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    布本智能:让每个企业都有自己的内容云头条

    责任编辑:admin  来源:中国财经网  发布时间:2016-11-15 16:08  浏览次数:
    2016年可谓是AI之年。年初的“人机围棋之战”将人工智能这项略显神秘的技术推到人们面前,瞬间引爆了从普通大众到创业资本的目光。上个月,新智元对100家人工智能创业企业进行了调研,报告显示估值总数为1014亿元,每家均值为10亿元左右。同样迎来爆发性春天的,还有打开自媒体人与内容创作者新格局的内容创业。在互联网上新内容呈井喷之势,人们能够消费的内容更加多元:文字、音频、视频、图片、游戏、漫画等等。
     
        在这样的大背景下,我们见到了布本智能的CEO卢学裕,看到了一个人工智能与内容互相加持的创业公司。


     
     
        历时7月打磨推荐引擎 敲入几行代码集成头条功能 用户活跃度提升12%
     
        布本智能(最初名叫“火据数据”)于今年3月正式开始运营,是一家面向企业的大数据人工智能技术服务公司。他们要将今日头条的推荐开放给更多企业,企业通过数行代码的集成,便可以获得该功能。
     
        上个月,内容云大脑产品正式交付客户使用。第一家客户在使用其产品前后,用户的平均使用时长就提高了近4倍,用户的活跃度也提升了12%。
     
        创始人卢学裕从擅长的视频内容客户(如播放器)做起,下一步会扩展到图文资讯类内容。
     
        从视频内容做为切入
     
        2015年年底,卢学裕离开小米,寻求创业。虽然大的创业方向已经想清楚,但从什么角度切入仍有一些摇摆。
     
        卢学裕想在大数据和人工智能方向创业,这与他过往的工作经历分不开。早在10年前,卢就通过机器学习病毒样本特征,在腾讯做反病毒工作。后来,无论是和同学合伙创业,还是成为优酷视频推荐系统创始人,一路沿着人工智能而来。
     
        “一开始,推荐视频的点击率从7%提升到接近13%,到2014年大概在30%~35%。”谈起彼时成绩,卢学裕说道。
     
        而这次创业,他考虑了3个方向。做数据分析,虽然频度最高,但是红海一片,否掉;做人才推荐服务,技术与招聘场景结合难度大,否掉;最终,卢学裕选择了拿手的内容方向。
     
         观察App排行榜就会发现,除了社交类软件,榜单几乎被视频、音频、文字类App霸占。卢学裕认为,从古至今,内容都是最高频的需求。现在,内容已经成为流量入口,更多的企业需要个性化内容来提升用户价值。
     
        “各行各业都需要加持垂直的内容,帮助用户获得更好的服务体验。”卢学裕想做的便是这样一款产品,根据客户的应用场景,为其用户推荐特定的个性化内容。
     
        蛰伏几个月后,今年3月,布本智能正式投入运营。在优酷的工作经历让卢学裕选择了视频内容的切入点。
     
        内行人都知道,做好推荐引擎需要不断打磨的过程,今年的4月,卢学裕遇到了蓝光引力的秦总,两人一拍即合,蓝光不但成为了布本智能的客户,贡献数据和用户帮助其打磨引擎,也成了布本智能的投资人。
     
        基于场景感知的头条引擎
     
        10月,布本智能的内容云大脑产品交付客户使用。布本智能上线的第一家客户,在使用其产品前后,用户的平均使用时长就提高了近4倍,用户的活跃率也提升了12%。
     
        卢学裕称,他们目前主要服务于工具类产品,比如视频播放器、浏览器、垂直应用等。平台可实现数据的私有安全部署,客户集成开发时间在2天左右。“我们有一个口号是几行代码让你变成今日头条。”
     
        客户接入其SDK后,系统为其生成用户画像,定制个性化内容,提升用户使用App的时长和粘性。系统会广泛搜集用户的静态标签、浏览行为、付费习惯等数据,而推荐内容的来源来自全网。
     
        而推荐的依据则是场景。卢认为,场景化是个性化很强的变量,场景化下的用户人群需求更明确,更精准,虽然这部分需求比不上娱乐资讯类内容消费量大,但是其场景价值更高。
     
        目前推荐内容以视频为主。接下来,团队会做一些内容上的扩展,推荐资讯文章、音频等内容。
     
        目前,产品基本每周都会更新一个小版本,用于算法优化,支持客户的一些个性化要求。由于目前服务和技术团队人力有限,布本智能的内容云大脑暂时只在小范围使用,并未大量推广。
     
        盈利模式上,布本智能主要通过年费及营销变现分成等方式获利。
     
        未来,卢学裕希望云大脑能获得更多的场景和数据,“推荐自古以来就有,比如购物时的导购员。但目前网上的推荐系统冷冰冰的,我们想整合语义理解和人机对话技术,打造更有温度的推荐系统。”

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