新闻类 - 产品分析

2016-12-20 11:14:00

通过对市面上常用的新闻类 App 分析后发现，用户对新闻、资讯的需求其实很明确：及时的行业动态，和深度的行业解读。首先内容是关键：及时、全面、易读，客观、专业。其次是用户体验，首页内容的有效信息占比，就像 UC 的 Slogan：给的再多，不如懂我。
下面从内容生产、内容传播、用户消费三个角度拆开来分析，互联网兴起后，信息获取方式的进化。

三个关键环节

1. 内容生产

常见的方式有：

专业媒体。比如：对时事新闻的跟踪和报道，典型产品就是网易新闻客户端的专题栏目；对企业家的深度采访；对某款产品的报道。这是典型的 PGC 模式，专业媒体制作内容，用户消费。
自媒体。比如：众多的科技博客（爱范儿、极客公园，虎嗅、36kr，PingWest，apple4us），一群充满好奇心、兴趣一致的聚集在一起，翻译外文，对最近发布的产品进行解读、讨论。也诞生了大批个人博客，比如孕峰、阮一峰，小道消息等，经历了个人博客/新浪博客，现在多数都聚集到了微信公众号。
普通用户。Facebook，Twitter，Quora 等 UGC 网站的崛起，这时候人们发现只要有合适的工具，普通用户的创造价值是巨大的。国内的校内网，饭否，微博，知乎也都是后来发展比较好的。

上面提到的三种类型用户，专业性由高到低，深度的报道主要还是靠前两种，第三种覆盖了用户更多的创作场景，也促进了内容的筛选和传播。

2. 内容传播

常见的方式有：

订阅话题。早期个人博客和自媒体时代，互联网好的内容通常集中在某几个博客，通过添加到浏览器的收藏夹，或者 RSS 订阅，定期来浏览。后来出现了微信公众号、读读日报、和现在比较火的即刻，本质其实也是这种模式。
社交关系。通过朋友来帮你筛选，比如好的内容分享到 QQ 空间和朋友圈，前提是添加为朋友，相当于双向关注。或者单向关注，比如微博和知乎上关注某人之后，就能看到这个人的动态。通过社交关系的传播，优势是灵活，作者能分享任何内容，流通的信息是活的，能方便跟作者互动。劣势是关注的人多了之后，首页内容会变得杂乱，难以维护。
兴趣推荐。通过记录你在网站和 App 上的行为，识别出用户兴趣，进行个性化推荐。比如亚马逊，YouTube，今日头条。当你在亚马逊上购买或搜索某商品，在 YouTube 上观看或搜索某视频，在今日头条点击或搜索某新闻，这些软件就会变得越来越懂你，推荐的内容大部分都是有点击欲望的，不过推荐会有些重复。
相关内容推荐。比如在个人博客上加的友情链接，豆瓣上喜欢读这本书的人也喜欢这些书等。

其实会发现，内容的传播都是围绕「话题，人，内容」这三个维度展开。订阅话题属于话题维度，社交关系属于人的维度，兴趣推荐属于话题 + 人的维度，相关内容推荐是内容维度。

3. 用户消费

点赞，评论，收藏，是标配。观察会发现，常用社交和资讯类软件基本都有这三个操作。点赞用于情感释放，评论用于意见表达，收藏用于学习收集。点赞通常是感性的，评论和收藏是理性的。
用户消费后的反馈，会让分享者感受到某种程度上的被认可，从而产生更强的分享动机。这是「用户消费环节」和「内容生产环节」的反哺。比如快手上用户群体的分享动机，在现实中不被认可、缺少交流的人，在网上表现却很积极。
用户消费行为产生的数据是很有价值的，通过分析识别出用户兴趣进行个性化推荐和广告推送。这是「用户消费环节」和「内容传播环节」的反哺。比如今日头条会对用户分层，具体到年龄、性别、兴趣，广告商可精准选择某类用户，进行精准推送。

总结

其实在内容生产过剩和用户对信息消费行为固定的现在，最核心的环节就是内容传播了。如何让内容更好的连接到人？依赖社交关系，还是依赖兴趣推荐，谁更高效？之前的玩法主要是依赖社交关系，今日头条的崛起让人们开始注意到后者的潜力。相信某些场景是适合通过社交关系传播的，某些场景是适合通过兴趣推荐传播的。最后，传播方式其实并不重要，重要的是发现现在存在的问题，以及如何去解决。不同的传播方式只是解决方案之一，或许还有其他更好更高效的解决方案。