300.第299章 今日头条发布（3 / 4）
接下来几天让张一鸣和陈平江没想到的是，今日头条下载量持续暴增，并且收到特别多的好评。
这要是放在2024年还可以理解，可眼下全国的智能手机终端都没过亿，每天上百万的下载量堪称恐怖。
其背后的主要原因还是在于新闻类型app的匮乏。
四大门户的客户端还没上线，市场上就一个今日头条的独苗。
在这个年代，大家对资讯是非常渴求的，同时娱乐手段又相对有限。
上下班通勤时间，上个厕所能干啥？
啥也不能干。
没手游！
没短视频刷！
手机也不能追剧，因为流量太贵！
一些不爱刷微博人人网的中年男性能干嘛？
今日头条的出现完美的填补了他们的蹲坑时间。
毕竟广大男性同胞是实实在在喜欢上厕所的。
无它，是真有快感。
“最近挺火的今日头条有人在用吗？”
“楼上你这就是个病句，你既然都说很火了，自然很多人用。”
“年轻人可能不太喜欢，不过我们这种过了三十岁的大叔用了都说好。”
“作为专业人士，不得不给今日头条点个赞，别看只是个小小的应用，但是里面的技术含量可非常高。你们主要注意到没，它好像长了一双眼睛，你喜欢看什么他就给你推荐什么。”
“我也发现了，我在新浪或者网易看新闻要不停的翻，而且都是很正统的那种新闻。但是今日头条不一样，很多知识、新闻、信息都是我在门户网站看不到的，或者要翻很久很久才能看到。特别是今日头条的评论区还贼有意思。”
“我发现一个创业好思路，今日头条有个创作者激励计划，可以自己写信息上传发布，会有钱。”
“……”
不得不说，大数据统计然后按照用户喜欢的内容来推荐，这技术在2010年简直是嘎嘎乱杀。
对同类产品堪称是降维打击。
类似腾讯、阿里等大厂一看就惊了，还能这么玩？
毕竟大数据这个概念在2008年才问世，大家知道是知道，可怎么应用是个问题。
今日头条给大家上了一课。
用户行为分析、个性化推荐系统、大数据和机器学习、相似性推荐、隐式询问系统组合起来简直是一套无敌的组合拳。
所谓内行看门道外行看热闹。
短短半个月内，各家大厂疯狂的开始投入研发。
阿里那边更是直接，通过猎头公司找到张一鸣，用高薪赤裸裸的挖人。 ↑返回顶部↑
这要是放在2024年还可以理解，可眼下全国的智能手机终端都没过亿，每天上百万的下载量堪称恐怖。
其背后的主要原因还是在于新闻类型app的匮乏。
四大门户的客户端还没上线，市场上就一个今日头条的独苗。
在这个年代，大家对资讯是非常渴求的，同时娱乐手段又相对有限。
上下班通勤时间，上个厕所能干啥？
啥也不能干。
没手游！
没短视频刷！
手机也不能追剧，因为流量太贵！
一些不爱刷微博人人网的中年男性能干嘛？
今日头条的出现完美的填补了他们的蹲坑时间。
毕竟广大男性同胞是实实在在喜欢上厕所的。
无它，是真有快感。
“最近挺火的今日头条有人在用吗？”
“楼上你这就是个病句，你既然都说很火了，自然很多人用。”
“年轻人可能不太喜欢，不过我们这种过了三十岁的大叔用了都说好。”
“作为专业人士，不得不给今日头条点个赞，别看只是个小小的应用，但是里面的技术含量可非常高。你们主要注意到没，它好像长了一双眼睛，你喜欢看什么他就给你推荐什么。”
“我也发现了，我在新浪或者网易看新闻要不停的翻，而且都是很正统的那种新闻。但是今日头条不一样，很多知识、新闻、信息都是我在门户网站看不到的，或者要翻很久很久才能看到。特别是今日头条的评论区还贼有意思。”
“我发现一个创业好思路，今日头条有个创作者激励计划，可以自己写信息上传发布，会有钱。”
“……”
不得不说，大数据统计然后按照用户喜欢的内容来推荐，这技术在2010年简直是嘎嘎乱杀。
对同类产品堪称是降维打击。
类似腾讯、阿里等大厂一看就惊了，还能这么玩？
毕竟大数据这个概念在2008年才问世，大家知道是知道，可怎么应用是个问题。
今日头条给大家上了一课。
用户行为分析、个性化推荐系统、大数据和机器学习、相似性推荐、隐式询问系统组合起来简直是一套无敌的组合拳。
所谓内行看门道外行看热闹。
短短半个月内，各家大厂疯狂的开始投入研发。
阿里那边更是直接，通过猎头公司找到张一鸣，用高薪赤裸裸的挖人。 ↑返回顶部↑