马化腾怒怼张一鸣 两位大佬为抖音“开撕”

腾讯与头条大战
腾讯CEO马化腾与今日头条创始人张一鸣在朋友圈公开交锋,围绕短视频应用微视与抖音的竞争展开争论。此次事件反映了两家公司在社交短视频领域的激烈竞争。
导读:一张朋友圈截图引发的口水战。




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万万没想到,马化腾、张一鸣两位大佬会公然在朋友圈“开撕”!今日头条与腾讯之间的“战争”从内容竞争上升到了创始人间的“口水战”。


5月8日,张一鸣在朋友圈发了两张抖音的图,庆祝抖音Tiktok Q1在苹果商店下载量全球第一。这条朋友圈引发朱啸虎、包凡等人点赞,没想到却引发了腾讯CEO马化腾的“回怼”。


张一鸣与马化腾“互怼”


庆祝之余,张一鸣指责腾讯旗下短视频应用微视抄袭抖音,并提及此前微信疑似禁止抖音分享链接至朋友圈,引来马化腾驳斥“诽谤”。


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马化腾张一鸣朋友圈互怼:
谁敏感?谁诽谤了谁


随后张一鸣回复称,微信是否封杀抖音不进行讨论,但抄袭一直存在公证。并称“没想有口水战,只是没忍住发了个牢骚”,并表示公证材料将单独发给马化腾。


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随后二人在评论区开展激烈交锋,张一鸣暗指腾讯随意打压封杀应用和信息流动,马化腾则称,微信作为平台一视同仁,张一鸣过度敏感了。


腾讯没有梦想?张一鸣这样评论


话说,前几天张一鸣因为腾讯,上了一次新闻头条。


5月4日,一篇名为《腾讯没有梦想》的文章刷屏朋友圈。最具戏剧性的,当属网传的“马化腾回应”和腾讯昨晚的澄清反转。


有意思的是,该文提出了今日头条旗下的抖音这种“算法+短视频+开放式关系”产品抄袭了腾讯社交大本营,并引用张一鸣的观点:“腾讯把公司做错了”、“相对来讲他们(腾讯和百度)更短视”。


值得注意的是,今日头条创始人兼CEO张一鸣在朋友圈转发文章《谁说腾讯没有梦想》,并发表评论,他说:“腾讯是一家极其优秀的公司,Pony也是我最敬佩的CEO。不仅是业务和实力,公司和管理层的能力和修为也是业界最好的,相信这也是业界共识,大家都心服口服。”


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张一鸣还提到,也许格局平静太久了,潘乱和一些同行希望能有一个公司起一些波澜,但如果走近刻意收敛光芒的腾讯观察,会发现这是唐吉柯德式的想象。


张一鸣还表示,腾讯不仅强而且还在各个维度不断进化,大家应该多学习。我也希望腾讯带动中国互联网整体更多的进步。


腾讯、今日头条关系几何?


今日头条(已改名“字节跳动”)与腾讯的矛盾由来已久,双方一直摩擦不断。


早在2015年11月,用户转发把今日头条上的文章分享到微信,就会出现“您未安装微信”的提醒,而在微信上要打开来自今日头条的链接,也会转跳到“本机未安装今日头条客户端,无法打开该应用”的页面。


2018年2月12日,微信官方发布“关于打击违规春节线上活动的公告”,拼多多、今日头条、京东、饿了么等网络平台通过发红包、会员、优惠券等活动被封杀。


随后,今日头条官方头条号发布公告,称自2018年1月24日(周三)起,禁止推广微信、微博等第三方平台账户,触犯规则或对账户进行扣分和禁言处罚;在未使用商品卡功能的情况下,禁止在内容中推广电商平台(淘宝、微店等)产品。


2018年3月,用户将今日头条内容转发至微信朋友圈,在并未设置分组屏蔽的情况下,所转内容仅自己可见,朋友圈其他好友均无法看到。


作为从BAT夹缝中生长的“独角兽”,今日头条与这些互联网巨头在多个领域均有业务竞争。


伴随着今日头条被整顿,内涵段子被永久关停,抖音也在4月11日起关停了评论和直播功能,虽然官方没有给出正式的理由,但在外界看来,这是一条令人焦虑的消息。


除了监管层的整顿,竞争对手腾讯的适时“补刀”也给抖音猛烈一击。据说腾讯拟拿出30亿元补贴来押注微视,为其批量引入优质短视频内容原创者,抖音的大V们成为被拉拢的对象。至此,腾讯微视VS抖音的战局也正式拉开。


在流量下沉的当下,头条系的崛起令腾讯焦虑,除了自家产品,腾讯还投资了快手、趣头条堵截今日头条在低线城市的崛起。双方的竞争关系已经剑拔弩张。


如同这次张一鸣与马化腾朋友圈针锋相对你来我往,这背后毫无疑问是两家公司的商业战争。目前看来,导火索还是社交短视频。

延伸阅读

腾讯微视卷土重来 抗衡头条系


尽管短视频的整改还在继续,但是在这一新兴的社交江湖中,“明争暗斗”从未停止。此番,腾讯也亲自上阵,旗下短视频微视正试图卷土重来。


去年4月,微视曾面临短暂的关闭,其今年开始密集地更新升级。4月28日,微视在发布了4.2.0版本并推出新功能,包括照片视频混排上传制作MV、私信、互相关注、私密发表等;4月2日,微视进行了品牌和产品升级,据介绍,微视首创了视频跟拍、歌词字幕、AI滤镜三大功能。


对比竞品抖音来看,两者的内容较为同质化,也存在重复。短视频的另一位玩家快手则和微视在同一阵营,去年获得3.5亿美元投资,由腾讯领投。如今,微视试图在快手、抖音、美拍、秒拍等短视频产品中脱颖而出,也非易事。


根据第三方数据研究机构QuestMobile近日发布的《2018中国移动互联网春季报告》,2018年3月短视频行业整体新安装用户规模达到1.69亿,月活跃用户数(MAU)为4.61亿。其中,3月快手的MAU为2.3亿,抖音为1.2亿,火山小视频和西瓜视频均为1.1亿,约为快手的一半。


短视频行业格局未定,目前体量不大的微视还在积蓄能量。


微视卷土重来


腾讯已经给微视备下不少粮草。4月25日,腾讯方面表示,在内容上,微视会整合腾讯平台音乐、游戏、动漫、影视、综艺等,为用户提供玩法和素材。例如QQ音乐为微视提供千万级正版曲库,腾讯旗下的游戏如王者荣耀、狐妖小红娘、绝地求生等可以为用户提供AR贴纸玩法。


在流量上,目前,QQ空间为微视提供了流量支持,微视的优质视频内容会输送到QQ空间,供空间的用户消费;在原创达人引进及培养方面,微视与企鹅号有密切的合作,2018年企鹅号将重点扶持短视频内容,而依托于企鹅号,微视也会让内容创作者实现分成收益。


巨头此时亲临前线,一方面是短视频市场的爆发;另一方面是抖音为代表的短视频APP来势汹汹,甚至抢占了即时通讯的市场。


5月2日,艾媒咨询CEO张毅告诉记者,现在已经到了第三代移动社交时代,短视频是代表性产品。同时,随着将来5G的商用,低时延、高速率会改善短视频应用体验,也将吸引更多用户观看视频。


因此,在投资快手后,腾讯也重启内部业务,进一步巩固在短视频中的社交地位。


在短视频大幅度闯入用户视野之前,腾讯就已经是流量黑洞。从用户娱乐时间分布来看,线下娱乐活动包括旅行、派对、体育活动等类型;线上则有游戏、电影电视、直播、短视频、社交网络等。其中,线上的娱乐方式,根据参与类型最根本的可以分为游戏和视频。在线上,腾讯几乎没有敌手。


头条系的突击
直到抖音崛起,腾讯似乎一直都能高枕无忧


4月20日,一位游戏视频从业人士向记者分析称:“抖音的关键能力在于赶上了趋势,即线下娱乐的消费升级。例如异域旅行、私人派对、潜水、高端酒店等,这些是人们需要展现的更好的生活,线下娱乐的形式通过抖音而不是朋友圈能够被更好的展示。”


相比起朋友圈分享零零星星的几十个赞,用户在抖音可以有几万到几十个万个赞,而且还不会有分组的麻烦。其根本原因还在于朋友圈的社交关系已经太重了,难以承载日益爆发的展示需求。而抖音可以更好地满足这些需求。


因此,抖音等头条系短视频也带给腾讯不小的威胁。其一,这类短视频极大地占据了用户时间,甚至对游戏参与时间造成冲突;其二,短视频对用户的观赏习惯形成冲击,抢夺直播等形式的用户,而腾讯刚刚大举投资直播,可以说是被釜底抽薪;其三,短视频对广告业务的形式造成趋势性的影响,腾讯看重的广告业务,今日头条做到了行业前三,短视频转化效果不错;其四,最关键的是,对微信的朋友圈造成打击。


“从历史上看,社交网络都将经历新人涌入、高速上升、平台期、商业化导致的衰退这几个阶段。目前微信朋友圈由于商业化,小程序全力支持电商,导致通讯录中涌入大量的微商和转发内容。用户原创意愿大幅度降低,交互频率和交互质量大幅度减少。”前述视频从业人士谈道,“抖音就在这个时间节点崛起,乏味的朋友圈和有趣的抖音形成鲜明的对比。用户朋友圈停留时长减少在所难免,这一点也是腾讯真正的紧张的原因。”


这也可以从QuestMobile的数据中得到印证,在用户时长的行业争夺战中,唯一的亮点是短视频,从去年3月的1.5%上升至今年3月的7.4%,其主要切割的份额来自于即时通讯,直接导致即时通讯用户时长从去年3月的37.9%下降至32%。



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在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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