第79章 天下無不亡之泡麵（1/2）

「扎克伯格這幾年在幹啥？他的核心競爭力是什麼？」

這個問題，圈外人，或者說今年隨著一朝天子一朝臣而新殺進網際網路圈的房產界狗大戶們，估計多半是回答不出來的。

圈內淫浸多年、對人工智慧和feed有點了解的人，則多多少少可以說出個子丑寅卯來。

在大多數中國人眼裡，或許是因為facebook被牆，大家用不上那玩意兒，所以對大洋彼岸的扎克伯格就有一個誤解。

認為小扎不過是個和麻花藤類型差不多的幸運兒，因為其所經營的產業恰好屬於社交領域，符合病毒式傳播的規律，符合「重度垂直領域內第一名至少可以占據80%的市場、而且這個領域連3家大型競爭對手都容不下」的特性，而把後來者紛紛擠死了。

這種認知進一步發展下去，就形成一種錯覺：好像扎克伯格只是一開始披荊斬棘殺出一條血路，然後等最初兩三年危險期過去、市值飛速擴張後，後面的日子他就躺著等人連，把公司滾滾做大。

這種認知是非常錯誤和有害的。

扎克伯格一開始雖然也做「山寨借鑑」別人創意的事情，但是程度上畢竟沒藤迅那麼多，而且做了幾年之後，相對就收斂一些。

歷史上facebook發展到08年之後，扎克伯格見局面穩住了，就越來越把精力投放到推送算法的優化上。因為那個時空沒有顧莫傑的蝴蝶效應，各路大佬到09、10年才正式重視傑夫辛頓，正視深度學習，所以facebook在專注於推送算法時，一開始稍微走了一兩年彎路，而後立刻全力撲到深度學習的路線上，每年砸錢幾十億美元用於這方面的研發。

一砸就是七八年，滾雪球一樣越滾越大。facebook那些推送給用戶的內容周邊點綴的GG，也越來越符合用戶的胃口、被點擊和轉化的概率也越來越高。導致後來facebook每年的GG收入都以一個非常誇張而健康的速度往上竄。

如今這個時空，因為顧莫傑的存在，讓一切都更明朗，facebook方面自然也從08年開始，已經將全部推送優化的資源，都砸到了深度學習這條路子上。

一言以蔽之，扎克伯格並不是一個輕輕鬆鬆成功的人。他和谷歌的拉里佩奇，都是全人類最早幾個重視深度學習型人工智慧在商業應用上成功轉化的人。

「把什麼樣的內容，放到你的客戶登陸facebook或者ins之後，第一屏上可以看到的那幾條僅有的推薦位上」。

這個問題，值得扎克伯格每年花十億美元計的錢去優化。

很可惜的是，在沒有顧莫傑的那個時空，中國的網際網路大佬當中，一個都沒有承擔起在這個細分領域的探索責任。

馬風探索了，但是僅限於向客戶推送購物信息，他手上的大數據不夠全。

李老闆按說也能做，但是只能做到推送的1.0時代，到2.0時代，李老闆的度娘也無能為力——其最大的瓶頸，在於度娘是三巨頭當中唯一一個絕大多數用戶都沒有習慣登陸後再上她的應用。

麻花藤手上有不遜於扎克伯格的數據資源，而且這些數據資源每一個都是和帳號綁定的。但這個民族敗類卻沒有花錢做這個事情，還擠占住資源卡位不讓其他中國人做這件事情。讓華夏民族在這方面遠遠落後了。

直到2016年，人們才看到「渣浪」圍脖開始摸索著走類似於facebook段數的feed流算法路線。可惜，因為起步太晚，渣浪被那些體驗不好的用戶噴得狗血淋頭，進展緩慢。

……

「顧總！你這種說法，太危言聳聽了吧！在信息爆炸的時代，推送當然可以起到幫助用戶從億萬無用信息中篩選出他們感興趣的東西；但是現在國內的一線內容平台，也已經做了足夠充分的客戶偏好大數據搜集了，還要大家怎麼做！」

「對啊！我們已經做的夠多了。難道還要讓機器人和真人一樣細膩地揣摩七情六慾，去猜測用戶的喜好麼？用戶喜歡的是主動、自主地找到他要的東西，不是被機器操縱著前進，那樣是對人性的不尊重！」

「說得好！相比於虛頭巴腦的猜測用戶喜好，內容推送端更應該注重『社交同好屬性』、『同好書單歌單』，讓同類的人物以類聚，相互社交化推送內容，而不是指望人工智慧！」

或許是顧莫傑一開始那段話過於鐵口直斷，過於囂張跋扈，終究還是激起了很多人的反對意見。

顧莫傑冷眼看去，發聲的幾乎都是藤迅系的喉舌。

他站在台上冷笑一聲，也不顧場合，說了句不太過分的話：「不要把消費者當傻瓜。中國人不會永遠你告訴他用什麼玩什麼是有面子，他就覺得有面子的。等到大家覺醒的時候，社交引導喜好那一套就不管用了。」

不服的鼓譟甚囂塵上，拼命衝擊著顧莫傑唯「消費者本我論」的「歪理邪說」。

「但是現在還很好用！lv的包包火成那樣，lv不好使了還有prada，管你動不動，普羅大眾就覺得那東西跟風有面子！」

對此，顧莫傑並不打算去否認，他一點也懶得否認。

「是，眼下，社交引導用戶喜好的成功率是挺高的。大多數人不願意把注意力和研發成本投注到短期內難以看到明顯效果的推送優化上。我完全理解。

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