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UC订阅号的新玩法

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发表于 2016-5-16 10:30:02 | 显示全部楼层 |阅读模式

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内容分发平台又迎来一个咱们伙。在这个范畴,已有的选手都不行小觑:各门户网站的新闻客户端、微信群众号生态以及今天头条等。UC浏览器凭仗曩昔堆集的4亿月活用户,加上大阿里巴巴的支撑,作为一个新选手,它也想在这个范畴搅动一番。

阿里巴巴移动作业群举行 “UC订阅号” 战略发布会上,俞永福和UC总经理陈超详细介绍了UC订阅号是啥商品,将会给用户和作者带来啥价值。会后,36氪与陈超聊了聊UC订阅号背面的一些考虑,看看新的闯入者有啥优势和处理疑问的新考虑。

内容与电商

UC在做UC订阅号的进程中,发现一个趋势即是内容与电商不断添加地联系,但一开端并不是为了电商去做UC订阅号。一开端是想处理信息效劳的疑问,想协助内容供给者赚到钱。浏览器的天然进化也会走到供给内容这一步,而内容与电商联系会给作者比方自媒体供给一个变现途径,添加一种商业形式,进而招引作者在这里创造内容。

陈超介绍,将来两到三年,在阿里电商系统内网红经济会占很大的一部分,趋势摆在这,疑问是接下来怎么去交融。首要是把内容与电商的通路打通。其次,阿里是一家数据公司,期望在发作数据后供给数据效劳。从第一步到第二步是很长的进程,需要堆集许多数据,并理解在运作进程中会遇到哪些疑问。如今,UC订阅号做的作业也同时构建了第一步。

网红经济是从另一个维度来股动阿里的淘宝和天猫买卖。陈超介绍一个事例,一个卖高端案板的厂家,一年事务量只卖15000个,案板卖1500元,厂家找了个自媒体人,很短时刻里卖出的货就顶本来的一年。这么的景象一向都有,曾经是明星代言,如今的玩法即是许多通常人都可以成为红人,红人再去影响他们的受众,这即是红人经济。

红人对用户有公信力,尤其是在商品不断添加的根底之上,红人经济的效益和趋势越来越显着。花费才能提高后,如今用户更重视的是他所采购的商品和效劳的价值,是不是他所喜爱的东西,是不是值得他崇奉和依靠。

而红人的边界是含糊的,本来自媒体人也算是红人的一种,网络上是没有规范的界定的。从这个视点讲,这些内容创造者可以像网络红人相同去影响他们的受众,对买卖有协助。

内容的个性化引荐平台

内容平台都朝向个性化引荐开展。而UC长远看,引荐上会有两点不一样于现有的个性化引荐平台。一是数据维度,搜索数据、阿里数据,高德数据等,这些数据会被提炼出来为UC所用。二是使用维度。UC想着手处理个性化引荐的信息窄化疑问。比方用户持久看下来,机器依据用户做法判别他的喜爱,一向给他推他所喜爱的信息。但用户也有许多想看可是没有被发掘出来的信息,或者说平台应当除了用户喜爱以外,也应当给他供给一些他也许会喜爱、应当看到的信息。

UC的思路是也用人群的标识去给用户个别引荐他也许会喜爱的信息。每自个都会归于多个不一样的人群,每自个群有不一样的喜爱看的或不喜爱看的,这个会笼统成一个标识。机器判别用户个别归于哪自个群中,给他标识,人群偏好的内容就会推给打上标识的个别。与今天头条比照,今天头条打的标签是你喜爱看啥东西,UC打的是啥样的人群喜爱看啥东西。

举个比方,依照人群的概念,这自个群会看文娱,但文娱的花费层次是浅层次的,别的一自个群也看文娱,是深层次的,是追星族,平台引荐文娱内容的时分就要不一样。再比方,不一样的人群对财经类内容花费有差异,这个差异是不能经过自个的爱好去推导,要依据人群的特点去推出来。

这一步需要许多的机器算法学习,以及许多的人工标示。陈超以为,这一步路要走的也比较远,方向是对的,这一点不做的话,今后UC的个性化引荐必定会遇到疑问。

那怎么判别人群对一个内容是不是喜爱呢?UC对此学习了防骚扰电话的商品思路。

举个使用场景的比方:用户可以符号内容,比方用户符号这个内容标题党、低俗,这跟通常分类比方财经类、科技类、社会新闻类等分类有差异,是代表人群花费。用户符号完以后,会在后台生成数据,这篇文章被多少人标示过,就像符号骚扰电话,用集体的力气去符号内容,用户端不断的符号以后,内容端也留一个库,知道内容的特点,而用户端的不断符号就让用户自身也有了某个特点。这是最简略的场景学习。一方面是要往数据的学习上去做,一方面在使用场景上不断考虑。

怎么让用户看到好内容,而非通常意义上,群众用户喜爱的情色、段子、鸡汤文章,对于自个品尝引荐,而非自个品尝遭到全部平台群众用户品尝的连累?

第一个是人群思路。人群一开端比较简略,但逐步会拆成更详尽的人群喜爱。经过人群分类去躲避劣币逐良币,这个是从用户层面去考虑。第二从媒体层面考虑,看流量的健康程度,比方低俗文娱等内容占比较高的话,UC就以为这个不是个良性的生态。UC实践上对高端媒体的评判规范是以内容的好坏,这个规范包含用户的阅览时长,花费的用量等状况。每篇文章都有个模型,每个媒体也有模型,文章和媒体双方面去评测,建立好的内容和洽的媒体应当多被引荐的机制。

使用数据

而数据的使用,UC到如今为止能拿到许多数据。近来在做的是地图,UC给全部新闻打上地图POI符号,UC有高德的数据。UC的场景考虑即是可以知道每一个POI发作了哪些新闻,包含每自个他常常出没的POI,通常你对邻近的某个新闻重视度是十分高的,假如你邻近发作的新闻能第一时刻出来的话,那引荐给你的程度即是十分高的。第一步即是把这个新闻做地图符号,在算法引荐层面上做场景引荐。这是一种数据使用场景。

UC做过调研,用户对邻近发作的新闻重视度是极高的。比方,切换地理位置以后,从A到B城市后,到B城市以后,传统的新闻引荐是你到这个本地频道才看到邻近的新闻。除非是大热的,通常都不会给你自动引荐。UC就正在往这方面去做。

而淘宝的数据,可以协助辨认用户的采购力,进而定位人群的阶级。比方说有个搭档喜爱车,那假如推给他吉祥,这就跟采购力不匹配。有了淘宝数据以后,在这个场景下再去引荐的话,推的车的资讯必定能更匹配一些。

UC有数据,中心即是怎么使用好,这需要他们一个个的小场景去试。

内容平台和生态比较大的微信群众号和今天头条,UC把微信和头条的形式联系在一同考虑:期望经过良性的机制,将媒体的内容分发给用户,假如用户觉得这个文章好的话就去重视,取得重视以后,媒体既有UC引荐的流量也有自个被订阅的流量,让用户可以沉积下来,可以继续去花费。

UC引荐的模型,有不相同的当地是:把头部的自媒体人收拾出来,他们代表了一种特性,这个特性即是人群特点十分好归类,这些自媒体人可以用一些高度的、简略的词去界说他们。这个是UC和头条的差异之一。

浏览器的进化

UC曩昔是浏览器,转变为个性化内容引荐平台,用户认知怎么改变?

UC思路是:本年全部进化,本年UC浏览器商品会改名,从UC浏览器成为UC。在途径上分为三步:1对在用的用户耳濡目染,把商品、内容和效劳做的足够好。2将口碑提炼,辐射周边用户。3频频的刷脸,经过品牌的手法去推进。

将来,UC会保存搜索功用,搜索是UC的优势,一方面是对用户端的优势,另一方面是内容发明者的优势。由于搜索也是内容分发一种天然的机制,由于有时引荐做得再好,可是搜索的需要是用户十分强的需要,UC会保存,而且不会对信息流有啥影响。将来,UC还会独自推出一个UC头条App,专门做内容个性化引荐。

从信息流上线以后的数据来看,每个用户天天的阅览时长最少添加30分钟以上。而全部UC每个用户天天的时长是90分钟以上。

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