說出來你可能不信，截止2024年6月2日，全美新聞App下載量第一的，是中國產(chǎn)的“NewsBreak APP”。
登頂對于News Break其實(shí)已經(jīng)不是第一次了。
在這之前，News Break APP 的下載排名曾經(jīng)多次登頂美國 App Store 和 Google Play 下載總榜。此外根據(jù)公開報道，News Break 還透露，目前平臺已經(jīng)有 1200 萬的日活用戶。
一個從未聽說過的新聞類APP，悄悄占據(jù)北美下載榜，獲取千萬級別日活用戶，這事總讓人想起今日頭條。
但News Break還真不是今日頭條，只是看著有點(diǎn)相似。
01
News Break什么來頭
這并不是一家新銳公司，2015年，News Break在美國硅谷就成立了。一點(diǎn)資訊創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)鄭朝暉和任旭陽打造這家公司，但與他的中國版本一點(diǎn)資訊不同的是，News Break更強(qiáng)調(diào)美國本地資訊和算法驅(qū)動。
選擇從本地新聞聚合切入，News Break的出發(fā)點(diǎn)基于美國的特殊媒體環(huán)境：
隨著互聯(lián)網(wǎng)媒體的崛起和流量的搶占，全國性傳統(tǒng)媒體，如紐約時報的流通量和廣告收入都開始同步下降，但本地化媒體仍有活力：慈善發(fā)放，社區(qū)活動，本地生活的優(yōu)惠券，這些媒體與全國巨頭形成了錯位競爭。
而且，由于這些媒體很早就通過廣告產(chǎn)生了盈利，在現(xiàn)金流的滋養(yǎng)之下，他們的內(nèi)容生態(tài)很有活力，內(nèi)容生產(chǎn)也隨著時間逐漸演進(jìn)到視頻，音頻等形式，能夠養(yǎng)活一眾編輯和本地內(nèi)容生產(chǎn)者。
這些本地新聞生產(chǎn)者無法全國擴(kuò)張，但巨頭也很難將流量的手伸向他們：在News Break出現(xiàn)之前，美國甚至沒有一個聚合本地化新聞的APP，事實(shí)上，大多數(shù)美國互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)者的精力都聚焦在更宏大敘事的全球擴(kuò)張之上。
而這種真正長尾，個性化，關(guān)注本地社區(qū)的資訊，用戶留存率卻非常高：根據(jù)公開報道，次日留存為55%，月留存在20%以上，這樣的高留存率讓廣告獲客成本迅速下降，成為了一門能夠迅速盈利的生意：News Break在2019年就開始盈利。
這也是創(chuàng)始人鄭朝輝的計劃得到一眾風(fēng)投綠燈的重要原因：News Break是真正意義上的第一家扎根硅谷，面向美國出海和本地新聞聚合業(yè)務(wù)的算法驅(qū)動公司。
成熟模式，成熟算法，中國企業(yè)面向美國出海，風(fēng)投要素拉滿，鄭朝輝與網(wǎng)易丁磊敲定投資只用了2個小時時間，而拿到IDG與真格基金投資則只花了2周。
02
算法，技術(shù)，以及大模型前夜的爭議
從某種意義上說，News Break是純粹意義上的算法技術(shù)驅(qū)動+AIGC的內(nèi)容平臺。
從News Break的招聘啟示上，我們可以拼接出這個生意的基本模型：
第一步是針對本地新聞源的抓取，第二步根據(jù)終端LBS和興趣來定向分發(fā)到用戶，到這里，這個公司與今日頭條有很多相似。
但接下來第三步，News Break在分發(fā)和聚合的算法基礎(chǔ)上，又進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了多態(tài)融合，AI識別新聞源的人臉，語音，文字，音頻，通過AIGC來重寫新聞。
基于News Break初創(chuàng)時刻的大模型能力，這種AIGC的新聞質(zhì)量可想而知。由于信源的審核把握不嚴(yán)，以及AI語義識別能力的缺環(huán)，NewsBreak甚至曾鬧出巨大烏龍：
一次，News Break虛構(gòu)了新澤西某小鎮(zhèn)的槍擊案，給當(dāng)?shù)卦斐删薮鬀_擊；而另一次則錯誤播送食物銀行發(fā)放食物的時間，大量受資助社區(qū)群眾上門取食物卻無功而返。
除此之外，News Break通過AI來改寫新聞源的做法，也得到了很多本地新聞網(wǎng)絡(luò)抨擊，這種改寫事實(shí)上繞開本地新聞網(wǎng)版權(quán)。這其實(shí)又讓人想起一個叫字節(jié)跳動的公司。
但News Break的用戶高度集中于45歲以上美國大媽。對他們來說，本地信息的及時性和豐富性才是最關(guān)鍵的：基于具體的地理位置來推薦用戶可能會關(guān)心的新聞。
作為佐證，News Break 日活在 18 個月內(nèi)增長 20 多倍：在真正的需求面前，技術(shù)的缺環(huán)和失誤，并不是增長最大的障礙。
無人工干預(yù)情況下的AI生成信息失誤問題上，鄭朝暉自己的觀點(diǎn)是最有意思的，他認(rèn)為：
盡管現(xiàn)在一些內(nèi)容平臺過度依賴算法導(dǎo)致了一些分發(fā)層面的缺陷，比如標(biāo)題黨泛濫成災(zāi)，但未來內(nèi)容分發(fā)一定是“算法+人工”，并且是技術(shù)驅(qū)動。
“只有技術(shù)人員才能體會領(lǐng)悟并drive執(zhí)行，因?yàn)橹挥屑夹g(shù)人員才知道技術(shù)的邊界，才知道哪些是技術(shù)不可為或事倍功半而更適合人工去解決的?！薄八惴?人工”的關(guān)鍵在于能清晰正確地分工算法和編輯，
“人工干預(yù)的可能誤區(qū)之一是把算法執(zhí)行的暫時不完美當(dāng)成是算法本身的缺陷了”。
而民眾對地方新聞的巨大需求面前，這一切都不重要。在接受 PingWest 采訪時，鄭朝暉表示:
“當(dāng)你真正看到底層民眾的生活艱辛：經(jīng)濟(jì)下行導(dǎo)致公共福利銳減、基礎(chǔ)設(shè)施荒廢，人們真切體會到『被遺忘』……你會開始理解他們的做法。地方新聞的重要性長久以來被忽略，然而，越是身邊發(fā)生的真實(shí)故事，越會讓人感受到震撼和沖擊?！?/p>
要知道，這一切爭議都發(fā)生在GPT4大模型變革前夜。
不難想象，隨著大模型尤其是多模態(tài)大模型的日趨成熟，News Break已經(jīng)成熟的生意模型，可以直接AIGC上產(chǎn)生巨大的價值。這與現(xiàn)在尚且不能盈利的其他AI應(yīng)用形成了鮮明對比。
在巨大的增長面前，我們可以讓爭議再飛一會兒。
03
可能的烏云和解法
在2015年創(chuàng)立之初，中美地緣政治因素還沒有得到今天這么多討論。但與9年前不同，News Break的投資方今天很多已經(jīng)被納入美國黑名單，而日活超千萬的News Break，最終將與TikTok一樣，面對眾所周知的問題。
不過，對于今天估值已經(jīng)站上10億美金的News Break，投資方似乎并沒有像輿論預(yù)期的那樣擔(dān)心可能的強(qiáng)制手段。
在完成1.15億美元融資之后，NewsBreak宣布，開始從新聞延伸到資訊，覆蓋到本地生活的方方面面，成為真正的“Local Everything”的大平臺。
與其說，今天的News Break更像Tiktok，或者今日頭條，不如說，隨著流量運(yùn)營日益穩(wěn)定，和AI技術(shù)的日益完善，NewsBreak很有可能會更像大眾點(diǎn)評和58同城：
一方面，通過深度參與本地生活，運(yùn)營好美國大大小小數(shù)以萬計的社區(qū)生意，而這樣的業(yè)務(wù)，才能夠適當(dāng)?shù)约荷砩系牡鼐壵胃偁幰蛩?，避免被拿到政治聚光燈下炙烤?/p>
另一方面，從Temu和TikTok的北美經(jīng)驗(yàn)來看，深度綁定本地合作伙伴，也往往是News Break盡量淡化自己背景的必經(jīng)之路：
通過蘋果App Store和Google Play大肆投流分發(fā)的News Break，單用戶獲取成本僅為1美金左右。由于其優(yōu)質(zhì)流量和高效變現(xiàn)，News Break同時成為Facebook和Google的Tier 1戰(zhàn)略合作伙伴，更應(yīng)Facebook之邀作為創(chuàng)收成功案例之一在GMIC北京大會上分享廣告變現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)。
多一些朋友，總沒有錯。
04
結(jié)語
我經(jīng)常會想，對今天的中國互聯(lián)網(wǎng)來說，出海以及可能的成敗，已經(jīng)成了繞不開的話題，這種遲疑和行動的缺位，讓很多關(guān)于中國互聯(lián)網(wǎng)的迷思都始終無法得到破解：
比如說，在Tiktok進(jìn)軍北美之前，很多人都曾認(rèn)為移動互聯(lián)網(wǎng)就應(yīng)該是美國公司的天下；而在拼多多的炸裂一季報之前，也有很多人認(rèn)為電商出海是個偽命題。
這一切都被積極的行動毫不留情破解。
而News Break的故事給到中國的最大啟發(fā)，是中國互聯(lián)網(wǎng)出海本身需要建立在盡可能精確的洞察和用戶理解之上，本地新聞+地理定位的AI算法，恰恰是互聯(lián)網(wǎng)精神應(yīng)該有的技術(shù)和市場的結(jié)合。
也許，News Break的登頂，只是中國更精彩出海故事的開始。