对话凡闻科技王鸣：做“净菜配送”的内容大数据服务者
凡闻科技董事长王鸣（题图）
肖玉 张少杰/传媒大观察
小米总裁雷军曾提出过一个非常有名的理论叫“风口飞猪”，后来这个理论被网友简单粗暴地解释为“只要站在风口上，连猪都能飞起来”。所以，今年当直播和短视频大行其道的时候，人们又常说直播是风口，短视频是风口，仿佛只要是站在风口里的人都能抓住机会狠赚一把。
但关于媒体内容大数据领域，可能令很多人惊讶的是，王鸣和他背后的这家科技公司想的并不只是站在风口取利，而是悄无声息地引领着行业风口的到来，以期带动媒体融合转型进程中整个传媒业的快速迭代、成长。
近日，观媒对话凡闻科技董事长王鸣，解码凡闻科技创业背后的媒体故事。
闯入者
做手机的情怀工匠罗永浩说：真正颠覆一个行业的，往往是这个行业之外的外行。正如当年初创品牌苹果iPhone对老牌诺基亚手机的颠覆，发轫于十几年前的BAT互联网三巨头对实体企业的颠覆，互联网新贵张一鸣和他算法匹配技术加持下的今日头条客户端对传统媒体生态上的颠覆那样，从个人经历和公司成长环境上来看，笔者认为凡闻科技董事长王鸣和他的凡闻资讯未来对媒体大数据服务业的颠覆，看似偶然，实则却有着内在逻辑上的必然。
文科出身，毕业后在浙江省经贸厅从事进出口贸易工作，这样的工作在很多同龄人看来可能已经是很不错的工作了，但这种很舒服也可以说是很平淡的日子，却一下子停留在了2007年。
2007年，王鸣选择下海，开始了他人生中的第一次互联网创业——软件外包。与当时许多互联网软件外包公司的主流商业模式一样，王鸣所做的软件外包主要就是利用新加坡和印度的前沿技术，尤其是印度的软件开发技术为国内企业、政府服务开发系统、建设网站。得益于早期这段与印度、新加坡互联网企业接触的日子，王鸣完成了互联网从业经验的原始积累，也积累了大量国外的技术资源，当然，也锻造了他对每一次国际移动互联网发展趋势的敏锐把握、对技术发展方向的前瞻性思维以及为后来做媒体内容大数据服务行业埋下了命中注定的伏笔。
初生
谈起成长起来的凡闻科技，可能很多人最先想到的是一家提供大数据资讯服务的公司。但并不为人所知的是，2012年凡闻刚刚成立的时候，就已经做了一款叫凡闻凡事的新闻客户端。时光倒回到2012年，那一年，移动互联网阅读刚刚兴起，手机新闻客户端领域最大黑马今日头条刚刚加入战场进行厮杀，商网门户依然还沉浸在海量、快速的新闻模式里无法自拔。当然，也就是这一年，王鸣和他的团队敏锐意识到了移动新闻阅读从PC端向移动端开始转移，门户衰落初现端倪的历史趋势，一个差异化的移动地方新闻客户端应运而生。
与现在业内比较流行的垂直类新媒体相似，因为坚持认定新闻也有长尾效应，所以凡闻凡事客户端从一开始就重点主打教育、交通、旅游等与老百姓的民生休戚相关的新闻推送风格。这在当时国内商网门户普遍发力头部重大新闻的大环境下，多少显得有点格格不入。但是，也正因为这份难得的坚持，使得凡闻凡事在上线一周就被苹果评为优秀新APP。
成长
对于一个地方新闻客户端来说，上线一周就被苹果评为优秀新APP，其实已经算是一个不错的成绩了。按照一般客户端的发展路径，接下来他们就可以顶着这些荣誉光环并带着强无人敌的技术利器去拉来投资，然后再做运营增长用户，然后再以滚雪球的方式拉来更大的融资，更多用户数的增长……
但谁都没想到的是，正当凡闻凡事前途一片光明，凡闻团队却做出了一个震惊当时所有人的决定——从一家推送内容的媒体公司转型为一家为媒体做技术服务的公司。
笔者后来询问王鸣有没有后悔当年所做的转型决定，王鸣坦言，在当时的那种环境下，团队对整个公司的商业定位和未来方向做了一个深度分析，大家一致认为，未来几年，移动新闻阅读一定会是趋势，不仅今日头条已经拿到了融资，关键是从沉睡中醒来的门户也一定会加入到移动新闻客户端的混战里面，这个时候如果我们还继续做移动新闻客户端的话，可能面临的竞争压力是空前的，推广资金、用户运营甚至是新闻牌照等任何一个问题都有可能是压死我们的最后一根稻草，没有任何背景和资源的团队也不想跳进一个有着巨大风险的事情里面，这是第一个原因。
当然最终决定一个事物性质的除了以上这些外在因素，还有最根本的内在因素。
王鸣谈到，凡闻团队成员都是有十年以上IT工作经验的，所以对新闻后台数据的处理能力是凡闻最大的优势。与其在一线红着眼拼命厮杀，到最后再死掉，还不如退到二线战场，利用手中强大的技术优势，垂直化为媒体服务，这样一来，原来我们的竞争对手全部一下子变成了我们的客户。当然，整个事情还有一个比较重大的机遇，就是我们发现当时，甚至现在整个大新闻环境还有一个很重要的事情是没有人做的，就是全网新闻数据的结构化。
蝶变
一般来说，算法匹配主导下的媒体客户端会把数据全部都抓取进一个大的数据库里面，分发新闻的时候是用关键词到库里去匹配数据，这是业内通行的处理办法。
凡闻资讯的新闻数据结构化理念在整个媒体大数据服务行业里还是与其他各家有着明显区别的，数据结构化和颗粒度最小化对实现编辑采编发的智能内容生产模式是正向助推的。
之所以称之为新闻数据结构化，首先就是在对数据新闻抓取以后还会再多走几步，以达到颗粒度最小化的理想状态。
而这多走的第一步，就是对新闻数据进行清洗。不同于业内的海量抓取，凡闻资讯在抓取之后还耐心细致地在技术上实现了精细化的数据清洗操作，这在王鸣看来很关键。
多走的第二步，就是对数据格式的统一。相信每个编辑都会有这样的一个体验，每个网站、每个新闻客户端发出来的文章格式都是不一样的，统一格式则可以提升媒体客户的体验和新闻发布速度。
第三步，就是去重，这一步可以去掉广告等无关内容，为媒体用户解决掉一个不小的痛点，保证内容的安全性和纯净化。
值得一提的是，除这三步外，凡闻还走了最复杂但却最具核心价值的第四步——对抓取的数据做分析。笔者使用凡闻资讯系统发现，凡闻的数据分析主要是通过对新闻数据矩阵式打标签的方法，而目前凡闻系统创建的所有动态标签和静态标签加在一起已经有490多个，动态标签可以自动提取文章关键词、概要、属性、新闻事件发生的地理位置、传播路径，静态标签则是对作者、标题和图片格式等做标准化处理。
蓝海搏击
从2012年成立到2015年，凡闻实现了对产品架构（全网数据结构化、动态标签化、最小颗粒度化）的完全搭建，随之把数据服务产品推向市场。也正是从产品架构搭建再到推广的过程中，王鸣和他的团队真切地体会到了传统媒体转型中技术力量薄弱这一最大痛点，也真正开启了整个团队在内容大数据挖掘服务行业的蓝海征程，这的确不同于其他以用户数据为导向的大数据公司。
问答
Q：观媒；A：王鸣
Q：凡闻系统都为媒体用户提供哪些数据服务？
A：我们提供的第一个服务是基础数据服务。我们可以把报社的电子版通过数据结构化的处理方法建立数据库，然后存档，即使没有电子版只是报纸纸图的形式我们同样也可以有方法为用户建立数据库，完善数据资产。当然，对于频道繁杂，数据海量的网站和微信、微博、客户端，我们也都可以为他们长期提供一个每天支持的数据基础服务。
第二个服务是内容数据服务。我们跟今日头条不一样，今日头条以用户为中心，但我们以媒体为中心，站在编辑立场上来做，我们模拟编辑想做什么，然后通过机器智能生产，减轻编辑工作压力，提升媒体生产效率。
第三个服务是大数据产品服务。从编辑角度来说，我们可以更智能地帮助编辑提升编辑效能，进而提升媒体的流量和用户阅读体验，发现全网媒体热点是什么。从用户角度来说，读者每天的热点是海量的，我们平台可以利用技术挖掘出读者热点，并最快传递给媒体和一线操作选题的编辑。
当然，除了以上两个角度外，我们还对热点事件进行全程跟踪，帮媒体把时效性做强，同时我们也对媒体的转载影响力进行实时分析和统计。
Q：凡闻现在的服务客户有多少家？
A：我们最早的服务客户是腾讯新闻、天天快报；浙报传媒也是我们最早的客户，我们为他们中央厨房输送数据。虽然去年我们还只算是在摸索市场，但我们已接触了主要的商业门户、大部分央媒。到目前为止，我们已有200多家媒体客户。
Q：公司目前的融资情况怎么样？
A：成立的时候就有基金进来，先后完成种子轮、天使轮、A轮的融资，投资方包括国内知名的云基金、文化产业基金等，除了资金的支持还包括各种资源支持。
Q：公司目前的盈利情况？
A：自负盈亏，投资人的钱还没用过，我们有自我造血功能。
Q：你一个从来没有做过媒体的人怎么会选择为媒体做技术支持的行业？
A：因为我做这么多年的软件外包，所以对国际上的移动互联网的发展趋势把握比较好，对互联网技术发展方向具有前瞻性。
但是这些年我发现，因为体制原因，传统媒体都存在一个问题——所有的技术革新都是靠购买系统和产品来实现。以前媒体技术系统都是外包，没有自己技术团队的，所以一般都是买一个系统或买一个APP给自己用。但后来很多人慢慢发现，这种模式其实已经不行了，因为互联网时代，技术迭代得实在是太快了。所以你看，移动互联网时代，为什么拥有强大内容优势的传统媒体衰落了，反而门户却走在最前面？这就是因为他们不是说做新闻特别强，主要是技术服务特别强，新闻也只是做了个产品。当然，同时他们的运营能力也特别强，怎么样把控用户、流量，怎么样做入口，这个是它的优势。
所以，我的思路是内容一定要，但数据技术服务也一定要跟上时代发展，互联网时代，两年时间就足够天翻地覆了。因此，我们整个团队的逻辑是靠内容方面的数据技术来帮助媒体快速成长、快速迭代的，但我们又不是传统意义上的帮媒体建设基础设施或者建个指挥系统和APP，我们是给媒体长期提供一个每天支持的实时智能数据服务，不需要媒体投入巨资，风险小、更新快，以服务模式替代系统建设，在现有的基础上，尽可能快速高效地提升媒体内容生产效率，扩大媒体的传播影响力。打个比方说，一次性的厨房改造我们不做，我们只给中央厨房做净菜配送，这是凡闻的一个商业模式。
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责任编辑：姜璇 jiangxuan@guanmedia.com
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