資訊閱讀軟件千百萬，孰優孰庸孰劣誰曾知?唯差異化。這種差異化，并非紛華靡麗的外表，更不是濫竽充數的內容，是數據積累與開發利用的過程。因為用戶興趣與內容推送的精準化一直是這個信息爆炸的移動互聯網時代亟需解決的難題。所以，去蕪存菁的優化結果才是用戶想要的。

　　依靠百度大數據與人工智能技術，好看資訊App(以下簡稱“好看”)已經成為精準推薦優質內容的資訊閱讀App，以“發現我的好看”為運營方向，將發現和擴展用戶興趣確立為自身的發展戰略，力求完善用戶體驗的興趣表達。

　　興趣的加減法

　　興趣是一個很有意思的東西，每位用戶都有自己獨到的興趣，也能反應用戶的方方面面。無論是潛在興趣還是表象興趣，都能從移動設備的使用習慣中表現出來。App最終的目的就是為用戶服務，所以讀懂用戶的興趣是實現App使用價值的前提條件。好看從用戶的興趣表現入手，結合百度大數據與人工智能洞察真實閱讀需求，已經在產品上有所建樹。

　　首先，進入App的用戶有新老之分，好看如何取得用戶的興趣點?

　　好看本身就是一套完整的人工智能化的人機交互體系，在老用戶的不斷使用之中，分析用戶的歷史使用數據，實時關注用戶的使用動態。好看就是將這個大數據劃分成一個集合，同時利用人工智能技術分析數據并劃分到集合類之中，不斷完善用戶畫像，實現用戶需求興趣的預感知效果。在這個動態的過程中，專屬于用戶自身的畫像顯得愈發精細，也讓好看的每一條資訊推送都符合用戶的興趣。對于初次使用好看的新用戶，好看在首次打開App時會與用戶進行興趣互動，提供各種類型的標簽，用戶可根據自身興趣進行選擇，從而建立起初始的用戶畫像。同時，登錄自身百度賬號后，百度人工智能技術就會運轉，分析用戶使用百度產品服務的歷史，分析用戶的興趣，從而讓這種內容資訊的推送更加豐滿。

　　其次，熱點事件總是隨即發生，興趣卻頗具長效，好看如何將熱點資訊與用戶興趣相結合?

　　閱讀能幫助用戶擴展興趣和發現興趣。好看利用深層次的人工智能技術來提供興趣擴展式的使用體驗。比如引起廣泛討論的社會事件如王寶強離婚案等，相信大多數用戶對娛樂明星引起的社會效應是有一種接觸的興趣，于是在好看中會尋找相應的信息，對于從未關注過王寶強的用戶來說這意味著一次興趣擴展。除了熱點外，用戶自身的行為也是一個發現潛在興趣的因素。好看會基于LBS、網絡使用情況、上網時段、地域特征、用戶閱讀內容偏好等來感知用戶的興趣。比如即使你喜歡看NBA，但好看并不會在你晚間應酬時段來推送賽事結果的資訊，也不會推送燒大腦的深度分析文，實際上會根據熱點賽事推送新鮮的籃球資訊或者引起較大關注的新聞等等。由于用戶興趣會隨著時間而呈現變化，或衰減、或增加，好看會將用戶基于興趣的尋找行為化為主動推送，甄別用戶對于這種熱點的使用情景、頻率來分析用戶的真正喜好，從而發現用戶更多潛在的興趣。

　　好看Feed流打造動態興趣入口

　　閱讀可以發現興趣，也可擴充視野，用戶更需要也更渴望有一款APP能夠基于興趣來拓展并獲得更豐富的內容。因為通常情況下，興趣作為用戶的行為動因，對于用戶的行為決策起到至關重要的作用。百度hao123事業部總經理兼好看負責人楊光先生介紹稱：“目前，好看不僅實現了興趣表達，更設計出以興趣點為導向的Feed流。好看的Feed流是為滿足用戶希望持續得到其所關注內容的信息出口，通常表現為首頁信息流。所以它克服了‘靜態’的推薦，轉而成為一個多向互動的動態過程。”

　　以興趣點為導向的Feed流，實際上相當于一個興趣引擎：用戶在好看中瀏覽哪些頻道內容，此時用戶畫像就會與內容源建立聯系，通過不斷的交互產生用戶標簽、用戶興趣點。利用人工智能技術，以用戶興趣點來進行導向分析，從而智能化地拓展用戶潛在的興趣，然后源源不斷地流向用戶，多個內容源所產生的動態會被聚合后呈現在用戶面前，最終實現用戶閱讀興趣的延展效果。通過這種不斷運轉的“引擎”，讓用戶在每次刷新好看的頁面時，所看到的置頂內容都是用戶最感興趣的內容。

　　除了用戶興趣在內容上進行表達，內容排序也得交給好看Feed流解決。時間、相關性、頻率、網絡切換、地域……都是好看Feed流在提供資訊推薦時要參考的數據標準，輔以人工智能排序的方式為用戶輸送優先級高的資訊。無論是每次打開App還是滑一滑查看更多，置頂的一直都是用戶想看到的。雖然表面看不出來，但實際上Feed流無時無刻不在為用戶服務。

　　立足用戶興趣 掌控閱讀空間

　　好看表面上是一款全品類資訊分發App，實際上它有著龐大的、智能的、動態的引擎為用戶實現興趣的精準表達與興趣內容的精準推送，這正是好看優于其他資訊App的地方。伴隨著視頻、小說等更多好玩好看的功能上線以及實踐，好看不僅提供全覆蓋的興趣閱讀體驗，更影響了整個移動資訊App的運營思維，起到了標桿作用。可以預見，移動互聯網下的閱讀，將會是一個完整的私人閱讀空間。