编者按:本文来自微信公众号“唐韧”(ID:RyanTang007),作者:唐韧,36氪经授权发布。
前几天我写了一篇文章,说的是自己在京东搜索一些关键词后,在抖音的产品里被推荐同款商品的经历。
做广告产品的同学比较清楚,这种关联推荐的实现机制是 DSP(Demand-Side Platform),即需求方平台。
简单说,就是我到达抖音后,平台将我的识别信息发送给京东,京东自己完成对我的判断后决定返回什么内容到抖音的广告位进行展示。在这个过程中,京东是需求方,抖音赚广告费,我是商品。
还有读者留言说,自己前脚刚在微信里和朋友讨论着什么,后脚就在其他产品中看到了相关的推荐,怀疑自己是不是被监视了。
包括正在内测中的微信输入法,很多人解读说是微信给用户一个新的选择,防止输入信息被窃取后作为广告推荐的基础数据。这里,暗指的都是某狗输入法。
因为我们使用输入法的过程中其实一直在对外发送信息,这些信息可以被记录下来,进行相关的词频和语义分析后,就可以构建我们的用户画像数据。有了这些数据,就可以构建一款产品卖给广告主。
上面讲的这种,在技术逻辑上是完全可以实现的,而且也可以默认获得用户的许可,在不知不觉中就把用户卖了。
当然,怎么做是人决定的,而产品和技术都只是工具罢了。
在数据逐渐丰富的今天,我们在各种产品上的信息和行为都在被数据化。我们在产品上活动得越频繁,产品就越了解我们。
如果你经常刷抖音或者快手,一定会觉得平台产品似乎知道你喜欢什么。而且你刷得越多,产品推荐给你的内容就越精准,慢慢的你就上瘾了。
另外,有些读者或许会有这种经历,只要自己和别人讨论或者无意中关注浏览过什么,就可能会被推荐对应的广告。
那么,是产品在监视我们么?
最近我研究了一个叫「知识图谱」的东西,准确说,它是一个技术实现机制,在如今很多的产品里都有应用。
各种产品之所以那么了解我们,甚至可以推测出我们需要什么,背后的实现机制就用到了「知识图谱」。
不说复杂的技术概念,通俗点说就是一个彼此间能产生关联关系的连接图,类似于侦探片里面那种挂在墙上然后用线连起来的线索图。
为了让你们更直观地理解「知识图谱」,我在网上找了一张图,这是某明星的个人情况和社会关系图谱,其实就是这个概念。
另外,在我们使用搜索引起的过程中也会用到知识图谱。比如你在谷歌或者百度搜索「马云的老婆是谁」,结果就会出现一个确定的人物关系。
这种自然语言的检索,其实就是通过知识图谱完成的。
就像上面展示的人物关系图,通过一个人的名字和关系数据进行联想,就可以推导出要得出的结论是什么。
不仅如此,我们现在使用的很多产品都运用到了知识图谱的技术,尤其是一些包含 AI 技术的产品。可以说,随着数据的不断丰富,基于知识图谱的推荐技术也会有越来越多的应用场景。
再比如,当你使用一些开放型社交产品的时候,平台会给你推荐一些你可能认识的人,这里也可以用到知识图谱的技术。
所以,当你觉得似曾相识的时候,或者感觉自己被产品监视了的时候,或许正是产品在基于你留下的碎片数据进行知识图谱的构建,然后变得越来越了解你。
知识图谱的关键点在于主动推导,他们能根据不同实体以及彼此间错综的关系连接来推导出一些结论,然后通过这些结论形成应用。
比如,你的前同事张三如今在腾讯工作,而张三的现同事李四之前在你的老东家京东工作。通过这种关联关系,产品可以推导出你很可能认识李四。一些产品中「可能认识的人」就是这种实现机制。
当我们觉得自己被产品监视时,或许是产品一直在主动了解和记录我们,然后把关于我们的一切编织成一张大网,通过网络中不同节点的关系去推导出一些结论。
类似的应用,在未来很多产品中也会越来越多的出现,这也是为什么很多公司都在加大对 AI 技术投入的原因。
很有可能,下次你设计的产品里就会运用到它。
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