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App|这个“反人性”的APP 凭什么又拿到15亿融资？

通过机器学习了解用户喜好，再不断给用户推荐他们感兴趣的内容，一些信息流产品依靠这个“法宝”，获得了巨大商业成功 。
“算法推荐”如今也成为了行业标配，似乎只有不断“取悦”用户，才能有机会留住用户 。 
时下，却有一款产品，不过度个性化，而是给用户推荐“最合适看”，或者说“最应该看”的内容，同样受到用户青睐 。
这个产品便是 SmartNews 。这是一款新闻聚合类 App，公司总部在日本 。多年来，SmartNews 一直稳居日本新闻类 App 榜首 。
此外，SmartNews 还成功出海美国 。据 AppAnnie 数据显示，截止 2021 年 7 月，SmartNews 美国用户的月均使用时长已经高于谷歌新闻和苹果新闻的总和 。
今年 9 月中旬，SmartNews 宣布完成 F 轮 2.3 亿美元融资 。
该轮融资后，SmartNews 迄今筹集的资本总额超过 4 亿美元，估值也达到 20 亿美元，成为目前美国新闻类应用程序中估值最高的公司 。 
这个“反个性化”，甚至有点“反人性”的产品是如何做到的？
算法造成的“信息茧房”，如何利用算法打破？
SmartNews 和今日头条都上线于 2012 年 。
对比今日头条多功能和平台化的设计，SmartNews 的产品页面便显得有些简单，只是将新闻内容做分类，再以信息流方式推送 。
App|这个“反人性”的APP 凭什么又拿到15亿融资？
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SmartNews 的产品页面
SmartNews给用户推送的内容大致可以分为两类：
一类是“所有用户都应该知道的信息” 。这部分内容会出现在产品主页的“Top News”栏中，包括时政要闻、社会热点等等 。所有用户都会收到信息都是一样的 。
另一类是“有限的个性化内容” 。用户可以在“娱乐”、“体育”、“生活方式”等栏目中，订阅自己感兴趣的信息 。这在某种程度上，让用户有个性化的体验，但用户可选择的内容是“有限的” 。
因为 SmartNews 只与权威的媒体、出版社等机构合作，对内容来源有着严格的把关 。在官方介绍中，SmartNews 这么说：“我们跟数千家媒体合作，利用算法分析文章，再选出 0.01% 内容推送给用户 。”
这便是 SmartNews 与其他个性化内容产品的区别所在——算法的发力点不同 。
主张“千人千面”的信息聚合产品，利用算法分析海量用户的兴趣，将海量内容打标签，再给二者做匹配，实现个性化推荐 。这是给算法分析的变量做加法的过程 。
SmartNews 利用算法分析文章，选出 0.01% 内容，则是在用户“应该知道”的信息中找到最大公约数的集合 。这个过程要剔除很多分析变量，给算法做减法 。
所以，SmartNews 不强制用户使用社交账号登陆，也不会过多依赖第三方数据来分析用户喜好，正是为了避免用户只能根据自己的喜好、习惯接收到非常个性化，甚至是有些狭隘的信息 。
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在如何为算法设定 KPI 上，SmartNews 与其他个性化内容产品也有差异 。
SmartNews CSO 任宜告诉极客公园（ID：geekpark）：“很多公司会自然地给算法设置点击率相关的 KPI，也就是短期的转化率 。”
这样做的结果是，算法会在一段时间内给用户推荐很多相似的内容 。慢慢地，一个人的兴趣和喜好就会变得越来越窄 。
在任宜看来，用户阅读新闻更重要的目的是拓宽知识面，获得新的思考 。所以，SmartNews 为算法设定了更加长期的 KPI 。被推送的内容可能短期内的点击率不高，但从长期看却能帮助用户发现新知 。
以 2016 年的美国大选为例，一般的算法机制会给用户推荐其政治立场相似的报道，但 SmartNews 却在产品中加入了“政治平衡算法”，使得用户也能看到与其固有立场不同的内容 。
因此，相较于个性化推荐，SmartNews 更像是一款“个性化发现”的产品 。
SmartNews 产品部高级副总裁 Jeannie Yang 就曾表示：“我们希望用户回归自身，引领他们发现新事物，SmartNews 的核心是个性化发现，这与个性化推荐不同 。”
如何引导用户走出阅读舒适区，发现自己不知道但可能会感兴趣的内容，进而真正打破“信息茧房”，是 SmartNews 核心希望解决的问题 。
信息聚合产品的下一站在哪里？
为了破除“信息茧房”，SmartNews 还在产品交互层面做了一系列尝试 。


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