随着互联网和移动通信技术的快速发展，新闻定向广播已经成为了一种越来越受欢迎的传媒方式。通过新闻定向广播，用户可以根据自己的兴趣爱好和需求，从海量的信息中筛选出符合自己需求的新闻内容，从而实现了个性化定制。而要实现多维度的定制，则需要在以下几个方面进行努力：

首先是用户画像的建立。通过收集用户的浏览记录、点赞记录、搜索记录等信息，建立用户的详细画像，包括年龄、性别、职业、兴趣爱好、地理位置等方面的信息。在这个基础上，可以更准确地推荐符合用户需求的新闻内容。

其次是信息分类和标签化。将新闻内容进行分类和标签化，可以更好地进行信息检索和推荐。通过对新闻内容进行标签化，可以使用户更方便地筛选自己感兴趣的内容，实现多维度的定制。

再者是推荐算法的优化。通过不断地优化推荐算法，可以提高推荐的精准度和个性化程度。借助人工智能和大数据技术，可以实现更精准的用户画像分析和个性化推荐，从而更好地满足用户的需求。

最后是用户反馈和互动。通过用户的反馈和互动，可以不断改进和优化定向广播的服务。用户可以通过点赞、评论、分享等方式表达自己的喜好和需求，从而帮助平台更好地理解用户，提供更合适的新闻内容。

综上所述，要实现多维度的定制，新闻定向广播需要在用户画像、信息分类、推荐算法和用户反馈和互动等方面做出努力。只有不断优化和改进服务，才能更好地实现用户的个性化需求，提供更加精准和贴近用户的新闻内容。