伍小虎:媒体大数据运营之道

2016年08月21日22:20  来源:人民网-传媒频道
 

接下来来到我们的社交媒体,社交媒体在新媒体的发展当中,媒体融合发展业务当中占了很重要的地位。我们的社交媒体应该怎么样做运营分析?我们有一套我们自己的方法论。

我们说的社交媒体包括微信、微博,因为有相似性,所以放在一起来说,我们建立微信、微博帐号排行榜体系:

首先是行业榜单,让你了解你的帐号在整个行业里面,你所占到的位置。

第二块我们也建立了私有榜单,让你更好了解你和你的竞争对手的帐号的区别,差距在哪里?你的优势在什么地方?另外有一个总排行,总排行是说你的帐号在整体的榜单里面,是什么样的位置?

通过这个排名,通过指标分析,让我们了解,我们很快速的预测到,哪一个帐号是我们的优质资源,是我们将来合作的资源,是我们很想要找到的,关键意见领袖在哪里?

另外我们也可以了解到竞品动向监测,了解你的竞争公号或账号对手有什么动向?他的变化趋势在那里?

另外我们针对的热点文章、博文进行追踪,同时提供了针对内容的非常详细的分析能力。在这个平台里,很重要一点,我们有针对多个帐号的进行了统一管理。

比如说这个是帐号级别概括分析,因为我们分析分几个层面:

首先是帐号级别概况分析,概况分析完了之后我们又针对每一篇文章的详细分析,包括内容传播,包括发文,包括传播信息,这一块很详细,包括粉丝、受众,大家可以去外面的展台看看我们视频播放和系统的展示。

包括社交情绪的分析,包括孙杨被无理攻击,包括获得冠军以后,他的两篇微博情绪的变化,让我们对微博上传播的情感变化有个较全面的了解。

另外我们对H5产品也有了一个独立分析的平台,我们知道H5由于他传播的便捷性,劲炫的展现力,以及开发的低门槛,在我们自媒体、数据新闻,还有很多领域都有很好的应用。因为H5量越来越多,越来越火,所以我们基于H5建立了一个平台以便于对H5进行很好的运营分析。比如说我们鉴别哪些优质渠道?我们可以评估H5的传播力到底怎么样?另外,我们对于H5产品在网络上实时反馈数据怎么样?浏览行为数据怎么样?流量怎么样?实时数据进行跟踪和分析,另外提供了多纬度交叉分析,包括地域、时间,以及洞察H5后面用户的行为情况,这是我们一个真实的截图,我们对一个H5产品传播的一些分析,非常的漂亮。

前面讲了,很多的社交媒体、网站、H5的分析,但是这些数据从哪儿来?我们需要有一个安全和全面的新闻采集。用我们安全采集的数据支持防伪造、防卡的等等技术,我们这些独特的技术,可以很好的跟第三方接入的平台进行很好的集成,也不会影响他们系统原有的运营方式。

数据接入好了之后,就有机会接受到平台的后台用户行为数据。平常我们网站有网站的用户,APP有APP用户,微博、微信有微博、微信的粉丝和受众。这些用户,平常都是孤立的,我们怎么样把它打通,我们需要有一个用户画像工厂,帮助我们建立用户画像体系,打通在不同平台上的用户,构建全方位的用户画像体系。

我们画像体系怎么构建?比如说包括人口属性、兴趣偏好、行为偏好、消费偏好等等这四个方面的维度,来构建全面的标签体系。同时形成用户资产库,同时服务我们应用,包括用户群体调查、商业化广告、个性化推荐等等,包括后面讲到的广告使用,精准广告的投放,都会用到用户的资产信息。

接下来跟大家讲一下,个性化内容的推荐。个性化推荐大家肯定会讲到“今日头条”,因为他推头条。那我们的推荐做什么?我们有什么不同?首先我们来讲,从推荐角度来讲,我们看到推荐方式非常多,我们支持人工推荐和机器推荐相结合。我们也支持实时推荐和离线推荐,另外我们也支持通过媒体内容找人,也支持人找内容,同时支持推荐上下文,包括基于内容、场景、广告、搜索的推荐,也支持各种算法的组合推荐。

从我们的推荐来讲,我们更加注重实时性,也更加注重推荐的实效性,更加注重我们针对媒体行业的推荐,我们将会形成内容的推荐市场,实现跨站点、终端的推荐,实现网站APP内容的个性化,实现我们针对个人画像的精准推荐。

这是我们在推荐引擎里面一个实时推荐架构,首先我们怎么做?首先我们针对行为数据实时采集,针对内容实时抓取,同时构建出用户实时画像,经过我们推荐规则、引擎和数据分析处理之后,把实时推荐的响应达到100毫秒以内,同时我们对推荐结果做了很好的监测和分析。这在推荐当中很重要一点,是推荐结果的监测,你要考虑你这个推荐是不是全面性,覆盖率怎么样?新颖性怎么样?不能老是推荐一些热点,那看了没有多大意思。所以我们推荐更讲究全面性和均衡性,一套推荐的理论方法,在我们这个平台当中,已经开始形成。

通过我们的推荐,来提升我们的流量,促进内容和流量协作,同时提升内容的满意度,用户的满意度。

在广告和营销方面,我们正在建设一个专门的平台,实现我们把媒体的资源,和广告主,以及广告代理公司,整个广告的产业链,全链条的平台进行打通,他们三个角色在我们平台当中,都能够得到很好的体现。

我们从传统意义的广告有固定排期广告,也支持网盟广告,也支持第三方广告平台接入,包括竞价广告。另外精准广告方面这是的我们重头,因为我们用到媒体用户的DMP平台当中存储的用户画像体系(数据),也包含用户偏好,根据这些信息,我们能够基于用户的画像和关键词的精准投放,也基于位置的投放,基于群体广告投放,也基于知识推导的投放。我们的用户整个画像体系,我们将来除了媒体用户属性,也会接入第三方用户属性,用户的画像体系会更加的全面,更好的去满足新的广告投放,和新的盈利模式,创新方面的需求,同时提高我们精准广告的精确性。

刚刚我们讲了很多运营分析的一些想法和思想,其实整个想法和思想,都是基于我们整个大数据运营很强的技术架构体系来完成和实现的。接下来我给大家秀一下我们的“肌肉”,我们从数据接收、分析、挖掘,包括数据的存储,很多的实时的访问服务,还有支撑整个运营平台的各个业务模块。

我们(运营平台)是基于大数据平台实现的,所有这些大数据平台实时处理各个组件、调度,他们怎么管理、运营?这一块是大问题,我们要构建一个真正的大数据基础管理平台,这个平台类似于windows操作系统,在这个操作系统之上运营,包括大数据系统处理的任务、调度,包括安全,包括数据的交互,都是在整个大数据管理平台上实现的。包括他对计算资源池和应用资源池,统一管理起来的。这个平台是可持续化的,完全基于开源体系,所以它能够及时跟开源社区组建,保持更新、同步,同样也可以实现无限的扩张,满足我们媒体大数据在运营分析,以及在未来其他的大数据应用平台业务扩展的需要。

接下来回到大数据运营分析,其实我们讲大数据运营分析这一块有一个生态链效应。比如从媒体接入,到媒体行业运营分析,再形成用户画像,实现用户行为洞察,基于画像智能内容推荐,同时把广告进行精准投放,然后接入第三方的广告平台,效果计费,广告推荐监测、内容点击监测,然后对传播效果也有全面的监测,所有这些又是在服务于媒体,让更多的媒体来参与到媒体大数据运营的生态链当中。同时我们也跟国内外的流量,包括跟中国媒体融合云对接,大数据资源共享、大数据技术共享,形成智能化的内容交易生态,整个这一块跟大数据的运营体系结合起来。

前面我们的演讲嘉宾讲到大数据怎么样辅助内容生产,加上大数据在运营方面取得的成就和经验,我们打造了一个基于“媒体行业大数据”整体的服务能力,我们也希望通过大数据的技术来点亮媒体,驱动媒体发展的未来,谢谢大家!

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(责编:刘雨霏(实习)、燕帅)

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