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看这个三角形,瞬间明白读者和用户有啥区别

来源:搜狐传媒 作者:吴晨光

  进入正题之前,先说三个概念:

  1.互联网+。几乎每个企业都在提这个概念,但不少是在凑热闹。就像媒体融合一声令下,大家一窝蜂做App。互联网+是腾讯提出来的,人家是网络公司出身,现在要圈地做生态,当然是要“+”了。如果咱们是传统行业起家,还是叫“+互联网”比较好——互联网是一种工具,它能做到的,是提升你的生产和传播的效率,就像英语。

  2.云计算。云彩的主要功能是遮阳和下雨,不是用来算算术的。所谓的云计算,其实是在远程的数据中心里,成千上万台电脑和服务器连接成的“一片云”。说白了,还是在电脑和服务器里算,只是用互联网把它们连在了一起,数据共享。所以,一定要看好自己的机房和服务器,当我们试图仰望白云的时候。

  3.大数据。这个概念就像前两个一样,如果不把它挂在嘴边,你自己都会认为自己OUT了。可问题是,大和小是个相对概念,究竟谁才算大数据呢?相对而言,我更看重用户日志。它很大,因为是无数行为的总和;它很微观,因为是针对某一个人的。一切“千人千面”的算法逻辑,如果没有用户日志,就成睁眼瞎了。

  今天的故事,就从用户日志讲起。

  一

  我们管看报纸的人叫“读者”,听广播的人叫“听众”,看电视的人叫“观众”。把他们放在一起,统称“受众”。但到了互联网时代,不管是类似凤凰这样的门户,还是像一点资讯这样的新型App,阅读他们的人变成了“用户”。那么,读者和用户究竟有啥区别?用一句话来形容,你不知道读者是谁,但知道用户是谁。有人可能会提出反对意见:我当然知道读者是谁,因为报社做过好多次读者调查。但在我看来,读者调查其实最不靠谱:

  1.滞后。从问卷发放到回收、统计,有一个过程,可能还很长。这种滞后,意味着决策的滞后。

  2.局部。一次读者调查,发3000份问卷已经不少了。但这张报纸的发行量可能是30万份(真的是百里挑一啊!)那么,这3000人能否真正代表30万人的状况?

  3.虚假。有些调查问卷,可能是在忽悠你。本来,我是个每天只有清风为伴的屌丝,非要把自己包装成为开着奔驰把妹的高富帅。你有啥办法?

  但电脑和互联网解决了所有问题:

  1.实时。你对某一篇文章、某一类文章,乃至某一个内容领域感兴趣的程度,会在后台即时反映。你可以参与评论——赞好稿或者骂小编。编辑可以根据文章的点击量、点击率等等,随时调整内容或修改标题。

  2.全局。日活用户、用户的平均停留时长、哪篇文章最受到关注……乃至全网数据,都能呈现,这也算是刚才说到的大数据吧。

  3.真实。有人说互联网是个虚拟世界,网络背后是人是狗分不清楚。这是最错误的观点,其实互联网才是最真实的世界——你的每一个行为习惯,都会忠实记录在你的电脑(手机)或者服务器里。你在上班时间看A片,能骗得过领导,但一定骗不过电脑。特别是移动设备,已经成为你身体的一个部件,它甚至比你自己更懂你。

  以上这些,就是用户日志。记录越多越全面,这个用户的画像就越清晰。

  二

  那么,我们又是从哪些维度给用户画像呢?请看下面的三角形。

  1.生活环境——在三角形的最下端。

  它又包括几个方面:(1)位置:因为能够定位你所在地,所以可以为你推送交通、天气状况,或者水、电、气、暖、衣、食、住等实用性信息。(2)时间:早晨推送的内容和午夜推送的内容自然不能相同,谁也不希望在上班时间里,手机上总是出现ML的信息。(3)场景:一个懂你的App,根据用户的习惯,可以推测到他所处的场景——比如会议中或者休闲时光。也只有通过手机,你才能了解一个人所处的场景,因为它是被随身携带的。而PC机的使用只有几个场景——办公室、家,或者咖啡馆。这也是为什么在PC上做不出个性化推荐的原因之一。

  2.手机环境——在三角形的中端。

  它包括:(1)使用手机的品牌。习惯iOS系统的人与习惯安卓系统的人,阅读习惯并不相同。(2)手机里下载的App。据某著名App负责人称:他们的应用可以了解用户手机里下载的其他App——下载“大姨妈”的人和下载“同花顺”的人可能是两个群体(但我一直认为,这种科技有侵犯他人隐私之嫌)。

  3.个人信息——在三角形的最顶端。

  包括你的性别、年龄、学历、国籍、爱好等等,一个自然人的信息。这也是用户画像的重要参考指标。通过这些信息,基本上可以勾勒出一个用户的“形状”。但更深层次的画像,埋藏在某一个App内部。

  三

  一个用户在某个资讯类App里发生的行为,大概可以分以下几个方面:

  1.浏览——通过上下滑动屏幕来阅读资讯。

  流阅读是手机阅读的本质特征,有别于PC的块阅读。这是用户在App上最浅层次的阅读,因为只看了标题,并没有点击进入文章页。但这并不代表浏览行为无数据可查,因为在某一屏上的停留时间,就是你对这屏上的资讯感兴趣的程度。

  2.点击——当你在浏览时看到了一篇你很感兴趣的文章,猛戳,进入文章页。

  相对浏览而言,点击比较复杂。因为当你进入文章页之后,不仅涉及停留时间,还可能发生其它行为——比如评论、分享、收藏,或者点击“不喜欢”。如果你对这类文章特别感兴趣,还可能点击“相关链接”进入另一个文章页,这被称为“二次点击”。

  对同样的点击行为,发生在首页流、频道,乃至二级频道,对用户的意义也不相同。比如一篇关于航母的文章,如果你是在首页点击的,可能是偶然行为;如果在军事频道点击,证明你可能是个军事爱好者;如果你是在自己定义的航母频道点击,那就应该算是个航母的发烧友了。

  3.搜索——有目的地寻找一篇文章或者一系列文章,比如“一点晨光”。

  与浏览和点击相比,搜索是更主动的行为,因为浏览和点击可能非常随意,而搜索一定有目的。在搜索中,又可以分若干层次:有人只搜一点晨光,还有人又搜索了作者吴晨光,再搜他的工作单位一点资讯,还包括他的领导李亚……

  4.订阅——这是一点资讯独到的功能,现在也被很多App效仿。

  它比搜索更高一个层级,证明某个用户对这个领域有着长期的、持续的兴趣,所以用订阅功能,随时关注这个领域发生的事情。

  在这4种行为中,浏览和点击属于随意行为,而搜索和订阅属于主动行为。所以,一个聪明的App,就能根据不同的行为,以及某个用户发生某种行为的时长、频率等,来推测这个人喜欢什么、不喜欢什么。你用得越多,这个App记录的就越多,它就越懂你。这些信息,根本不是在什么云上面,而是存储在手机或者服务器里。

  相反,作为一张报纸的读者,无论你买多少份报纸,报社基本是不知道的。除非你给群工部写封信,来自我展示一下这样的行为。这又回到了文章开头所说的:我知道用户是谁,但根本不清楚读者是谁。

  四

  从读者到用户,从不了解你到了解你,这就是互联网带来的重大跨越。也正是因为这种跨越,千人千面的阅读才成为可能,才诞生了一点资讯、今日头条这样的App。另外,一批基于地理位置(LBS)的App也出现了,比如滴滴打车、大众点评等。

  当我们给用户打了标签之后,开始给文章打标签。两个标签匹配,就把文章推送给你。这样,你就可以读到真正感兴趣的资讯。这就是算法做的工作,它并不神秘。只是如果你想做到非常精确的地步,还有比较高的技术门槛。

  最后说一下读者和用户之间的转化。正巧今天在一个群里面,一直讨论纸媒的转型。事实上,纸媒有一个优势,那就是品牌。比如我曾经供职的《南方周末》,有一批非常忠实的读者——尽管报社并不了解他们的状况,但他们与报社有着共同的价值观。在某一个年代里,恨不得和报社生死与共。

  所以,当报纸转型做App或者公共号的时候,如果你做得好,这群读者很容易从纸媒平移到App上来。就像在微博上某个大V,转移到一点资讯自媒体平台开了账号,他的粉丝会跟随过来一样。如果有纸媒对此很敏锐,那么它的新媒体的用户自然增速就快。当然,这一切的前提,还是风格与价值观。丢掉了这两样,品牌都没了,人家早就用脚投票了。

(转自"一点晨光"微信公号)

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(责任编辑:姜超 UN838)

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