2004 年，有一群學者發表了一篇期刊文章，試圖預測互聯網的未來，因為他們觀察到互聯網集中化的趨勢，互聯網開始擁有對主流意識形態的絕對控制力。內容越來越多地集中在門戶網站上，門戶網站成為主導像旅游、科技和新聞等垂直領域的信息中心。

這一預測被證明是非常有先見之明的，盡管作者無法預測在線領域的其他地震式變化(用戶生成的內容、社交媒體和基于訂閱的高級娛樂的爆炸式增長)。

隨著互聯網一步步地發展，這些中心—— Lycos 、 Yahoo 和 AOL 都成為高利潤的資產，把數百萬點擊量轉化為收入。在早期的成功和大量 VC 投資的支持下，這些門戶網站拓展了他們的業務，創造了更加多樣化的內容，也吸引了更多讀者。

這些非常顯而易見，似乎這些門戶網站之所以成功，是因為它們提供了人們想要看的東西。若你對旅游感興趣，便可以訪問與旅游內容相關的門戶網站。隨著門戶網站成熟度變高，它們進一步完善自身產品，提供更個性化的內容。

1、十七年后

滄海桑田，在近 20 年的時光里，已經無法辨別互聯網的前身。以前用戶只看創作者提供的東西，而如今互聯網則由網飛、 Alphabet 、 Meta 和 Apple 中的高薪博士創建的推薦算法主導。算法對我們的生活有著不可估量的影響，推薦消費內容和跟蹤用戶習慣，從人們潛意識行為里做算法推薦。

我們處于超情景化的媒體時代，算法無形塑造了我們的體驗感。這種現象不僅存在于推薦算法中，還存在于所有內容生產領域。盡管《副本》這部科幻片在粉絲群體中非常受歡迎，但是網飛還是取消更新第三季，因為數據表明這部片子在未來不會那么有利可圖。

這些不是批評，超個性化對消費者有利。除了關于“信息繭房”更廣泛的討論以外，人們普遍喜歡消費符合他們興趣的內容。面對日益嚴峻的宏觀經濟挑戰，對公司來說制作具備更高一致性的成功內容會更好。

對于創意工作者來說，這可能是更好的選擇，因為一切選擇都可以基于數據的實證分析上做出。但有一個問題：流量是一個相對膚淺的興趣指標，只代表了觀眾和讀者過去對什么感興趣，很難找到他們未來可能感興趣的東西，而且流量也并沒有顯示出用戶的興趣深度和對所消費內容的情感依戀。

2、注意力經濟

這種困境對新聞和文字工作者來說非常熟悉，在 2010 年代初期，傳播渠道的變化，導致讀者不再從特定報紙和出版物中閱讀文章，而是在社交媒體上獲得資訊。

Facebook 和 Twitter 基本沒有為內容創作者提供吸引點擊量的途徑，只有基本描述和標題，因此媒體越來越標題黨。

你可能很熟悉標題黨，他們故意含糊其辭，煽動情緒，許多文章標題經常被寫成一個簡單的、斷斷續續的句子，像機關槍的子彈一樣快速掃射，而且有一段時間標題黨無處不在。

從表面來看， Facebook 的數據顯示，人們對于 Upworthy 等類似媒體制作的標題黨內容感興趣，但點擊不一定轉化成快樂。從跟蹤數據上看，人們關閉這些網站的速度和進入它們一樣快。讀者并沒有和他們的朋友分享這些文章，它們相當于網上表面很吸引人但沒有實質的內容。

面對用戶對新聞推送中標題黨的不滿， Facebook 調整了它的算法來懲罰這些標題黨網站。

隨后的幾年里，用戶的內容消費習慣已經從算法規模推送病毒式文章，轉化為以離散興趣為中心的更小、更親密的對話。

Substack 是一種新興的在線通訊服務( newsletter )，讀者可以訂閱他們喜歡的記者撰寫的文章， TikTok 、 YouTube 和 Twitch 都創造了大量的單人媒體實體，其影響力往往超過了傳統的新聞帝國。這些科技公司的共同點是，他們允許消費者個性化定制，使內容消費和觀點興趣緊密結合。

3、爭取相關性

在過去的幾年里，機構媒體一直試圖提供定制化的符合讀者口味的內容，但幾乎沒什么可展示的，經濟基本面決定這一目標無法實現。

Patch 就是一個很好的例子，它是 AOL (美國在線)擁有的本地新聞網站。Patch 提供了一項有價值的公共服務，履行了和當地紙媒一樣的角色，被為 Nieman Lab (哈佛大學尼曼新聞實驗室)撰稿的 Ken Doctor 形容為記者和讀者的“ net plus ”。

他說，“在 2011 到 2012 年期間， AOL 雇傭的記者可能比美國其他任何新聞機構都要多。”“隨著時間越來越緊，那些孤獨的編輯們失去了早期的自由和經濟預算，生產了驚人的新聞數量。他們通常每周工作 50 - 80 小時，設法找到被日報揭露或掩蓋的故事。”

但由于 AOL 無法從這些有價值的公共服務中獲利，記者們雖然薪酬很低，但仍需花錢，由于文章針對的是小城鎮， AOL 永遠無法達到可以最終轉化為可持續收入和盈利能力的那種影響力，和堂吉訶德一樣， AOL 有一個崇高的目標，但注定要失敗。

但這并不意味著高本地化、高度相關內容的終結。隨著圍繞 AI 技術變得更先進，算力變得便宜，該行業處于新媒體革命的風口浪尖，機器可以根據單個消費者的具體需求量身定制與人類作家和藝術家提供質量相同的內容。

4、成為定制

雖然這看起來像從科幻小說里偷來的概念，但事實并非如此。在過去幾年里，自動化新聞已經在 MSN 和衛報等主流媒體機構中獲得了一定程度的認可，比如 AI 生成快訊。

除了制作大眾市場的內容外，這些技術還被用于制作僅與少數人相關的內容。

一個很好的例子是雅虎體育，它使用 Automated Insight (美國科技公司)的 NLG (自然語言生成)技術來制作獨特且夢幻的體育比賽回顧，每篇文章只和一人相關，制作成本幾乎為零，從而使雅虎體育能夠實現基于內容的業務中必不可少的各種流量。

像 DALL-E 2 (和筆者公司 Article Forge )這樣的生成式 AI 已經在個性化定制用戶內容方面取得長足進步，能夠幫助建筑師設計未來住房和 Miao Ying 撰寫她下一部動畫電影《 Surplus Intelligence 》。未來AI生成內容將不是新鮮事物，而更像是我們如何創建內容的公認部分。

消費者將能夠根據他們不同的喜好和需求來定制產品，我們已經在藝術和電子游戲領域看到了這場革命的第一個萌芽。

Hello Games 的 No Man's Sky 可無限玩，歸功于程序生成的飛船、生物和行星為每位玩家提供完全獨特的體驗。一件 AI 生成的藝術品在州博覽會上獲得第一名，證明 AI 可以提供符合人類平均水平質量的內容。

5、從推薦到需求

很難夸大定制和生成內容的潛力，與其像網飛這樣的平臺只做內容推薦，它們的算法本身可以成為內容創作者。

不難想象一個網飛用戶所描述的未來，“我想看一部科幻劇，它有一個構建精美的未來主義宇宙和令人費解的時間旅行情節，其中包含驚人的搶劫。”片刻之后，他們會得到自己想要的、與興趣和愿望一致的內容，重點是它是優質的。

定制網絡不僅僅是一個有趣的東西，它還能提供更好的教育和健康狀況。研究會變得更容易。學生能夠獲得適合他們學習風格且最具挑戰性的機器生成解釋器，從而使老師有更多時間與每個學生相處。患者能夠訪問針對其特定需求、條件和目標的健康信息。

互聯網的這種愿景是令人興奮，且充滿力量的。甚至是烏托邦，但牢牢地立足于現實。

它將被證明與谷歌的誕生一樣具備根本性的變革。谷歌只是為已經存在的內容提供了一條順暢的途徑。定制互聯網將在內容生產方面發揮作用。

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