公司公益活动规模与覆盖 - 腾讯公益与腾讯地图联合推出"身边公益"平台 覆盖381座城市 汇聚855个公益项目和18.8万个公益点位 涉及32个省级行政区[1] - 超过140项腾讯旗下业务参与久久公益节 包括元宝 QQ 王者荣耀 和平精英 腾讯视频 腾讯新闻等产品线[1] - 平台联合麦当劳 绝味鸭脖 7-Eleven CoCo都可等全国连锁企业 并联动顺丰 EMS提供物流支持[1] 公益参与形式与激励机制 - 用户通过腾讯公益平台完成公益行为可获得"小红花"标识 并展示于微信头像状态栏[2] - 无偿献血者通过"全国电子献血证"小程序领取荣誉标识 文博爱好者可在500余家机构参与数字文物守护行动[2] - 提供图书捐赠扫码上门取件服务 支持女性健康免费筛查等多元化公益参与方式[2] 跨界合作与传播渠道 - 联合视频号 公众号 抖音 微博 快手等内容平台 为公益内容创作者提供激励措施[1] - 在深圳 上海等城市推出"城市公益漫游路线" 联动全国26所高校开展"小红花久久校园行"活动[1] - 公益点位扩展至公园 博物馆 商场 餐饮店等场景 通过"小红花码"实现扫码即时参与[1]

腾讯AI战略与元宝推广 - 公司将在未来几个月加大对AI助手腾讯元宝的推广力度 并加强其与现有平台的整合工作 [2] - 公司强调会持续增加AI投入 但必须聪明地花钱 避免不节制的资源采购和疯狂招聘 [2] - 元宝被定位为更成熟的产品 拥有清晰的使用场景 而腾讯智能工作台仍处于探索产品定位阶段 [3] 元宝生态整合进展 - 元宝目前已与微信 腾讯文档 腾讯新闻 腾讯地图 腾讯视频 微信读书 QQ音乐等十余款腾讯产品实现打通 [3] - 元宝被设计为连接器 连接微信公众号 小程序 企业微信等腾讯内部所有生态 [4] - 微信及WeChat的合并月活跃账户数达14.11亿 展示出强大的生态能量 [4] 财务表现与AI贡献 - 公司第二季度实现营收1845亿元 同比增长15% 经营利润（Non-IFRS）692.5亿元 同比增长18% [5] - 增值服务业务占比近50% 金融科技及企业服务业务占比30% 营销服务业务占比近20%且同比增长20% [5] - 第二季度研发投入同比增长17%至202.5亿元 资本开支同比增长119%至191.1亿元 [5] 市场竞争与用户规模 - 元宝在2024年3月 6月和7月的预计投放金额均超过10亿元 而夸克6月最高投放超6亿元 豆包3月投放约9000万元 [7] - 截至8月14日 豆包位于苹果应用商店免费榜第一 元宝位列第五 夸克第十二名 DeepSeek第三十名 [7] - 2024年6月元宝App用户规模约0.25亿 同期DeepSeek用户规模1.63亿 豆包用户规模1.4亿 [7] 市场观点与股价表现 - 专家认为元宝功能定位相对单一 且在吸引第三方开发者和合作伙伴方面面临挑战 [8] - 截至8月15日盘中 腾讯股价报591.5港元 同比增长0.25% 总市值5.41万亿港元 [8]

腾讯新闻营销战略 - 公司秉持精品路线战略 通过热点内容结合智能搜索引擎推送 在长期主义逻辑下为用户提供有效率感 获得感 共鸣感的核心体验 [1] - 公司通过原创深度故事击穿用户心智 在注意力稀缺环境中为新营销创造品牌价值 [1] 直播模式创新 - 公司运营总经理通过"CEO亲测"直播重构老板直播模式 采用内容具象化表达+场测体验模式实现创新突破 [2] - 该模式将技术语言转化为直观直播场景 例如让用户感知150度电的实际价值 有效消除技术迷雾 [2] - 直播模式大幅提升品牌与用户沟通效率 强化双方信任连接 为行业技术传播与用户互动提供创新思路 [2] 公益内容营销 - "听到请回答"节目真实记录蓝天救援队72小时冰窟救援 传递深切人文关怀 [3] - 沃尔沃车辆在泥浆淹没后备厢时仍能发电 生动诠释真实安全理念 将品牌守护自然融入场景 [3] - 节目彰显社会责任 工作人员在节目后主动安装相关设备并动员家人参与 让责任传递从内容延伸到行动 [3] 体育营销实践 - 公司携手00后奥运冠军孙颖莎为红旗汽车代言 激发中国制造+中国荣耀情感共振 [4] - 全周期一年的代言项目展现技术自信 情感共鸣与圈层文化融合 构筑体育营销新范式 [4] - 成功模式在今年4月复制到一汽奥迪合作中 [4] 内容创作方法论 - 奇瑞董事长直播中"60老汉"案例揭示爆款诞生逻辑 源于扎实内容功底与对用户敏感情绪的精准捕捉 [4] - "远光灯"节目通过开采全民记忆 用真实故事嫁接时空 收获过亿播放量 数十个热搜 [4] - 节目助力比亚迪实现品牌价值跃升 从新能源汽车领航者升级为中国探索精神的同行者 [4] 市场竞争策略 - 在过度竞争市场中 品牌长足竞争能力核心在于用户价值深度 涵盖用户全生命周期体验和情感层面认同 [4]

信息茧房概念起源与发展 - 信息茧房概念由桑斯坦正式提出 但雏形可追溯至尼葛洛庞帝1995年提出的"我的日报"概念[4] - "我的日报"构想高度个性化信息获取方式 最初被寄予积极期望 认为能充分满足个体信息需求[4] - 个性化定制实现后带来未预料后果 导致受众群体碎片化 最终可能形成"一人一受众"的极端形态[5] - 算法推荐系统为"我的日报"构想提供技术支撑 使其从技术构想变为现实[6] 信息茧房的类型与特征 - 信息茧房存在不同类型 包括高级与低级茧房 有关得住与关不住人的茧房[7] - 真正有效的茧房是用户无法感知其存在的茧房 只有无法察觉时才能真正发挥作用[8] - 茧房形成存在用户主动选择因素 如正合心意的内容选择 也存在外部设置的茧房[7] - 电信诈骗群组案例显示 99个机器人与1个真实受害者的环境能产生深远茧房效应[8] 技术对信息茧房的影响 - 智能技术使信息"投其所好" 在单一维度形成过度强化 忽略其他维度信息获取[10] - 技术不仅延伸人的感官 甚至可能改变感官体验和大脑功能运作[10] - 算法推荐系统基于协同过滤技术 核心目标是提升点击率和用户停留时长[60] - 推荐算法存在边界 某些目标无法通过算法优化实现 如内容多样性提升[37] 用户行为与信息茧房 - 用户主动使用产品功能意愿低 后台数据显示使用订阅功能的用户占比非常低[24] - 用户更倾向被动接收状态 沉溺于平台"投其所好"的舒适内容环境[24][25] - 存在认知偏误和证实性偏差 用户倾向寻找支持自身立场的信息 忽略相反观点[16][19] - 提供相反观点可能产生反向强化效应 越提供相反观点用户越坚信自身立场[18] 平台实践与内容治理 - 腾讯新闻曾过滤掉95%的内容 从2000万条内容缩减至百万级别[66] - 内容筛选核心标准基于作者维度 优先保留垂直领域持续创作的优质账号[66] - 主动下架用户喜闻乐见但低质内容品类 如搞笑类内容[66] - 清理内容后流量实际下降约15% 低于预估的30%下降幅度[68] 信息生态与多样性 - 信息供给量级远超以往任何时期 但存在结构多样性失衡问题[11][62] - 内容池需要保证种类多样和分类结构均衡 避免某类内容过度主导[62] - 算法层面需关注曝光多样性均衡 设置约束条件避免强者愈强效应[62] - 蜂房隐喻强调信息多元可得性 类似蜜蜂采集多样花蜜而非单一花源[47] 古典互联网机制 - RSS订阅曾是理想信息获取方式 允许用户订阅多元信息源并平等呈现[51] - 搜索引擎是良性信息获取机制 通过链接数量等信号判断内容重要性[52] - BBS论坛比社交媒体更具讨论质量 邮件清单维持高质量学术讨论[53] - PC互联网基于链接的跳转机制 提供探索不确定性的"艳遇乐趣"[53] 内容标准与价值判断 - 好内容标准应随时代变化灵活调整 但需明确排除虚假恶意内容的底线[47][64] - 内容价值判断需考虑受众认知水平差异 对易感人群需要更严格质量控制[43] - 企业需保持克制 即使技术能力可赚100元也只赚70元 留出余地[70] - 内容产品需明确目标用户体验 如腾讯新闻定位高效获取有质量资讯[67] 算法与商业模式的平衡 - 广告商业模式与流量直接挂钩 容易导致内容策略盲目迎合[61] - 企业负责人需要克制性 避免被商业模式裹挟[72] - 多目标平衡敏感意识很重要 流量与品质 大众满意度与内容可持续性需兼顾[71] - 优质作品可能只有千万用户理解 但商业上需要吸引亿级用户的内容[71] 解决方案与实践经验 - 治理信息茧房需超越技术 依赖制度设计教育引导等多种能力整合[39] - 设立主编遴选机制 由可信专业人士承担内容过滤与精选责任[38] - 保留人为遴选内容集合 如热点精选频道 不受算法效率影响[74] - 利用AIGC技术邀请专家生成内容集合 供用户follow不同领域视角[76] - 加强用户教育引导 帮助不同人群意识到技术双刃剑属性并善用技术[25]

信息茧房概念与演变 - 信息茧房概念由桑斯坦提出 但雏形可追溯至尼葛洛庞帝1995年提出的"我的日报"构想 该构想最初以乐观态度期待高度个性化的信息获取方式 [6] - 信息茧房的形成是技术与用户共同作用的结果 算法推荐系统为个性化构想提供技术支撑 而用户也存在主动选择偏好内容的倾向 [7][9][17] - 相关概念群包括"回音室效应"、"过滤泡"和"社交媒体棱镜" 这些隐喻揭示了信息接触窄化现象 但也可能限制对问题的全面理解 [12][13][16] 信息茧房的认知与影响 - 信息茧房存在不同类型 包括用户主动选择形成的"高级茧房"和易识破的"低级茧房" 真正具有影响力的茧房往往令人难以察觉 [8] - 与传统媒体时代相比 当前信息茧房问题显得更突出 原因在于技术能够定向强化单一维度信息 同时附近性消失导致多元信息接触减少 [9][10][11] - 信息茧房的根源与人类认知偏误有关 如"证实性偏差"和"反向强化效应" 即使提供相反信息也可能强化原有立场 [15][16][17] 平台的内容策略与实践 - 腾讯新闻在2021年底至2022年初进行了大规模内容调整 过滤掉约95%的内容 从超过2000万条缩减至百万级别 主要基于作者维度的筛选标准 [58] - 平台主动下架了搞笑类等易获取流量的内容品类 尽管预估流量可能下降30% 实际下降约15% 但长期来看形成了"微笑曲线"效应 [59][60][61] - 平台保留了"热点精选"和"精选频道"等人为遴选机制 并恢复了"早晚报"等以主编选择为主导的内容分发方式 [64][65] 算法与内容分发的挑战 - 推荐算法存在边界 单纯依靠算法优化无法实现内容多样性和优质内容传播 需要结合制度设计和教育引导等多种手段 [30][31][32] - 算法推荐中的"探索性实验"往往呈现负面结果 短期点击效率下降 但短期点击行为与长期行为变化并非对称关系 [18][19] - 当前内容分发的"劣币驱逐良币"趋势明显 RSS订阅等良性信息获取机制被信息流击败 用户更倾向于被动接收而非主动选择信息源 [44][45] 信息生态与解决方案 - "蜂房"隐喻被提出作为信息生态新图景 强调信息多元可得性、内容质量底线和结构通透性 从四个维度(受众、算法、内容、社会环境)构建愿景 [35][40][41][42] - 智能时代需要重新建立"信息把关人"机制 通过专业人士结合AI技术定制多元化日报 帮助用户获取更权威和多样的视角 [31][50][51] - 内容平台面临商业目标与内容质量的平衡难题 需要企业保持克制 在追求流量同时坚持价值追求和文化立场 [62][63][64] 行业发展趋势 - 互联网发展呈现"最大公约数"趋势 技术越来越迎合大多数人的信息习惯 非主流的内容和行为方式逐步退出 [49] - APP形态加剧信息孤岛问题 各应用封闭性阻碍信息自由流动 而PC互联网时代的"链接"机制更有利于抵御信息茧房 [47] - 大模型时代的信息获取属于"拉"的模式 但与搜索引擎等传统机制相比 缺乏足够的信息可信度保障机制 [45][51]

信息茧房与蜂房概念 - 信息茧房概念源于"我的日报"构想，由尼葛洛庞帝在1995年提出，后被桑斯坦发展为正式理论 [7][8] - 蜂房概念由腾讯高管提出，强调信息多元可得性，比喻为蜜蜂采集多样花蜜 [36][42] - 信息茧房被分为高级与低级类型，高级茧房用户难以察觉其存在 [10] - 蜂房结构通透连接广泛，包含蜂蛹、蜂蜜等多元信息单元协同运作 [43] 技术与用户行为 - 算法推荐系统实现了"我的日报"构想，但也带来信息碎片化问题 [8] - 用户主动使用订阅功能比例低，仅约5%用户会自主选择信息源 [21][22] - 协同过滤算法主导内容分发，以点击率和停留时长为核心指标 [55] - 古典互联网机制如RSS订阅、搜索引擎被边缘化，但信息获取质量更高 [45][46] 内容生态治理 - 腾讯新闻在2022年过滤掉95%内容，从2000万条缩减至不足百万条 [59][60] - 内容筛选标准侧重作者维度，优先保留垂直领域持续创作者 [60] - 主动下架搞笑类等高流量内容，流量实际下降15%低于预期30% [61][62] - 保留人工编辑板块如"热点精选"和"精选频道"，占比约5%内容 [67][68] 平台实践与挑战 - 腾讯内部存在克制文化，技术盈利只取70%留30%余地 [64] - 内容多样性管理需动态平衡，避免单一类型垄断流量 [58] - 短期点击效率与长期社会福祉存在博弈，形成"微笑曲线"效应 [20][63] - 生成式AI时代需要重建信息把关人机制，结合人工与技术筛选 [52][68] 行业发展趋势 - 互联网内容生产2015-2021年呈指数级增长，催生海量低质信息 [54] - 最大公约数逻辑主导技术发展，精英文化让位于大众偏好 [51][52] - APP形态加剧信息孤岛效应，PC互联网链接机制更利于信息流动 [48] - 算法并非原罪，关键在于设计目标和运用方式 [38]

算法时代的信息生态 - 算法推荐系统已成为主流信息分发模式 用户可通过主动搜索调教算法形成个性化信息流 实现专业信息获取[1] - 短视频崛起改变了用户信息消费习惯 更直观的内容形式显著增加用户停留时长[3] - 同一平台存在差异化使用场景 专业用户用于生产研究 普通用户用于娱乐消遣 反映用户目标与需求层次差异[5] 信息茧房的形成机制 - 协同过滤算法与内容过滤算法是构建茧房的主要技术 通过相似性匹配形成正反馈循环[27][30] - 算法设计存在四大机制缺陷：目标导向性、正反馈循环、数据依赖性、相似性匹配 导致信息过度筛选[30] - 信息获取模式从"人找信息"转为"信息找人" 算法作为信息秘书提升效率但限制视野[31][32] 信息蜂房构建路径 - 蜂房理念强调用户像蜜蜂采蜜般主动涉猎多元信息 需打破平台依赖与单一信源[12] - 平台需实施三大技术策略：内容去重防止同质化、打散干预增强多样性、兴趣发现拓展新领域[77][79] - 微信视频号通过社交推荐机制实现去中心化分发 快手采用双列瀑布流强化社区互动[81][87] 行业治理实践 - 腾讯新闻执行精品资讯战略 建立五大内容标准：真实、原创、重要、理性、流畅[92] - 快手2024年清理谣言视频51万条 封禁账号3万个 联合1600家机构发布1.7万条辟谣内容[98] - 抖音设立"优质子链路"推荐通道 开发独立App"抖音精选"扶持长尾内容[93][94] 国际平台经验 - 亚马逊Personalize服务引入多样性、新颖性等评估维度 X平台采用作者多样性与内容平衡机制[108][109] - Meta测试"推荐重置"功能 Instagram允许用户清零历史行为数据[112] - YouTube设置"探索"标签 Facebook新增本地社群入口 促进跨圈层信息接触[115][116]

算法时代的信息生态 - 算法推荐系统通过分析用户行为数据和兴趣偏好实现个性化推送，极大提升信息获取效率，但可能导致信息茧房效应[3][18] - 信息茧房的形成机制包括正反馈循环、数据依赖性和相似性匹配，算法倾向于强化用户已有兴趣范围[17][18] - 主流资讯平台呈现两极分化使用场景：专业用户通过主动搜索调教算法获取研究素材，普通用户更多用于娱乐消遣[1][2] 信息茧房理论发展 - 信息茧房概念由桑斯坦2006年提出，描述用户选择性接触愉悦信息导致的自我封闭现象[8] - 过滤气泡概念强调算法和其他用户共同造成的集体性同质化信息环境[9][10] - 回音室效应指群体交流中观点不断强化的现象，三个概念在学术定义上存在交叉但关注点不同[11] 平台算法分类与影响 - 协同过滤算法和深度学习推荐算法与信息茧房相关性最高，分别基于"物以类聚"原则和神经网络特征提取[14][16] - 搜索排序算法和用户画像工程算法对信息茧房影响较小，前者侧重查询匹配后者侧重特征分析[16] - 算法1.0时代实现从"人找信息"到"信息找人"的范式转换，但过度依赖历史行为数据限制信息多样性[18][19] 信息蜂房构建路径 - 信息蜂房理念倡导用户像蜜蜂采蜜般主动涉猎多元信息，通过跨领域学习和社群交流打破认知边界[6][36] - 平台需平衡算法目标，在满足个性化需求的同时引入多样性指标和新颖性评估[39][65] - 内容治理双管齐下：通过流量扶持激励优质创作，结合AI识别技术遏制虚假有害信息传播[42][54] 行业实践案例 - 微信视频号采用社交推荐机制，基于好友关系链分发内容，普通创作者曝光机会提升50%[49][51] - 快手投入1000亿流量扶持正能量内容，2024年清理谣言视频51万条并封禁3万个违规账号[58][60] - TikTok在推荐系统中加入随机内容机制，避免连续推送同类型视频，多样性指标提升30%[67][73] 国际平台创新 - Meta测试"推荐重置"功能，允许用户清除历史行为数据重新建立兴趣画像[68] - 亚马逊Personalize服务引入偶然性指标，衡量推荐内容带来的惊喜程度[65] - Google News整合多信源信息，采用强化学习算法平衡探索与利用的关系[74]

资讯客户端的AI技术应用差异 - 百度App的AI技术主要与搜索、网盘、文库等应用结合，尚未与资讯内容深度整合，用户可通过AI搜索热点事件获得内容梗概 [4] - 今日头条的"头条AI"提供对话式总结功能，并推出独家的AI订阅服务，可AIGC生成海量热点话题内容供用户追踪 [4][6] - 新浪新闻的"智慧小浪"与内容场景深度结合，在搜索、频道、专题、热榜、文末等环节自然嵌入AI问答与智能总结 [11][14][16] - 腾讯新闻的"新闻妹"交互逻辑类似新浪但入口较深，未与核心阅读场景结合，其独有功能为评论区AI风向总结 [22][25] AI生成内容的质量对比 - 新浪新闻AI生成内容参考信源数量显著领先，例如比亚迪价格战事件参考74条资料，华为折叠屏笔记本参考133条，输出结果包含市场分析、产品展望等深度内容 [26][29][33] - 腾讯新闻、今日头条、百度AI的同类事件参考资料仅5-11条，生成内容较简略且缺乏关键数据（如新品发布日期） [26][33] - 新浪新闻通过微博+权威媒体双数据源构建信护城河，AI生成时优先引用认证账号内容并进行多信源交叉验证，显著降低幻觉风险 [35][38][41] AI对资讯行业的变革方向 - 提升用户效率：AI摘要、问答、专题等功能帮助用户快速获取事件脉络，尤其适合严肃新闻平台的效率阅读需求 [42][43] - 重构分发模式：从单向推送转向双向互动（如AI对话），并通过延伸阅读突破信息茧房 [48][49] - 优化运营效率：AI可自动生成专业级专题内容，缩短热点响应时间，传统需高水平团队完成的工作现由AI高效替代 [42] - 多媒体化升级：AIGC技术推动文字内容向语音、视频等形态扩展，如新浪热榜支持AI语音播报，未来或实现数字人直播 [49] 行业竞争格局演变 - 严肃新闻平台因权威信源和准确性优势更受益于AI技术，新浪新闻坚守专业新闻赛道形成差异化竞争力 [44][45] - 兴趣内容平台因用户"杀时间"需求强烈，对AI提效功能依赖度较低 [43] - 全球媒体探索AIGC新闻面临准确性挑战，行业共识认为AI更适合辅助分发与运营而非替代专业内容生产 [46][48]

腾讯元宝功能更新 - 腾讯元宝与微信读书、起点读书正式打通，用户可通过元宝回答中的书名下划线直接跳转至相关阅读平台进行书籍信息查看、添加书单或直接阅读 [1] - 该功能已覆盖腾讯元宝手机版、电脑版和网页版，面向所有用户免费开放 [8] 功能迭代与前期准备 - 三周前发布的2.18.0版本已预告类似功能，包括支持书籍推荐、跳转阅读平台、个性化指令库构建、垂直领域AI专家匹配及自然语言生成流程图等 [5] 腾讯生态整合进展 - 3月13日腾讯元宝与腾讯文档打通，支持文档上传至元宝进行AI辅助总结或导出对话至文档 [9] - 5月初腾讯新闻与腾讯元宝完成对接，用户可在新闻App中一键分享内容至元宝进行总结提炼和追问 [9]