第96章 未來輿論戰的籌碼(第1/2 頁)

林楓在腦海中進一步描繪著他的“每日頭條”計劃。

作為一個曾經精研演算法的技術人員，林楓當然清楚，要讓這個產品在醜國市場立足，核心競爭力就是演算法。

而這個核心演算法要如何設計呢？

林楓打算將每日頭條的推薦演算法分為三個主要層次——資料採集、使用者畫像構建和內容推薦。

首先，透過使用者行為資料的採集，他能夠獲取使用者在應用上的點選、停留時長、瀏覽路徑等多維度的資料。

其次，他會運用這些資料構建每個使用者的畫像，從興趣偏好到行為模式都詳細記錄，從而不斷“學習”使用者的個性化需求。

最後，透過內容推薦層的演算法將合適的內容推送到使用者眼前。

這套演算法就像一個智慧助手，能實時捕捉使用者需求，並根據他們的偏好動態調整推薦。

當然，還要進行適合海外的適應性戰略。

畢竟你不能說頭條系本身的演算法不成熟吧。

但即使是前世頭條成熟的演算法，在最開始移植到醜國市場後也會面臨許多“水土不服”的問題。

醜國使用者的習慣、關注內容的類別和節奏與國內截然不同。

為了實現本地化的演算法最佳化，林楓必須深入理解醜國使用者對內容的興趣結構，並且讓演算法在推薦內容時更貼近醜國的文化背景。

比如，醜國使用者是會更加關注關於政治？還是會更加關注地域新聞？亦或是會更加關注娛樂八卦等內容呢？還是說會沉溺於瑟瑟之類的特澀文化呢？

這些都是問題，林楓需要確保演算法在這些內容上具有良好的推薦精準度，以避免使用者流失。

而如果核心演算法能在醜國市場申請專利，不僅能保證技術優勢，還能在未來增強話語權的佈局中穩佔一席之地。

老教授曾提到過，演算法領域的專利其實是一種競爭壁壘，可以有效阻止後續模仿者的進入。

林楓計劃將每日頭條演算法中的“個性化推薦系統”申請成專利，這套系統既包含了資料採集與處理的方法，也包含了基於使用者行為進行內容推薦的演算法框架。

而這個專利也將成為每日頭條的最核心專利。

雖然先前林楓已經同老教授就申請專利這事聊過不少，但林楓還是決定在專利申請上多做幾手準備。

除了主演算法，他還計劃為幾個關鍵技術模組單獨申請專利，比如使用者畫像的構建方法、內容標籤與興趣匹配的演算法結構。

這些專利會讓每日頭條在技術層面繼續建立壁壘，從而讓競爭對手在短期內難以復刻每日頭條的個性化推薦功能。

雖然客觀講，申請專利什麼的肯定麻煩。

申請一堆專利更是會很麻煩。

但這樣搞有必要，形成專利牆之後才是真正的專利壁壘。

而一個專利的話多少會有被繞過去的風險。

一旦形成技術壁壘後，林楓相信每日頭條會帶給他足夠的回報。

啥玩意一旦形成壟斷技術，那就不用擔心掙錢。

唯一需要擔心的大概就是交反壟斷罰款了。

不過說到底，如果多認識一些史密斯專員一樣的人物，其實不用擔心罰款的。

說起來，未來資訊渠道的控制是關鍵。

甚至林楓對每日頭條最大的期望並不在於指望這款應用讓他一夜暴富，畢竟現在林楓已經一夜暴富了。

林楓更希望利用它在資訊傳播上獲得話語權。

一旦能形成話語權，那麼在關鍵的輿論事件中，每日頭條的推薦演算法將成為他掌控資訊流向的有力工具。

透過演算法的控制，他可以優先推薦那些他想要傳播的資訊，影響部分群體對某些議題