腾讯新闻杨宣：以精品资讯的技术方程重塑内容价值

12月20日，“2022年腾讯ConTech·美好内容品鉴会”于北京正式举办，腾讯新闻、腾讯广告携手内容主理人通过线上直播连接了众多的创作者与品牌方。

腾讯新闻技术总经理杨宣在会上发表题为《价值重塑：精品资讯的技术方程》的演讲，全面阐释了如何通过技术扭转内容生态“劣币驱逐良币”的现象。他提到腾讯正通过精品内容特征识别、用户深度个性化倾向捕捉等技术，将分发系统由短时数据主导变更为长期价值驱动，在技术层面对精品资讯内容予以激励。一方面，在腾讯新闻的APP端内、插件、Push等各个分发场域为用户打造极致的精品资讯体验；另一方面，还将建立体系化的精品生态承接机制。

以下是腾讯新闻技术总经理杨宣演讲主要内容：

大家好，我是腾讯新闻的杨宣。前面Jon讲了腾讯新闻未来聚焦精品资讯的战略方向，晨霞也详细介绍了我们对精品内容的理解与定义，也跟大家一起品鉴了美好内容。那腾讯新闻未来如何通过技术手段让精品内容触达用户？让精品内容创作者获得应得的流量回报？精品资讯定位下新的技术方程是什么？这是我今天想要跟大家分享的。

大家可能都知道，大部分内容平台的分发引擎都会追求更多的用户消费点击、更多的用户时长，而最容易让人消磨时间的往往是一些吸睛猎奇的故事、轻松搞笑的视频剪辑，短时数据驱动的推荐系统在捕获了这些趋势与反馈后，会不断地放大这一点，从而让用户更进一步沉溺其中，但当用户长期消费这些单纯消磨时间的内容则容易出现审美疲劳、满意度降低，并且也无法获得成长。

而这个问题在资讯场景会被进一步放大，越来越多的用户在打开一款新闻资讯产品的时候，越发希望更高效的了解今天发生了什么，对感兴趣的热点事件希望更有效率的知道前因后果，同时也渴望从各种观点与解读内容中收获知识与见解，希望内容有更高的信息价值并且自己也能收获成长。

面对这样的矛盾与诉求，在技术上我们给出的解决方案，是从短时数据驱动到长期价值驱动的分发系统。接下来，也想跟大家进一步分享下腾讯新闻技术团队对这个问题解决的一些进展与思考。

通常来讲，大多数分发引擎都会以内容侧跟用户侧的理解为基础，然后做进一步的Matching。在内容侧，过往大家都更多聚焦在通用的基础质量上，例如识别标题党、口水文、广告引流、低俗猎奇、内容不适等，以及对内容偏浅层的基础理解，例如分类、显式或隐式的标签、基础语义等等。在用户侧呢，大多分发系统都聚焦在用户的兴趣领域分析，例如某用户对NBA、某某明星、互联网科技、财经等兴趣点感兴趣，做法上通常会包括基础画像、显式或隐式的兴趣画像、行为序列等等。

而在腾讯新闻精品资讯路线下，仅仅上述这些做法可能是不够的。比如内容侧的基础质量，仅仅是质量的准入门槛，我们无法将精品内容与普通内容进一步区分开，而借助视频理解、语义分析、深度学习等技术，我们正在构建一套对精品优质内容完善的先验特征表达体系。质量上，会进一步分析内容的表达水平、信息效率、深度专业性等维度，而更深层的内容理解上，我们已经在尝试对包括内容的价值倾向、情感分析、体感画风、体裁识别等深度语义维度建模挖掘。总之，期望能更智能的甄别精品优质内容。

而在用户侧，不同的用户其实拥有不同的认知水平、不同的价值观、不同的情感偏好，用户不仅需要命中自己感兴趣的领域，更需要能打动自己、能获得成长的内容。当我们有了对精品内容的深度理解，系统会从与用户的交互中进一步捕捉他们更深层次的个性化需求，所以除传统的基础画像、兴趣领域画像外，我们也正在进一步叠加对用户的认知、价值、情感倾向捕捉。

总的来说，随着NLP、CV、多模态、知识图谱、深度学习等各种人工智能底层技术、模型的持续演进，我们能进一步抽象语义、视觉、音频等各种高级特征表达，再基于腾讯新闻的价值方向与场景，针对性输出精品资讯下的对内容与用户的独有理解体系。

当我们建立较完善的精品内容与用户精品倾向的深度理解体系后，我们进一步将其深度应用到新闻整体的分发体系中。而分发体系通常包括体验与生态承接两部分，在精品资讯路线下，腾讯新闻如何实现精品资讯体验与精品生态承接呢？

先看体验侧，我们计划未来在新闻的APP端内、插件、Push等各个分发场域为用户打造极致的精品资讯体验。

首先在用户热点需求满足上，我们会更注重效率，腾讯新闻一直在热点理解上持续深耕，从热点发现、事件图谱、事件脉络等均有非常好的沉淀。未来我们期望通过建立分钟甚至秒级的时效体系，能让用户感兴趣的热点第一时间触达，而随着用户进一步下拉消费，通过用户的实时行为反馈捕捉，将更符合其认知水平、价值观、情感偏好的深度解读、观点分析、知识介绍等延伸内容推给用户，使得其可以高效了解整个事情的前因后果，并获得有共鸣、有价值收获的深度洞察与解读。

其次，打造全场域的深度个性化，核心是从浅层兴趣->深度共鸣。基于前面所讲的精品内容与用户精品偏好的深度理解，并结合时空、上下文等场景化信息，样本上强化用户的深层情感与共鸣反馈，特征体系纳入更多的精品内容先验信号，模型上不再追求AB实验的短期消费、时长指标提升，建模用户的长期活跃与留存，聚焦体验本身。推荐的内容不仅仅是用户的兴趣领域，更重要的是推荐内容本身能与用户产生共鸣。

最后，各场域强化整体推荐的基础体验提升。包括更强的资讯时效感，对新内容消除系统后验歧视，带给用户真正的资讯鲜活感与现场感；通过更智能的事件粒度探索，加强用户的事件消费广度，不仅包括更全更广的事件覆盖，还包括不同角度、不同观点、丰富且多元的事件延展内容，破除资讯茧房；对精品内容进一步加权分发，带给用户更高的精品浓度。

生态方面，建立体系化的精品生态承接机制。包括关注生态的强化，在分发上让精品创作者有分发私域感；针对精品内容，不仅从兴趣领域，更重要的是从信息价值、表达风格、情感浓度、价值共鸣等维度进一步挖掘匹配受众用户，让精品内容尽可能触达其核心受众；对甄别出来的优秀精品内容，建立更智能的推爆机制，让更多的好内容成为爆款，实现破圈。

体验与生态对应的就是用户与创作者，而用户与创作者是每一个内容平台的核心基石，我们希望以精品内容为桥梁、为杠杆，通过对用户资讯消费体验的精品化满足，对精品内容创作者的深度激发与扶持，在腾讯新闻的平台上形成真正的流量与质量的正循环，让用户收获价值、共鸣、成长，让创作者获得收入、流量以及影响力。

期待腾讯新闻的精品生态能不断壮大，更多优秀的创作者能在腾讯新闻的平台收获更好的回报与成长。

最后以一句话做个总结，技术深耕内容，价值绽放未来，这是我今天要分享的全部内容，谢谢大家！