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一點資訊海外版NewsBreak獲B輪投資,丁磊領投

來源: http://www.iheima.com/promote/2017/0510/163028.shtml

一點資訊海外版NewsBreak獲B輪投資,丁磊領投
羅超 羅超

一點資訊海外版NewsBreak獲B輪投資,丁磊領投

日前,News Break宣布完成B輪融資,投資方為丁磊、IDG和真格基金。

日前,News Break宣布完成B輪融資,投資方為丁磊、IDG和真格基金。在此之前,關於News Break的報道並不算多,現在能檢索到的一個新聞是互聯網出海平臺“白鯨社區”在今年年初對鄭朝暉的采訪,在這則資訊中,鄭朝暉曾透露正在尋求B輪融資再規模化發展用戶。2月底,B輪融資就已close,鄭朝暉對“羅超頻道”公布這一消息並接受了“羅超頻道”的獨家專訪。

News Break:Copy  From China 的樣本

說起News Break創始人鄭朝暉,行業應該不陌生。他在2011年與百度前副總裁任旭陽一起創辦的一點資訊,如今已是僅次於今日頭條的第二大個性化資訊平臺。與今日頭條最大不同是其基於獨家興趣引擎技術,搜索標簽即可訂閱為獨立頻道,現已有365萬+獨立頻道。在流量運營上,則采取了與小米、OPPO等流量入口資本合作的方式進行全網流量獲取,快速上量。在QuestMobile春季數據中,一點資訊MAU達到1.4825億。

鄭朝暉在創辦一點資訊之前,曾任職於雅虎矽谷總部,負責雅虎全球全網搜索質量和首頁個性化推薦算法。2015年4月,在一點資訊已經走上正軌之後,鄭朝暉殺回矽谷,基於對美國乃至全球用戶的理解創辦News Break,希望將“興趣引擎”模式複制到海外去。

不過,News Break並不只是要做一點資訊的海外版。鄭朝暉曾對白鯨社區表示,當初創辦一點資訊的初衷是要做興趣引擎,“做內容閱讀的智能助手”,但還遠遠沒有做到位。News Break有望真正實現興趣引擎模式。與今日頭條以及當前主流的個性化分發的“推薦引擎”不同,興趣引擎更主張結合用戶興趣表達,與產品互動如問答、對話這樣的方式來更充分更高效更精準地理解用戶興趣。完全“人找信息”的搜索模式不夠智能,完全“信息找人”的推薦模式無法成真,兩者相結合的興趣引擎模式才是最優可行方案。

鄭朝暉向“羅超頻道”透露,現在News Break已長期位居Google Play新聞榜榜首、iOS新聞榜前三名,總活躍用戶超過350萬,DAU超過40萬,日廣告收入約1.5萬美元。B輪融資資金將被用於加速規模化發展用戶。News Break B輪融資進度很快,如果不算春節假期,從鄭朝暉與丁磊第一次接觸到close投資只用了2個月時間,鄭朝暉回憶第一次與丁磊在杭州辦公室的關鍵面談原定1小時,結果越聊越投機,聊了2個半小時,雙方對興趣引擎和價值閱讀深有共鳴,對國際化的前景也一致看好,丁磊當即拍板領頭B輪。IDG與真格基金則只花了2周。已有紮實業務數據成為News Break吸引投資人的原因之一。其外,團隊背景,興趣引擎的模式,以及中國互聯網出海趨勢,也是投資人看中News Break的原因。

正如騰訊創始人馬化騰所言,近年來隨著中國互聯網本土創新能力的加強,在Copy 2 China(C2C)盛行多年之後,CFC(Copy From China)日益流行,News Break就是CFC的一個樣本。

中美用戶有截然不同的資訊消費習慣

在鄭朝暉看來,美國用戶與中國用戶對於資訊獲取有完全不同的需求,美國用戶更重視資訊價值,而不僅僅是為了打發時間。在中國內容平臺上,最吸引眼球的是娛樂內容,明星離婚、卓偉爆料這類娛樂八卦,是微博、今日頭條等內容平臺上註意力磁石。然而,News Break的實踐表明,這些內容可能短期內產生較高的人均pv及時長,但長期來看卻留不住用戶。

同時,美國用戶的參與意願更強,更願意主動表達需求,對信息流內容有相對清晰的預期。正是因為此,News Break所主張的“keep people updated with their deep interests”,deep interests即長尾深度興趣,是真正個性化的有價值的資訊,以區分於娛樂獵奇八卦等“淺泛俗”興趣。並鼓勵用戶主動和互動的資訊獲取模式在美國得以奏效。其用戶留存率非常高,次日留存率為55%,到第30日依然在20%以上,這些數據在美國市場遠超同類競品。

美國用戶對於App的使用習慣跟中國不同,他們更希望App專註於一個核心功能,解決一個需求,而不是大而全的綜合apps——中國用戶更青睞大雜燴式App,比如什麽都做的微信、頭條、微博,正是因為此,支付寶等App也都期望什麽都做。因此News Break更傾向於做好全網資訊分發這一件事情,尤其是非時效性價值資訊,因為在時效性新聞上傳統門戶新聞網站優勢明顯。

在內容分發模式上,美國分發渠道比中國更集中化,應用分發渠道掌握在AppStore和Google Play手里(中國則是GP、AppStore,第三方市場以及手機廠商各自為陣),線上流量主要在Facebook和Google手里,並且流量更純凈健康,技術在獲取用戶過程中更能發揮作用。之前News Break在美國獲取用戶也摒棄了傳統的渠道方法,而是采取在矽谷日趨流行的growth hacking,即“通過對市場渠道和產品形態的快速叠代實驗,確定業務增長的最經濟有效的方式”,單用戶獲取成本僅為1美金左右。信息流廣告變現也主要利用FAN(facebook audience network)和Google的admob,由於其優質流量和高效變現,News Break同時成為Facebook和Google的Tier 1戰略合作夥伴,更應Facebook之邀作為創收成功案例之一在今年4月底的GMIC北京大會上分享廣告變現經驗。

這些中美用戶資訊獲取的習慣差異,值得內容分發行業關註,這也是內容平臺出海必須要面臨的問題,簡單地給App推出多語言版本是不足夠的。像一點資訊這樣推出News Break這樣的獨立App,或者像今日頭條去投資海外已經有一定底子的App,或許是一條明路。

2017年或成中國內容產業出海元年

近日宣布融資的移動資訊平臺不只是News Break。不久之前,獵豹移動旗下的直播平臺LIVE.me宣布完成6000萬美元融資,其核心市場同樣是美國。這兩個平臺幾乎同期融資成功,似乎在釋放一個信號:內容平臺出海的時機已經成熟。

中國內容平臺出海正在成為中國互聯網全球化大潮中的一支新生力量。此前獵豹已投資美國版的今日頭條News Republic;UC在印度公布了自媒體戰略,將這個中國概念帶到了印度市場;今日頭條早在2015年就啟動了國際化布局,投資印度版今日頭條Dailyhunt,今年春節收購美國移動短視頻平臺Flipagram,張一鳴去年底更是明確,全球化是今日頭條2017年核心戰略之一;知乎創始人CEO周源今年到SXSW發表英文演講時也透露了出海的意願。

內容平臺紛紛出海也打破了之前行業“工具類業務才能國際化”的論斷。這對於中國內容產業都是巨大的想象空間:內容平臺可以去獲取全球用戶註意力賺取廣告費,而內容創業者,比如中國的網紅、自媒體、MCN甚至“做號者”,也有望面向全球用戶生產不同語言的內容,最終甚至可能會上演中國式好萊塢現象:從內容輸出到文化價值觀輸出。

對於中國內容產業集體出海的趨勢,鄭朝暉卻有自己的看法,其認為現在說中國內容出海還為時過早,“內容出海的機遇和挑戰都很大,中國內容公司出海有文化和語言的障礙,產品運營是相對優勢,技術驅動是唯一出路,應揚長避短。”News Break的全球化布局很謹慎,2015年至今只著力於美國英文市場,下一步將繼續深耕美國市場,將用戶基數做大、產品細節打磨好、智能交互等創新功能實現、以及鼓勵美國用戶在News Break平臺上創作內容並有回報等,但同時會啟動其它國際市場的布局,目前已在印度市場推出了India Now。

內容分發未來依然充滿變數

2016年,內容分發市場BAT已悉數到齊。百度已將內容升級為公司級戰略,微博憑借著內容戰略重返互聯網中心舞臺,騰訊、網易、搜狐、新浪和鳳凰五大門戶都動作頻頻,今日頭條則躋身到與新銳巨頭滴滴和美團點評同級之列並稱“TMD”三小巨頭。

不同平臺之間的整合也在進行之中,比如有消息稱一點資訊可能會被百度收購,去年還有消息稱今日頭條可能會進入BAT中某巨頭的懷抱。耐人尋味的是,網易在升級網易號戰略不久,丁磊便投資了News Break,丁磊以及網易投資外部項目的先例不多,此次投資News Break表明其對信息流產品,興趣引擎和海外市場的關註。

對於內容分發市場的未來,鄭朝暉認為,現在信息平臺還停留在入口之爭,各家高下還只是體現在流量和運營上,大家都在爭奪用戶數、用戶時長、內容生態這些關鍵指標。但未來“各大資訊閱讀器、百度、瀏覽器、微博信息流、微信公眾號都會各自升級為無縫集成搜索、訂閱、推薦、社交為一體的新產品形態,基於人工智能的人機交互、對話及問答可能是之上的創新亮點之一”。未來,誰能在技術和產品兩個維度上形成壁壘,誰就更有可能脫穎而出,一騎絕塵。

盡管現在一些內容平臺過度依賴算法導致了一些分發層面的缺陷,比如標題黨泛濫成災,鄭朝暉認為,未來內容分發一定是“算法+人工”,並且是技術驅動,“只有技術人員才能體會領悟並drive執行,因為只有技術人員才知道技術的邊界,才知道哪些是技術不可為或事倍功半而更適合人工去解決的。”“算法+人工”的關鍵在於能清晰正確地分工算法和編輯,“人工幹預的可能誤區之一是把算法執行的暫時不完美當成是算法本身的缺陷了。”。再比如閱讀興趣變窄,鄭朝暉認為,這是推薦引擎的一大難題,很多內容推薦也是“共性”為主、“個性”為輔且非常淺度,需將用戶任意主動表達和算法智能拓展探索相結合才能快而準地分發全網優質內容,真正的個性化必須是長尾興趣的表達、發現並滿足。

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