ZAKER與樂知:不同以往的個性化閱讀時代_站長休閑故事
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自從推特、微博出現(xiàn),信息傳遞就進入了個性化、零散化的新時代。我們可以通過關(guān)注不同的“媒體”實現(xiàn)對無用信息的篩選,但其實仔細考究,微博的關(guān)注模 式實際仍類似于過去的RSS閱讀,只不過微博是一種微縮式RSS訂閱,簡單、零散的信息構(gòu)成了微博的大部分內(nèi)容,而從媒介的傳播形式上看,微博實際仍未擺 脫WEB 2.0時代信息過剩的問題,實際上,這也是大多數(shù)RSS閱讀軟件所面臨的問題。諸如ZAKER、鮮果聯(lián)播這些程序,現(xiàn)在都已做到了信息的全面性,但實際使 用下來就會發(fā)現(xiàn),信息雖面面俱到但卻缺乏篩選,這會致使我們把大量的時間浪費在重復性的內(nèi)容上,而這也正是社會化閱讀帶來的弊端。而 談起個性化的閱讀軟件,就不得不提到最早的Flipboard,它基于你的社交網(wǎng)絡(luò)信息來抓取鏈接背后的文章或圖片背后的信息進行重組,而社交網(wǎng)絡(luò)上人群 的信息源會多與自身興趣相貼合,所以以這種方式抓取到的信息也多符合個人期望。因此Flipboard一經(jīng)推出就受到很多RSS訂閱者的喜愛。
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但這種基于社交網(wǎng)絡(luò)信息進行分析的程序多會摻雜進一些無用元素,畢竟每個好友的喜好并非和自己完全一樣,而且很多人的想法也容易被周圍環(huán)境所左右,這種 無意識的行為會對信息重組帶來不同程度的影響,無用信息的混入致使Flipboard無法達到純凈的個性化閱讀體驗,在剔除無用信息的同時,我們事實也遭 遇了“信息過剩”帶來的干擾。因此,更好的個性化閱讀方式應當是完全基于個人信息,再以算法分析進行推薦,這樣可以排除大部分無用信息,而獲取到的內(nèi)容也 是極其有針對性的。
以這種思維進行篩選,現(xiàn)在只有幾款符合“標準”的個性化閱讀器,這里我們以“樂知”為代表來具體敘述下個性化閱讀 和社會化閱讀的區(qū)別,從這里我們也能看出為何個性化閱讀才是今后的發(fā)展趨勢。對于社會化閱讀軟件,我們以最為知名的“ZAKER”來舉例,雖然ZAKER 一直標榜自己是個性化閱讀軟件,但是從嚴格意義上來講,需要用戶訂閱的軟件,并不是真正意義上的個性化,當訂閱的主題一樣時,里面的內(nèi)容也就會一致,所以 筆者認為它并沒有做到真正的個性化。
一、界面處理
社會化閱讀軟件ZAKER采用了Microsoft Design Style(Metro)界面,閱讀方式以頻道列表呈現(xiàn),訂閱即所見,特點是直觀。
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相比之下個性化閱讀工具樂知在界面上就要遜色一些,只是將閱讀版塊簡單的分成了猜你喜歡、熱門話題、本地熱點、熱文榜。這種分類省去了訂閱的時間,點開 熱文榜,你就可以看到近期不同領(lǐng)域內(nèi)的熱點新聞,和社會化閱讀相比,樂知的文章推送從一開始就進行了信息篩選,這是WEB 3.0的體現(xiàn)之一。但這種UI設(shè)計顯然不會給用戶帶去太多的好感度,所以從界面上比拼,肯定還是ZAKER略勝一籌。
二、內(nèi)容上
ZAKER均是根據(jù)個人訂閱,內(nèi)容上肯定貼合個人興趣,但難免遇到大量的重復信息,這樣無疑會對內(nèi)容質(zhì)量造成不小的影響,而采用Metro排版的界面設(shè) 計使得訂閱頻道頁的關(guān)注程度不同,排在前兩頁的個人訂閱源肯定更容易點進去閱讀,而到了后面顯然就容易受到冷落,因此使用ZAKER的閱讀新聞很容易產(chǎn)生 兩個問題:1.閱讀時遇到大量重復信息;2.對信息源重視程度不一,造成信息獲取的偏頗。
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樂知熱文榜的分類從最開始就進行了信息過濾,砍掉重復信息,以集合的方式呈現(xiàn)重點新聞內(nèi)容,這樣在信息的獲取上避免了重復性。采用推薦式集合就巧妙的避免了上述這兩個問題,既過濾了重復信息,又通過推薦方式讓新聞閱讀不會造成傾斜。
三、產(chǎn)品特色
相較于大多數(shù)的閱讀器,筆者個人認為ZAKER并沒有太突出的個性,無非也就是RSS訂閱,將不同的內(nèi)容組合成不同的主題,讓用戶根據(jù)自己的愛好進行訂閱。
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樂知卻有一個獨一無二的特色猜你喜歡,只要登錄微博,樂知就可以推薦給你你喜歡的內(nèi)容,這也是WEB 3.0的一個重要特征,即完全基于個人信息了再根據(jù)算法分析推薦閱讀,這樣你所得到的推薦內(nèi)容完全是基于個人興趣產(chǎn)生的,利于閱讀。但樂知這樣的缺點在于 缺乏訂閱式的個性閱讀。因為除了基于算法推薦的閱讀之外,還有很多專業(yè)性質(zhì)的用戶會專門單一訂閱一兩個信息源,樂知這種完全基于算法推薦的閱讀方式很容易 讓這部分用戶無從下手,因此這是樂知在信息獲取上的薄弱環(huán)節(jié),即太過依賴算法推薦刪減信息,忽略個人訂閱成分。不過從普通用戶角度考慮,在信息獲取方面, 樂知更趨向于WEB 3.0,相比ZAKER的簡單訂閱還是更勝一籌的。
通過這兩者的對比,你應該可以感受到個性化閱讀的優(yōu)勢:簡單 高效,更符合當今碎片化生活養(yǎng)成的閱讀習慣,更注重于興趣信息的獲取。但缺點在于過多關(guān)注于個性化信息可能會帶來較強的回音室效應,即只讀我們想要看到的 東西,這可能會使生活缺少意外發(fā)現(xiàn),因此未來的個性化閱讀或許還需要增加一些“意外”元素,以構(gòu)成一個更加合理的個性化閱讀方式。但在當下,這種有針對性 的信息推送在互動性和趣味性上還是完勝社會化閱讀,如果有條件,不妨來嘗試下個性化閱讀所帶來的驚喜吧!
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