鐘美婷：內(nèi)容運(yùn)營背后的數(shù)算力｜媒介雜志

《媒介》在2018年4月推出了《數(shù)算力》封面主題，選取了行業(yè)內(nèi)6類具有代表性的案例，即谷歌、臉書、今日頭條、阿里、騰訊、美聯(lián)社和Newswhip，從內(nèi)容生產(chǎn)、內(nèi)容分發(fā)、內(nèi)容管理與內(nèi)容變現(xiàn)四個(gè)環(huán)節(jié)切入觀察，對數(shù)據(jù)與內(nèi)容之間的關(guān)系給出了自己的解讀。 

01

內(nèi)容生產(chǎn)

數(shù)據(jù)工具輔佐內(nèi)容生產(chǎn)，提升生產(chǎn)效率

?在內(nèi)容的采集與生產(chǎn)環(huán)節(jié)，編輯部發(fā)現(xiàn)，伴隨技術(shù)賦能，數(shù)據(jù)一方面作為一種工具手段，解放了媒體的內(nèi)容生產(chǎn)力；另一方面，也讓內(nèi)容生產(chǎn)變得有“據(jù)”可循，推動內(nèi)容規(guī)?；a(chǎn)。

在圖文內(nèi)容生產(chǎn)上，人類與數(shù)據(jù)工具之間的界限越來越模糊，依靠數(shù)據(jù)的機(jī)器人新聞寫作工具逐漸得到普遍應(yīng)用。《美聯(lián)社：開啟新聞“全數(shù)字”時(shí)代》一文中指出，美聯(lián)社通過與Wordsmith平臺和SAM平臺的合作，利用“數(shù)據(jù)+AI”推進(jìn)新聞自動化生產(chǎn)，實(shí)現(xiàn)了從以數(shù)據(jù)獲取為中心的數(shù)據(jù)新聞到以規(guī)?；瘮?shù)據(jù)和人工智能算法為中心的自動化新聞的演變。美聯(lián)社在內(nèi)容的數(shù)字化運(yùn)營上所取得的成績給我們提供了很好的參考，可以說以新聞產(chǎn)業(yè)作為代表，內(nèi)容產(chǎn)業(yè)迎來了升級新契機(jī)。

在視頻內(nèi)容的生產(chǎn)上，背靠AI技術(shù)快速生產(chǎn)視頻的“智能剪輯”理念與應(yīng)用進(jìn)入人們視野。國外有短視頻制作服務(wù)平臺Wochit和IBM旗下人工智能系統(tǒng)Watson開啟了智能剪輯的先鋒實(shí)驗(yàn)，搭建自己的內(nèi)容素材數(shù)據(jù)庫，并且借助AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)視頻自動化生產(chǎn)；國內(nèi)有微博、秒拍和億幕共同推出PGC視頻內(nèi)容服務(wù)平臺云剪輯系統(tǒng)，向媒體和視頻機(jī)構(gòu)提供視頻素材管理、視頻剪輯和發(fā)布的服務(wù)?！豆雀瑁簝?nèi)容富者的數(shù)據(jù)運(yùn)營之道》談到，谷歌搭建了針對不同類型數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫，如大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集Open Images、YouTube－8M視頻數(shù)據(jù)集、Google Trends Datastore等數(shù)據(jù)集，對YouTube的海量視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，這些數(shù)據(jù)集成為了谷歌發(fā)展內(nèi)容數(shù)據(jù)運(yùn)營的最有價(jià)值構(gòu)成之一。?

02

內(nèi)容分發(fā)

數(shù)據(jù)標(biāo)簽與算法優(yōu)化內(nèi)容分發(fā)

?在內(nèi)容的分發(fā)環(huán)節(jié)，大數(shù)據(jù)技術(shù)在新聞推薦、社交推薦、廣告投放、智能互動等方面大展拳腳，通過標(biāo)簽算法的積累，實(shí)現(xiàn)內(nèi)容與人的匹配，用技術(shù)革新驅(qū)動分發(fā)精準(zhǔn)化。

例如，《Facebook：以技術(shù)為支點(diǎn)，撬動20億用戶社交平臺的內(nèi)容運(yùn)營》一文介紹了臉書通過信息流排序新算法EdgeRank收集用戶、企業(yè)等信息，制定權(quán)重評級標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)信息流個(gè)性化排序，影響了用戶的在線行為習(xí)慣，甚至改變歐美新聞分發(fā)的模式。

在《今日頭條的內(nèi)容聚合與分發(fā)之道》一文中，我們總結(jié)出今日頭條的分發(fā)之道在于其個(gè)性化推薦算法、結(jié)構(gòu)化內(nèi)容的關(guān)鍵詞機(jī)制和基于人的協(xié)同過濾算法，個(gè)性化推薦算法的核心邏輯是分別給用戶和內(nèi)容打標(biāo)簽，然后再根據(jù)標(biāo)簽對內(nèi)容和用戶進(jìn)行匹配。通過以上兩個(gè)案例分析，我們回答了各巨頭生產(chǎn)出來的內(nèi)容，是如何利用數(shù)據(jù)技術(shù)更快速、精準(zhǔn)地抵達(dá)讀者，又如何爭取讀者更多的注意力資源的問題。?

03

內(nèi)容監(jiān)測

內(nèi)外監(jiān)測系統(tǒng)共同規(guī)范內(nèi)容生態(tài)

?在內(nèi)容監(jiān)測與審核方面，市場與產(chǎn)業(yè)的繁榮發(fā)展，也帶來了魚龍混雜的環(huán)境甚至劣幣驅(qū)逐良幣的嚴(yán)峻問題。因此，一方面，公正、客觀的第三方內(nèi)容監(jiān)測與評估的重要性更加凸顯；另一方面，實(shí)現(xiàn)內(nèi)容的數(shù)據(jù)化與合規(guī)化管理，也已成為當(dāng)前媒體機(jī)構(gòu)的必修課。

以《NewsWhip：數(shù)據(jù)賦能，洞察內(nèi)容傳播趨勢》這篇文章為例，我們梳理了第三方內(nèi)容監(jiān)測評估機(jī)構(gòu)NewsWhip的業(yè)務(wù)運(yùn)營，包括數(shù)據(jù)采集、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和推出的三大工具：NewsWhip Analytics、NewsWhip Spike和NewsWhip API。NewsWhip從內(nèi)容生產(chǎn)到分發(fā)再到傳播等內(nèi)容運(yùn)維環(huán)節(jié)，為客戶提供完善的內(nèi)容監(jiān)測與評估服務(wù)?？梢钥吹剑?dú)立數(shù)據(jù)監(jiān)測平臺的價(jià)值在于維系內(nèi)容市場的秩序和把握內(nèi)容市場的發(fā)展趨勢，用實(shí)打?qū)嵉臄?shù)據(jù)和科學(xué)預(yù)測代替之前的簡單猜想。

在內(nèi)容數(shù)據(jù)化與合規(guī)化管理方面，我們也梳理了國內(nèi)外媒體機(jī)構(gòu)的實(shí)踐舉措。例如，臉書推出兩大反垃圾清理系統(tǒng)：Sigma系統(tǒng)對用戶行為進(jìn)行監(jiān)測，阻止或清除問題請求；Immune系統(tǒng)則通過對垃圾信息核心特征進(jìn)行識別，不斷優(yōu)化系統(tǒng)對抗能力。國內(nèi)的今日頭條則依靠內(nèi)容攔截算法，對標(biāo)題、正文、推廣信息中的內(nèi)容進(jìn)行機(jī)器初篩，使低俗廣告、敏感文章無法通過審核進(jìn)入推薦系統(tǒng)，來推進(jìn)媒體內(nèi)容管理與監(jiān)察的完善。?

04

內(nèi)容變現(xiàn)

內(nèi)容行業(yè)邁進(jìn)成熟繁榮的市場

?在內(nèi)容變現(xiàn)環(huán)節(jié)中，數(shù)據(jù)工具推動著整個(gè)行業(yè)邁向成熟與繁榮，改變內(nèi)容產(chǎn)業(yè)一直以來因?yàn)榭此啤懊赓M(fèi)”而不被重視的現(xiàn)狀，給予媒體機(jī)構(gòu)更多元的盈利可能。

在當(dāng)時(shí)的研究背景下，廣告主的剛性需求和廣告市場技術(shù)的日益成熟，尤其是數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，推動了形態(tài)更具創(chuàng)新性的原生廣告的發(fā)展。各巨頭紛紛發(fā)力數(shù)據(jù)工具的開發(fā)，以驅(qū)動內(nèi)容的變現(xiàn)。在《原生廣告數(shù)據(jù)化工具初探》一文中，我們探討了數(shù)據(jù)化工具是如何賦能原生廣告，并推動其發(fā)展這一問題，總結(jié)出原生廣告創(chuàng)意生產(chǎn)可規(guī)模化、投放更加智能化、可實(shí)現(xiàn)場景植入的三大特點(diǎn)。

結(jié)合案例具體來看，谷歌創(chuàng)新了廣告投放形式，推出Google Attribution進(jìn)行廣告效果歸因，提高了廣告效果測量的準(zhǔn)確度。臉書則為客戶提供了三種工具Ads Manager、Power Editor、Business Manager，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化投放與管理。另外，在《AT巨頭的文娛之夢，數(shù)據(jù)為馬》一文中，除了廣告分發(fā)，我們還發(fā)現(xiàn)內(nèi)容營銷、知識付費(fèi)、IP延伸等方式正在受到內(nèi)容創(chuàng)業(yè)者、廣告主和媒體平臺三方的青睞。?在本期封面所涉及的案例中，可以看到我們將個(gè)性化推薦作為一種基于“預(yù)測”的內(nèi)容運(yùn)營手段，而智能化工具介入生產(chǎn)后，數(shù)算力能夠扮演的還是“輔助”生產(chǎn)這一角色，完全的“替代”和“自主生產(chǎn)”是較為困難的。我們認(rèn)為，通過足夠的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)的引入作為校正參數(shù)，應(yīng)當(dāng)能夠幫助我們?nèi)ミM(jìn)行內(nèi)容熱點(diǎn)的判斷，以及預(yù)判人們的喜好和需求是什么，這才是數(shù)算力實(shí)現(xiàn)真正“智能”的關(guān)鍵步驟。