當城市開始飛速發展，世界的變化鋪天蓋地，只有跟上，才不會掉隊。這是壹個信息時代，也是壹個信息過度膨脹的時代。或許每天打開郵箱收到的郵件足以淹沒壹個清醒的頭腦。為了把握這個快節奏的城市，在車上或者每壹個閑暇時間打開壹個新聞APP，就是為了在生存和進步中找到壹個方向。
好在移動產品發展迅速，我們可以避免抱著電腦看的場景。而且信息總是源源不斷，似乎總是難以把握。當妳想了解當前的熱點話題或行業新聞時，也許妳可以打開傳統門戶新聞客戶端看壹個新聞欄目，或者刷微博看看妳關心的人的觀點，或者看看妳收藏的某個博客的新鮮觀點，或者聽聽微信上某個著名博主的評論。但是這壹切的過程，妳還是覺得繁瑣，因為無論妳點擊哪個產品，都無法幫妳壹站式找到妳想要的信息。信息檢索成為壹個困難的過程，零碎的信息使效率成為壹個問題。用戶需要壹種簡單的方法來處理這種信息狂潮。
“信息+大數據處理”是答案。這是壹個信息時代，技術無處不在，信息也是。大數據處理是解決大量數據的方法之壹，今日頭條移動應用是第壹個實踐者。
大數據產品並不是之前處理泛濫信息的眾多模式之壹。在傳統的信息處理時代，人工對新聞及相關信息進行分類的方式多種多樣，甚至可以對各個網站的不同內容進行分類，或者對值得關註的新聞點進行主題歸納和制作，這與現在的微信處理方式如出壹轍。但是高質量的數據處理的方式並沒有那麽簡單，因為內容來源的提供者單方面做出的信息分類並不能滿足用戶的個性化需求，就像現在百度會根據用戶的搜索推薦不同的產品壹樣，壹個完善的數據處理也會根據用戶點擊的不同新聞內容分析出用戶可能感興趣的新聞，有針對性的推薦給用戶，這就是今日頭條APP的亮點。
APP懂妳的口味，不是簡單的屏蔽關鍵詞或者找到妳的需求，而是盡可能的給妳妳感興趣的內容。它知道妳的口味，不管妳喜不喜歡。
不喜歡看財經內容，就不會有股市或者行業分析；不喜歡看體育新聞，科比或者喬丹不會出現在妳的視線裏；如果妳不關註互聯網，OK，科技博客自然不需要推薦妳！作為妳的專職信息處理器，它肯定比妳更了解妳不喜歡什麽。
我不喜歡財經，只是關註蘋果或者三星的交易財報。嗯，蘋果的最新消息壹定會提供給妳；我不喜歡運動，但是我喜歡帥氣的貝克漢姆。好的，這個不難。我不關註網絡，但是偶爾了解壹下新浪或者微信也很容易，以免落在後面被人議論！這就是今日頭條信息處理的高明之處。
新的信息處理不僅僅是粗略剔除用戶不喜歡的內容，而是在用戶不喜歡的內容中找到用戶感興趣的點。個性化在不同的產品上體現是不壹樣的，但有壹點是互通的，就是從粗分類找到細節，再從細分類。然後分類處理。直到數據的細分不再是分類，而是關鍵詞組合，讓APP產品了解其服務的用戶，降低用戶被炮轟的可能性，同時讓每壹條信息都展現出最有效的推薦。
很多用戶都記得，在很多產品中，經常會選擇自己不喜歡的分類，那信息就是漏網之魚。然而，今日頭條並不單純依賴用戶選擇的內容，而是在用戶使用的過程中，壹次又壹次地分析和識別用戶的行為。用戶每次閱讀選擇，都會成為壹個獨立的數據庫，用戶點擊的新聞內容都會被分析。比如壹個沒看過體育新聞的用戶，點擊了幾條貝克漢姆的新聞內容，說明這個用戶對體育不感興趣，而是“貝克漢姆”，那麽下次有貝克漢姆的新聞，這個用戶就不會錯過了。同理，無論妳對某個內容是否感興趣，這個APP都能感知妳的喜好，甚至比妳更清楚妳是否會喜歡這樣的內容。
照這樣下去，可以預見的是，用戶體驗的時間越長，就越能和這個產品融合。產品會發展成用戶的朋友，提供的信息會越來越對用戶的胃口。對於大數據處理來說，這是讓技術為人類服務的實踐。總的來說就是讓科技更了解人類，讓人類更了解科技和大數據處理的成果。今日頭條給出了答案:我比用戶更懂用戶。