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2000萬自媒體人必讀:內容分發新邏輯全揭秘 | 一點晨光

2020-11-22 11:10:27

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這是一篇寫給2000萬自媒體人的文章,也希望對平臺運營者和正在轉型的傳統媒體人有所幫助。

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作者:吳晨光丨來自:一點晨光


全文超過14000字,粗粗看完至少需要30分鐘。建議你在安靜的環境下閱讀——當然,如果擁有一顆安靜的心,環境不是問題。


如果你不愿太費力,也可以看以下的文章摘要:


  1. ? 今天,內容生產的權力已經發生了轉化——從專業人士到自媒體人。這就如同改革開放初期,在“國營飯店”傍邊,誕生出一批個體飯館一樣。


  2. ?內容分發的權力也已經發生了轉化——從專業人士到社交媒體,再到算法(人工智能)。先有用戶畫像、再去匹配內容,這是算法的根本。相對于傳統媒體和門戶網站,如同計劃經濟到市場經濟的轉型。


  3. ?但編輯、算法、社交三種分發模式,單純靠每種都有問題。所以,大平臺正在走向“三合一”的分發模式。微信、一點資訊是典型的探索代表者。


  4. 正因為有了“千人千面”的分發邏輯,才催生了大量長尾領域的自媒體內容的誕生。也正因為有了2000多萬個自媒體賬號,才會促使平臺更深入研究“千人千面”。內容生產權力的轉換與內容分發權力的轉換,相互促進、相互依存。


  5. 自媒體人到一個平臺上發文,無非想獲得兩個東西——利與名。利,是以錢為代表的收益;名,是內容展示、點擊、分享、收藏、用戶停留時長等指標的綜合數據。而平臺要做的事情,就是先定義優質內容,然后把利和名分配給它。


  6. 算法分發的核心有三個:用戶畫像、文章畫像、算法模型。用戶畫像:你是誰,喜歡什么?文章畫像:這是一篇什么文章?什么題材?什么領域?是好是壞?算法模型:如何實現用戶畫像和文章畫像之間的最佳匹配。算法的核心難度,是體察人性。


  7. 如果你不去執著研究“冷啟動”,那用戶很快會走光。冷啟動,就是你下載一個APP第一次看到的內容,如同談戀愛時的第一面。


  8. ?編輯以價值觀為導向,算法以數據為導向。價值觀保證公平,數據保證效率。我們要做的,是在公平和效率之間找到平衡點。一點資訊走的就是“有中國特色的社會主義道路”。


  9. 未來的編輯是復合型編輯,要了解算法、了解自媒體、了解短視頻——因為這些都是大平臺的標配。只想做藍領的編輯,最終會被淘汰。


  10. ?“格物窮理”是一個很痛苦的過程。不過一旦想通了,你就能把握事物運行的規律。如果再做到“知行合一”,就會戰無不勝。


需要說明的是:此文選自我的一次內部分享。因部分內容涉及重要數據,所以刪除了相關細節。但這一篇框架、結構很整的文章,每一個觀點背后,都隱藏著無數次探索、碰壁和失敗?!爸泻弦弧钡臉啡ひ簿驮诖碎g。

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最后特別感謝“一點晨光”的粉絲。很多鐵粉一直在后臺催促我發文。我基本都給了回復:這個公號做到現在,如果只發口水文或者雞湯文,意義不大了?;ヂ摼W上不缺內容,但缺少真正的思考。在這個浮躁的時代,更需要我們沉下心來,方有所成。

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1.今天,內容生產的權力已經分配到了每個人

如上圖:從一百萬年前人類誕生開始,傳播就由以上四個環節組成——內容獲?。ㄉa)、內容審核、內容分發,以及用戶互動。直到今天,這四個環節沒有發生任何變化,但就在最近2—3年里,每一個環節的內涵發生了本質變化,特別是在內容生產和內容分發環節。比如,在門戶時代,我們強調的是海量和快速;而在今天,我們更強調豐富與精準。


首先,我們來看內容獲取層面(或者內容生產層面)的變化。


2016年,我曾提出一個概念——內容生產權力的轉換。以前,誰有權力生產內容?是我們在座的人,以及我們的合作伙伴——包括新華社、中央電視臺、中國新聞周刊等等。也就是說,媒體專業人士擁有生產內容的權力,這些專業人士是職務行為,其實代表其背后的媒體機構。但現在,每一個自然人都有生產內容的權力,這就是自媒體。


據不完全統計,2017年年中,微信公共賬號注冊超過兩千萬個,其中兩百多萬個為活躍賬號。而在一點資訊平臺上,2015年8月,我接手的時候,只有不到5000個自媒體,而現在一點號(也包括我們的友軍鳳凰號),已經接近50萬個,每天發文近20萬篇。


再看下面的數據:最近一周時間里,在一點資訊App平臺上,自媒體的展示量、點擊量、分享量、評論量占、收藏量、閱讀時長都超過了90%(其余為RSS抓取等方式接入的內容所占的量);而在兩年前,這些數據不到30%。


所以,在這樣一個“人人都是內容生產者”的環境下,我們要認真地去面對今天的形勢,去協同作戰、精細化運營。


?2.自媒體運營之道——重新定義優質內容


怎么去運營自媒體?首先,要有這樣的胸懷——天下所有優質內容都應該為我所用,天下所有優秀的自媒體人都應該是我們的作者。打破什么東西都要原創的思維,因為讀者(用戶)根本不關心你的內容是不是原創,他只關心內容是不是好看、是不是重要、是不是他感興趣的。


自媒體運營之道的核心,在于能否為優質內容提供“利”與“名”。為此,我們需要做以下的思考:


第一,? 什么是優質內容?

第二,? 給優質內容提供什么樣的利?

第三,? 給優質內容提供什么樣的名?


我進入媒體行業已經整整20年,關于優質內容的定義,其實是每一天都思考的東西。如果從文章(或者視頻、圖片、直播等)角度而言,無非是8個字:選題、采訪、寫作、包裝(主要包括標題和圖片)。關于好的選題、好的采訪、好的寫作、好的包裝,這些已經闡述過多次,如果大家有疑問,可以看看《超越門戶》和《自媒體之道》這兩本書,我就不再累述了。


但這里插入一個案例,就是騰訊同仁對優質短視頻的定義。



確實經典——能總結出這樣的話,證明他們是在認真思考。短視頻正值風口,也希望大家在這方面多一些想法。


對于優質內容定義的第二個維度,是自媒體號。它相當于平面媒體時代的“欄目”,是文章的集合。公號是否優質,可以從以下六個維度定義。


第一是原創度。“天下文章一大抄,一把剪子一把刀”,有了電腦和互聯網,抄襲的成本又變低了很多。正因為自媒體號互相抄襲情況非常嚴重,所以優質號必須是原創。


但我們必須要清楚,怎么去定義和鑒別一個公號是否原創。在網上搜索資料作為背景補充在文章里,或者對已知內容進行分析后提煉出自己的觀點——這不能算抄襲。所以,要能界定特別是標題、圖片、文章的重合度比例問題。也正因為自媒體的量很大,所以這事情也不是人干的。而是要通過一套版權系統,進行梳理對比。技術應該能夠鑒別全網誰是首發,重復度有多少,并去清理“做號黨”?,F在,“做號黨”已經形成了一個產業——他們很善于捕捉熱點,并迅速搜索熱門文章,東拼西湊,再搞一個標題黨,以騙取點擊?!白鎏桙h”生產的內容一旦進入我們平臺,會大量瓜分流量和補貼,導致真正的原創優質內容進不來,而且會引發大量的版權官司和投訴。


第二是垂直度。迄今為止,一點資訊還有很多內容是通過RSS抓取方式接入的。特別是一些大內容源,比如新華社。我們也會按照稿源的質量對它們進行評級,從一級到六級,由差到好。那么問題來了,新華社的內容,有經典的也有一般的,你怎么定義它的級別?但這個定義很重要,因為它直接關系著內容分發的權重。


所以,我們要對新華社的內容進行拆解,比如拆解成新華時政、新華財經、新華軍事、新華娛樂、新華文化等等。如果新華時政是最好的,就給它評六級;新華XX是最差的,只給它二級(我只是打個比方,新華娛樂還是很好的內容)。而新華時政可以再拆解,比如人事變局、官員落馬、重大會議、政策解讀等等。每個領域,我們都可以定義它的級別。


拆解到最后,就是各種各樣的“號”。拆分得越細,越有利于分發——除了明確好壞之外,還有很重要的一點:可以更精準分發。我們知道,一點資訊的分發邏輯是千人千面,如果我們的號定義得非常精準,推薦文章時也就非常精準,就可以把相關內容發給對它感興趣的人,增加文章的點擊率——這是個效率問題,之后我會詳細講解。


第三是活躍度。賬號——特別是高級別的賬號,每周、每月發文的數量和比例,這就是活躍度。但更精細化的運營,是我們要比與“友商”平臺上的發文數、發文質量,以及發文時間的差距。我們必須清楚:一篇時政文章,如果在對手的平臺上先發了,晚多少時間我們可以容忍;一篇財經類的文章,晚多少時間我們可以容忍……有些內容,如果差上一兩個小時,即使發了,意義也不大了。這種精細化運營的思路和方式,一定要貫穿工作的每一個環節。


第四是關注度。這個概念,是我第一次正式提出來。所謂關注度,是指某個自媒體號的用戶訂閱數,以及用戶訂閱之后,這個號與他之間的關系有多密切。


為什么大家愿意在微信上開設自媒體號?除了玩微信的人多之外,微信公眾號的訂閱關系非常明晰——粉絲訂閱之后,只要發文,就會給用戶很明確的提示。而在其它平臺上,這個功能需要加強。


我們先要建立訂閱功能。這個相對簡單,在產品的文章頁上加個按鈕就可以了;也可以在首頁流直接推薦公號。方法有很多,但訂閱之后的關系是非常復雜的:比如,是不是要PUSH?網易號就有這個功能——當你訂閱了某個賬號之后,會給你PUSH這個公號發出的內容。但如果你訂閱了100個賬號,PUSH哪個?在PUSH的同時,要不要給你推薦到首頁流?推薦到第一屏,還是第二屏?推薦的頻率是多高?這種推薦,與你后期的點擊、分享等行為有什么關系?總之,這涉及算法,非常復雜,不是一蹴而就的事情。但如果不建立訂閱功能,自媒體人就永遠也找不到自己和用戶(或者說是讀者)之間的關系,他就不愿意來這里發內容。


第五是知名度。這個很好理解,就是自媒體作者的身份,或者說江湖地位。我們又把自媒體人分為三類:名人、達人、普通人。名人是指他具備社會知名度——比如姚晨;達人指他在某個領域具備知名度——比如吳晨光,影響力僅限于傳媒圈。這兩類人來一點資訊開自媒體,我們在內容的分發上是加權的。也就是說,同樣質量的文章,我們優先分發名人寫的。我們也在努力,把一點平臺上的普通號培養為達人號、名人號,這是平臺的責任。


最后是內容質量。號是由文章等內容構成的,內容質量決定了公號質量。關于內容質量的定義,前面已經說過了,不再累述。但要強調是,每一個維度的背后,都是一套體系——包括產品、算法,也包括對數據細節的洞察。對于編輯,這些都是很新的東西,轉型之道,也從此開始。




?3.自媒體運營之道——何為“利”


?大家先看看下面的表格:

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大家請看一位自媒體人統計的表格。包括一點資訊的一點號、今日頭條的頭條號、網易的網易號、UC的大魚號、企鵝的自媒體平臺,以及微信號。通過這張表格,你可以看到,平臺給自媒體人帶來了哪些利益。


“利”,我對它的第一個理解就是錢。自媒體人需要錢。因為在座的諸位都有工資,比如說我,“一點晨光”這個自媒體號,只是我在玩票。但很多自媒體人沒有工資,他們能靠平臺收益帶來生活的基本保障。所以能給他們帶來多少錢,是他們是否選擇你所在平臺發文章的基本點。


各個平臺就此展開了競賽。你一個一千萬,我給一個億,下一個號稱十億、二十億,還有人打出了一百億的招牌。但錢真的是越多越好嗎?我認為未必。如果錢都分給了“做號黨”,那就是適得其反。所以,我們一是要定義優質內容、原創內容、獨家內容,另外,要有一個非??茖W合理的分配機制。


錢究竟應該怎么分配?在這個平臺上,頻道、領域有很多,他們對平臺的流量貢獻,應該是在錢的分配上很重要的一個因素。各種數據可以反映出來。目前,娛樂是某平臺流量的第一貢獻者,所以,我們把最多比例的錢分給娛樂。娛樂里面我們再繼續拆分,明星、綜藝,還是電影、電視,我們按照流量再進行拆解。這個比例,也不是一成不變的,應該按照每天、每周、每月的實際情況進行分析,然后調整分配模型。我們也可以人工提高在某一個領域的錢的投入——如果我們想做大、做強某個領域,或者我們有個判斷,就是這個領域的優質內容嚴重不足而用戶又有巨大的潛在需要。


而上文所說的自媒體的原創度、垂直度等指標,也是衡量對錢的分配的重要因素。比如某個賬號,它的文章數據都很好,但全部是轉載甚至抄襲的。這樣的號,我們就不能給它錢。因為它破壞了平臺的規則,它的流量帶來的是“負能量”。姑息縱容,會導致原創的、優質賬號的離開。這和管理企業一樣,不能讓劣幣驅逐良幣。


在“利”里面,除了錢之外還包括資源。給自媒體人的錢不到位時,可以提供其他資源作為補償。比如,我們可以在文章內插一個鏈接,點擊這篇文章通?過這個鏈接進入電商平臺下單,然后讓用戶和平臺對利潤進行分成。我們也可以給出廣告位,讓自媒體人自己運營獲利——當然,前提條件是,我們要有配套的廣告審核團隊。不能把虛假廣告帶過來,讓用戶變成魏則西。


目前,一點正在大面積尋求資源的對接與合作,這和我們公司的整體戰略也是吻合的。今年3月,我們把視覺中國的圖片資源接入,自媒體人可以從2000萬張圖片中選擇他們喜歡的進行配圖,高清、免費而且不用擔心版權;今年7月,我們把GIF圖接入,自媒體人又可以在100萬張動圖里做出選擇。一點是除微信外,唯一一家為自媒體提供GIF圖片服務的平臺。


當然,我們開放的各種資源,是要和自媒體人在這個平臺上的貢獻度成正比。比如,誰有資格拿到點金、誰有資格免費使用圖片等等。也因為有了利的誘惑,所以自媒體人才會不斷寫稿、寫好稿。如果用一句話來形容,就是我們需要自媒體有更多的“資產”放在這個平臺上,他們才能產生黏性。你可以想想微信,什么離不開?就是因為你在微信里的資產很多——包括朋友、錢包、信息流等等。


?4.算法是如何控制“名”的


除了利,平臺還要為自媒體人提供“名”。


名就是影響力。如果從單篇文章的角度說,它包括:點擊數、分享數、評論數、收藏數、用戶停留時長等;而對公號來說,名是訂閱數以及訂閱后公號與讀者之間的黏度。?



那么,誰又有權力對內容進行分發?在傳統媒體時代,只有編輯擁有這種權力。比如,點擊數取決于文章的位置、曝光時長,也取決于標題和配圖,這就是編輯的權力。而分享數取決于文章的質量,評論數取決于能不能挑動社會情緒,收藏數取決于文章有沒有價值,用戶停留時長取決于文章質量。這些,都是要靠人來運營的。


但在今天,由于社交媒體的興起,專業人士之外,社交媒體中的每一個人都有權力發言、轉發;人工智能的應用,則讓算法同樣具有了內容分發的權力。


因為一點資訊是一個靠人工智能分發的App,我們就跳過社交,進入算法是如何進行內容分發的環節。


在這里,先要講個小故事,讓大家弄清楚幾個概念:人工智能、機器學習,以及算法主導的內容分發。


這個故事,講述的是“我”是如何在老板的眼皮底下看日本AV動作片的。



圖說:有誰認識這位同學,請舉手!


我的工位就在老板辦公室附近,每次他出門都要經過??晌曳浅O朐谏习鄷r間看日本動作片。于是,我首先要安裝一個攝像頭,攝像頭對著他辦公室大門。只要他一出辦公室門,攝像頭能就拍下他,然后傳輸到我的電腦上。我在電腦上放了“一點資訊算法分發邏輯”的屏幕保護,只要鏡頭拍到他,屏幕就自動從動作片跳到“研究算法分發”這個頁面上,老板就會認為我在努力工作。


核心的問題來了——為什么只要攝像頭拍到他,我的屏幕就能變化?因為我做了一套人臉識別系統。我用盡一切手段(包括上百度搜索、賄賂他的秘書等等),收集了老板10萬張照片,然后輸入到我的計算機里,計算機對這些照片進行學習(學習又分為有監督學習、無監督學習、半監督學習、深度學習等等,總之就是拼命學),于是可以判斷出攝像頭拍到的照片和我輸入的照片的相似性。一旦相似度達到一定的數值,就認定是老板走過來了。于是就給屏幕下達指令,迅速從AV切換到研究算法分發的頁面。


這就叫人工智能(AI)。人工智能是最大的概念。而向計算機里輸入照片,學習辨別此人是不是老板的過程,就是機器學習。人工智能有很多應用,比如這個小故事里講的叫“人臉識別”,此外還包括無人駕駛、健康診斷,著名的阿爾法狗則是人工智能在圍棋領域的應用。在一點資訊的應用,就是通過算法分發信息,實現千人千面、私人定制。


全球最偉大的人工智能公司是谷歌。他們有一個機構叫“谷歌大腦”,主要研究人工智能的應用;中國的百度公司也在向人工智能公司進發,他們通過搜索積累了大量的數據,這就如同上一個小故事里講的搜集照片的過程——沒有大數據,無法實現人工智能。


現在回到人工智能在信息傳播上的應用。要實現精準分發有三個要素:一是用戶畫像,二是文章畫像,三是算法模型。


用戶畫像:他是誰?喜歡什么?

文章畫像:這是什么內容?是圖文、視頻還是圖集?是時政、社會還是財經?這個內容是好是壞?

算法模型:用戶畫像和文章畫像之間,以什么樣的方式來匹配?


先看用戶畫像。



如上圖展示:在用戶畫像中,生活環境是基礎。生活環境又包括兩個層次,第一是地理位置。一點資訊已經能定位到商圈和小區,而百度地圖、滴滴打車已經能實時定位到你站的地方。衣食住行、水電煤氣,包括政府提供的產品服務,都和你的生活環境、地理位置有關系,所以,地理位置越精準越好。


時間場景來說,早上推的東西應該是硬的、偏資訊類的內容,因為過了一夜,大家需要看到昨晚發生了什么。而且,上班族在早晨都比較忙,沒有時間看長篇大論。到了晚上則相反,用戶有時間而且希望放松,所以需要推送偏軟性、偏娛樂的內容,包括一些美文——在安靜的夜里,才能讀出其中的味道。


第二個層次是手機環境。它同樣包含兩個含義,一是手機型號,不同型號的手機使用者的閱讀習慣是不一樣的,比如紅米用戶和蘋果用戶。即使是同一個品牌的手機——OPPO A57和OPPO R11,使用者的閱讀習慣也是不相同的,這都需要我們通過數據去洞察。另外,我們的手機里激活了哪些軟件,使用的頻率如何,在不影響用戶隱私的情況下,都需要去深刻洞察。


第三個層次是用戶信息。如果你是注冊用戶,你的性別、年齡、身份、學歷等,都可以成為我們判斷你興趣的依據。另外,為了把一個用戶畫像描述得更精準,一點資訊設計了一個開屏問卷——問用戶喜歡什么。有超過50%的用戶做了選擇,于是,我們能夠了解到他們的基本興趣。當然,也有人不愿意填寫,甚至不愿意透露自己的地理位置。所以,這就給我們提出了難題——冷啟動時,應該給用戶提供哪些信息。


冷啟動,指用戶下載某個App后第一次打開它的過程。正如同戀愛的第一次見面,它的重要性毋庸置疑。而在冷啟動中,重中之重則是用戶打開之后呈現的第一屏,大概有5條信息。測試表明,如果在這5條中,用戶點擊了一條,那么它的次日留存率就會比沒有點擊的人高一倍。所以,花多大精力去打造這5條內容都不為過。為此,我們做了大量的對比試驗——包括嘗試推送相關型號手機的資訊,包括推送相關地理位置的資訊,有成功也有失敗。在冷啟動中,因為用戶畫像不夠清晰,所以基本原則應該是推送重要事件、大概率領域(比如足球,而不是高爾夫球),而不能推送拿些小眾內容去賭,否則你很容易失敗。


當用戶閱讀完冷啟動首屏內容之后,可能會產生五種情況:


(1)有點擊下拉;(2)無點擊下拉;(3)無點擊上滑;(4)有點擊上滑;(5)直接走人。針對這些不同的行為方式,我們應該啟動不同的策略。這需要非常細膩的數據觀察,要從中總結規律。從此,用戶的行為也變得多樣化——比如點擊、分享、收藏、評論、用戶停留時長等等,這都是算法判斷推送哪些內容的依據。


這是一個非常復雜的運算過程。比如,有個用戶點擊了五次“吳晨光”,搜索了一次“鄒明”(鳳凰網總編輯),如果只給他推一條,應該先推“吳晨光”還是“鄒明”?從數量上來說,一定是“吳晨光”更多,但是搜索屬于深度行為,他主動去搜索說明對“鄒明”很感興趣,這種情況應該去推誰?


再如,他點擊了五次“吳晨光”,點了兩次“鄒明”。但關于吳晨光的優質內容沒有了,只有關于“鄒明”的好文章,那是應該推一條很水的關于“吳晨光”的文章,還是推出關于 “鄒明”的好文章?


還有,他點了五次“吳晨光”的圖文,要不要推一個視頻、音頻或者問答?或者一個用戶很喜歡“吳晨光”,今天突然出了“鄒明”的緋聞,是應該把“鄒明”的熱點推出來,還是,依然根據用戶的興趣繼續推“吳晨光”?


所以,用戶畫像的復雜性,不是簡簡單單的群體劃分問題。它是對人性的深刻洞察,一個行為,比如點擊,背后的含義也完全不同,有的是因為真的感興趣,有的是因為標題黨。


再看文章畫像。對于編輯而言,文章畫像相對簡單,因為這是我們的專業。在傳統媒體時代,我們就對文章進行畫像——比如說消息、通訊、特稿,還包括我一直在嘗試的調查報道和解釋性報道。


當然,今天的文章畫像的復雜性遠遠高于傳統媒體時代。因為這里的文章泛指內容,而不是單純的文字概念。它包括:


體裁——是文字、圖片、視頻、音頻、直播,還是問答,或者類似微博的短內容?


作者——作者其實代表著背后的自媒體號,包括它的級別、知名度、訂閱數等;


標簽——這是對于文章描述的領域的認知,比如體育—足球—中超—國安。我們把打標簽的權力交給了自媒體作者,他們可以在自己生產的內容下打好標簽。同時,我們的審核編輯、頻道編輯會修正標簽;算法也會對標簽做進一步調整。最后綜合評判,給文章一個最準確的定位。如果是算法很聰明,做了深度學習,那么還可以分析出更多關于文章的特點,也就是像人一樣,去理解文章的中心思想、段落大意。當然,這個很難。特別是對視頻、圖片的識別更難。


內容質量——它有兩個維度,第一是編輯判斷,第二是算法判斷。編輯的判斷前面已經講過,無非是選題、采訪、寫作和包裝四個維度;而算法判斷無非依據數據,還是點擊、分享、收藏、用戶停留時長等等。


用戶畫像有了,文章畫像也有了。我們現在開始匹配。匹配的依據就是算法模型。我們可以把模型做詳細拆解,分為很多模塊——比如垃圾過濾模塊、熱點模塊、本地模塊等等。算法在每個模塊里,進行文章的挑選、排序;不同模塊里的文章也在進行競爭、排序。最后擇準、擇優分發給用戶。


我們以熱點模塊為案例,做具體分析。


熱點是一個很好理解的詞,就是剛剛發生的、關注度較高的新聞。它有別于其它非時效性的資訊。首先,我們要告訴算法,什么是熱點。這里有很多方式——比如,監控百度。百度熱搜詞可能就是熱點。在一點資訊要聞頻道,編輯置頂的也是熱點。我們還可以人工定義一些文章是熱點:比如掛“新華社快訊”字頭的就認為是熱點。這是第一步。讓算法了解熱點,這就是機器學習。


第二步,我們要把熱點內容做“召回”。這里的召回和問題汽車的召回不一樣,是指把相關熱點文章聚集在某一個池子里。我們稱之為“熱點池”。我們會把熱點池分若干層次,在3年前,我就在《超越門戶》中描述了搜狐網重大突發事件的規則,從三級到特級。來一點資訊做總編輯后,又進行了進一步修訂?,F在,我們把標準通個案例的方式輸入計算機,讓算法來判斷熱點的大小,以決定向什么樣的群體進行推送。



圖說:《超越門戶》一書中,有編輯對重大突發事件處理的詳細分級標準,現在我們要讓機器學習,做更精準的分發。


下面,我們再來看文章分發的全過程。注意此圖:


文章分為兩個類型——抓取源文章(RSS)和自媒體文章。但不管什么樣的文章,都需要經過反垃圾模塊的過濾,去除有害政治信息、低俗內容、虛假廣告、“標題黨”文章等。所以,反垃圾模塊里應該有這些功能。如果你問,這些功能是如何實現的,那還是前面提到的答案——輸入案例或者關鍵詞,讓機器學習,找到特征并舉一反三。


垃圾過濾之后,算法或者編輯給文章打了標簽、做了分類,文章就聚集在各種池子里。剛才說了,這個過程就叫做召回。按照文章的標簽分類以及不同的屬性,它們被分配到各個池子里——包括我們剛才所說的熱點模塊、本地模塊,還包括被編輯挑出來的好文章,進入精品池模塊。如果有些文章又有本地屬性、又是精品,就會同時放在兩個池子里。還有一些文章,被打上了體育標簽或者財經標簽,就放在了體育或者財經的池子里。


最后到了分發過程,主要是針對某一個用戶,這么多內容先出誰后出誰。這就是排序。用戶下拉首頁流看到的內容,就是排好序的。其它頻道流也是如此。排序具體的規則取決于算法,也就是說用戶畫像、文章畫像和算法模型之間的關系。剛才,我們已經討論過了。


關于如何去衡量分發的效果,大概有幾個點:


第一是準——推的東西就是用戶喜歡的;

第二是快——好內容要第一時間推送;

第三是優——同一領域的文章,一定是先推高品質的。否則,我們的優質內容就沒有流量,獲得不了利益和影響力。優秀的自媒體人也會因此遠離這個平臺,進而形成惡性循環。

最后是寬——不讓用戶陷入信息孤島。要有準確的興趣探測,能預判你喜歡什么不喜歡什么。這就是我們講的,保證用戶的更多“知情權”。


?5. 趨勢:編輯、算法、社交分發三合一


完了微觀的運營,我們返回頭來看看宏觀。剛才我們說了,已經有三個人擁有了內容分發的權力,而最新的趨勢是,編輯、算法、社交這三種分發模式,正在融合之中。

大家請看下面三個例子:


A.微信“看一看”功能。


我們知道,微信是最典型的社交工具,而它的“朋友圈”功能,其實是一個社交屬性很強的信息流。你的好友在做什么、看什么、關注什么,通過朋友圈一目了然。2016年6月15日,微信的一個小功能—— “朋友圈熱文”悄然上線。據微信內部人士透露:在最初的一段時間里,只有大約10%的用戶開通了這個功能;即使在9個月后的今天,該功能也并非對全部用戶開放。而從這個產品的位置來看,也是“庭院深深深幾許”,藏在三級頁面之后?。


但開發者為這個產品賦予了一個大氣的口號:“發現更廣闊的世界”。他們試圖通過這個產品,把微信上2400多萬個公眾號里最優質的內容,以“微信頭條”的模式呈現在6.5億用戶面前。


?“朋友圈熱文”的來源,是所有微信用戶轉發到朋友圈的超鏈接內容(主要是文圖模式)。微信團隊的解釋是:“此功能通過對微信用戶行為習慣的深入分析,基于用戶的選擇,會優先推薦(a)用戶關注的公眾號文章和(b)好友閱讀過的原創文章,同時也會(c)精選整個微信平臺上的優質文章?!?/span>


熱文中公眾號的權重是優質,具體體現如下:


基本權重指標:認證號(比如新京報的官方微信號)權重高于個人號,原創號的權重高于非原創,用戶關注的號及用戶朋友關注的號權重更高,但與公眾號粉絲數沒有直接關系。

從這個邏輯上看,微信團隊對原創內容的重視至高無上。在其2400萬個公號中,活躍賬號約占1/10,而被認證的原創賬號已經超過50萬個。微信采用各種方式扶植原創——比如說打賞功能只對原創作者開放,此次又是信息流的優先推薦權。所謂的“認證號”也是原創的標識之一。


.粉絲活躍度:包含文章點擊率(打開率)、粉絲消息及留言互動頻率、留言內容的點贊率、閱讀原文的打開率等(注意都是“率”,而不是“量”)。


公眾號搜索頻率:如果公眾號經常出現在用戶的搜索結果中,并且被點擊關注,也可提高公眾號的推薦權重。


關鍵詞匹配度:公眾號名稱與簡介的關鍵詞匹配度;公眾號名稱及描述的關鍵詞與內容關鍵詞匹配度,匹配度越高則權重越大。


而在這個產品的進化過程中,我們還發現:


1.很多文章的左下角,都有標簽。主要包括:


(1)已關注:說明你已經訂閱產生此文的公號。

(2)好友都在讀:說明你的朋友們在閱讀此文(但具體點擊率到一個怎樣的比例才會獲得這種推薦,還沒有獲得具體數據)。

(3)XX人都在讀:比如北京人、河北人,說明某一個地域的人都在閱讀此文。

(4)XX精英、XX愛好者都在讀:說明某一個圈子(如IT人群)都在閱讀此文。XX人群,應該來自用戶的注冊信息。


2.在文章的排列邏輯上,可以參考下圖:

3.個性化推薦的算法邏輯,在越來越多地融入推薦中。比如,你連續兩次點擊了關于“星座”的文章,“朋友圈熱文”會在第三刷的第一屏、第四刷的第一屏連續推薦關于星座的文章。


對于微信而言,即使不用社交邏輯,僅僅是它對某一個用戶的信息獲取,就已經無可匹敵——你在注冊時,它獲得了所有個人基本信息;你進群時,它對你的身份信息又進行了驗證;你在刷朋友圈內容時,它獲得了你的閱讀興趣;你在消費時,它獲得了你的金融信息,這是一個用戶最核心的信息,你的花銷很大程度上代表了愛好。


這可能是該產品“最危險”的地方,它標志著一種新的推薦邏輯,以社交、圈層為屬性的內容分發,正在與以算法、個性化推薦為屬性的分發,逐漸結合在一起。


而在兩個月前,“朋友圈熱文”已經改頭換面為“看一看”。入口變淺并覆蓋全體用戶,“微信頭條”的功能已經初具規模。



B.一點資訊“編輯+算法”的分發理念


一點資訊的分發理念與頭條相近,但不等于頭條。今日頭條的負責人曾經說過,頭條沒有總編輯,也沒有編輯,不負責提供價值觀(其實頭條也是有總編輯的,還有不少編輯)。但一點資訊不能如此——我們強調編輯與算法的融合,主要我們要一起解決問題——特別是公平與效率的問題。


從所有數據上看,算法分發的效率一定高于人工,特別是點擊率。因為算法可以根據你的興趣進行分發,給你想看的東西。但也正因為如此,會導致“標題黨”內容泛濫、導致口水文章泛濫,也會導致用戶陷入興趣孤島。而這損害了“公平”,這里所說的公平,是指重要的、有一定價值觀的,但用戶不一定那么關注的內容。比如,中國科學家屠呦呦獲得了諾獎。與那些明星緋聞比較,如果單純靠算法,這篇文章肯定沒幾個人看。但這么重要的內容,我們能只靠算法去推動嗎?再如,賈躍亭去職樂視董事長,如果讓算法判斷,這就是一個財經新聞或者科技新聞,不可能推給大眾用戶。但我們不能如此,因為我們是媒體。對公眾的知情權和社會的進步,我們有責任推動。


特別是在熱點事件上,算法還是有天然的弱勢。因為算法判斷熱點,需要根據用戶點擊率的提升、百度等平臺熱詞的提升等手段,是有一個過程的,也許是15分鐘或者更長。但編輯可以在5秒鐘之內判斷熱點。所以,在重大突發事件上,一點資訊已經有非常大的優勢。我們在重大事件上的PUSH,幾乎次次都是商業網媒體第一。這背后,就是人工推動。但如上文所說,熱點池的建立,也是為了讓算法盡快學習編輯的判斷力,早日超過人工。



?6. 關于產品與轉型


最后談關于產品的問題。


水相當于內容,我們要把它盛到一個杯子里,杯子就是產品。杯子設計得好,我們喝水才舒服。至少不能漏水。


在我的理解中,產品應該有三個體系:


第一是2C的——給用戶的;

第二是2B的——給自媒體作者的;

第三是2E的——給編輯提供的運營工具。



以自媒體的產品為例子,2C主要是用戶的基本體驗,這個還涉及一些產品的核心功能——比如我們的搜索訂閱功能,如果一個自媒體號和一個頻道重名,搜索結果(SUG)的排序問題。


2B端,我在最初做自媒體的時候提出了12個字,“入駐易,發文快,影響大,掙錢多”。目前,B端的核心內容就是積分體系問題——能夠更方便地給優質自媒體人提供名與利,讓更多的資產留在我們的自媒體平臺,比如免費圖片、數據統計、一鍵導入、視頻功能等等這些權限都跟積分制有關系。


2C端的核心是,能夠更快速監控與查詢。


好的產品不是反復去和用戶說教,一定是用戶自己愿意用。所有用戶,都是又懶又傻又白(不是說大家不好,其實我也是這樣),產品功能越方便越實用,他們越喜歡。否則,傻瓜相機也不會發明。


關于算法的問題、自媒體的問題、產品的問題,都是這個時代編輯需要深刻理解的。有些編輯和我抱怨,說頻道“人少活多”,而且活很雜,不如在平面媒體時工作那么聚焦。我說這是好事啊,從微觀來說,是對你個人層次的提高——不想當將軍的士兵不是好士兵,不想當總編輯的編輯不是好編輯;從宏觀來說,這是新媒體時代的要求——我們不是搬磚工,我們是建筑設計師。


有些同學說我之前沒干過,或者公司招聘我的時候讓我做的是另一個崗位,現在我適應不了。我說自媒體我以前也沒干過,但現在必須干,因為這就是時代的要求。


如果你真的干不了,只有一條路:離開。我也是如此,公司不會因人設崗。特別是一點這樣的創業型公司。


還有人說,我不了解算法,對這個沒興趣。如果你不了解算法,你就會被淘汰,因為它代表了先進的生產力。我們也不能因為算法出現了問題,就回到人工編輯的老模式里。這就像馬車沒有汽車跑得快,但汽車一定會帶來更多交通事故一樣,我們不能因為汽車出現了交通事故,就說我們今天不造汽車了,或者像慈禧一樣讓幾匹馬拉著火車頭往前跑,這是時代的倒退。


我再強調一次,算法的先進性在于提升了分發的效率。因為它以數據為依據。數據是用戶行為習慣的反映,我們對數據不敏感就代表不理解用戶,不理解用戶怎么提高分發效率?真正的轉型,一方面我們要堅持編輯的理念、價值觀和情懷,另一方面對于運營的結果而言,數據是很重要的,千萬不要忽視每一個百分點的變化。



大家還要充分理解我們在公司里處的位置。以前,我們強調“內容為王”,但這是一個片面的概念。正如上圖所示,內容只是其中一環。內容放在產品之上,這就是水和杯子的關系。最下面的“一”是渠道,沒有蘋果、OPPO、小米、華為這樣的渠道,就沒有人知道一點資訊。中間的“1”,是技術或者說是算法,就像配送員一樣,把內容精準地推出去。而用戶,凌駕于這個“王”之上,只有擁有了用戶,才能主宰天下。


1992年,我進入大學的那年,中國發生了本質性的變化,從計劃經濟轉到市場經濟,當時叫 “有中國特色的社會主義市場經濟”。計劃經濟是啥?國家規定生產多少噸鋼、多少噸布、多少噸米,然后分配給每個人,你有多少、他有多少,要用布票、糧票來買?,F在不一樣了,我們是根據市場的需求去生產,市場需要多少噸鋼、多少噸米,然后使用價格杠桿來調解供需。這種轉變,和我們媒體今天的轉變一樣——內容生產和內容分發都發生了本質的變化,所以,我們必須轉型。再抱著計劃經濟的思維,死路一條。你看,以前計劃經濟時代,飯館都是國營的——這相當于我們的機構媒體;現在呢,國有老字號還存在,但絕大多數飯館已經是“個體戶了”,這就相當于我們的自媒體。怎么去管、怎么去用,就是時代給我們的新挑戰。


最后回歸到主題——今天講的是“道”的問題。道是什么?是萬事萬物運行的規律。掌握道的人,可以戰無不勝。那么怎么掌握道?前輩已經告訴我們了,就是“格物窮理”。


它來自“心學”創始人王陽明?!靶膶W”核心的八個字,就是“格物窮理,知行合一”。所謂“格”,是分析;比如格竹子,來分析它的結構。格來格去,你就會明白它的生長規律。



“格物”的過程是非??菰锏?。今天講的這些東西,是我“格”了兩年的總結。好多東西一開始根本想不通,就像當年王陽明在想清楚“天理即是人欲”前的痛苦。


但人最痛苦的時候,往往是將發生質變的時候。我的記得是在今年春節三十晚上,我在辦公室值班。外面鞭炮隆隆,我的內心無比煎熬。我想起兩年前的春節,就是這樣一個禮花燦爛的夜里,我完成了《超越門戶》一書的序言。后來,這本書成為傳媒界的經典之作。2017年春節,我也要做一點東西,于是不知道哪里來的靈感,我就手繪了這張圖。當畫完圖的時候,我的眼前豁然開朗。這個演講里所有的東西,都在這張圖上了。我仰天大笑,因為我又上了一個境界,而新的未知也展現在我面前。



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