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数据工具在媒体内容运营中的应用研究
2020年01月19日 10:32 来源:《现代传播(中国传媒大学学报)》2019年第2期 作者:周艳 吴凤颖 字号

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  内容提要:

  大数据时代,媒体内容运营正在发生变革,为了帮助内容运营者运用数据来了解用户需求、优化内容生产、定制分发内容、评估和预测传播效果、提升付费或广告收益等,媒体机构和第三方技术公司开发了多样态的数据工具,实现了内容这一特殊信息产品的运营升级,也帮助传播从业者升级为数据分析师。本文梳理了数据工具在媒体内容运营中的实际运用,重点介绍了数据工具的内涵,内容运营领域数据工具的分类、功能,并结合案例分析探讨了数据工具是如何描摹用户画像、实现内容预测、进行内容评估、自动化生产内容、辅助内容变现等,提升内容运营的效率;并在此基础上,探讨了内容运营对工具化选择的必然性,工具化的现实基础和条件,指出数据工具与媒体从业者结合才能创造价值,也批判了“唯工具论”的错误观点。

  关 键 词:

  数据工具/用户画像/内容评估/内容预测/内容变现/自动生产内容

  作者简介:

  周艳,中国传媒大学广告学院教授;吴凤颖,中国传媒大学广告学院博士研究生,哈尔滨理工大学艺术学院讲师

 

  数据在内容运营流程优化过程中的价值越来越大,被看作是提升媒体竞争力的重要因素。如何让数据工具化,变得人人可用?如何通过工具化的数据应用提升内容生产、分发和变现的效率?这都是行业一直在关注并努力解决的问题。

  一、与内容运营相关的“数据工具”

  内容是一种特殊的信息产品,它的核心是信息,内容的生产、分发、变现等重要环节在技术推动下不断升级换代,呈现出不可逆转的趋势。

  数字环境下的用户从被动地、无意识地获取和接受信息内容,转向主动获取、分享甚至生产内容,加之大数据技术的广泛应用持续挖掘内容产业的生命力与活力,实现了内容向实时性生产、内容计算和用户参与的转变。①

  技术的进步拓展了内容的边界,也改变了内容运营的模式和格局,借助数据分析来进行内容运营成为行业标配。让数据变得“人人可用、人人会用”,进而跨越数据分析的专业壁垒已经成为内容领域的共识。于是数据工具成了不同媒体平台或第三方机构着力开发的重点。

  (一)数据工具的界定

  工具原指工作时所需用的器具,后引申为达到、完成或促进某一事物的手段。从人类进化史看,工具是更高效、更节约劳动力、更解放人性的。工具具有强大的辅助人类完成各种作业的功能。

  随着计算机和互联网的快速发展,数据的价值不断被认同和开发,数据工具作为一种新的工具形态加入到工具矩阵中。所谓数据工具是指具备数据采集、计算、存储、展示和分析应用等功能的工具,它把数据的管理、数据模型及分析决策逻辑等尽可能地固化到一个系统或软件中,以更自动化、更准确、更智能的方式来发挥数据的决策价值。对于数据工具而言,“数据”是核心驱动力,如果没有充足的数据积累,没有内容比较精准的结构化数据,数据工具在进行数据处理或分析时就很难得出科学的分析结果。

  我们在借用一个公式来简易地表达数据工具,“数据工具≈数据+处理过程+结果展示+分析应用”。有的数据工具专做其中某个环节,提供这个环节专业的解决方案,有的工具则会涉及几个方面的功能,整合形成一个多样化的需求解决方案而集成的工具。

  (二)内容领域数据工具的分类

  内容领域现在发展起来的数据工具一般是由媒体自研开发或者第三方技术公司开发,又或者是媒体与第三方机构联合开发。比如华盛顿邮报的ARC内容管理平台是由报社自主研发,美联社的自动写作平台Wordsmith是第三方技术公司Automated Insights开发,新华社的媒体大脑2.0—MAGIC平台是由新华社和阿里巴巴合资成立的新华智云研发。

  目前的数据工具主要分为三类,分别是平台型的数据工具、系统型的数据工具和数据小工具。

  平台型数据工具主要是指呈现出平台特征,汇集了多个数据处理工具,并且在功能上能够实现内容运营领域的洞察、预测、分发、评估等不同需求。华盛顿邮报2014年开发的ARC内容管理数据工具是典型的平台型工具。华盛顿邮报的首席技术官Scot Gillespie指出ARC的价值主张是“负责运行CMS(内容管理系统),为内容的流通创造技术条件。”②

  系统型数据工具一般是指围绕着某一类特定的内容运营需求,能够系统性解决数据的采集、分析并生成可应用辅助决策和策略实施的工具。IBM团队开发的人工智能系统Wastson就是系统型数据工具,该工具一直在媒体和传播领域进行应用推广。

  数据小工具是指应用场景和功能比较单一的数据工具产品,相对比较简化、不复杂。比如谷歌开发的基于AI算法的新闻分析工具Documenting Hate News Index就是典型的小工具,其功能聚焦在搜集与仇恨犯罪相关的新闻信息。

  不同类型的数据工具都有各自的应用空间和领域,都能够帮助提高内容运营的效率,媒体内容领域的数据工具正在不断地被开发和应用。

  二、数据工具助力内容运营升级

  内容运营主要是指围绕着“内容”这种信息产品展开的运营活动,媒体的内容运营中主要包括内容生产、内容分发、内容营销与变现三大环节,围绕着这三大环节还衍生出了内容的集成、优化、评估及管理等方面的相关运营工作。

  在新媒体时代,内容运营与数据的关系变得愈发紧密,利用数据技术创新内容生产的观念和手段、优化分发和传播路径,以及进行多元化变现已成为新媒体内容机构运营的重点,而数据工具的开发和利用则让这一切变得更加便捷和高效。

  (一)数据工具的功能和使用场景贯穿内容运营领域全流程

  在当前的趋势下,数据工具与内容运营的关系越来越紧密。

  数据工具参与到了内容运营的全流程。媒体机构对以往的累积数据和传播分发中的实时数据的挖掘和应用,已经成为内容生产、分发、变现的必备前提。在数据思维的指导下,文字、图片、音频、视频等各类型的内容运营均会运用数据工具。在应用数据工具时,首先要进行数据采集并大量占有数据,然后根据具体内容运营需要利用不同的数据工具来进行不同维度的分析,如洞察用户行为、解剖粉丝画像、进行热点内容预测、监测内容、效果评估、自动化内容生产及内容优化等,相关维度都有不同媒体机构开发的数据工具在应用。

  数据工具是媒体内容运营的系统升级,而非局部调整与优化。某种程度上也反映出数据工具重构了生产者与用户的关系,使内容与用户更好地匹配连接;某种程度上也可以改变媒体组织的结构及媒体组织内部的生产关系,这也就要求内容运营者要全面提高运用相关新技术的专业能力。从目前开发的工具来看,我们发现数据工具可以帮忙发现选题、拓宽人的视野,以及突破时间、精力的限制,延伸了媒体内容生产的广度和深度;数据工具可以基于用户需求进行更个性化和定制化的内容生产和分发;数据工具可以帮助提炼规律,预判内容的传播效果,同时也可以评估内容的多维度价值,实现内容的有效销售。

  (二)数据工具在内容运营中的具体应用分析

  在当前的趋势下,数据工具有效地助力了内容运营的升级。本文选取了目前数据工具应用比较好的维度进行了剖析,呈现出数据工具在媒体内容运营领域的应用景观,也能让我们从中一窥数据工具的应用并判断其价值,从而可以基于此进行更深入的理性思考。

  1.描摹用户画像

  新媒体时代,媒体的内容运营必须要有用户思维,一方面要对用户内容的使用行为和需求进行洞察,以便有针对性地进行内容生产和传播,为用户提供更加精细的服务;另一方面用户是媒体内容变现的基础,用户对内容的付费意愿和行为,用户对广告的认可及与品牌的互动行为等更是影响了媒体营销活动的开展。

  借助数据工具,媒体可以实现对用户的洞察,判断出用户的人群特征、兴趣爱好、关注内容的时间、地点及频次和方式等。内容运营者在更准确地了解用户行为后,能洞察出哪些具体因素促使什么类型的内容被更多人阅读(收视)和喜好,从而制定可行的方案,为他们提供相对精准的内容生产和传播。

  图1 Lantern对于用户数据的分析,左至右分别为:页面的平均浏览时间、浏览量、独立访客数、保留率、滚动深度

  如英国《金融时报》推出的数据工具Lantern,它能够帮助新闻编辑室理解包括用户网页花费时间、点击率、留有率、屏幕滚动速度、社交表现、使用的设备类型和某篇文章订阅者和非订阅者之间的差异在内的各项数据,了解哪种内容类型更容易让读者产生共鸣,从而达到增长用户数量的目的。《金融时报》受众互动部门主管Rénée Kaplan指出,Lantern使得记者能够根据目标受众实时观测到应当作出的调整,清楚地了解到受众的面貌,知晓受众是如何与新闻互动的。③

  2.实现内容预测

  在媒体内容生产领域,借助数据工具进行热点预判愈加也正在成为行规。黄升民教授曾指出“通过足够的经验数据的引入作为校正参数,应当能够帮助我们去进行内容热点的判断——在足够行为和情感数据的分析基础之上,经验数据可以帮助我们去预判人们的喜好和需求是什么。”④

  内容领域的数据工具可以监测内容在社交渠道、网站等流量变化,从而发现话题线索,预测接下来会出现的热点话题,帮助内容生产者较早跟进热点。什么样的报道角度更吸引人、什么样的新闻或者文章最受关注、什么样的标题最具互动性、用户的关注点在哪儿、热评的逻辑有哪些等,都可以借助数据工具来获得答案。

  以美国的社会化新闻内容分析平台NewsWhip开发的NewsWhip Spike为例,该工具可以提供内容预测服务,实时监测、窥探爆款内容生成轨迹,为内容生产和传播提供指导。再以美国的互联网新闻博客Mashable为例,Mashable应用了一个名为Velocity的数据分析工具平台,可以在极短时间内分析大量不同的链接,并从中识别趋势和有可能会爆发的热点。同时,Velocity可以帮助Mashable的编辑们去发现“饱和点”在哪里,如果一个事件的分享率达到了95%,Mashable就认为已经达到了它的饱和点,这件事就不用后续报道。否则,Mashable的编辑们会迅速启动其他策划,并在社交网络抢占先机。

  《人民日报》中央厨房系统中的线索与热点发现也可以实现内容预测,它与腾讯、搜狗等互联网公司合作,对几十万家新闻网站、微信公众号、微博账号、论坛等进行全网的实时监控,舆情和热点信息都会第一时间进入系统,值班编辑和记者只要在电脑或者手机上安装这个系统,就可以第一时间获取线索信息⑤。

  3.进行内容评估

  数据工具可以实现对内容的评估。借助数据工具,可以对单一媒体的内容传播进行评估、评估某内容在不同媒体的跨平台传播和转载情况、用户对内容的正负面的评论、作者在内容题材上的创作特点、话题的传播路径和互动性分析等。内容运营者可以通过这些评估分析来辅助决策内容生产的优化、作者的激励、内容的广告价值挖掘等。

  以Parse.ly发布的Dashboard内容评估分析工具为例,它能帮助媒体实时监测已发布内容的流行趋势,并可以依据作者、话题、页面及导流源分类等不同维度查看相应内容的表现,并生成可视化报告。内容创作者依据报告内容决定应该多写什么内容,少些什么内容,哪些内容不该写。报告也会体现与某个作者内容相关的趋势,显示某个话题上哪个作者被阅读最多,哪个作者获得最多的内链等。数据工具Dashboard对内容的评估可以指导媒体运营者更好地把控内容,会分析如何让内容与用户的需求匹配,为内容生产和传播提供参照。

  4.自动生产内容

  媒体的内容生产也因技术的进步而紧迫“自动化”的脚步。媒体通过占有大量数据,然后进行功能模块的开发,按照一定逻辑对文本信息或者视频内容进行排列重组,就可以进行信息内容的自动化输出。从早期的人工设定模板,到深度学习引入后的机器自我学习和模板优化,自动化内容生产的能力正在不断进化。新闻、影视、广告等图文或视频内容都在应用数据工具来进行自动化内容生产方面有所建树。

  首先,自动化撰写稿件的数据工具主要是以数据为基础进行程式化报道,以计算机程序结合传感器代替人类采集事件数据、生成素材、完成报道。国内外都有一些拥有自动化内容生成系统的公司,比如Narrative Science和Automated Insights,都能够为体育迷和股票分析师提供风格熟悉的文章,里面充满了各种数据和内容模板。

  其次,近年来,影视内容的自动化生产也开始走进人们的视野。视频的规模化和工业化生产也就成了追逐的新目标。2012年成立的Wochit就是行业内最早的一家短视频制作服务平台。Wochit逐渐和路透社、彭博社、美联社、Getty、Stringr等顶级通讯社结合媒体库达成了合作,搭建了丰富而智能化的内容素材数据库,输入一个网址或者关键词,系统就会为用户自动搜集相关的视频素材,例如图片、视频片段、推文或者图标,并且能在智能Timeline工具上编辑视频,一键生成适配各个分享平台的视频。⑥目前Wochit在全球已经吸引了超过350家媒体使用其付费服务。

  借助数据工具,广告内容也可以实现自动化生产。如transcosmos集团人工智能研究所“Communication Science Lab”(通讯科学研究所)独立开发的“人工智能文案大师——言葉匠”(β版)就是这类工具的典型,它能够在以信息流广告为主的文字广告中自动生成文案内容。无独有偶,纽约创业公司Persado也开发了一套基于人工智能的自动化文案撰写系统,能辅助用户创造出最有说服力的文案。Persado还可以让客户测试文案的多个版本。

  5.辅助内容变现

  数据工具可以辅助内容变现,辅助媒介购买实时发生,让广告主对所购买的广告位有更多的知情权和互动权,帮助媒体机构与广告主建立更深层更长久的关系。

  如Facebook开发的Ads Manager(广告管理工具)就是典型,该工具用于创建广告、管理广告投放时间和版位,以及追踪营销活动表现;使用广告创建工具,广告用户可以自行选择广告目标、选择目标人群、撰写广告文案、上传广告创意作品,查看广告在不同设备上的展示效果。

  再如英国ESI媒体集团开发的ESI RealTime,它可以抓取ESI旗下的各大媒体品牌的数据,包括indy100(《独立报》旗下媒体)和Homes & Property(《伦敦标准晚报》旗下媒体),向代理商提供最热文章的数据,广告代理商可以根据广告主的需求,向ESI的广告团队要求访问某些热点内容的数据。在接到需求后,ESI的广告团队成员就会迅速跟进。一般来说,广告主会直接买下某个点位或者以程序化购买的方式操作,只要广告主的要求不和其他的大项目冲突,团队都会设法协调。⑦

作者简介

姓名:周艳 吴凤颖 工作单位:

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