ポイント②　アルゴリズムの重要性を先取り

　今日頭条アプリは2012年8月にリリースされ、わずか1年余りで9500万人にまで利用者を伸ばしました。成功の理由は逆転の発想にあります。スマホが普及して以来、すでに大手ポータルサイトによってニュース配信アプリは作られていましたが、内容は紙媒体の時代と同じでした。担当の編集者がいて、マスメディアとして万人が関心を持つニュースや重要なニュースを掲載していたため、すべての利用者に対して、同一の画面、同一のニュースを届けていたのです。

　これに対して、今日頭条のニュースは、編集者によって収集・選別されたものではありません。利用者の好みに合わせて機械が選んで配信するものです。独自アルゴリズムによって、ネット上からからぴったりのニュースを集め、パーソナライズして利用者に届けているのです。

　これを可能にしているのは、①コンテンツ情報、②ユーザー情報、③環境情報、から構成されるビッグデータです。バイトダンスは利用者の閲覧履歴や属性から、利用習慣、好み、場所、ならびに読む時間帯に合わせたニュースを提供しました。

　このレコメンドのアルゴリズムが、後にTikTokをはじめとするさまざまなサービスに活用され、バイトダンスは急成長を成し遂げました。

広告もパーソナライズして配信

　今日頭条は、ニュースだけではなく、広告も利用者のTPO（時間、場所、状況）に合わせてぴったりのものを示しています。

　当初、投資家からの反応は冷ややかなものでした。「スマホは画面が小さい」「広告枠も限られる」「広告料収入を稼ぐのは難しい」という声がほとんどだったのです。

　しかし、利用者にぴったりの広告を選んで配信できるのであれば、画面が小さくても問題になりません。むしろ利用者は、あふれんばかりの雑多な広告に悩まされることなく、関心のあるものだけを閲覧できるようになります。また、データが集まって最適化が進めば進むほど、コンバージョン率（閲覧して購買に至る率）も高くなることがわかってきました。

　張さんがアルゴリズムの開発を呼びかけたのは、2012年の末、今日頭条をリリースした直後のことです。起業仲間たちとミーティングを開いたところ、当初、仲間たちはみな「能力不足で経験も足りない」と言ってアルゴリズムの開発に尻込みしたそうです。

　他のスタートアップ企業もレコメンドアルゴリズムの開発には失敗していました。次善の策として、ニュース配信アプリの中に複数のチャンネルを準備して、利用者に選択肢を提示していたのです。しかし、張さんは、他社が失敗している状況だからこそ挑戦する意義があると仲間を鼓舞したそうです。

　「個人最適化の問題を解決しなければ、イノベーションはわずかなものにとどまってしまう。モバイルインターネットから利益をいくらか得ることはできるかもしれないが、根本的なブレークスルーは不可能であり、真の価値を生み出すことはできない。根本的に問題を解決するために、常に一生懸命努力しなければならないんだ」

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