“热巢”获1000万Pre-A轮，用大数据+机器学习帮媒体预测热点
近日，“热巢”获得1000万人民币Pre-A轮融资。
“热巢”创办于2015年初，定位做一款将传媒内容与大数据技术结合的产品，主要解决两个问题：1.发现和预测热点内容；2.编辑有价值内容使其更容易传播。
“发现和预测热点”的产品思路针对B端多一些，热巢有一套数据分析系统，可以对主流网站、社交媒体、内容聚合平台等渠道产生的内容进行抓取、可视化分析，并设置了几个分析纬度，若曲线斜率较高，则证明该内容的爆发潜力较大，或可以成为热点。热巢创始人兼CEO穆青告知，热巢现在实时跟踪全网200万内容源，每天超过5亿数据点。
这个逻辑很像2013年36氪报道过的国外新闻应用Circa——让用户主动选择想要跟进的新闻，做移动端的突发新闻通讯社，不过在2015年Circa因融资失败转而寻找买家。国内也有类似产品“热度C”——希望提供像Storyful那样的服务，通过监测社交网络的即时新闻线索向传统媒体提供服务，
而“编辑有价值内容”的产品思路更倾向C端受众，热巢有自己的编辑团队，根据后台全网数据的实时监测，选择热点话题相关的观点或者文章，进行二次编或者转载。并且根据用户的兴趣爱好，推荐相关的内容。
这个逻辑很像BuzzFeed——将信息包装再推送到社交网站，它以约10亿美元的身价和每月近2亿的流量，成功干掉了老牌的纽约时报；在中国也有新型数据媒体公司，如今日头条、一点资讯等内容聚合平台。
热巢的创始人兼CEO穆青毕业于伦敦政治经济学院，曾就职于英国汇丰银行总部，后于2014年回国创业。而联合创始人Fabian Von Heimburg毕业于伦敦政治经济学院，曾就职于纽约联合国总部，并在Google， IDG， Axel Springer出版集团工作过。他们认为，媒体传统的生产和传播效率太低了，需要借助大数据分析技术提升媒体内容的传播表现。
至于商业模式，热巢走了大数据跟广告相结合的路径。主要依赖于为媒体、网红、自媒体等提供数据分析服务，根据后台监测数据的实时动态，提升媒体生产、广告主投放的效果。
