个性推荐新闻，纽约时报、卫报、华盛顿邮报等先驱都用了哪几种方法？ |德外独家

来源：Medium.com

作者：Titus Plattner

编译：毕琳琳

在信息泛滥的时代，新闻机构对于用户的引导和管理比任何时候都重要。当下，个性化已经成为其他行业的标准之一，而包含传统新闻媒体在内的诸多新闻机构已经向个性化迈出了实质性的一步。以下是几家传统媒体的行业先驱者个性化新闻平台的十种方法。

高级个性化推荐

自纽约时报2013年首次推出“个性推荐”后，各大新闻机构都在搭建以用户为中心的个性化团队。它的职责之一是开发新的机器学习算法，包括自动推荐、排名、页面生成和文章筛选等，力求达到千人千个主页的效果。未来，高级个性化推荐不仅基于历史浏览记录，而且会将用户偏好的内容类型（短篇、长篇、采访等）、用户所在地点、阅读时长、分享时间点、对旧闻的容忍度、文章作者、亲友偏好等更细化的数据纳入考量。系统还将整合反馈信息，简化反馈机制，使用户两步点击即可准确反馈满意度。

当下，欧洲新闻机构正在搭建一个个性化设计联盟，共享新闻内容个性化设计网络。除英美外，各家欧洲媒体也纷纷发力，瑞士的新闻机构Tamedia旗下的个性化推荐算法“Flint”已经带来了2.5倍的点击率。

自主调整主页板块

除个性化算法之外，为何不允许用户自主控制主页？英国卫报的最新程序已经允许用户单击主题标签将其添加到主页，成为新的部分。举例来说，除传统的全球新闻、社会新闻、商业等板块之外，对“健康政策”感兴趣的用户可以通过点击标签将其添加到主页中。卫报还允许用户关注特定的记者。

使用户理解操作流程可能会花费时间。因此，可以效仿苹果公司的设计，在用户注册时即提供细化的可选标签，从最开始搭建用户的兴趣库。

个性化通知

纽约时报已经针对不同的地区推出了不同版本的“早间简报”，还可以定制内容或安排内容长度，以更好地满足用户的需求。同时，向非订阅户发送有针对性的通知消息，并适当提供内容福利；并将其与订阅策略联系起来，解释用户订阅的重要性。

推送

在过去五年中，新闻媒体在智能手机上发布的推送通知数量激增，尤其是突发新闻的推送。但根据调查，大量通知易遭到读者的厌烦，只有40％的新闻程序的通知功能没有被关闭。

一些媒体已经实现了推送的个性定制，例如针对 “政治”、“国际”、“文化”等不同主题推送。下一代的通知设置应根据用户行为自动定制，通过设定智能推送通知按钮，使用户不仅可以自主设计推送，还可以通过简单的交互对通知频度、内容进行反馈。

（瑞典Expressen、英国卫报、法国Le Monde的推送个性化界面）

合理时间、合理阅读

不同人偏好的阅读时间不同。而合理的推送时间利于新闻机构耗费心血的长篇调查不被大量的新内容淹没。卫报正在尝试提供个性化离线文章，根据用户位置和偏好主题下载其可能阅读的新闻包。瑞士的NZZ算法则为用户准备了三个板块的内容：早上、晚上和周末新闻。这只是个性化的有趣尝试，也许有更简单、更有效的方法来使新闻流适应每个用户。

挖掘过去的优质报道

旧闻中有许多隐藏的宝藏。数字时代，更易挖掘到数据的宝石。瑞士报纸Le Temps开发了算法“ Zombie ”，它为用户推荐不同新闻周期中适合再次阅读的文章。文章选择的标准是根据点击率和其相关主题在不同时间段所占份额等指标自动计算的，最终的呈现则是由编辑完成的。

本地化

个性化提出了内容本地化的要求。新闻机构可以加快整合本地新闻机构，用个性化的新闻内容抓住最后的一部分新闻用户，这也利于培养长尾用户。

个性化标题和图片

一些新闻机构已经就新闻标题进行了大量A/B测试，验证最佳的文字排列。华盛顿邮报更进一步，通过大量的新闻头条的内容测试构建了相对完善的算法工具 “Bandito”。首先，它为其偏好的新闻标题组合提供更多选择。然后，根据不同用户（国际观众与美国观众，女性与男性，印度与加拿大用户等），将内容重新剪裁、拼接。最后，不同的用户获得相同内容的不同标题。

（华盛顿邮报的“Bandito”通过自动生成的新闻标题大大提高了新闻的点击率）

内容本身

除标题外，内容本身也可以为读者量身定制。首先通过读者数据来识别与文章密切的用户群，通过笔记等编辑工具将同一篇文章二次加工给不同的用户群，根据不同群体的需求强化细节，增强可读性。可以说，内容根据用户需求这一变量进行了个性化。国外的前沿团队就这个方向进行了尝试，他们认为，这种方法的关键在于透明度、可重复性和可追溯性。

来自朋友的评论和分享

Nuzzel或Refind等智能新闻聚合器基于用户的社交网络进行内容推荐，用户可以看到他的朋友中的哪些人已经打开或共享的特定新闻片段（以前用户需要在社交媒体中才能看到这些信息）。新闻机构正在将用户拉回自己的平台，使用户可以在不离开新闻平台的情况下共享信息，而不是在Facebook上分享他们对新闻的感受。

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