NYT想搭车个性化推送，读者却死活不买账：新闻又不是网剧

信息过载的时代媒体究竟如何吸引读者的关注？过去几年里，基于大数据分析的“个性化定制”服务可谓是一大流量杀器。

然而，“个性化”有时候也会挑战新闻专业主义，兴趣并非死物，用户感觉智商受到了“侮辱”，读者生气了，后果很严重。如何平衡二者？可能解铃还须系铃人。

NYT个性化服务遭读者集体抵制

你你你……竟然是这样的《纽约时报》

《纽约时报》在雄心勃勃地着手对其网站和APP进行个性化改造之际，读者们可不乐意了。自公共编辑发布这项准公告以来，两天内已收到将近300条读者评论，其中绝大多数都是反对的声音，认为《纽约时报》正在向Facebook靠拢，开始一味地迎合大众，而不再秉持新闻媒体的专业精神告诉读者他们应该知道的重要信息。

“这主意实在太烂了，麻烦别给我发个性推送”，一位评论家写道。

 “你你你……竟然是这样的《纽约时报》”另一条评论写到，“我不想看这种“被推荐”的新闻，这很烦人也很可怕，请慎重考虑。“

显然，没有人支持此次的产品个性化更新。也许现在并不是与媒体探讨个性化的好时候。即使许多媒体仍在为用户定制文章推荐、网站主页以及APP中的内容，他们对个性化策略的谈论热情似乎降温了。媒体的“个性化推送策略”也许在用户眼里就是“过滤气泡”的代名词，为偏激的政治气候推波助澜，同时也损害了公共话语空间。

做新闻又不像拍网剧

媒体的困惑与节操

但是，媒体也并没有放弃个性化的打算。困扰着他们的问题是：即便媒体只给读者看他们想看的新闻而不是重要的新闻，媒体仍然难以把握这种个性化的“度”，也不清楚媒体的运作机制应该在多大程度上向读者公开，以及技术在更宏大的商业目标中究竟扮演着什么角色。

“做新闻不像Netflix拍网剧”，Mike Dyer说。Dyer一直担任The Daily Beast总裁和发行商，多年来致力于媒体个性化服务，直到去年才有所缩减。他还说道：“新闻媒体的社会使命就是向大众传递基于事实的报道，而不过多考虑读者的个人喜好，过度的个性化和内容匹配势必会损害这一使命。”

长久以来，个性化推荐机制被视为能够帮助新闻媒体吸引用户、内容变现及扩展细分市场的“法宝”。自传媒大鳄贝佐斯收购《华盛顿邮报》后，一年之内就组建起一整支个性化团队，不仅做用户内容推荐也参与产品研发，基于反馈做出内容优化。

对产品推荐媒体Purch而言，个性化技术已经成为其多年来的业务核心，驱动着内容编辑与产品决策，个性化内容转化率可提升10%-30%。

然而许多媒体才刚刚做出个性化改造的尝试。例如《纽约时报》除了表示其计划仍处于初期阶段，不愿发表更多评论。其他更多的媒体则由于缺乏个性化运作真正需要的数据科学团队、机器驱动的分类、文章分析及系列数据的支持，仅仅是试水第三方供应商或实践小型项目。

新闻专业主义再反思

有效性与阅读意愿的双重困境

Purch 的CEO GregMason认为，“许多媒体所谓的个性化只是说得好听而已，实际上还是在赚眼球。Mason认为个性化有助于媒体的广告营收，迎合特定的读者能够提高用户的参与度。事实上，在寻求直接联系的同时，媒体纷纷采用简报定期分发及垂直受众策略，尽可能地将读者群体进行细分以提供更贴心的服务。

但纯粹以提高点击率为目标，个性化定制的吸引力有时候很有限。刚刚接任Playboy 首席产品官的资深数据主管Phillip Morelock表示，“对管理层而言个性化总是听起来很棒，实际效果却一般。”

“如果你有8000万读者，那么将用户访问的页面浏览数（views per session）从1.3提升到1.4就会产生巨大的影响 ，但如果只有200万读者，可能就没什么效果了。”

除了有效性之外，另一大问题则是读者的个性化阅读意愿。对于不开展付费订阅的媒体而言，他们常常发现用户对个性化定制体验没什么胃口。美联社全球移动产品总监Michael Boord表示，“坦白说，用户很少使用APP中的个性化的选项。”

在接下来的几个月中，虽然已经掌握了用户的阅读兴趣数据，美联社的应用更新仍会集中在如何将重要信息推送给读者。Boord说，“我们不是在给你看你想看的，而是给你看真正有价值的内容。”Boord同时也指出，由于美联社每天所产出的新闻数量庞大，网站的个性化设计的确有助于内容分发。

随着个性化推送变得越来越精细，媒体内容正深刻地影响着读者的体验。其实，当媒体早前开始追踪用户cookie的时候，他们就该向读者公开个性化背后的秘密了。Boord也表示，“向读者坦白的时候到了。”

当然，有人也许会说新闻的个性化定制从它发布的时候就已经存在了。正如Mason所言，“一个右倾的人看《纽约时报》可能会觉得它的内容偏向已经非常明显了。”

个性化定制是大数据的重要应用方向之一，但把握不当则会陷入过滤气泡的泥淖，尽管机器推荐目前仍取代不了媒体的新闻专业主义，但随着越来越多的读者和媒体都开始反思大数据与个性化新闻的弊端，我们有理由相信媒体的个性化困境终将在多方的共同努力下找到出路。