曹陽看著一臉茫然的眾人，微微一笑，“我把這個東西叫做精準推送。”
“精準推送？”眾人低頭沉思著。
隨著網絡越來越發達，上網的人也越來越多，這個世界的信息簡直是爆炸式的成長，什么東西都會在互聯網上得到呈現，每天每個人，其實都是信息的制造者，更何況是各種大企業，大國…
明星們每天都有吃不完的瓜，每天都有新聞在發生，每天每個靈越都有新鮮的東西…
當這些東西都充斥到網絡上的時候，其實就迎來了一個大數據的時代。
大數據這個詞，要到2010年以后才會火起來，人們用它來描述和定義信息爆炸時代的海量數據，并命名與之相關的技術發展與創新。
而最早做精準推送的，要到2012年的頭條。
頭條倚靠著精準推送相關的智能算法，異軍突起，居然能成為和企鵝博弈的企業，真的是很不容易。
同時也說明精準推送有多么厲害。
“是的，”曹陽認真說到，“其實在數據爆炸的時代，每個人的關注都是非常有限的，大部分的信息對于人們來說，都是冗余信息，他們并不需要這些，每個人的時間是有限的，他們只會關注自己喜歡關注的事情。
而我們需要做的，就是通過對用戶的愛好進行分析和提取，最后給他們推送他們喜歡的東西。”
“開發出精準推送算法，這個模式可以應用到我們公司旗下的各個領域，比如之前說的，玩家們喜歡玩哪個類型的游戲，那么相關的游戲就會推送給他們，喜歡聽什么樣類型的歌，那么這個類型的歌曲就會更多地推薦給他們。
這也是曹陽堅持的，不重復造車輪。
一套人工智能算法出來，可以應用到各個產業當中，其實是一本萬利的事情。
當年頭條也是這么干的。
阿里因為重復造了兩套同樣的模式和系統，導致了很多資源的浪費，后來他們也轉型做中臺。
為了每個產品單獨做一套適配其實是不劃算的。
曹陽既然是過來人，他肯定比在座所有人都更知道這一點。
“嗯…”在場所有人陷入了沉思之中。
兩位程序猿大佬有一種不祥的預感。
“很棒。我支持。”劉志平抬頭鼓掌。
其他人愣了一下，也跟著鼓掌贊同。
因為從提議來看，沒有什么理由不進行支持。
精準推送，其實是有助于產品的推送效率提高的，同時用戶們能在短時間內找到自己想要的東西，省掉了很多時間上的冗余。
時間就是金錢，對于用戶如此，對于博米公司來說更是如此。
同時因為精準推送，給用戶想要的，還能提升不少企業形象，讓用戶們更加依賴博米的產品，從而跟同類型的產品們拉開差距。
這個想法簡直是天才。
“可是，要怎么做到這一點呢？”吳文暉提出了疑問。
“這個就看我們的程序大佬們了。”曹陽笑著說。
劉光然和鄧裴強菊花一緊。
果然，該來的還是來了，只要曹老板開會，最后必然是程序受苦。
劉光然一臉懵逼。
“這不是我的學習范疇啊，這要用到人工智能算法吧？”
“找人啊。”曹陽說。
“而且，這個東西說復雜也復雜，說簡單也很簡單，”曹老板笑了笑，“從原理上來說，我們需要做的是對數據進行標簽化，同時也對用戶進行畫像定義。
舉個例子大數據分析，將客戶精準分類，具體可以細分為：年齡化、地區化，性別、愛好等進行精準區分。這樣，只要用戶使用博米的產品，平臺就會不斷的“竊取”用戶的相關興趣愛好，精準的推送。
然后我們的數據也會被打上各種各樣的標簽，同時需要給一套權重值算法來增減用戶的喜好權重，不如說讀者每次點擊都市類小說，那么我們就給他打上一個都市標簽，并且都市的權重會得到增加，這個就是讀者的喜好權重，這個權重會隨時間進行一定的衰減，同時也會有一個相應的閾值。
之所以要隨時間進行衰減，是因為用戶的口味不一定是一成不變的，但是他們會在一定的時間范圍內保持穩定。
我們的數據標簽越細致，分類差異度和重疊度越精細，那么我們的推送就越精確。”
劉光然默默思考著，“嗯…這樣好像是可行的。”
鄧裴強補充到，“不過這里面的一個很核心的問題在于如何劃分顆粒度，然后由如何對數據進行拆解，我們肯定不希望最后變成玩家只喜歡吃番茄雞蛋吧？
而是希望玩家在喜歡吃番茄雞蛋的基礎上，給他退出水煮蛋，雞蛋面或者蛋糕？
這些東西其實對于數據篩選的要求還是挺高的。”
“嗯，”曹陽很贊同鄧裴強說的，精準和模糊之間需要有一個更智能的判定標準，“然后難點就在于這套算法，關于如何分析用戶的愛好，數據如何進行分發，這個是考驗你們的。”
其實大的算法定義下來之后，剩下的參數完全可以通過實際的數據情況來進行調整，到最后甚至可以達到完美的自動調整，讓整個算法自動適配。
不過剛才曹老板說的這些已經給了兩位程序大佬很大的提示了。
頭條的算法也是在實踐當中一步步改進和修正的，只要能起步，慢慢的就能完善起來。
曹陽相信他們能做到這一點。
“可以嘗試一下。”劉光然說。
“其他人有什么問題沒有？”曹陽看程序這邊能搞定，那么基本上大頭就搞定了，一套精準推送算法，以后將貫穿整個博米體系，精準推送出來之后，用戶的黏著度以及對博米平臺的依賴性都會大大提升。
越早做這個，博米就能越早獲得海量的數據和海量的經驗。
說白了就是，誰先起步，誰就領先。
字節跳動在行業內做這個做得最早，所以他們有著海量的數據和經驗來對他們的算法進行修正，這個是時間打磨出來的，所以字節的產品在推送方面一直領先，連企鵝都沒有追上。
所有人都仔細思考著。
過了一會兒，新來的吳文暉舉手問到：
“那我原來的排行榜怎么辦呢？有了智能推送之后，我們編輯的權力不就降低了嗎？官方的推廣權力怎么處理？”
曹陽微微一笑。
這個問題問得好。
這個問題的矛盾點，就在于中心化和去中心化的矛盾。
因為在精準推送或者叫做智能推送出現以前，奇點這邊書的曝光度完全是由官方掌控的，下發到具體的人，其實就是編輯。
由編輯來決定提出那一本書下周該上什么樣的推薦位。
這些推薦位都是根據網站的吸睛度或者叫做曝光度來進行規劃的，比如說在首頁的最上方位置，給的推薦位是版面最大最好，這個推薦位叫做大封推，一般會給到成績非常好的作品。
同時排行榜上面的書，也會根據書的成績和受歡迎的程度來排。
怎么給推薦位，增加作品的曝光度，其實就掌控在編輯，或者說掌握在網站的手里。
這就是中心化 官方來決定那一本書的曝光度如何。
官方是有很高的話語權的。
一旦出現了智能推送之后，其實就相當于去中心化，用戶可以直接通過不斷刷新智能推薦的內容，然后點擊喜歡看的書，那么他就能源源不斷地得到自己想要的。
有可能就不去看編輯的推薦了。
去中心化，肯定會對官方權力造成一定的影響，相當于官方的一部分對作品曝光的權力轉移到了智能推送上面。
“可是，這有什么關系呢？”曹陽說，“我還擔心官方的權力太大，耽誤了不少好書呢。”
“哈？”吳文暉不是很理解。
“其實，這樣做的話，就相當于每個讀者看到的網頁內容都不一樣。這其實是一件好事情啊，你想想看，”曹陽笑著說，“每個讀者看到的網頁內容不一樣，不就意味著我們官方能提供的推薦位更多了嗎？”
“哈？”吳文暉還是沒有理解。
“我這么跟你說吧。”
曹陽拿起馬克筆在白板上畫出一個網站的結構，“假設我們現在網站的推薦位有大封推、三江推、還有其他類型的推薦，這些都不重要。
你想想看，大封推我們一周能給幾個推薦位？”
吳文暉一臉茫然地答道，“一周4個推薦位吧，加上兩天一次輪換我們一周可以推薦出7本大封推。”
“嗯，然后對于讀者來說，”曹陽指著其中的一個空位，“我就喜歡看玄幻類型，或者再多加一種，我喜歡看玄幻和西方奇幻類型，但是我對都市不感興趣。
你這個推薦位的效果，其實就打了折扣了。”
“怎么會呢？”吳文暉疑惑地說到，“我是向全網站進行推送啊，相當于所有的網站用戶都能看到，哪怕轉化率再低，至少推薦數據還是有保障的。”
“其實不是，”曹陽畫出幾個圓形，并且讓它們進行一定程度的重疊，“我承認用戶屬性是有重疊的，有些用戶喜歡玄幻，也喜歡都市。
但是也有用戶是有差異的，他們就是不喜歡都市。
那么你看看，當我們大封推上面推出都市文的時候，這部分與都市絕緣的用戶其實就是被浪費掉的。”
“反過來，”曹陽笑著說，“假設我們進行了精準推送，具有都市屬性的讀者，才會出現這個頁面，這個頁面當中大封推推送的是都市、奇幻…
對于每個用戶來說，大封推推薦的都是他的用戶屬性里面包含的東西，那么你再看看，這種方式，我們的推送效果是比原來差還是好呢？”
“嗯…”吳文暉皺著眉頭，不知道該怎么說。
“應該是差不多。”劉光然幫忙答到，“但是肯定不會超過全面推的用戶數量。”
這是必然的，因為全面推是全集，根據用戶屬性推是其中的子集。
只不過這個子集是剔除掉了用戶不喜歡的部分。
“對，應該是差不多。”曹陽點點頭，“但是呢，你再看看，光是一個大封推我們的推薦位能增加多少？”
“增加多少？”吳文暉已經算不清楚了。
“至少能增加三倍。”曹陽說。
“哈？！”
吳文暉整個人都傻了，這倒是他從來沒有想到的。
因為在這之前，做網站的相當于有多大的地就種多少的糧食，版面就這么大，最多就排得下4個書封。
然后一個精準推送就能增加3倍，這個事情打死吳文暉都是不相信的。
“也許不止3倍，”劉光然說，“到那個時候就看細分到什么程度了，你完全可以增加到20個甚至50個大封推，只要大封推出來的是精準推送的內容，那么就能產生足夠的效果。”
從原理上看，其實智能大封推，就是排除玩家不喜歡看的，減少冗余推送，這部分的空間絕對是有得挖的。
舉個例子，如果一個讀者他的科幻小說的類型屬性很高，基本上占據了90的喜好權重，那么他所看到的大封推，可能4本書都是科幻，都是符合他喜好類型的書。
另外一個讀者科幻和都市的權重各占50，那么他看到的大封推，可能有2本科幻，2本都市。
你把這些推薦的總和相加起來，得到的全集，就是總的大封推推薦位的數量，肯定是要比全面推要多出很多的。
當然，最后這個值會根據實際的大數據來得出，會出現一個性價比最高的推薦位數量。
但是在精準推送下，肯定是要比現有的推薦位多得多的。
劉光然解釋完以后，吳文暉一副恍然大悟的表情。
哇塞！
老板這個創意真是絕了。
我的媽呀。
震撼得頭皮發麻。
吳文暉有一種醍醐灌頂的感覺，怎么不早點加入博米公司呢，這家公司給出的高科技完全能讓起點吊打其他的網站啊。
“所以，”曹陽笑了起來，“你覺得官方的權力是多了還是少了？”
“多了，當然多了啊，”吳文暉感慨地說，“我們原來一周可能最多能有效推薦100來本，現在感覺可以推到4、500本的樣子。”
曹陽嘿嘿一笑，搖了搖頭。
“錯了，官方權力肯定是變小的。”
“哈？！”
曹陽覺得吳文暉真的是太好玩了。
“這不是必然嗎？原本沒有去中心化，現在分了一部分給去中心化了，官方的權力怎么看都變小了，不過推薦位多了倒是真的。”
吳文暉皺著眉頭，他有點兒后悔來開這個會了，總有一種被人用智商碾壓的挫敗感。
“我的想法是，在拓展出足夠多的推薦位的同時，增加一個標簽頁，就叫做發現，在這里面給玩家推送的，就是純粹的智能推的部分。
推薦位上面，是在我們給定的大池子里面進行篩選推送。
這樣一來，就能兼顧所有的需求了。”
當你不知道看什么的時候，就去看看官方給的推薦，當你有了喜歡類型的書的時候，你可以在發現里面刷自己想要的書。
兩全其美了。
“除此之外，原有的排行榜還是保留，然后再幫榜單進行細分。”
關于這一塊曹陽還沒有想得特別清楚，因為榜單這個東西，只要有規則就有刷子。
除了碼字量以外，其他的好像都能刷。
碼字量也就是前世奇點的戰力榜，這個東西至少能衡量作者的勤奮程度，而且設定一定門檻之后可以杜絕刷子。
比如說發無用章或者垃圾章節，讀者可以舉報，舉報就下榜。
想要維持戰力榜的話，就得靠勤奮和時間。
其他的榜單，只要有錢就能刷，這個東西曹陽在考慮怎么優化和篩選，讓讀者能夠真正讀到好的作品。
不過從目前的精準推送來看，應該可以幫助不少優質的作品獲得曝光度，而不至于埋沒了。
經過半個小時的討論和答疑，大家都沒什么疑問了。
曹老板宣布散會，然后自己率先走出了會議室，只留下一眾表情木然的總裁們。
“厲害，曹總太厲害了。”劉志平感嘆到，“這個設想真的是天才，精準推送出來之后，我們所有的產品都會再上一個新的臺階，它不是單獨造福于某個類型的產品的。”
“是啊，”楊駿榮點點頭，“我感覺我們可以多簽一些歌手了。”
“嗯，”吳文暉現在有點陶醉于曹陽謀劃的未來，“如果是這樣的話，奇點至少能養活幾倍的作者。”
精準推送一出來，整個網文生態就盤活了啊。
“其實這就是一個去冗余，幫助用戶提前篩選的過程。”劉光然說。
大家都在稱贊曹老板的設想很好。
只有李嵐云表示了些許的擔憂，“你們倒是好，可是游戲平臺沒有那么多的游戲量啊。”
