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【组图】内容创业的必行之举:全网合力,筛选优质内容_搜狐科技_搜狐网

时间:编辑:六维空间手机版

原标题:内容创业的必行之举:全网合力,筛选优质内容

信息爆炸时代,我们缺的只是优质内容。

信息越来越多了,多到我们目不暇接

公认的,微信公众号的上线是自媒体时代繁荣的标志。

在公众号之前,自媒体人多集中在论坛、贴吧和博客中发声,信息也多在PC端传播。不管信息有多少,我们和信息之间隔着一个百度:不搜索时,信息再多也是和你无关的。

公众号改变了这个格局,它将自媒体人带到手机端。

手机已经成为我们的一个器官,你可以不带钱包、不带钥匙,但是不能不带手机。

因为微信公众号的链接,隐藏在百度身后的PC端信息涌入我们的新“器官”中,没了隔阂。

我们开始感觉拥堵,感觉目不暇接。

而这只是开始。

之前,互联网的流量掌握在网站、论坛和博客手中,百度就像一个隔音墙一样,控制着我们和流量之间的传播。自媒体人再努力的呐喊,隔音墙不打开,我们也很难听到他们的声音。

公众号推倒了这堵隔音墙,把自媒体人的声音通过我们的“新器官”传递给我们,流量开始被自媒体人掌控。

流量是个好东西,它可以变成钱;

钱是个更好的好东西,人可以为财死。

所以大量的人涌入自媒体行业,去抢流量,不择手段。

然后,本来就很拥堵的信息,变得更多,有了标题党,谣言和鸡汤。

后来,又出现了更多的“公众号”,有今日头条、一点资讯、网易新闻、百度百家号、UC订阅号、腾讯企鹅号……

每个平台都想把流量霸占在自己的平台,所以开出大价钱吸引自媒体人,10亿、20亿,100亿!

所以自媒体人开始变得更多,2000万公众号有100万在活跃,还有40万头条号、40万百家号、39万大鱼号、20万企鹅号……

按照每个自媒体账号每天发布一篇文章的活跃度,每天将会产出近250万篇文章!

可我们需要的不是这些

内容已经爆炸,但是这爆炸的内容里面,有多少是优质的呢?

你每天看到朋友圈、今日头条、百度feed流里面,有多少篇是值得你认认真真读完的?

很少,是不是?

所以我们很焦虑。

我们需要有人能帮我们从这爆炸的信息中,筛选出有价值的内容。

于是有了知识付费,比如得到、知乎live、喜马拉雅FM。

但是他们毕竟是少数人依靠自己的经验,筛选出他们认为有价值的内容。

面对每天250万篇内容的产出速度,需要多少个罗振宇才能把它们筛选完?

人为财死,我们又很难控制自媒体人对流量的追逐。所以我们只能寄希望于某个筛选机制,哪怕不那么完善,可以从250万篇文章中筛选出250篇比较优质的内容,让我们每天只需要拿出十分钟的时间,从这250篇优质的文章中选出喜欢的一篇,仔细读完;让我们看到的知识将不在那么碎片,变得体系起来。

体系的知识才能给我们带来成长。

可由谁来构建,又如何构建这个筛选的机制呢?

一定可以

  • 从对自媒体人的掌控力来看,公众号占有了半数的自媒体人;
  • 从技术的应用水平上看,今日头条具有业内最佳的算法能力;
  • 从对流量的管理上看,百度具有最丰富的经验;
  • 从对内容质量的评价能力来看,传统媒体具有对内容最强的敏感性。

作为内容的接收者,我们每个人或许也应该为优质内容的评价出一份力。

毕竟那是我们要看的内容。

比如用下面的方法,先把内容按类型分开。

不同的行业有不同的标准,内容也是。文学、经济和科技,对文章具有不同的优质判断标准。我们且先不谈这标准是什么,先从分类开始。

以目前的技术和手段来看,对内容的分类可以在发布时、传播中和初次传播结束后三个阶段分开操作。

1. 内容发布时

(1)作者分类

内容的创作者对文章类型的认知是最准确的,那么在内容创作完成时的分类可以作为基础衡量标准。

为什么只作为基础衡量标准呢,因为不要忘了人为财死。

当自媒体人掌握了不同类型内容的价值判断标准和受众量时,可能为了追求流量而篡改内容的分类。

比如把一篇鸡汤放进金融分类。

所以这就需要机器在这个环节把关。

机器是没有贪念的,至少现在的机器是这样。

(2)机器算法分类

使用过今日头条的的用户可能发现过,每篇文章的结束会有机器为文章打上的标签,其中具体的算法我们尚不可知,但是其准确率是很高的。

根据这个标签可以对文章的类型有大概的判断,以此约束自媒体人的贪念或许是个不错的办法。

2. 传播中:基于用户数据分类

以发布时的分类为开端,我们可以在内容的传播过程中继续完善文章的分类——使用读者的画像数据。

继续以今日头条为例,每天推送到你首页的内容是根据你的画像定向推送的,每个人看到的新闻都不一样,也就是我们说的“千人千面”。你的画像来自你的历史数据,在默认你的画像准确的前提下,你读完的文章也就有了和你的画像相符的分类。

所以在传播过程中,每一个读者的阅读行为在不断完善着内容的分类。

3. 一次传播结束时:用户主动参与分类

机器总是不那么完美,所以你仍旧会在今日头条看到你不喜欢的文章,这就需要我们读者对读完的文章进行标注。

或许是个下拉菜单,或许是一些可供勾选的标签。

人人为我,我为人人。

再选择评价的指标

假定以上的工作可以完成对文章的分类工作,那么我们接下来要考虑的就是对不同分类的文章进行质量评价了。

很有幸,我曾在中国知网工作过一段时间。我曾经惊异于中国知网对学术文章的标引精细程度,当然这也和学术论文的撰写要求密不可分。

每一篇文章从标题、摘要、关键词、正文到下载量、被引量都有十分精细的标引,这为学术文章的质量评价、作者水平的认定甚至期刊级别的划分奠定了坚实的基础。

学术论文可以,互联网内容肯定也是可以的。我们可以借鉴学术论文的质量评价体系,设定内容的评价指标。

以公众号文章为例,除了没有对关键词的标注以外,标题、正文、转评赞等数据都是完备的。

同时,新榜等第三方公司基于可见文章数据对公众号、微博等媒体账号做了排行。经过近十年的积累,我们也有了公认的大V和KOL。这样,自媒体的内容与期刊和作者的对应关系也完善了。

1. 转、评、赞数据指标

转发作为社交环境下表征传播力的重要指标,我们不能仅对等到学术文章的被引用,更具评价意义的用户转发行为也应该考虑在内。

遗憾的是,这个数据目前只有微信后台可见,前台是不可见的,这也给我们评价体系的构建提升了难度。

相信微信已经在推进这项工作了,微信是聪明的,比我们大多数人聪明。

评论数据对微信公众号来说是很无力的指标,因为他受到自媒体人的把关选择性的展示,我们暂且不谈。

但评论是用户参与内容评价非常重要的指标,目前已有很多公司在对内容的评论进行情感评价了。虽然这些评价是从舆情监控的角度出发的,还没有应用到对内容质量的评价中,但至少我们有了技术基础。

值得一提的是,新榜在对微博帐号质量的评价时,评论占1/4左右的比重,得出了业内认可的排行,由此可见评论的重要性。

作为一个正向的情感,在内容质量的评价中应该占据非常重要的比重。这里的赞除了点赞外,打赏也应该算在其中,并且是更重要的指标。其中的原因不用过多解释大家也能理解,氪金才是真爱。

2. 作者水平

我们之所以相信专家(虽然现在它快要成为一个贬义词了)、相信大V、相信KOL,相信的是他们作为内容生产者的权威性和专业性。所以在对内容的质量进行评价时,作者的水平必须在内容的质量评价中占据重要的地位,甚至超过转评赞。

作者水平和内容水平是相辅相成的:优秀的作者产出优秀的内容,优秀的内容成就优秀的作者。但这并不会表示我们进入了莫比乌斯环,因为内容的质量还受到转评赞、公众号水平和读者评价影响,不考虑作者影响时,我们仍可以评选出较优质的内容。

3. 账号水平

对于期刊,有从SCI到EI到核心等有不同的分级,我们会理所当然的认为发表在SCI收录期刊的文章具有较高的学术水平。

在自媒体内容行业同样,能够被优质大号转载的文章,不考虑付费购买的情况下,文章的质量也代表了一定的水平。

再次感谢新榜,在新媒体帐号的排行工作中坚持不懈的深耕,我们有了不同垂类的公众号排行、有了不同认证体系的微博帐号排行,据说不久也会正式上线头条号的排行。

相信当我们增加更多评价指标进去后,帐号的质量评价会更加完善。

4. 读者评价

毫无疑问,作为内容的接收者,读者在内容的评价工作中占据更加重要的地位。

就像我们用大众点评对美食点评一样,如果对文章增加星级评定,每一个读者都参与到评价中,我们就可以得到五星好文和一星水文。

这不是天方夜谭,你会在豆瓣评价一部电影、一本书,那你也会在公众号评价一篇文章,我相信作为读者的我们有这个责任感。

人人为我,我为人人!

5. 专家评议

这部分我不确定是否要加入到评价体系中,毕竟内容行业的专家还不具备权威的评价机构。但我们有专业的媒体人、有优秀的记者、有努力的KOL、有一呼百应的大V,专家评议仍具备不可替代的参考的意义。

其实我们已经有了很多探索

或许你以为前面我提到的指标和方法都是我一个人的意淫,其实这些工作早就有人在思考了:

  • 2009年,范哲等在《图书情报》中发表了论文“Web2.0环境下UGC研究评述”;
  • 2011年,北京邮电大学的方鹏程在硕士论文《用户贡献内容质量评价研究》中基于大量的文献查阅和数据分析,采用多种机器学习模型(决策树、贝叶斯等),建立了UGC质量三层评价框架;
  • 2015年2月,张博等在《情报杂志》中发表论文“协同知识生产社区内容质量评估研究综述”,给出了基于维基百科内容的质量的评价方法;
  • 同年10月,李贺等在《理论探索》中发表论文“移动互联网用户生成内容质量评价体系研究”,给出了移动互联网用户生成内容质量评价指标体系的层次结构;

同时业内也打下了坚实的基础:

  • 微信推出了微信指数,除了对事件的热度评价外,也是对内容数据指标的应用;开放了实验室功能看一看,包含“好友在读”、“你可能喜欢”、“北京人在读”、“产品经理在读”等多种分类标签的文章推荐机制;微信读书新版本中增加了书籍相关公众号文章阅读功能。
  • 头条号、百家号、大鱼号等有对作者和文章的评价体系。
  • 还有新榜,仅基于阅读量和点赞量两个可见指标,提供了分钟级检测、趋势查询、自定义榜单、舆情监控等多种功能,将数据应用到淋漓尽致。

这一切都是在向着优质内容筛选迈进。

对美好事物的热爱,是我们人类一致的追求,

美好的事物,值得我们为之努力。

希望有一天,我们不需要在筛选标题党、旧闻、鸡汤上浪费时间;

希望有一天,我们不再因为只能接受碎片化的知识而焦虑;

希望有一天,我们睡前看到的是今日精选,了解到的是最真实、最具深度的新闻评论。

希望这一天,就是明天。

作者:野蛮人诺基亚,公众号:喜新(ID:noyanjiu)

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