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闡述引爆用戶流量的9個方法 怎樣引爆用戶流量？( 五 )

小知識用戶流量


3.對于算法分發平臺
盡管平臺關系維護和粉絲數積累都需要 ， 但是最需要投入的還是對于內容的包裝 。 因為你的內容不僅僅要抓住人的眼球 ， 同時也要能夠對機器算法的胃口 ， 通過研究過往一段時間的平臺熱門關鍵詞 ， 能夠給內容的標題封面包裝提供一些借鑒 。
在我看來 ， 運營的非常好的一個自媒體品牌非二更莫屬 ， 細細觀察 ， 其在不同的平臺上都有不同的運營策略 。 比如 ， 在頭條上的分發 ， 二更就全面的在使用雙標題、雙封面的方式進行自己的內容包裝 。 一些視頻內容能夠在非常短的時間內就獲得了上百萬的曝光量 。
不同平臺上的不同運營方式 ， 本質上還是一個數據驅動 ， 目標導向的過程 ， 以下進行更細粒度的拆解 。
他山之石可以攻玉 ， 首先和大家介紹的是在國外 ， 將數據分析指導內容生產做的非常極致的BuzzFeed 。
員工總數逾千人 ， 擁有全球新聞團隊、自家視頻制作工作室、尖端數據運算中心和內部創意廣告機構 ， 每月全網超過50億次閱讀——這就是BuzzFeed ， 怎么看都是一個龐大的媒體集團 。
然而 ， 當我們深入了解BuzzFeed的工作流程后就會發現：與其說它是一家媒體公司 ， 不如說它是一家科技公司 。

“數據驅動內容創作”
這是BuzzFeed給自己貼上的標簽 。
在這家公司的內容創作和分發過程中 ， 反饋閉環（Feedback Loop）是出現頻次最高的術語：通過將市場環境和讀者反饋數據盡可能的量化和結構化 ， 及時反饋給運營人員、內容編輯 ， 從而構成了輔助創作的一個閉環 。
由于很早就樹立了“將內容分發到用戶常駐的平臺 ， 而非吸引用戶到自己的平臺看內容”的思路 ， YouTube、Facebook ， Twitter、Vine等一眾平臺都成為了BuzzFeed的戰場 。 為了更好的理解用戶反饋 ， BuzzFeed追蹤收集并匯總了各個平臺上的閱讀傳播和互動數據 。 比起閱讀量、分享量這些結果指標 ， 其更關心內容分發和傳播的過程 。
以下圖為例：如果只看終態數據 ， 那么報表展示給你的無非是一篇內容從不同的平臺渠道上獲取了多少流量而已（下圖左） 。 但是深究下來 ， 這些流量是如何來的呢？是通過Facebook或Twitter上的分享 ， 還是通過郵件的傳播？哪些節點帶來了更大的輻射量和擴散量？只有深入分析傳播路徑 ， 才能給出這個問題的答案（下圖右） 。
不止于結果 ， BuzzFeed開始探究一篇內容的傳播軌跡 ， 他們開了一套名為Pound（Process for Optimizing and Understanding Network Diffusion）的系統 ， 通過給同一頁面的不同分享追加不同參數的方式 ， 來追溯內容在網絡上的傳播過程 。
通過這套系統 ， 人們意識到：傳播并不是一棵簡單的傳播樹 ， 而是一片密集的傳播森林 。
每一次分享都構成了一棵新樹 ， 如果一個人的社交好友很多 ， 那么這個節點的一度關系觸達就會很廣；如果內容的質量一般沒有引發進一步的傳播 ， 那么就會止步為一棵低矮的樹；如果內容引發了大量的傳播 ， 就會變為一個繁茂的大樹 。
由于社交傳播對于內容的影響力貢獻巨大 ， BuzzFeed在衡量內容價值時 ， 會更看重社交分享所帶來的閱讀量 ， 并以名為“病毒傳播提升系數（Viral Lift）”的指標來衡量這一過程 。
對于粉絲已經超過百萬、內容閱讀篇篇10W+的自媒體大號來說 ， 這一衡量指標的制定不難理解：如果一篇內容的閱讀構成主要來自于自己的粉絲 ， 那么就意味著粉絲們更有可能是基于慣性打開的 ， 但是由于內容并沒有觸及到它們的興奮點、沒能引發認同 ， 從而失去了進一步擴散傳播的可能 ， 也失去了觸達更多潛在粉絲的機會 。
對于BuzzFeed而言 ， 在相近的總閱讀量下 ， 一篇“病毒傳播提升系數”更高的內容 ， 因為收獲了更多的社交傳播而變得更有價值 。 有了技術追溯的支持 ， 內容團隊才能夠總結出不同平臺之上的內容偏好和病毒傳播模式 。
人們往往會夸大BuzzFeed的內容三把斧“清單體、短視頻和小測驗” ， 卻忽視了在這些內容背后更深層次的數據支持 。
具體到我們日常的內容閱讀分析和粉絲分析過程當中 ， 有哪些可以供分析注意的數據？
對內容分析來看 ， 可以分為一次打開和打開后的體驗 。
一次打開是指不依賴于社交傳播和搜索傳播所帶來的閱讀量 。 對于微博微信等粉絲分發平臺 ， 是指粉絲帶來的閱讀量；對于頭條、快報等推薦分發平臺 ， 是指經由推薦帶來的應用內閱讀量 。

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