能“撩”能“对话”的新闻阅读工具长啥样? 央广做了款中国版的Quartz，给出了「下文」

对于资讯的阅读方式我们经历了几个拐点。从传统媒体到互联网媒体，从被动接收到人工智能的兴趣推荐；在今天这个阶段，如何抓住年轻群体的注意力，实现更有趣、更有价值的新闻阅读工具是大家都在致力的方向。想做品质阅读的 红板报 在进行着尝试，而创造出具有”人格”的新闻推送也是一种方式，国外给了 Quartz  这个对话式的解决方案，而国内一款中央人民广播电台孵化的新闻APP “下文” 也想在国内的这个领域开疆拓土。

目前来看，资讯新闻的客户端已经非常红海。在项目负责人庄胜春看来，这个赛道同质化、标题档现象都非常严重。所以说这个出海口仍有一些突破点，一是为用户提供更加人格化的新闻推荐，突破人工智能”流量第一”的限制；二是要做出有价值、有品位的内容。

如何基于以上两点做出差异化感的阅读体验是产品的核心。就下文来看，想要做出这种差异化既要来自交互，也要来自于内容。

在交互上，下文与Quartz一样，用聊天方式来呈现新闻，用更多的媒介形态以及表情包的使用来提供拟人化的对话场景。在主动推送后，用户可以选择进一步了解或者进入下一条；这种人格推送的表现可能会像是陪你追求八卦的好友，也可能会是帮你挖掘深度的分析师。

在内容上，对话式新闻所呈现的内容还是来自下文的原创。除此之外，下文设计了更多的内容增量，在“滚动窗”的资讯流界面设计了即时新闻、热点新闻以及追踪新闻的三个板块，会根据内容的价值性来筛选出外在新闻源的优质内容。

形式和交互是新闻阅读的痛点，但内容的痛点才是下文的核心价值。对话式场景的新闻阅读的表象是有趣，但里子仍然是做出有价值的阅读，挖掘每一条新闻背后的逻辑和知识，这才是下文想表达的内容。

在我看来，下文的最大优势在于对新闻呈现了分级。这种分级一是体现在交互式新闻的体裁上分级，需要关于一个新闻点的多少新闻量，完全可以由自己决定，基于兴趣的不同对新闻理解和学习的深浅也可以自由支配；二是时间上的分级，除了即时性信息流的展现外，使用”钉”功能，会持续推送后续新闻的进展，对于追个乐视的大戏也就不成问题了。

这种分级的价值在于降低了我们了解事物、学习知识的成本，同时保障了新闻阅读更精准的贴合我们的需求。但对话式交互场景的缺点在于使用效率的降低和使用场景的限制。

对于这点，庄胜春认为对于高效我们应该有不同的理解。在信息量不充足的年代，如何在更短的时间获得更多的内容就是高效；在信息量足够大的年代，如何在海量的信息中推荐你想看到的内容就是高效；但在这个被流量和标题绑架的时代，短平快并不是再是高效的方式。呈现更独家的视角、让新闻有品质、又延伸；并降低我们的学习门槛，让学习变得主动才是更高效的方式。

就目前来看，下文的产品还在”有限的对话式新闻推送” “有限的新闻滚动窗更新”，目前改写的时间成本在1个小时左右，成本不算太高，如何挖掘出更有价值的内容增量是这个阶段的主攻内容。但作为央广第一个内部创业的项目，下文还是有着来自内容源、技术支撑等多方面的支持。庄胜春表示，目前“下文”正在以10天为周期进行产品快速迭代，不断优化体验、完善功能。

另外，如何在资讯类APP中沉淀社交关系一直是这个赛道寻求突破的重要内容。下文认为，交互式的场景更能激发用户参与的兴趣，亲近感更强。配合这个方向，下文”会开放即时聊天室，打破主流新闻客户端的静态评论区样态。同时在沉淀的关系中，设立基于兴趣、话题的垂直群组，打造更丰富的社群生态和用户关系链。

对于未来的布局，下文会在时机成熟的时候引入人工智能，一方面是大数据积累后的兴趣推荐，另一方面是选取一个更有意思的姿势与聊天机器人的结合。