用新聞打造下一個爆款，AI驅動的美版頭條能復刻社交奇跡嗎？
編者按：本文來自微信公眾號 硅兔賽跑（ID：sv_race），作者：Lexie，編輯：Lu，創業邦經授權轉載
(相關資料圖)
信息速食時代，數字媒體崛起，大大小小新聞門戶和自媒體的遍地開花讓我們獲得新聞的渠道更多也更容易，但結果卻是常常被四面八方的信息迷了眼。
用大數據顛覆美圖發現和分享的班底打造出了一個叫做Artifact的新產品，想要重新定義我們接收、閱讀和討論新聞的方式，它的打造者正是Instagram的創始人Kevin Systrom和Mike Krieger。
讓這倆人繼Instagram后重聚的靈感其實來自于疫情，Systrom和Krieger在疫情初期打造了一個叫做Rt.live的新冠病例數據追蹤平臺，可以實時看到美國各州的病例數據，但隨著多個病例追蹤平臺的出現，Rt.live漸漸被棄用，不過兩位創始人仍鐵了心要再次聯手做一個能為公眾帶來福利的項目，并希望使用到人工智能來驅動，一番探索后，Artifact這一以AI賦能的新聞社交平臺就這樣誕生了。
有人稱它為文字版的TikTok，也有人稱它為美版今日頭條，簡單來說，Artifact通過使用人工智能技術對用戶新聞偏好和習慣進行分析，以實現日漸精準的定制化新聞內容推薦，Artifact其名正是取自“article”，“fact”和“artificial intelligence”的集合，并且Systrom和Krieger兩位創始人的目標是用內容撬動社交，通過用戶的閱讀和分享將Artifact打造成像是Instagram和TikTok一樣的爆款社交平臺。
Artifact app
Artifact在今年年初以邀請制內測后在2月對公眾開放，這幾個月間，Artifact在新聞閱讀和社交方面都增設了不少功能。
首先用戶可以追蹤自己的新聞閱讀習慣，不但可以看到近來閱讀最多的話題和新聞媒體，還可以根據像是“ChatGPT”等細分話題對內容進行分類，根據用戶選擇“深度讀”或是“略知一二”app會推薦不同的內容。
Artifact app
今年4月，Artifact推出了讓AI為用戶總結新聞的功能，用戶可以選擇在閱讀前先看AI生成的提綱，還可以讓AI用不同的文風進行總結，比如“用Emoji概括全文”，“用Z世代的方式總結”，或是“講給5歲小孩聽”等等。
不過他們表示這一功能更多是為了好玩而推出的，用戶想要最準確的信息仍應該閱讀全文。
Artifact AI summary 功能
在社交方面，用戶在上傳自己的通訊錄后app就會推薦在你的朋友圈內正在被熱讀的內容，不過并不會公開是誰在讀或多少人在讀，這份匿名避免了由社交壓力帶來的被迫閱讀，而只是單純的表明什么內容的反響較好。
在今年4月，Artifact還增設了討論功能，只要建立了個人檔案的用戶都可以在文章下方進行留言討論，這讓它向社交平臺的定位又邁了一大步。
Artifact 用戶討論
01 重塑新聞世界將新聞視為值得革新的內容，是因為Systrom和Krieger兩位創始人看到了目前新聞領域輸入與輸出需求的不匹配，Facebook等社交媒體的出現重新定義了新聞世界，改變了我們吸收信息的方式，因此也改變了出版商發布信息的形式，但也加劇了假新聞假消息等問題。同時，社交媒體的新聞推薦并不見得準確，因為在一個好友圈并不等同于有著一樣的新聞偏好，因此兩位創始人對Artifact所賦予的期待正是希望它可以改善目前新聞推薦和信息吸收上那些生硬的部分，以AI的“智”重塑基于社交的新聞世界。
這個定位聽起來熟悉嗎？沒錯，這和今日頭條在做的事情大同小異，除此之外還有日本的SmartNews等平臺都是通過對用戶新聞偏好和內容互動等因素的分析為用戶定制新聞內容，不過Artifact的創始人們認為美國讀者仍需要一個基于本土的平臺，并且堅信Artifact核心科技與新聞品味的獨特組合具有獨特優勢。
圖源：Metaverse Post
說到新聞品味，Artifact將頭條和Facebook定義成了反面教材，它們的模式不僅過于開放以至于任何內容創作者都可以發布所謂的“新聞”，而且這些平臺吸引用戶和增加閱讀量的方式基本依賴于標題黨。
Artifact走的路線并不同，首先它會嚴選平臺上的出版商，通過與三方機構合作確保新聞媒體的質量，像是融資是否透明、更正新聞速度等指標都會被考慮在內；其次是會確保內容的深度性，當用戶點進感興趣的頭條后，會看到來自多個媒體不同角度的報道以進行深度閱讀。
02 當AI遇上社交撇開新聞這一內容類型不談的話，Artifact的內核則是一個AI驅動的社交平臺，將AI這一十分講“理”的技術和社交這一非常重“情”的元素相結合，其實是Artifact的致勝法寶。
Systrom解釋說，社交巨頭的成長都得益于其核心的“關系圖”，比如Facebook的“朋友關系圖”，還有Twitter的“關注關系圖”，而Instagram則是經歷了從“關注關系圖”到“興趣關系圖”的轉變，將重心放在興趣上真正實現了Instagram的爆款式成功，這與背后AI引擎的支持分不開。
instagram interest graph
現在，Artifact想用AI實現一樣的精準新聞推薦，和ChatGPT及DALL-E等軟件一樣，Google的transformer是背后的賦能引擎，但Artifact并不僅僅關注在點擊指標上，而是會對用戶跟內容的互動進行深度分析來了解用戶的新聞偏好和習慣，比如點擊率、停頓時間、閱讀時間和轉贊數等指標都會被考慮在內。
此外，Artifact還會使用一個叫做Epsilon-Greedy的算法，在用戶核心興趣之外再給10-20%的新內容作為“驚喜”，像是TikTok目前就在測試讓用戶可以對感興趣的內容進行全新刷新，比如在Artifact上如果你選擇了對建筑感興趣，它就會漸漸推薦與裝潢相關的新聞來試探你的接受度，如果成功則會讓用戶又“入坑”新的領域，延長用戶對app的使用壽命。
Epsilon-Greedy-Medium
即使算法可以做大部分的工作，構建算法卻需要人為輸入，從什么樣的指標會被計入算法再到權重，對這些問題的回答其實比AI技術本身更重要，而正是因為在算法中注入了對新聞深度性和用戶社交習慣的考慮，Systrom才認為AI會成為Artifact的秘密武器。
03 面向作者，劍指Substack在多個讀者友好的功能之外，Artifact還花了許多心思讓自己的平臺做到“作者友好”，其實作者們希望建立自己忠實社群的需求在Substack等平臺的快速增長上已可見端倪。
越來越多的新聞人并不滿足于只在媒體上發稿，而是在Substack和Twitter上直接與讀者溝通，Artifact便想成為將讀者和作者相聯結的最佳橋梁。對讀者來說，Artifact終于揭開優秀內容背后寫手的廬山真面目，讓他們可以持續追蹤寫手的新創作。
Artifact上的作者簡介
作者可以查看內容閱讀量和互動數等指標來優化創作，比如是否該在不同的平臺上發表不同風格的作品，什么樣的頭條會獲得更高的點擊量，帶圖片還是不帶圖片的文章反響更好等等都是新聞媒體無法給予作者回答的問題，在Substack上作者也無法對多平臺的內容表現進行分析，因此Artifact想要實現的終極目標就是讓作者們知曉自己在每個平臺上的粉絲構成以及如何因地制宜的定制內容以提供最佳閱讀體驗。
創始人Systrom表示將作者端視為重心是因為讀者們并不缺少發現內容的平臺，但市面上鮮有為作者量身打造的分析和宣傳工具，他們希望通過復刻Instagram與網紅的關系，用作者實現Artifact的快速增長。
在美國，面向用戶的新聞平臺賽道正在變得擁擠，像是Google News、Apple News、還有兩位創始人曾經的老東家-Meta也推出了自己的新聞產品，其中Facebook的News Feed已經從一個主要是“親朋好友播新聞”的地方成為了一個擁有上十億用戶的成熟產品，根據Pew Research的數據顯示，約有30%的美國成年用戶日常使用Facebook作為自己新聞的主要來源，這讓一個全新的新聞產品想要打入市場變得非常困難。
同時，無數個致力于為用戶推薦定制化新聞體驗和保證深度客觀閱讀的app來了又走，像是新聞巨頭CNN曾經以2億美元收購的新聞app Zite在獨立經營兩年多后因增長停滯被迫下架，還有Yahoo的Livestand、AOL的Editions、Google的Currents都是帶著一身期待而來卻敗興而歸。
成功打造出Instagram的兩個人運氣會不一樣嗎？用AI賦能和關注作者會撬動杠桿嗎？在評論里告訴我們你對這一產品是否看好吧。
參考來源:
Kevin Systrom explains why Artifact wants to treat writers like the creators they are (TechCrunch)
Instagram’s co-founders are back with Artifact, a kind of TikTok for text (The Verge)
Instagram’s co-founders’ personalized news app Artifact launches to the public with new features (TechCrunch)
The smarter news apps are, the dumber they get (The verge）