11年出版的一本书《The Information Diet》 ,介绍了“美国在线”AOL是怎么产生“新闻”的，而这套方法，被称为“The AOL Way”。
传统媒体产生新闻的方法，或者是让自己家的记者前往一线采访报道，或者是对外约稿，请一位高水平作者自己调研写作。而“美国在线”是怎样做的？他们有着一整套的方法，而核心是一个叫做BlogSmith的系统。BlogSmith自动监视用户的搜索流量，根据关键词实时列举当前人们最感兴趣的话题。这一步是机械化的，并且还能用数据分析，把话题分为三类：突发性、季节性、常青性。而后把BlogSmith生成的题目分配给写手（写手大都是报酬低廉的自由职业者）。而写手写文章考虑的因素主要是流量、广告收入、写作时长，而写作质量反而不是最重要的。这就是内容生产的工业化。
用大数据分析用户的内容需求，为用户量身定做，现在已经十分普遍。比如我们浏览购物网站和视频网站的时候，页面旁或下方，出现的类似“猜你喜欢”；比如“今日头条”，也是用了数据分析，根据历史浏览挑选出你喜欢的类别，以推送文章。拍摄《纸牌屋》的Netflix网站虽然内容生成没有依托大数据，但它的内容分析、选角色、对外宣传等都是通过大数据支持的。大数据分析和投资结合，利用大数据分析对销售当然是大有好处。
而作为消费者，除了明白这种销售新模式之外，在网上浏览的同时，选择自己需要的内容，避免速食信息，避免内容吸收过量，才是我们需要做的事情。你的喜爱偏好，商家了如指掌，甚至看碟下菜，想想也是一件挺恐怖的事情。
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