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    做好內容運營的三要素 | 集派公關
    發布:admin 瀏覽:2142次

    1. 引進內容的要求

    接下來要做的就是確定引進什么樣的內容了。有兩個依據:

    • 一個是明確用戶群;

    • 另一個是知道什么樣的內容是用戶喜歡的。

    先說前者,找準產品的受眾群體。很多人都會把用戶畫像掛在嘴邊,提到用戶畫像會想到用戶的特征,例如性別、年齡段、職業、愛好等。但實際上,我們很難獲得這些信息,也不可能說做一個賬戶體系收集用戶信息。說白了,即使你做了用戶也懶得填寫,所以很多時候只能借助外力。

    集派公關當時總結了兩種方法:

    • 一種是根據已掌握的信息對用戶群進行推敲,例如我們當時分析了內容銷量較好的幾款機型,不同品牌的手機機型價格和定位也是不相同的,根據機型倒推出用戶年齡、收入等;

    • 第二是參考一些第三方的分析數據,例如像極光推送這樣的服務商會不定期的出一些數據報告,不過像這些統計報告一般都比較籠統,不夠細化。對其結果只能是參考,不能完全依賴。

    摸索清楚用戶喜好的內容,確定內容方向。我們嘗試不斷推薦不同類型的優質內容,監測不同內容的數據,分析哪些內容受用戶歡迎,哪些內容用戶不太喜歡,進而反推出用戶的喜好。

    用內容測試用戶的喜好,事先要準備好三項工作:

    • 首先是提前選好內容,不同的內容代表著不同的群體;

    • 其次是不同的內容給予的推薦位置和展示時間是一樣的,平等對待,要不然的話會影響到展示效果;

    • 然后是做好數據記錄,提前制定好評估標準。

    想清楚目的是什么,以銷售額為目的和完全以用戶的喜好為目的,要評估的數據指標肯定是不一樣的。

    2. 內容評判的標準

    找準用戶群后,我們就要有對內容的好壞進行評價,我比較傾向于是建立一套評價機制。這樣做的好處是對內容的評判快速做出決定,減少同事間的分歧,所以說對于建立這樣一套機制大家也必須達成共識,要不然沒法實行。

    關于評價標準的制定,分享幾點經驗:

    首先要確定數據指標,播放或閱讀量,收入等,其實要細算下來指標還有很多,如喜歡數,下載量等。但是有些指標雖然數據很高,不是我們所追求的,所以也沒必要做考量。對于以賺錢為主的內容產品來說實際的無非就是收入了。

    假如我們以收入作為參考指標來制定標準。舉個例子,某個內容放到好的位置,設定一個預期和時間段,如果它的收入在這個時間段內沒有達到我們的預期,我們就將其撤下,認為其不受歡迎。

    可如果只是這樣,對內容又會有一些不公,運營人員也會覺得特別可惜,特別是有些內容的引進我們還花費了很大的精力。一個內容如果在最好的位置數據還不好,當把它撤下放到普通的位置,曝光要小很多,數據肯定會更差。所以在現實情況中我們還要對其進行挽救,挽救的方式主要有兩個方面:

    • 一個對內容重新包裝,例如修改封面圖和文案,換一個營銷角度,或許會有不同的效果;

    • 另一個則是內容本身,修改內容,對于這點,如果內容是文字的話還好,但如果是視頻或者音頻的話,修改成本太高,不太現實。

    如果某個內容在競品的平臺上也存在,可以借助競品的數據做參考。不過有三點需要注意:

    • 首先是該內容在競品上的上架時間;

    • 第二是競品的用戶量級;

    • 第三是看該內容在競品的平臺上的展示位置。

    這三個因素對內容數據的高低會有直接影響。

    3. 內容推薦的標準

    假設你已經引進了很多好的內容,那么接下來面臨的一個就是要從內容庫中選內容推薦給用戶了。

    平臺中好的資源位肯定是非常稀少的,如果資源位沒有得到好的利用就相當于是浪費。打個比方同樣的位置你推薦A內容,一天的收入是5000,但是B內容只賣到1000,中間的4000塊錢也就相當于我們的損失,也體現出對推薦位利用的好壞。所以做好內容的篩選很重要,選擇什么樣的內容上推薦位也要有個衡量標準。

    內容推薦的標準跟上文**節中說的有很大關系,我們之所以要摸清楚用戶畫像,測試用戶的喜好就是為了提高日后給用戶推薦內容的精準度。

    一是根據用戶喜好和內容質量,選擇一些用戶喜歡的內容。但如果一直推用戶喜歡的,維度太單一,會使得我們的很多內容都被淹沒,何況用戶的喜好也會變化,平臺可以通過好的內容引導用戶。推一些明知是用戶不喜歡的內容肯定是有風險的,短時間內看也有損失,對運營人員來說這多少需要承受一些壓力,但這也是不得不做的。在選擇內容的時候一定要推一些質量比較高的,要不然就會變成不但沒引導用戶,反而引起用戶的反感。

    二是根據社會熱點和作者知名度,推廣一些跟社會熱點相關的內容。如果內容的作者是行業內的大咖,可以借助作者的知名度進行宣傳。這已是行業內公認的做法。

    說起來簡單,很多時候我們對一個內容推薦后的效果是沒法準確預估的,又害怕效果不好白白浪費資源。這時候我們可以根據流量把推薦位劃分幾個檔位。如果對某個內容的效果拿捏不準,可以先把它先放到不太好的位置試水。差的展示位雖然流量低一些,但畢竟流量還是有的。等到測試效果出來,如果效果還不錯的話,可以再把其放到更好的位置,這種方法會更保險一些。


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