隨著人口紅利的消褪，移動互聯(lián)網(wǎng)流量紅利被各大巨頭把持和分割完成后，整個互聯(lián)網(wǎng)進入到了下半場。爭奪用戶、頭部作者、優(yōu)質內容，資訊分發(fā)領域的戰(zhàn)爭越來越激烈。無論是在四年前就已經(jīng)入局的今日頭條和一點資訊，還是后續(xù)入局的阿里UC，騰訊新聞，以及百度百家號，都是如此。 

但是，流量之戰(zhàn)的進行，也讓整個資訊流量生態(tài)也開始出現(xiàn)了一些新的變化，根據(jù)QuestMobile移動互聯(lián)網(wǎng)2017春季報告，包括騰訊新聞、今日頭條、一點資訊等，各個平臺開始在打造優(yōu)質內容生態(tài)上發(fā)力，但各有側重。在接下來的資訊領域競爭里，將會是一場流量與價值的多緯度的綜合性競爭。

流量依然是下半場競爭的核心

整個互聯(lián)網(wǎng)進入到了下半場后。包括內容資訊的分發(fā)也是如此。在這其中，一個顯著特征，就是巨頭對于內容爭奪和把控越來越強。這也說明了內容領域的重要性，內容具有先天的粘性和分享的再傳播性。這使得各個領域的大大小小的互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)公司、巨頭、內容分發(fā)商等扎堆進入。未來流量的競爭將會更加激烈。內容需要流量來喂養(yǎng)，同時流量需要內容來加持，相輔相成。 

目前資訊第一陣營中，不管是今日頭條，騰訊新聞，一點資訊，還有大量崛起的的新興內容資訊客戶端，移動互聯(lián)網(wǎng)的下半場依然是通過內容來爭奪流量。而且一個大趨勢是，大家對于內容需求的顆粒度越來越細。在這其中，除了大家強調的站內流量，日活等概念外，站外流量的發(fā)掘越來越成為在內容下半場競爭的核心。 

目前的方式主要有兩種：

一種是自有矩陣流量：今日頭條包括頭條APP，火山視頻，內涵段子等一系列資訊和視頻APP，相互拉動，各自有所側重。而騰訊媒體平臺企鵝號的內容，可以一次性分發(fā)到快報、騰訊新聞、騰訊視頻、QQ瀏覽器、手機騰訊網(wǎng)等垂直App。即可以各自作戰(zhàn)，又同時可以聯(lián)合在一起，相互拉動和導流。 

而新起的UC頭條和百家號也是走的這個路線，但是效果卻很不盡人意。UC內容目前可以分發(fā)到優(yōu)酷、土豆、手機淘寶在內的阿里App矩陣。百家號內容可以分發(fā)到百度新聞、手機百度等百度系App矩陣。但是由于整合不到位，目前還是處于各自為戰(zhàn)的狀態(tài)，并沒有聚合成一個整體。流量處于一種割裂的碎片化狀態(tài)，優(yōu)勢并不明顯。 

一種是戰(zhàn)略合作流量聚合：除了自有流量，通過戰(zhàn)略合作，以APP預裝、瀏覽器信息流預置等手段直接植入手機、PAD等硬件，形成磅大的流量矩陣。已經(jīng)成為以一點資訊為代表的資訊App快速崛起并趕超的一種有效方式，從這個角度來看，全生態(tài)用戶價值潛力巨大。 

根據(jù)QuestMobile移動互聯(lián)網(wǎng)2017春季報告可以看出，某些領域隨著移動端生態(tài)用戶量的崛起，第三方流量的導入，在某種程度上改變了整個格局。秒拍作為短視頻內容和服務的提供者，App+站外用戶后可以排到行業(yè)第四，短視頻的崛起，隱然顯現(xiàn)出改變視頻生態(tài)的格局。 

此前，一點資訊就已與小米和OPPO兩大國內硬件廠商達成戰(zhàn)略合作，同時與鳳凰網(wǎng)媒體矩陣達成了內容和流量端戰(zhàn)略合作。更大范圍地拓展服務受眾用戶，從2017年3月移動端生態(tài)流量展示，其受月度用戶總規(guī)模已經(jīng)超過1.4億，日活、月活齊列行業(yè)前三。

而根據(jù)易觀最新數(shù)據(jù)，鳳凰的DAU也已超越網(wǎng)易、新浪、搜狐相關新聞APP，成為僅次于騰訊的新聞門戶類App。未來，一點資訊還將繼續(xù)發(fā)揮與鳳凰網(wǎng)的重要協(xié)同優(yōu)勢。憑借一點資訊、鳳凰網(wǎng)、手機鳳凰網(wǎng)、鳳凰新聞App、OPPO瀏覽器、小米瀏覽器六大平臺，目前已可以直接觸及近9000萬日活用戶。這些流量的優(yōu)勢和資源，將會讓一點資訊在內容資訊分發(fā)中占極大優(yōu)勢。 

機器算法下的三種傳播形態(tài)

在目前流行的資訊、視頻客戶端里，對于內容的分發(fā)和推薦中，機器算法的角色越來越重要，很多客戶端為了吸收更多流量，讓用戶更多停留在App內，通過機器算法來迎合用戶的喜好。盤點整個行業(yè)，推薦機制和形式可以細分為三種情況： 

一種是全機器算法類：在目前所有的資訊客戶端中，以今日頭條為代表的單純基于用戶點擊的算法推薦機制、去人工化干預等等越來越流行。但是，這種推薦機制會大量迎合人性底層需求的內容，例如熱門的影視劇簡單剪輯等類似的內容，可以滿足用戶獵奇、窺私、幸災樂禍等心理，但缺乏深度價值。技術力量的價值被過度高估和神話了。 

一種是機器算法+部分干預：在一個體系里，部分App用算法，部分App可以人工推薦。騰訊目前采用的就是這種方式。在騰訊系的App中，快報是算法系列，完全靠機器推薦，人工無法干預。同時在騰訊新聞等APP里，也引入了算法機制。但同時人工會對優(yōu)質內容可以進行推薦和整合。 

第三種就是在同一個資訊客戶端，機器算法+人工的“人機結合”模式：一點資訊就是這樣的代表。在不斷優(yōu)化的機器算法、深度學習基礎之上，加入對內容有理解的人工和編輯的干預，兩者之間相互融合，而不是一刀切的全部交給機器算法或者全部交給人工處理，大規(guī)模提升分發(fā)效率的同時，為用戶帶去更優(yōu)質的價值內容。。類似人物、GQ等深度報道之所以在網(wǎng)絡上流行，每次出來都是爆款，就是因為聚合了一批對深度內容有需求同樣能夠理解內容的人。 

流量與價值決定未來內容分發(fā)格局

未來的內容分發(fā)，關于流量的爭奪會越來越激烈，不管是內部還是外部的流量。沒有流量的內容根本談不上傳播與影響力。流量是內容分發(fā)的基礎。隨著機器算法的成熟，技術參與分發(fā)內容，已經(jīng)成為趨勢，任何人和機構都無法去回避。 

機器算法所能做的，是面臨海量資訊和用戶的篩選，從而完成用戶的基礎畫像和內容的分類。根據(jù)用戶的需求，去進行推薦和內容分發(fā)。但是，根據(jù)目前很多內容App來看，機器算法推薦的，大多是社會新聞和娛樂消遣，八卦新聞。在貌似智能和個性化的同時，很難帶來有用有價值的內容，換句話說大多數(shù)是口水內容。 

但價值是內容的關鍵。如果提供的是類似的口水內容，看似滿足了用戶需求，也給App帶來了短期流量，但給用戶帶來的實質性價值非常有限。實際上，價值往往決定了內容App的深度與用戶粘性，這樣的流量很難真正沉淀下來。從而反過來影響App長期的競爭力。 

人工智能、大數(shù)據(jù)再發(fā)達，在資訊推薦，優(yōu)質作者的篩選與扶持，特別是有深度的內容推送上，完全由機器來判斷，看似公平，但對于深度和有價值的內容其實設置了門檻，生產(chǎn)內容的時間與深度，是必然成正比的，但不一定能快速吸引流量。只有讓懂內容的人，在機器的基礎上，借助經(jīng)驗發(fā)揮出真正的價值與作用，甄別出有價值的內容，才能流量與價值兼顧。這也是有內容經(jīng)驗和積累的專業(yè)編輯，在當下大數(shù)據(jù)和人工智能泛濫的當下的價值。 

流量與價值，決定了未來內容分發(fā)的格局。流量決定了內容分發(fā)的廣度，而價值決定了內容的深度和和影響力，更好把握對于內容的理解和價值發(fā)掘。只有兩者良性結合，同時利用算法技術與人為的把控，深度與廣度兼顧，才能在未來的內容競爭格局中真正走到最后。