虽然网易云音乐APP在互联网音乐行业已经取得令人瞩目的成功，不少研究者还是分析得出APP现有存在的问题，也给出相应的对策，以便更好应对数字化音乐发展背景下的竞争趋势。黄静茹（2016）从市场环境和产品特点两方面探讨网易云音乐的发展，提出在数字音乐的行业背景下实现突破与创新的建议。通过梳理“精准推送”的概念和特点,王莹莹（2016）分析并总结出网易云音乐的个性化推荐的精准推送存在信息重复等问题。王海刚、贺燕（2016）对使用过音乐APP的用户进行问卷调查,得出网易云音乐APP的市场现状,指出当前存在功能和资源等方面的问题。张婧（2017）认为，网易云音乐目前需要建立起有效的激励制度来保持用户的驱动力，还应该立足于加强实用功能的创新和用户体验的优化来稳固云音乐生态圈的用户基础。

少数学者站在传播学视角或利用新闻传播学研究方法分析APP中的用户评论。刘颖捷、刘都强（2017）从传播学视角中的产品、受众、内容、效果四个要素对娱乐类社区中的用户评论进行解读。孟秩（2015）运用内容分析法对热门歌曲的用户评论进行内容分析, 得出评论的数量和重要音乐事件呈正相关、被点赞的热门评论内容具有多元化倾向的结论。

从以上综述可以看出，内容营销是近年来市场营销学界和业界研究的热点领域，相关文献数量较多，并且在概念不断发展的过程中，这些研究的主题也呈现出多样化趋势，研究方法颇为丰富。但是，鉴于网易云音乐发展历史较短，与网易云音乐直接相关的研究数量很少，而且多数是关于APP的功能、资源或者用户的研究。在这些研究中，描述性研究占多数，而实证性研究占少数。

三、 “乐评专列”内容营销分析

1. 传播内容分析

（1） 研究问题

“乐评专列”精选评论在内容、形式、情感、态度上呈现出什么特征？

（2） 抽样方式与类目构建：

本研究抽取全样本，即85条“乐评专列”精选评论。全体样本来源于网易云音乐5000条热门歌曲评论。这些评论先按照点赞数进行排列，再用人工筛选方式选出最精彩的85条。这85条评论是由网易云音乐团队里最具感受力和文案功底最强的工作人员筛选得出，具有很强的代表性。

刘颖捷、刘都强（2017）对网易云音乐用户评论的内容分析从评论内容、形态和态度三个方面进行类目建构，这种建构方式对本文有一定的参考意义。本研究对精选评论总体样本进行内容分析，从内容、形式、情感、态度四个方面分别考察。评论内容和评论的主题相关；评论形式和评论的句式组成结构相关；情感类型包含人际交往中的主要情感种类；态度倾向关注评论传达的情绪的正负面程度。因为部分评论的内容丰富，并且也不只表达单一情感种类，所以将“评论内容”和“情感类型”设为多选类目，“评论形式”和“态度倾向”不存在多选情况，故为单选类目。

根据笔者使用网易云音乐用户评论区的经验，发现评论的内容以抒情、讲故事和表达对歌曲的看法为主；评论的情感主要分为亲情、友情和爱情。精选评论样本的字数不多，多数评论少于50字，因此用分句作为划分单位更能看出差别。评论的态度倾向以正负面程度进行衡量，便于把握。在每一类目下，设有三至四个题项。在多选题中无法用前三项概括的，则选择“其它”项。表3对内容分析的操作化定义进行详细说明，表4列出14个题项和与每一题项对应的操作化定义举例。

（3） 编码员的信度

两名来自厦门大学的研究生编码员A和B根据说明同时对85条精选评论进行编码，两位编码员对本次研究的研究问题和目的并不知晓。编码完成后将数据输入网页工具http://dfreelon.org计算信度Scott’s Pi，得到编码员A与编码员B四项类目的Scott’s Pi信度指数在0.85至0.98之间（评论内容：0.87；情感类型：0.85；评论形式：0.98；态度倾向：0.95），均超过可接受最小信度值0.75，说明信度水平较高。

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