智能内容比我们自己更知道能我们是谁，喜欢看什么内容，在什么位置——新的时代已经到来！

作者：萨米尔•安伦拉是Mode Meida首席执行官。

这家硅谷公司开发的产品可以帮助人们开发、探索、以及分布原生视频和故事内容。作为一家2015年才成立的私人科技媒体公司，Mode.com视频流媒体平台上的月独立用户量超过1.4亿，月访客量超过4500万。

想象一下，如果好的内容足够智能，知道你真正想看什么东西，而且还能推送到你眼前。

未来十年，依赖机器学习技术的内容将会变得非常智能，它们会找到喜欢“自己”的受众读者。如今，内容消费者通常会在找文章、找视频这种事情上耗费大量精力，有时甚至会产生挫败感，而智能内容可以解决这个问题。

大约三年前，一些公司开始独立开发智能内容，这些内容会分布出现在用户的个人阅读主页中，供读者阅读。这些内容会以不同类型呈现，比如有的是用户自创内容，有的是付费阅读内容；内容格式也多种多样，包括故事、图片和视频。举个例子，Facebook利用定位用户的特别喜好，更智能地发布内容。Newsfeed现在也会基于用户发布推送内容，而不是仅仅利用时间轴的形式，为用户提供他们关注人的内容更新。过去，Twitter上显示的内容都是依照时间轴格式顺序排列的，但最近，他们推出了一个全新的算法时间轴，可以根据内容对用户的重要程度优先排序推文。

当你上网时，不管你使用的是什么设备，也不管你登录到了哪个社交网络，机器学习技术会将用户关心的好内容推送到你面前。这将改变我们观看视频和阅读故事的体验，更开创了一个内容探索的全新时代。

事实上，这个新时代已经到来了，在机器学习技术的驱动下，很多产品服务变得更加智能，比如，Nest恒温器可以根据不同的家庭成员喜好设置温度参数，Uber甚至能预先判断出用户是否需要用车，并提前发车。

三个时代（截至目前）

如果你仔细想一想，会发现至今为止我们大概经历了三个内容探索时代。第一个时代，是依靠人工制作编辑的内容。消费者所看到、听到的内容基本上都是围绕一个主题，它要么是来自于电视节目制作人，要么来自于杂志编辑，或是电台DJ。比如我们想看体育内容就会打开电视看ESPN，了解商业资讯就去买《财富》杂志，或是转到一个爵士乐电台享受一下音乐乐趣。这个内容时代统治了媒体很长时间，直到互联网出现了。

第二个时代其实依然在发展迅猛，在这个时代里，消费者会利用机器搜索引擎去寻找内容，而引领这个内容时代的无疑是谷歌。谷歌最主要的商业模式，就是帮助用户找到自己想要的内容，但前提是，我们必须得知道自己想要什么。当内容消费者知道自己想要什么，就能依靠搜索驱动准确找到内容，不过这种模式的缺点在于，搜索引擎无法帮助探索我们所不知道的内容。

现在，我们正处在第三个时代——用户生成内容的社交网络时代。好友或陌生人会发布自己喜欢的内容，我们可以通过关注他们来获得内容信息。有时，这种模式能帮助我们找到自己想看的优质内容，内容范围也变得更广。

不过，第四个时代正在到来。

在下一个时代里，机器学习技术的智能内容能判断我们是谁，我们喜欢看什么内容，甚至还知道我们在什么位置。我们不再依靠电视制片人或杂志编辑生成内容，也不需要知道自己想要看什么或搜索什么内容，更不用期待朋友圈里发送些高质量的“干货”。

根据用户线上行为分析，机器学习技术就能知道给我们发送什么样的内容，推送什么样的信息。这种方式和Netflix、亚马逊、以及Apple Beats提供人为策划内容的推荐引擎有些相似。

机器学习技术将帮助生成更多高质量的内容。如今，很多内容提供商都在苦于媒体转型，比如忠诚读者变得越来越少，媒体内容正在解体，还有，不少内容都呈现在社交媒体平台上，读者很少会访问链接到内容原创网站。通过机器学习技术驱动的内容，可以帮助内容创造者利用社交网络找到正确的受众群，无论读者身在何处，都能将内容推送给他们。这种方式还能帮助内容提供商找到参与度较高的用户，让自己的工作得到回报。

更好的是，机器学习技术能让内容提供商知道哪些内容对哪些读者的胃口，以及如何利用新内容再次吸引同一批受众读者。品牌广告商们肯定会乐于看到这样的效果，因为他们可以基于受众规模和受众类型来购买广告——虽然看上去和网络电视上的广告投放有些类似，但实际上，利用智能内容分析可以更精准、更实时地定位到受众读者

机器学习技术正在驱动变革

机器学习内容——结合人为策划——是智能社交内容平台的新核心。现在有很多公司正在开发具有竞争力的解决方案：Facebook推出的全新Newsfeed可以直接播放视频，而不再通过链接方式转到其他网站播放；Snapchat也添加了“Discover（探索）”功能，支持搜索媒体网站内容和城市/活动新闻；Mode.com允许专业内容制造者在自己主页上编写故事内容、上传视频。作为在这些平台上智能内容的消费者，每次你观看、点赞、或是分享内容背后都有机器学习技术的存在，它会记录你每次行为，了解你是谁，喜欢什么内容。它了解你越多，就能更好地在不同平台上识别你，并为你发送个性化定制的内容。

更重要的是，机器学习算法还可以帮助增长原创内容访问量，也能让内容创造者，服务提供商，以及品牌商了解受众真正想要什么样的内容。这种内容引擎一旦运作起来，就会像正向螺旋旋转一样不断扩大。好的内容将会找到自己的受众读者，然后反馈给内容创作者，这样的良性循环能让更多受读者欢迎的好内容被创建出来。

自动广告将会找到正确的人

所有的机器学习都来自与内容增殖，利用这个技术可以分析用户兴趣。机器学习引擎将能够评估实际用户参与度，以及内容病毒传播的效果，这样就能够预测内容效果，比如什么内容有了10万访问量，什么内容有机会突破100万访问量。举个例子，如果机器学习技术足够智能，完全可以告诉内容提供商该给一个拥有一只狗和一辆日本汽车的33岁年轻父亲推送什么样的内容。

当然，如果机器学习技术能够告诉我们这些东西，那么肯定可以满足广告商的需要，

这意味着广告商将会更有信心判断究竟要在你的内容上投放原生广告、赞助视频，还是品牌内容，因为不同类型的广告内容会被发送给不同的受众用户群。

根据市场研究机构eMarketer的分析显示，原生和视频广告行业增长迅猛，预计市场价值将会从50亿美元（2015）增长到200亿美元（2018）。

那么，智能内容如何在未来发挥作用呢？如今，互联网上有很多优秀的内容，但这些内容并没有找到真正的用户。未来，每一个视频和文章都会搭配上迷你学习引擎，不断寻找喜欢“自己”，并愿意分享“自己”的用户。未来，智能内容会出现任何地方，在App应用里，电视机里，手机和新设备里，我们的汽车里，家里，以及办公室里。

正如你所想象的，机器学习之美就在于它能自主学习，并且不需要依靠人工重新编程。在未来的几年里，这种技术无疑会发生多次转型，目前我们正处在这种转型的开始阶段，而这种趋势将会最先从平台和App应用开始。

我们将会进入依靠机器学习技术的时代，它不仅会带来下一代媒体革命，也会让我们变成更快乐的内容消费者。（翻译：shark，编辑：picar）