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个性化电台考拉FM准备向车载场景进军新日

发布时间:2020-01-16 02:54:09 阅读: 来源:中控锁厂家

考拉FM是一款个性化综合类手机电台,其出品公司“车语传媒”是国内最大的电台频道运营和广告代理商之一。该产品的出发点是想用极简的界面、最低限度的手势操作、加上推荐算法做一款能学习用户使用习惯和内容偏好的移动电台。但由于种种原因,当时的推荐效果总有些不尽如人意。不过在昨天上线 2.0 版本后,考拉 FM 团队宣布其推荐算法已接近成型,体验上已有重大改进。而且,用户数去年底就已经到了千万量级,在最近收购某知名 LBS 电台 App 后(详细信息可能随后公布),下一步将向车载市场进军。

我试着打开考拉 FM 首页,看到前端的主要变化是在音频流之外新增了“标签推荐”。也就是说,现在用户不仅可以收听个性化音频流(由每小段几分钟左右的短节目组成),还可以在页面下方看到推荐给自己的个性化标签,点击不同标签可以收听相应类别的节目。与通过固定分类选择收听不同,考拉 FM 的标签也是因人而异、动态调整的,会在用户使用过程中逐步得到优化。而且一些实时热点(比如“马航”事件),也会在用户刷新过程中随时出现在推荐标签组中。

在推荐模式上,考拉 FM 似乎也找到了新的平衡。之前考拉 FM 试图追求极简,仅为用户提供了顶、踩、切换、收藏等操作。而推荐算法也仅在这几种操作行为的基础上,加上收听时长等变量分析用户偏好。这导致了产品极简有余、交互不足,交互数据的缺失使得推荐准确性大打折扣。产品团队也坦言,由于综合类节目比音乐节目标签体系更复杂,早期又没有强制用户微博登陆,导致最初的推送效果不佳,在此过程中流失了一定用户。而现在,考拉 FM 则在交互性上做了适度扩展,用户可以做出顶、踩、切换、收藏、选择分类、订阅标签等行为,加上微博大数据,使得算法的可靠性得到提升。

解决分析用户偏好的问题后,个人猜测考拉 FM 团队的下一个目标应该是场景识别。目前考拉 FM 的推荐算法仅能对用户一般性的偏好做出分析,而无法解决用户“在特定场景下需要特定内容”的问题。比如我一般来说喜欢听科技新闻,但在上班路上却喜欢听歌,临睡前则喜欢听休闲节目,如果不能识别出我所处的场景而统一推送同样内容,对我的体验也是一种损害。眼下考拉 FM 能做的仅是根据时间的不同调整不同内容的比例,比如在早上通勤高峰增加新闻节目在音频流和标签推荐中出现的概率。未来可以考虑的方向,则是与 LBS、可穿戴设备结合,通过地理位置 + 生理体征识别用户所处的场景。比如如果地理位置显示我在家,心率、血压又显示我在临睡状态,这时考拉 FM 就可以为我推送一些催眠音乐,而且音乐会在半小时内渐渐淡出,最终自动停止。

说起个性化音频流,我们熟知的有豆瓣FM和国外的Swell等,这些产品共同的设计目标是满足“伴随收听”。意思是当我们从事一项主要工作时(比如驾驶汽车),只可以有少量的剩余注意力放在音频消费上。这要求音频产品本身足够简洁不能与用户发生过多交互。但矛盾的是,推荐算法又需要与用户充分交互从而采集数据,这构成了考拉 FM 产品设计中最核心的权衡。目前考拉 FM 的做法是,在满足车载场景下操作简洁的同时,为用户在日常使用中提供足够丰富的设置项。未来有可能的话,也会加入语音交互的功能。前段时间苹果推出Carplay算是一大利好,利用这么一个开放的车载系统所提供的接口和能力(比如 LBS、语音助手等),考拉 FM 等产品将能更方便地融入车载生态。

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