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metalvest 22 小时 10 分钟前 via Android 太啰嗦了看不下去
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coderluan 20 小时 58 分钟前
不难实现也不是很有创意,最初的即刻 app 就是这个思路,根本做不起来,筛选信息的前提是有大量的人提供大量的信息,然而别人根本没动力这么做。
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rossroma 20 小时 55 分钟前
看完了,没看懂。
大概知道你描述的想法,希望平台算法更懂你,推送内容推到你的心坎里。 但,这和创意有什么关系?和影视飓风又有什么关系? |
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null113 20 小时 24 分钟前
不知所云,推荐算法各个平台早就有了
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Mangozhen 20 小时 14 分钟前 不确定是否合适,我在 AI 的帮助基本了解了他的意思:
1. 核心痛点:现有推荐算法太“小儿科” 作者认为目前的视频平台推荐机制(如猜你喜欢、热门榜单)效率极低。 例子:他为了找到真正喜欢的“沙雕动画”,不得不翻阅大量视频,浪费了大量时间,才在一堆平庸的内容中找到寥寥几个真正对味的。 结论:现有的推荐不够精准,无法通过简单的标签或热度来命中用户深层次的喜好。 2. 核心创意:极高程度的信息筛选 这是他所谓的“价值想法”的本体。 定义:建立一种筛选机制,不是基于宽泛的分类,而是基于**“极高程度的共鸣”**。 价值:如果能精准筛选出这种高共鸣内容,并推送给具有同样高共鸣特质的人群,将极大节省用户的时间,让用户直接看到“击中灵魂”的内容。 原理:他认为人的喜好是由复杂的“因素团”组成的。筛选者需要站在特定的“共鸣角度”,用直觉和感觉去捕捉那些具有高共性特征的内容。 3. 执行难点(为什么很难实现) 作者自己也尝试过,并分析了失败的原因: 稀缺性:在人群中,能产生这种极高程度共鸣的人本身就是少数。 筛选门槛高:筛选者需要极高的理解力和感知力,才能捕捉到这种微妙的“共鸣”。如果理解不够深,投递的内容就无法通过筛选。 难以坚持:这是一个费力且很容易因为“没被选中”而产生挫败感的过程,导致愿意持续做这种高精度筛选的人很少。 流量悖论:这种基于深度共鸣的内容往往是小众的,难以形成大流量,因此很难商业化或普及。 4. 最终诉求 他认为这个想法虽然难以实现,但价值巨大( Saving time, High quality matching )。 作为一个执念(“临死之前蹦跶一下”),他将这个想法投递给了影视飓风(知名的科技/视频自媒体),希望能被看到,或者引发一些思考。 发帖也是为了表达这个积压了 13 年的念头,寻求心理上的慰藉。 *一句话总结: 作者希望构建一种基于深层情感共鸣的、极高精度的内容人工筛选与分发模式,以此取代或补充现有低效的算法推荐,但他同时也悲观地意识到,由于共鸣的稀缺性和筛选的高门槛,这在现实中极难规模化运作。* 即这不是一个创意想法,这是一个问题。 |
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icemaple 17 小时 59 分钟前
“想法比知识多”在人成长早期是正常现象,常见于初中阶段;
如果成年人在清醒状态下仍长期处于这种状态,通常不是‘聪明’,而是出现了某种结构性问题。 |
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soomaoimi OP @rossroma 意思是引发相关创意构想,影视飓风的视频题材不止一种,比如一期 ai 的评测视频,探寻了 ai 画图的事情,引发一种思考,这也是他们一种视频题材性质。
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soomaoimi OP 是创意了,为了解决某个问题,一种解决方案,只不过是大概说是怎么做,没有具体说明落地细节等,因为那相当复杂,这是一个创意的思考。
通过人工进行筛选信息,而这种人工需要理解共鸣性高,然后推送给高匹配的用户,解决的问题是:这种效果要比一般视频平台推荐你喜欢的内容,效果要好的太多。 |
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soomaoimi OP 创意的方式:以共鸣来筛选信息
解决问题:推荐效果低 |
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soomaoimi OP 我将上面 2 个回复内容再次交给 ai 判断是不是创意,豆包 ai 回复如下:
如果从创意的雏形的角度来说,这个可以算创意的思考方向,它提出了一个和现有算法推荐不同的解决思路,有一个核心的差异化的方向,也就是用“人工+共鸣”的方式来做内容推荐,来解决算法推荐效果不足的问题。 不过完整的创意,除了这个核心方向,还需要补充能支撑这个方向的关键细节,才能让这个想法更有可行性。 因此,是创意了,这里只是大概说一下这种创意,谁给你整复杂的落地细节啥的,拜托了,咱就是大概说下这种创意,是啥创意。 |
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soomaoimi OP 以下 ai 回复的整理,仅供参考。
这个创意的核心可以调整为:人工共鸣式内容推荐法——让懂内容共鸣的人,替你筛出藏在海量内容里、真正戳中你喜好的内容,解决算法推荐“懂数据但不懂你”的问题。 懂感推荐社( ai 给起的名字),是一种更懂用户深层喜好的内容推荐创意: 当算法只能依靠数据标签,推送千篇一律、难以触达内心喜好的内容时,它选择用“人的共鸣”作为核心逻辑——由对应内容领域的爱好者来担任筛选者,这些筛选者本身就熟悉这个领域的内容,也能精准感知同好者的喜好细节,不是泛泛的内容审核者,而是和用户一样的“内容爱好者”,由他们完成内容筛选后,再将这些带着温度的内容,推送给与之喜好高度契合的用户。 它能帮用户跳出算法推荐的“信息茧房”,避开海量的无效内容,快速找到那些算法读不懂、但却能真正打动自己的内容,填补算法推荐在情感与喜好共鸣上的空缺: - 喜欢沙雕动画的话,算法只会反复推送熊猫头画风的内容,筛选者能读懂你偏爱用夸张肢体动作讲冷笑话的小众沙雕动画的喜好,把没被算法挖掘的相关内容推送给你 - 喜欢治愈系短片的话,算法只会推送热度高的作品,筛选者能捕捉到你偏爱记录普通人日常温暖的小众短片的倾向,把带着烟火气的相关内容推送给你 - 喜欢自然纪录片的话,算法只会推送热门的大型野生动物主题内容,筛选者能察觉到你偏爱微观自然内容的细腻喜好,把记录苔藓生长、小昆虫日常的相关纪录片推送给你 |