发现并传播本地视频和新闻报道内容。作为一个媒体技术私企，Mode 声称他们每月单独用户超过 1.4 亿，在 2015年 新上线的流媒体平台 Mode.com 上，每月观众达到 4.5 千万。

试想一下，当内容足够智能化，知道受众的需求，那么你想要的内容就能呈现在你眼前。

在未来十年，内置了机器学习技术的智能内容可以找到它的读者群。当前消费者因难以找到所需内容而日益增长的沮丧情绪，届时将得以排解。

大概三年前，有几家公司已开始分别涉足智能内容领域，所涉足的智能内容主要应用、消费在个性化推荐上，它们有着不同内容形式（用户原创内容 vs.高端精选内容）和格式（新闻报道、照片或者视频）。比如，Facebook 会将网站上发布的信息推送给有相关兴趣的读者；Newsfeed 不再像以前，在你关注的人更新信息后，仅仅是作为时间轴展示，而是会基于你的个性化向你推送相关内容。Twitter 近期也迈出了显著的一步，它推出了一个基于重要性算法的时间轴，优先向用户推送重要性程度高的相关内容，取代以时间顺序为机制的推送。

当你使用某种终端上网，或者刚好在浏览某社交网站，机器学习技术将会把你想要看到的内容呈现在你眼前。这将极大改变人们对于视频和新闻报道内容的体验，它将内容挖掘引领至一个新的时代。

三个时代

回想一下，到目前为止，内容挖掘已经历了三个时代。第一个时代是经过人为精心编排的内容，人们对于电视节目的编导、出版物的编辑、电台的 DJ 给予充分的信任，确信他们会围绕一个主题，呈现最优质的内容。所以我们会在 ESPN 上收看体育节目，会购买《Fortune》杂志了解商业动态，或者收听爵士频道，看是否有自己喜欢的。这个时代一直由媒体支配，直到互联网的出现。

第二个时代是消费者利用搜索引擎去找寻内容，目前应用的较为普遍。作为重量级的搜索引擎，Google 整个业务都是基于并围绕帮助我们找到我们想要的内容，当然，前提是我们知道自己想要什么。在这个前提下，基于搜索主导的体验是很棒的。但在我们未知的领域中，这种方式无法给予我们所需。

现在我们已步入第三个时代：由用户生成内容的社交时代。我们关注感兴趣的朋友或陌生人后，就可以看到他们上传、更新的相关内容。这样我们也能时常看到自己兴趣相关的内容，范围涵盖可以很广，造势新闻、或是第三级小提琴演奏会视频。

然而，第四个时代即将来临，在这个时代里，机器学习技术、智能内容，这些人们自己策划整合的内容本身将逐步了解我们是谁、我们的喜好以及我们需要什么样的内容。我们将不再需要完全依赖于编导和编辑。我们不必非得知道自己想要什么，再去搜索。我们也不必期待朋友们发来好玩的东西。我们的上网行为轨迹将会通过技术手段获取，并得知哪些内容是我们所需，剔除没用的。这有点像将 Netflix，亚马逊或者 Apple Beats 的推荐引擎与人们自己策划整合的内容进行匹配。

这种技术将有助于生成更多更好的内容。现在，内容生产者正苦苦挣扎于媒体领域的动荡调整中，包括缺乏忠实的受众群，上传媒体的内容产权不受保护，近期有社交媒体在自己平台上擅自播放所属第三方的内容，等等。基于机器学习技术驱动的内容将有助于内容生产者利用社交媒体找到对应的受众群体，将内容呈现到各地消费者面前。这样有助于找到订阅用户，为生产者的工作支付报酬。

更有利的是，这种技术可以向内容生产者反馈，什么样的内容适合什么样的受众，以及如何将新的内容再次传递给这些受众。这对于需要打广告的品牌商来说极具吸引力，广告主可以根据承诺范围内的受众群体规模预付广告费用，这有点类似网络电视广告销售的模式，但比它能更好、更即时地锁定受众群。

机器学习技术带来变革

机器学习技术与人们策划整合内容相结合，是社交平台智能推送的核心。现在大量公司正在互相竞争、提出新的解决方案：Facebook 网站上新版的 Newsfeed 增强了视频播放功能，取代了第三方链接跳转；Snapchat 增加了 Discover 功能，旨在提供顶尖媒体合作方打造的新闻内容；Mode.com 允许专业的内容生产者为个性化偏好创建新闻报道内容，上传视频。在这些平台上，作为智能内容的消费者，你对内容的每一个浏览、点赞或者分享，机器学习技术将会记录并开始为用户画像，你是谁、喜欢什么样的内容。不管在什么平台，它了解你的越多，对你的个人定义越准，就能更好地为你推送量身定制的内容。

广告将针对合适的受众进行自动化投放

所有的机器学习技术应从网络传播内容中汇总用户感兴趣的方方面面。技术上的处理分析将测算出内容的实际需求量和病毒营销产生的巨大传播量，这样可以预测哪些内容可能产生 10 万次的浏览，哪些内容甚至有机会突破百万次。比如，通过技术处理，我们可以得知，对于养了一个孩子和一条狗、开着日本车的 33 岁男人来说，什么内容才最有吸引力。

显然，如果技术可以实现这些，那么它完全可以满足广告主的需求，当广告主植入本地广告或赞助视频，以及品牌内容时，广告主可以更自信地确认他们所传递的信息已送达目标受众。根据 eMarketer 研究分析，这将加速本地视频广告市场的发展，预计市场份额将从 2015年 的五百万美元增长至 2018年 的 2 千万美元以上。

那么，未来智能内容是如何运作的呢？其实目前有很多不错的内容却未能传递给真正需要的用户。未来，每个视频或者文章都有自己的小型学习引擎，将会持续寻找喜欢并想要分享这个内容的用户。因此，未来无论我们使用何种新设备，APP 应用、电视、电话，或是在车里、在工作、在家里，智能内容都会送达眼前，不再需要将用户聚集在统一的使用环境内。

你可以想象一下，机器学习技术的美妙之处在于，它会学习。未来媒体领域一定是风云多变的，但无论怎么变，这种技术都不需要再次改编。我们处在这场变革的起点处，这种技术在平台和 APP 应用中都已开始崭露头角。

未来，由人类策划整合的带有机器学习技术的内容将贯穿下一次媒体变革时代，这将让我们在内容消费中受益更多。

注：本文译者翠西牛。

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