又是一款「人格體」新聞軟體，出品方：中央人民廣播電台

創造出具有"人格"的新聞推送也是一種方式，國內一款中央人民廣播電台孵化的新聞APP「下文」也想在這個領域開疆拓土。

文 |一九

對話式的交互會成為未來的主流交互方式嗎？就目前來看，越來越多的內容開始使用這種交互方式來吸引年輕的流量，從輕小說到新聞，從營銷場景到購物場景，從閱讀工具到遊戲平台，對於交互的重視讓對話的場景有了更多的延展性，這種注意力也在被資訊閱讀的領域重視。

對於資訊的閱讀方式我們經歷了幾個拐點。從傳統媒體到互聯網媒體，從被動接收到人工智慧的興趣推薦；在今天這個階段，如何抓住年輕群體的注意力，實現更有趣、更有價值的新聞閱讀工具是大家都在致力的方向。想做品質閱讀的紅板報在進行著嘗試，而創造出具有"人格"的新聞推送也是一種方式，國外給了Quartz 這個對話式的解決方案，而國內一款中央人民廣播電台孵化的新聞APP「下文」也想在國內的這個領域開疆拓土。

目前來看，資訊新聞的客戶端已經非常紅海。在項目負責人庄勝春看來，這個賽道同質化、標題檔現象都非常嚴重。所以說這個出海口仍有一些突破點，一是為用戶提供更加人格化的新聞推薦，突破人工智慧"流量第一"的限制；二是要做出有價值、有品位的內容。

如何基於以上兩點做出差異化感的閱讀體驗是產品的核心。就下文來看，想要做出這種差異化既要來自交互，也要來自於內容。

在交互上，下文與Quartz一樣，用聊天方式來呈現新聞，用更多的媒介形態以及表情包的使用來提供擬人化的對話場景。在主動推送後，用戶可以選擇進一步了解或者進入下一條；這種人格推送的表現可能會像是陪你追求八卦的好友，也可能會是幫你挖掘深度的分析師。

在內容上，對話式新聞所呈現的內容還是來自下文的原創。除此之外，下文設計了更多的內容增量，在「滾動窗」的資訊流界面設計了即時新聞、熱點新聞以及追蹤新聞的三個板塊，會根據內容的價值性來篩選出外在新聞源的優質內容。

形式和交互是新聞閱讀的痛點，但內容的痛點才是下文的核心價值。對話式場景的新聞閱讀的表象是有趣，但里子仍然是做出有價值的閱讀，挖掘每一條新聞背後的邏輯和知識，這才是下文想表達的內容。

在我看來，下文的最大優勢在於對新聞呈現了分級。這種分級一是體現在互動式新聞的體裁上分級，需要關於一個新聞點的多少新聞量，完全可以由自己決定，基於興趣的不同對新聞理解和學習的深淺也可以自由支配；二是時間上的分級，除了即時性信息流的展現外，使用"釘"功能，會持續推送後續新聞的進展，對於追個樂視的大戲也就不成問題了。

這種分級的價值在於降低了我們了解事物、學習知識的成本，同時保障了新聞閱讀更精準的貼合我們的需求。但對話式交互場景的缺點在於使用效率的降低和使用場景的限制。

對於這點，庄勝春認為對於高效我們應該有不同的理解。在信息量不充足的年代，如何在更短的時間獲得更多的內容就是高效；在信息量足夠大的年代，如何在海量的信息中推薦你想看到的內容就是高效；但在這個被流量和標題綁架的時代，短平快並不是再是高效的方式。呈現更獨家的視角、讓新聞有品質、又延伸；並降低我們的學習門檻，讓學習變得主動才是更高效的方式。

就目前來看，下文的產品還在"有限的對話式新聞推送"+"有限的新聞滾動窗更新"，目前改寫的時間成本在1個小時左右，成本不算太高，如何挖掘出更有價值的內容增量是這個階段的主攻內容。但作為央廣第一個內部創業的項目，下文還是有著來自內容源、技術支撐等多方面的支持。庄勝春表示，目前「下文」正在以10天為周期進行產品快速迭代，不斷優化體驗、完善功能。

另外，如何在資訊類APP中沉澱社交關係一直是這個賽道尋求突破的重要內容。下文認為，互動式的場景更能激發用戶參與的興趣，親近感更強。配合這個方向，下文」會開放即時聊天室，打破主流新聞客戶端的靜態評論區樣態。同時在沉澱的關係中，設立基於興趣、話題的垂直群組，打造更豐富的社群生態和用戶關係鏈。

對於未來的布局，下文會在時機成熟的時候引入人工智慧，一方面是大數據積累後的興趣推薦，另一方面是選取一個更有意思的姿勢與聊天機器人的結合。

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