随着人口红利的消褪，移动互联网流量红利被各大巨头把持和分割完成后，整个互联网进入到了下半场。争夺用户、头部作者、优质内容，资讯分发领域的战争越来越激烈。无论是在四年前就已经入局的今日头条和一点资讯，还是后续入局的阿里UC，腾讯新闻，以及百度百家号，都是如此。

但是，流量之战的进行，也让整个资讯流量生态也开始出现了一些新的变化，根据QuestMobile移动互联网2017春季报告，包括腾讯新闻、今日头条、一点资讯等，各个平台开始在打造优质内容生态上发力，但各有侧重。在接下来的资讯领域竞争里，将会是一场流量与价值的多纬度的综合性竞争。

流量依然是下半场竞争的核心

整个互联网进入到了下半场后，包括内容资讯的分发也是如此，在这其中，一个显著特征，就是巨头对于内容争夺和把控越来越强。这也说明了内容领域的重要性，内容具有先天的粘性和分享的再传播性。这使得各个领域的大大小小的互联网创业公司、巨头、内容分发商等扎堆进入。未来流量的竞争将会更加激烈。内容需要流量来喂养，同时流量需要内容来加持，相辅相成。

目前资讯第一阵营中，不管是今日头条，腾讯新闻，一点资讯，还有大量崛起的的新兴内容资讯客户端，移动互联网的下半场依然是通过内容来争夺流量。而且一个大趋势是，大家对于内容需求的颗粒度越来越细。在这其中，除了大家强调的站内流量，日活等概念外，站外流量的发掘越来越成为在内容下半场竞争的核心。

目前的方式主要有两种

一种是自有矩阵流量：今日头条包括头条APP，火山视频，内涵段子等一系列资讯和视频APP，相互拉动，各自有所侧重。而腾讯媒体平台企鹅号的内容，可以一次性分发到快报、腾讯新闻、腾讯视频、QQ浏览器、手机腾讯网等垂直App。即可以各自作战，又同时可以联合在一起，相互拉动和导流。

而新起的UC头条和百家号也是走的这个路线，但是效果却很不尽人意。UC内容目前可以分发到优酷、土豆、手机淘宝在内的阿里App矩阵。百家号内容可以分发到百度新闻、手机百度等百度系App矩阵。但是由于整合不到位，目前还是处于各自为战的状态，并没有聚合成一个整体。流量处于一种割裂的碎片化状态，优势并不明显。

一种是战略合作流量聚合：除了自有流量，通过战略合作，以APP预装、浏览器信息流预置等手段直接植入手机、平板等硬件，形成磅大的流量矩阵。这已经成为以一点资讯为代表的资讯App快速崛起并赶超的一种有效方式，从这个角度来看，全生态用户价值潜力巨大。

此前，一点资讯就已与小米和OPPO两大国内硬件厂商达成战略合作，同时与凤凰网媒体矩阵达成了内容和流量端战略合作。更大范围地拓展服务受众用户，从2017年3月移动端生态流量展示，其受月度用户总规模已经超过1.4亿，日活、月活齐列行业前三。

而根据易观最新数据，凤凰的DAU也已超越网易、新浪、搜狐相关新闻APP，成为仅次于腾讯的新闻门户类App。未来，一点资讯还将继续发挥与凤凰网的重要协同优势。凭借一点资讯、凤凰网、手机凤凰网、凤凰新闻App、OPPO浏览器、小米浏览器六大平台，目前已可以直接触及近9000万日活用户。这些流量的优势和资源，将会让一点资讯在内容资讯分发中占极大优势。

机器算法下的三种传播形态

在目前流行的资讯、视频客户端里，对于内容的分发和推荐中，机器算法的角色越来越重要，很多客户端为了吸收更多流量，让用户更多停留在App内，通过机器算法来迎合用户的喜好。盘点整个行业，推荐机制和形式可以细分为三种情况：

一种是全机器算法类：在目前所有的资讯客户端中，以今日头条为代表的单纯基于用户点击的算法推荐机制、去人工化干预等等越来越流行。但是，这种推荐机制会大量迎合人性底层需求的内容，例如热门的影视剧简单剪辑等类似的内容，可以满足用户猎奇、窥私、幸灾乐祸等心理，但缺乏深度价值。技术力量的价值被过度高估和神话了。

一种是机器算法+部分干预：在一个体系里，部分App用算法，部分App可以人工推荐。腾讯目前采用的就是这种方式。在腾讯系的App中，快报是算法系列，完全靠机器推荐，人工无法干预。同时在腾讯新闻等APP里，也引入了算法机制。但同时人工会对优质内容可以进行推荐和整合。

第三种就是在同一个资讯客户端，机器算法+人工的“人机结合”：一点资讯就是这样的代表。在不断优化的机器算法、深度学习基础之上，加入对内容有理解的人工和编辑的干预，两者之间相互融合，而不是一刀切的全部交给机器算法或者全部交给人工处理，大规模提升分发效率的同时，为用户带去更优质的价值内容。。类似人物、GQ等深度报道之所以在网络上流行，每次出来都是爆款，就是因为聚合了一批对深度内容有需求同样能够理解内容的人。

流量与价值决定未来内容分发格局

未来的内容分发，关于流量的争夺会越来越激烈，不管是内部还是外部的流量。没有流量的内容根本谈不上传播与影响力。流量是内容分发的基础。随着机器算法的成熟，技术参与分发内容，已经成为趋势，任何人和机构都无法去回避。

机器算法所能做的，是面临海量资讯和用户的筛选，从而完成用户的基础画像和内容的分类。根据用户的需求，去进行推荐和内容分发。但是，根据目前很多内容App来看，机器算法推荐的，大多是社会新闻和娱乐消遣，八卦新闻。在貌似智能和个性化的同时，很难带来有用有价值的内容，换句话说大多数是口水内容。

但价值是内容的关键。如果提供的是类似的口水内容，看似满足了用户需求，也给App带来了短期流量，但给用户带来的实质性价值非常有限。实际上，价值往往决定了内容App的深度与用户粘性，这样的流量很难真正沉淀下来。从而反过来影响App长期的竞争力。

人工智能、大数据再发达，在资讯推荐，优质作者的筛选与扶持，特别是有深度的内容推送上，完全由机器来判断，看似公平，但对于深度和有价值的内容其实设置了门槛，生产内容的时间与深度，是必然成正比的，但不一定能快速吸引流量。只有让懂内容的人，在机器的基础上，借助经验发挥出真正的价值与作用，甄别出有价值的内容，才能流量与价值兼顾。这也是有内容经验和积累的专业编辑，在当下大数据和人工智能泛滥的当下的价值。

流量与价值，决定了未来内容分发的格局。流量决定了内容分发的广度，而价值决定了内容的深度和影响力，更好把握对于内容的理解和价值发掘。只有两者良性结合，同时利用算法技术与人为的把控，深度与广度兼顾，才能在未来的内容竞争格局中真正走到最后。