第403章 这场仗必须跟到底！ （2 / 2）
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“林辰根本没花一分钱去请什么公知大V，也没有去养庞大的采编队伍。”
“他在系统底层，悄悄挑选了一批最不起眼的纯草根账号，给他们人为倾注了最高级别的流量权重，硬生生打造出了一批草根暴富的神话！”
“在大夏国的基层社会里，什么广告最管用？身边的暴富神话最管用！”
“当那些每天在工厂流水线上打螺丝、在风雨里跑工地的普通人，亲眼看到身边的工友、隔壁的邻居只是在手机上随手敲几行字、拍几张破照片，就能拿到比他们干苦力一个星期还要多的真金白银时，会发生什么？”
“所有人都会彻底红眼！”
“他们会像疯了一样涌进飞鸽注册创作者账号，把他们的各种日常或者某方面的经验和看法写成文章，毫无保留地全部倾倒进飞鸽的数据库里！”
“这就是林辰的第四步，针对供给端的布局——千金买马骨，用最小的代价，调动几千万普通网民，给飞鸽建造一个永远不会枯竭、门类万千的超级内容工厂！”
长桌两侧，几位副总裁的呼吸明显沉重了起来。
他们终于明白，为什么林辰敢放开门槛让普通人胡乱发帖。
那不是破罐子破摔，而是在用金钱的引信，引爆全国老百姓的创作欲望。
“但是，海量粗糙的内容涌进来了，用户看烦了怎么办？这就不得不提到这套杀招最核心的技术引擎——”
科林·顾深吸了一口气，将屏幕切换到了另一份复杂的底层技术抓取报告上：
“这就是我和技术团队排查到最后，真正感到后背发凉的地方。”
“新浪和搜狐那帮做传统门户的人，到现在还以为做内容就是靠大主编挑文章、靠名人写专栏，那是旧时代的精英思维。”
“林辰在飞鸽里推行的，是彻底颠覆传统媒体的另一套逻辑——机器算法推荐，信息找人！”
科林·顾调出几段逆向分析出来的代码片段：
“我们技术人员穿透分析发现，飞鸽根本没有传统意义上的编辑置顶，也没有统一的头版头条。他们用的是一种基于用户行为大数据的协同过滤与深度学习模型！”
“坦白讲，从目前抓取到的日志来看，这套推荐系统还非常稚嫩，甚至可以说是相当粗糙。”
“我们的测试账号，有时候聊了一句买菜，系统就会一口气推十条菜谱；点了一次球鞋，满屏幕都是运动鞋广告，推送逻辑经常出现错乱，完全谈不上精准。”
科林·顾没有回避技术的现状，但他语气中的危机感反而更浓了：
“如果单看现在的产品体验，很多人会觉得它根本上不了台面，甚至连百度的关键词搜索都不如。”
“但是，大家必须清醒地看透一件事——算法推荐这项技术，在全世界范围内都处于刚刚破土的萌芽阶段，现在的粗糙，是所有新技术在冷启动时必须经历的必然阶段。”
“可是，这个模式最可怕的地方，在于它拥有自我进化的能力！”
科林·顾指向大屏幕上的数据流，声调拔高：
“林辰把这个功能直接推给飞鸽那几亿的活跃用户，他是在拿全大夏国的网民当养料，在给这台机器做高并发的实战喂养！”
“用户划过一条不看，机器记下一次负反馈，停留了五秒钟，机器记下一次正反馈。”
“每天几亿次的真实交互数据喂下去，这套原本粗糙的模型，会在我们看不见的地方，以每天甚至每小时的速度疯狂迭代、自我修正！”
“现在它可能推得不准，但半年后呢？一年后呢？”
“当这套算法彻底长成，当它能精准预判一个用户在深夜孤独时想看什么、在清晨忙碌时想看什么，甚至比用户自己还要了解自己的潜意识时，那会是一个怎样的光景？”
科林·顾环视全场，把所有的线索彻底串联在了一起，道破了那个足以让企鹅高层彻底失眠的完整闭环：
“各位看清楚这套杀人不见血的闭环了吗？！”
“用极少数的草根暴富神话作为诱饵，刺激全国数百万普通人疯狂生产最接地气的垂直内容，彻底解决供给问题；”
“再用几分钱转一圈的金币进度条，买断几亿闲散网民的注意力，彻底解决分发冷启动的问题；”
“最后，用海量用户的真实滑动数据作为养料，日夜不停地训练那台具备自我进化能力的推荐引擎！”
“等这台机器彻底成熟，那将是一个谁也逃不出去的时间黑洞！”
科林·顾看向负责QQ产品线的副总裁，神色严肃到了极点：
“老百姓只要打开手机，就会陷在里面拔不出来，现在可能只看几分钟，未来就会变成三十分钟、一个小时、两个小时！”
“如果全大夏国网民每天的闲暇时间，都被飞鸽的算法信息流吸干了，那我们QQ的打开率，还能剩下多少？谁还会有耐心去点开QQ空间看朋友的动态？谁还会去注意我们弹窗上的广告？”
“这不仅是在抢时间，这是在把我们社交大厦的地基，从信息流的侧面，一铲子一铲子地彻底掏空！”
话音落下。
长桌两侧的所有副总裁，后背不知不觉间渗出了一层冷汗。
刚才还算轻松气氛，被科林·顾这番抽丝剥茧的推导，击得粉碎。
没有过度的吹捧，没有盲目的轻敌。
他们面对的，是一个用人性弱点和前沿代码交织而成的全新物种。
主位上，马总静静地坐着，神色变得越来越凝重。
“科林分析得很透彻。”
过了良久，马总终于缓缓开口。
他的声音很轻，却带着一种整顿山河的威严与决断：
“林辰这个对手，确实走在了整个时代的最前面，新浪和搜狐还在为了几个明星的博客争风吃醋，他已经在暗地里造好了一台信息收割机。”
马总的手指在桌面上重重一点：
“既然看清了底牌，企鹅就绝不能在原地等死。”
负责技术的高级副总裁立刻站起身，神色凝重地请命：
“马总，我们拥有国内最庞大的工程研发团队，腾讯网的新闻内容库也是业内最顶尖的，我们必须立刻跟进！”
“我建议，立刻调动技术资源，全面立项我们自己的智能推荐引擎！飞鸽能做，我们企鹅没理由做不出来！”
然而，坐在长桌中段、负责底层数据架构的资深架构师老李，却苦笑着摇了摇头。
他叹了一口气，语气中满是无力感：“刘总，事情要是有这么简单就好了。”
老李摘下眼镜，揉了揉发红的眼眶，当着全场高管的面，硬生生扯开了企鹅内部那道最难以逾越的组织藩篱：
“飞鸽能做算法推荐，是因为辰希科技从成立第一天起，底层数据就是全部打通的，他们的飞鸽账号、辰希支付、应用分发，都在同一个数据湖里，算法团队想要调取用户的任何维度数据，一秒钟就能完成握手。”
“但我们企鹅呢？”
老李环视着在座的各位事业群副总裁，声音苦涩：
“我们内部山头林立，网络媒体事业部管着腾讯网和新闻，那是传统的媒体人在挑大梁，他们信奉的是主编权威，骨子里根本不信任代码能选出好新闻；”
“无线业务和即时通讯在另一个事业群，手里捏着全中国最核心的QQ好友关系链和聊天频次，但出于隐私和部门风控，这部分敏感数据，从来不对媒体部门开放；”
“互动娱乐事业群捏着最赚钱的游戏行为数据，那是他们自己的命根子，更不可能随便拿出来给别的业务做试验。”
老李摊开双手，把现实的困境摆在了桌面上：
“做推荐算法，最核心的不是代码有多难写，而是必须有全面、多维度的活水数据去喂养它。”
“如果我们要跟进，要把QQ的社交活跃度、腾讯网的新闻浏览、游戏在线时长全部打通融合成一个统一的标签库。”
“单单是协调这三个事业群的权限壁垒，在技术规范和部门KPI的扯皮上，我们需要开多少次跨部门协调会？需要协调多少利益分配？”
“半年？还是一年？”
老李摇了摇头：“在现有的组织架构下，媒体部门做算法，只能拿到新闻页面的点击，那算出来的模型就是个半盲人，社交部门懂用户，但他们根本没有做内容分发的产品基因。”
“这种组织层面的天然割裂，才是我们跟进算法推荐时，最致命的内伤。”
老李的这些话，让会议室再次陷入了沉默。
大公司的优势是资源雄厚、资本深厚。
但大公司最致命的短板，就是庞大身躯所带来的组织惯性与利益藩篱。
每个人都在守着自己部门的一亩三分地，做内容的看不懂算法，懂算法的不碰内容，握着核心社交数据的人防贼一样防着公司内部的其他团队。
这种割裂，不是马总下一道行政命令就能在几天之内强行捏合的。
马总静静地坐在主位上。
他没有批评老李的泼冷水，因为他太清楚这是事实。
跨部门的数据打通，涉及底层的权限安全、部门利益的重新划分，每一次动刀，都是一场伤筋动骨的内部博弈。
“哪怕再难，也必须要做。”
马总缓缓抬起头，眼神中透出一股不容置疑的铁血：
“老李说的问题很现实，但危机已经到了家门口，再讲部门利益，等家底被别人掏空了，大家谁也坐不稳这个位子。”
马总的手指在桌面上重重一点，下达了最终的命令：
“从今天起，由总办直接牵头，成立最高级别的跨部门数据融合特别工作组！”
“网络媒体事业部负责提供内容库，即时通讯部门在严格脱敏的前提下，开放基础的兴趣标签接口，技术工程事业群负责搭建底层的分布式算力集群！”
“谁要是再在这个项目上推诿扯皮，打着部门KPI的幌子不配合，事业群一把手自己来总办说明情况！”
马总站起身，目光如刀锋般锐利：
“我们或许在反应上比辰希慢了半步，但在资本和工程落地的体量上，企鹅只要下了决心，就绝不会输给任何人。”
“去把队伍拉起来，这场仗，我们必须跟到底！”
（加上这一章，今天已经一万三千多字了！我还在写！）