?數(shù)據(jù)驅(qū)動內(nèi)容運營的理論與實務
內(nèi)容是連接用戶和產(chǎn)品之間的橋梁與紐帶，本文講述了內(nèi)容運營的定義、為什么需要用數(shù)據(jù)驅(qū)動內(nèi)容運營以及如何用數(shù)據(jù)來驅(qū)動內(nèi)容運營，與大家分享！
很多互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品是依賴內(nèi)容的持續(xù)更新來吸引新用戶、維系老用戶的。
特別是對于知識付費型產(chǎn)品或者自媒體平臺而言，將內(nèi)容比作是平臺或產(chǎn)品的靈魂和血肉也不為過。
可見，內(nèi)容對于產(chǎn)品或平臺是非常重要的。
要給內(nèi)容運營下定義，先要清楚內(nèi)容是什么。在不同行業(yè)和領域，內(nèi)容有不同的表現(xiàn)形式。
內(nèi)容可以是H5軟文、音頻、視頻、圖文、動漫、幻燈片、小程序、歌曲、游戲等等。
內(nèi)容運營就是指通過內(nèi)容生產(chǎn)、發(fā)布和傳播，滿足用戶的內(nèi)容消費需求，與用戶保持溝通和連接；以擴大用戶數(shù)（粉絲數(shù)），提升用戶粘性（活躍度），傳遞產(chǎn)品的價值。
傳統(tǒng)的內(nèi)容運營一般劃分為五個環(huán)節(jié)：確定選題、內(nèi)容生產(chǎn)、內(nèi)容審核、內(nèi)容發(fā)布與傳播、效果反饋。
由于人手不夠、技術支撐不足或者數(shù)據(jù)意識弱等方面的原因，企業(yè)在內(nèi)容運營時往往不同程度上存在著四個方面的不足：
企業(yè)在完成每次的內(nèi)容分發(fā)和傳播后，往往只對打開率、點擊次數(shù)等效果類數(shù)據(jù)進行了收集和分析，而對用戶消費內(nèi)容的行為數(shù)據(jù)沒有給予足夠的重視。
缺乏對用戶內(nèi)容消費行為深層次、細粒度的數(shù)據(jù)的采集。特別是對于外部平臺（如某頭條、微博、微信等）上的粉絲行為數(shù)據(jù)的深度采集有缺失。這樣就容易造成對內(nèi)容呈現(xiàn)形式、內(nèi)容改版等方面缺乏全面透徹的分析。
現(xiàn)在大部分企業(yè)對用戶畫像并不陌生。
但是實際做出的用戶畫像往往浮于表面，只不過是一些靜態(tài)指標（年齡、性別、來源等）的統(tǒng)計分析，缺乏基于行為深度加工后的標簽；也缺乏與具體場景存在高關聯(lián)度的標簽；更不用說融合第三方數(shù)據(jù)的標簽，對用戶的洞察實際上是不細致、不全面的。
企業(yè)的內(nèi)容運營人員在決定具體的內(nèi)容和表現(xiàn)形式時，經(jīng)常遇到需要在幾種方案中做選擇的情況。當拿不定主意選擇何種方案時，往往會根據(jù)自身的經(jīng)驗和少數(shù)人拍腦袋的意見來做出選擇。
這種內(nèi)容優(yōu)化的方式有時候可能會奏效，有時候可能會差強人意。如果能結(jié)合用戶的內(nèi)容偏好模型和內(nèi)容質(zhì)量評分模型等數(shù)量化的手段作分析，我們對內(nèi)容的優(yōu)化處理則會更有科學依據(jù)。
內(nèi)容運營在做內(nèi)容分發(fā)前，通常是“廣而告之”的模式。理所當然的認為一篇H5軟文可以發(fā)給所有的粉絲，在分發(fā)前沒有做粉絲的再分類，這種內(nèi)容推薦和分發(fā)的模式是比較粗放的。
事實上，不同的細分用戶群體會有不同的內(nèi)容偏好。
即使是同屬于同一個產(chǎn)品的粉絲群，每個粉絲的偏好也可能有所細微的差異，每個內(nèi)容運營人員在做內(nèi)容的分發(fā)和傳播時應該為合適的用戶匹配合適的內(nèi)容。
在此情況下，為推進內(nèi)容的精細化運營，需要在內(nèi)容運營方面補齊數(shù)據(jù)采集與分析應用能力。
在原有內(nèi)容運營閉環(huán)的基礎上，引入數(shù)據(jù)運營的閉環(huán)作為內(nèi)核；用數(shù)據(jù)運營的內(nèi)環(huán)驅(qū)動內(nèi)容運營的外環(huán)；用數(shù)據(jù)賦能內(nèi)容運營，用數(shù)據(jù)提升內(nèi)容運營的效率。
數(shù)據(jù)化的方法和手段可以滲透到內(nèi)容運營的諸多環(huán)節(jié)，筆者選取了以下六個方面進行闡述：
所謂埋點就是在應用中植入特定的程序用以收集一些信息，跟蹤用戶使用行為的軌跡數(shù)據(jù)，為后續(xù)產(chǎn)品和運營提供數(shù)據(jù)支撐。引入數(shù)據(jù)埋點技術，是為了更好的記錄和分析用戶消費內(nèi)容時的行為模式。目前，市面上有三種埋點方法：
代碼埋點：所謂代碼埋點就是在需要統(tǒng)計數(shù)據(jù)的地方植入N行代碼，統(tǒng)計用戶的關鍵行為。目前，國內(nèi)主要第三方數(shù)據(jù)分析服務商，如百度統(tǒng)計、友盟、TalkingData 等都提供了這一方案。全埋點：是指無需應用程序開發(fā)工程師寫代碼或者只寫少量的代碼。通過簡單地配置，即可預先自動收集用戶的特定行為數(shù)據(jù)，例如頁面瀏覽、元素點擊等行為?？梢暬顸c：是指開發(fā)人員除集成采集 SDK 外，不需要額外去寫埋點代碼。而是由業(yè)務人員通過訪問分析平臺的圈選功能來“圈”出需要對用戶行為進行捕捉的控件，并給出事件命名。圈選完畢后，這些配置會同步到各個用戶的終端上，由采集 SDK 按照圈選的配置自動進行用戶行為數(shù)據(jù)的采集和發(fā)送。如果想要分析核心的業(yè)務指標，比如 GVM、MMR 等，首推代碼埋點。
代碼埋點的穩(wěn)定性較高，同時只有代碼埋點才支持對于業(yè)務數(shù)據(jù)進行采集上報。全埋點和可視化全埋點，由于都是程序自動化進行，很難判斷到底什么字段才是金額等重要的業(yè)務屬性數(shù)據(jù)。
三種埋點技術各有優(yōu)劣勢，企業(yè)可結(jié)合自身實際進行選擇。如果只需要簡單地查看網(wǎng)站的 PV 和 UV，只需要開啟全埋點即可，但是顯然這樣的分析能力已經(jīng)無法滿足于時代的要求。
可視化全埋點的分析能力介于二者之間，它可以非常精細的分析交互數(shù)據(jù)的情況，甚至可以對同一個頁面上不同環(huán)節(jié)進行埋點，制作成轉(zhuǎn)化漏斗，但是它又有數(shù)據(jù)不穩(wěn)定的問題。
隨著時間的推移，可視化全埋點的埋點定義可能會因為代碼結(jié)構(gòu)更改而失效，同時可視化全埋點也不支持采集業(yè)務數(shù)據(jù)。
以用戶內(nèi)容消費行為的分析為核心，可從基本屬性、內(nèi)容偏好、內(nèi)容滿足度和行為特征四個維度出發(fā)，建立比較完整的用戶畫像的指標體系。
以某融媒體的用戶畫像為例，我們建立了如下圖所示的指標體系：
識別用戶的內(nèi)容偏好是我們設計內(nèi)容和精準推送內(nèi)容的基礎。
如何識別用戶的內(nèi)容偏好呢？
一般還是要分析用戶對內(nèi)容的消費行為數(shù)據(jù)。分析用戶的內(nèi)容偏好，可以從某方向偏好的消耗時長角度出發(fā)，當該方向偏好在用戶使用時長中占比最大時，即可定義該方向為用戶的偏好。
比如，我們在研究電信運營商的用戶閱讀行為偏好時，根據(jù)用戶對內(nèi)容的瀏覽時長分析，將用戶對某內(nèi)容的瀏覽時長比重最大的定義為偏好。
通過爬取用戶上網(wǎng)行為的記錄，統(tǒng)計其瀏覽各類網(wǎng)站的時長。并對各類網(wǎng)站分別進行分類和標記，抽取各用戶瀏覽時長最長的網(wǎng)站類型作為其內(nèi)容偏好，最終形成用戶的內(nèi)容偏好DNA圖譜。
內(nèi)容運營人員在設計文案時，往往會設計多個版本作比較，這時候可以采取AB Test的方法幫助選取較優(yōu)的方案。
例如：某食品類B2C電務平臺經(jīng)常在手機客戶端的通知欄中推送一些商品促銷、購物指南的消息，以此來吸引用戶點擊，從而提高用戶粘性并帶來業(yè)務上的提升。當運營團隊在設計推送消息的文案時，總是會有很多不一樣的想法，內(nèi)部有時就會提出好幾個版本。此時，可采取AB測試的方法選出一個最優(yōu)的文案。
AB測試采用了全棧API的方案，通過參數(shù)化的方式把推送消息的文案變成一個變量，在控制臺中為各個版本設置對應的變量值。
在試驗剛剛開始的時候，選擇了1%的全網(wǎng)流量進行試驗，各版本均分流量。當測試進行了一段時間后，把實驗流量增加到5%。由于消息推送的特殊性，試驗只進行了一天的時間（活動只持續(xù)了一周，活動結(jié)束后再拿到結(jié)果就沒有意義了）。
結(jié)果表明：最好文案比最差文案的點擊率要高出42%。統(tǒng)計顯著性指標的結(jié)果也超過了95%，試驗可認定為有效。
在活動開始后的第二天，該電商平臺內(nèi)容運營團隊認可了測試的結(jié)果，使用最優(yōu)版本的文案在全網(wǎng)范圍內(nèi)進行了消息的推送。
所謂精準化內(nèi)容推送是指在合適的渠道或觸點，將合適的內(nèi)容推送給合適的用戶。實際上就是要做到用戶、內(nèi)容和渠道三者之間的精準適配。
實現(xiàn)內(nèi)容精準營銷的方式有多種，比如可以基于用戶的內(nèi)容偏好標簽做匹配，也可以基于用戶的相似度用協(xié)同過濾算法做推薦，還可以基于內(nèi)容的相似度做推薦。
例如：某省移動公司在開展手機閱讀的內(nèi)容運營時，基于身份信息和行為特征將在網(wǎng)用戶分為：娛樂達人、應用達人、精打細算族、消息達人、純通話人士等類別，并研究了這幾類用戶群的畫像特征和內(nèi)容偏好，開展了針對性的內(nèi)容微營銷。
為新潮商務人士推送了都市言情、勵志類書籍，為精打細算族推送了都市言情、經(jīng)管類、社科類書籍；為消息達人推送了都市言情、玄幻、傳記類書籍。
通過細分用戶群加內(nèi)容標簽方式推送后，用戶人均的閱讀完成率由原來按本推薦時的0.5%提升至3.1%，人均閱讀效果獲得了顯著提升。
對內(nèi)容運營效果進行評估時，可以在AARRR模型的基礎上，適當融入用戶行為相關的指標數(shù)據(jù)。例如：以某知識付費學習APP產(chǎn)品為例，圍繞用戶獲取、活躍、留存、收入和行為五個維度展開，構(gòu)建了內(nèi)容運營效果的評估指標體系。
內(nèi)容持續(xù)維系著產(chǎn)品與用戶之間的關系，內(nèi)容運營需要我們用心沉下去、精細化的去做。
用數(shù)據(jù)可以深入了解用戶的內(nèi)容需求，指導我們進行內(nèi)容的測試與優(yōu)化，幫助我們開展個性化的精準推送。
總之，數(shù)據(jù)化的內(nèi)容運營是提升內(nèi)容運營效果的有效手段。
作者：黃小剛，微信公眾號：大數(shù)據(jù)產(chǎn)品設計與運營
本文由 @黃小剛 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載
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本文系作者：
小莊
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4. 色情低俗信息，主要表現(xiàn)為：
1)包含自己或他人性經(jīng)驗的細節(jié)描述或露骨的感受描述；
2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內(nèi)容；
3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內(nèi)容；
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想；
5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適；
6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等；
7)宣揚低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。
5. 不實信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內(nèi)容；
2)存在事實夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導他人的內(nèi)容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機構(gòu)或個人存在關聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治??；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導用戶；
2)內(nèi)容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標題，內(nèi)容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內(nèi)容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當評述自然災害、重大事故等災難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網(wǎng)絡生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當一個用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將依據(jù)相關用戶違規(guī)情節(jié)嚴重程度，對帳號進行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號，或者濫用多個帳號發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺管理經(jīng)驗的不斷豐富，本網(wǎng)站出于維護本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的，將不斷完善本公約。
如果本網(wǎng)站用戶對本網(wǎng)站基于本公約規(guī)定做出的處理有異議，可以通過「建議反饋」功能向本網(wǎng)站進行反饋。
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