伍小虎：媒体大数据运营之道

人民日报媒体技术公司技术部副主任伍小虎

　　由人民日报社与中共深圳市委、深圳市政府联合主办的2016媒体融合发展论坛技术分论坛在深圳举行，人民日报媒体技术公司技术部副主任伍小虎先生发表题为“媒体大数据运营之道”的演讲。

以下是人民日报媒体技术公司技术部副主任伍小虎演讲全文：

　　各位领导、各位媒体界的朋友，大家下午好！

　　我跟大家分享的主题叫“媒体大数据运营之道”，这个主题有点大。

　　在开始之前我想跟大家分享两个故事：

　　第一个故事是讲在互联网转型的初期，有一大批B2B创业公司被夭折了，这当中当然有他们自己经营的原因，但是有一个很重要的原因是：互联网转型初期，企业面对对手时他的态度是三个字“整死你”。

　　所以，因为这个态度，很多B2B创业公司在推销他的运营模式的时候，受到很大的阻碍。如今看来，比如说滴滴和快滴，滴滴和Uber的合作故事告诉我们，在互联网的模式下，“合作共赢”是很重要的一个理论。

　　第二个故事，现在是媒体融合发展的时期，在媒体融合初期，媒体界的朋友经常会谈到：“到底是内容为王、渠道为王还是技术为王？”其实今天我们不是讨论这个问题，我们讨论的是什么？如果我们把“好”的内容，比作一杯好酒，我们就点说头啦。俗话说：“酒香不怕巷子深”，俗话又说了“酒香也怕巷子深”。俗话还说了“不管酒香不香、巷子深不深，我只要能找回一个打算盘神乎其神的算盘先生，我的酒一样能够大卖”。

　　这个我们来分析一下，古代的帐房先生他所承担的角色是什么？整个酒店的账，结帐数据都通过他的手，同时他面对客户，他了解他的客户，另外他知道酒店运营的相关经验。所以如果把古代的帐房先生折合到现在来讲那就是数据科学家。也就是说，我们在整个不管是内容、技术、渠道，只要我们在这个过程中体现出了数据运营的能力，在我们媒体融合发展当中，（数据运营）能起到非常重要的作用。

　　2014年被人们评为“融合元年”，其实媒体融合发展经过两年的发展，很多媒体集团有了自己很好的发展成果。从运营的角度来看，媒体融合发展给媒体运营带来新的机遇和挑战。机遇方面，我们面对大量的网民，面对大量的在网上浏览信息的用户。同时，我们现代的浏览手段和设备，更帮助我们的媒体创作者，更容易去连接用户。同时，我们的媒体人也积累了大量数据资源，包括媒介资源、广告资源、行为数据、用户数据等等。这里还有传播数据，这些数据我们平常没有很好的去把它运营起来。

　　同时，媒体运营也存在着很大的挑战。这里我们列了大量的问题，肯定有很多运营人员会真实的遇到，但是说到挑战，是我们需要把我们的流量利用好，怎么样利用流量？怎么样获得更多的流量？怎么样把好的内容推荐给更合适的用户？怎么样利用大数据，把我们所有的整个媒体的数据，能够管理起来，经营起来，实现价值的变现和共享。

　　要达到这个目标，我们就要重新定义运营目标和价值理念。

　　首先，我们要重视数据资产，数据资产是我们实现大数据运营的基础和前提。

　　二是，我们要有一套属于我们媒体专属的运营支撑体系，支撑平台。更了解我们的媒体的运作，包括我们网站的APP的栏目、频道、内容的生产，包括它怎么样去提供内容的分析和支撑。

　　三是，我们需要去打造流量和内容的生态，通过大数据技术，能够直接将内容、流量和用户，使这三者实现精准的匹配。同时为流量找到合适的内容，让我们的用户更加满意，提升用户的黏度。

　　四是，我们要通过数据资产的沉淀，我们要实现通过数据价值的挖掘。这样在现有的数据基础之上，去创造和挖掘出新的赢利模式，实现新的赢利方式，实现共赢。

　　我们重新定义了目标，那我们要怎么来做？

　　首先，我们要打破原来的运营方式的传统，以大数据方式来驱动。怎么来做？我们在运营生产方面，我们要生产出按照用户所想来生产内容，生产出用户喜欢的内容。

　　第二，在内容评价方面，我们需要有更多的评价指标，帮助我们更好的去了解我们的内容，到底是什么样的状况？让我们的运营方式，更加的走向自动化、程序化还有智能化。我们需要通过平台的推荐能力，获得更多的流量。

　　第三，我们运营要更加专注于内容，因为媒体人是生产内容的，通过内容的创新模式，来创造新的收入模式，提高营收能力。

　　有了这些之后，我们需要一个全新的数据驱动的运营理念：

　　第一个我们要提供运营，要基于SaaS服务，SaaS服务前面也讲了统一管理、统一运维、统一升级，按需收费；

　　第二个开箱即用，我把所有产品功能都放在里边，只要接入我们，就可以把所有功能开放给你使用；

　　第三个我们将沉淀的数据资产共享，做成服务向大家提供；

　　第四个数据和技术，驱动我们的业务，实现双方共赢；

　　接下来我们看一下大数据运营整体的业务架构：

　　首先要接入数据，有自动化的数据收集能力。然后形成媒体资产库、内容分析库，经过我们算法库的算法分析，来驱动PPT上七大块运营的业务模块。比如说网站APP的运营，微博、微信iH5，还有用户画像体系，还有个性化内容推荐，还有广告和营销中心，以及整个效果监测中心，包括广告监测计费、包括效果监测一系列监测等等，在这几个模块体现了整个大数据运营的思想：

　　首先，我们来看第一块“综合运营分析”。

　　综合运营分析，这是我们系统的截图，我们可以很清晰的看到，我们的综合运营分析，包括了五个模块，网站、APP、iH5、微信、微博。针对每一块，我们都有独立的模块、独立的系统接入，去支撑每一个模块的运营。

　　网站和APP的运营分析，为什么放一块来讲？很多的分析纬度和指标很接近。首先我们看到，我们有很多的分析指标和维度，跟现在我们网站APP的运营分析不同，很多网站都采用百度统计、google都可以实现网站流量统计，但是仅仅是做了流量统计。我们与他们有什么不同?第一我们在来源分析方面我们做了突破，我们做得更细，在搜索、微信、微博还支持自定义来源分析，包括人民日报社系统来源，还可以根据需要来自定义增加其它。

　　第二，我们增加了主题运营报告，根据你自己对网站运营理解，可以定制化你自己的运营报告，这一块有很大突破。

　　第三，在用户体验方面，我们增加了热力图，包括内容的热力图，还包括对热力图历史的重放，让你更好的理解用户真实点击行为历史变化趋势。

　　我们的运营分析，更加注重在内容方面。我们怎么来做内容的深度分析？

　　首先，我们从两个方面，我们可以把网站里所有内容，进行总体的统计分析，也针对每一批报道，进行了细化的分析。我们要做的目的是深度揭秘每一篇报道运营情况，分析流量趋势，评估传播影响力、观察来源价值、洞察用户所想，这是我们对内容生产的一个分析的目标。

　　这个是我们在做内容分析的时候，做的思维导图，对内容分析，我们分析了很多指标，可以看到在内容分析当中形成各种指标进行详细指标体系，内容分析非常的丰富。

　　在内容传播效果方面，我们独立的成立了一个独立的系统，这个系统针对每一篇内容做网络传播和分析，去了解每一个渠道内容的传播情况，通过传播影响力指标的提炼、排名包括版权追踪等等一系列功能，让我们很好的了解内容在网络上的传播，带来的影响力，跟踪内容在全网的传播，有一种一览无余的感觉。

　　在用户体验方面，包括首页和内容详细页“热力图”，我们的“热力图”有什么特色，跟其他人有什么不同？我们支持像素级的精准，因为热力图你看到的很多点是不准的，我们做到像素级精准，这个是我们在技术上的突破。

　　另外我们支持历史对比重放，很好的发现你网站结构当中的缺陷。

　　接下来来到我们的社交媒体，社交媒体在新媒体的发展当中，媒体融合发展业务当中占了很重要的地位。我们的社交媒体应该怎么样做运营分析？我们有一套我们自己的方法论。

　　我们说的社交媒体包括微信、微博，因为有相似性，所以放在一起来说，我们建立微信、微博帐号排行榜体系：

　　首先是行业榜单，让你了解你的帐号在整个行业里面，你所占到的位置。

　　第二块我们也建立了私有榜单，让你更好了解你和你的竞争对手的帐号的区别，差距在哪里？你的优势在什么地方？另外有一个总排行，总排行是说你的帐号在整体的榜单里面，是什么样的位置？

　　通过这个排名，通过指标分析，让我们了解，我们很快速的预测到，哪一个帐号是我们的优质资源，是我们将来合作的资源，是我们很想要找到的，关键意见领袖在哪里？

　　另外我们也可以了解到竞品动向监测，了解你的竞争公号或账号对手有什么动向？他的变化趋势在那里？

　　另外我们针对的热点文章、博文进行追踪，同时提供了针对内容的非常详细的分析能力。在这个平台里，很重要一点，我们有针对多个帐号的进行了统一管理。

　　比如说这个是帐号级别概括分析，因为我们分析分几个层面：

　　首先是帐号级别概况分析，概况分析完了之后我们又针对每一篇文章的详细分析，包括内容传播，包括发文，包括传播信息，这一块很详细，包括粉丝、受众，大家可以去外面的展台看看我们视频播放和系统的展示。

　　包括社交情绪的分析，包括孙杨被无理攻击，包括获得冠军以后，他的两篇微博情绪的变化，让我们对微博上传播的情感变化有个较全面的了解。

　　另外我们对H5产品也有了一个独立分析的平台，我们知道H5由于他传播的便捷性，劲炫的展现力，以及开发的低门槛，在我们自媒体、数据新闻，还有很多领域都有很好的应用。因为H5量越来越多，越来越火，所以我们基于H5建立了一个平台以便于对H5进行很好的运营分析。比如说我们鉴别哪些优质渠道？我们可以评估H5的传播力到底怎么样？另外，我们对于H5产品在网络上实时反馈数据怎么样？浏览行为数据怎么样？流量怎么样？实时数据进行跟踪和分析，另外提供了多纬度交叉分析，包括地域、时间，以及洞察H5后面用户的行为情况，这是我们一个真实的截图，我们对一个H5产品传播的一些分析，非常的漂亮。

　　前面讲了，很多的社交媒体、网站、H5的分析，但是这些数据从哪儿来？我们需要有一个安全和全面的新闻采集。用我们安全采集的数据支持防伪造、防卡的等等技术，我们这些独特的技术，可以很好的跟第三方接入的平台进行很好的集成，也不会影响他们系统原有的运营方式。

　　数据接入好了之后，就有机会接受到平台的后台用户行为数据。平常我们网站有网站的用户，APP有APP用户，微博、微信有微博、微信的粉丝和受众。这些用户，平常都是孤立的，我们怎么样把它打通，我们需要有一个用户画像工厂，帮助我们建立用户画像体系，打通在不同平台上的用户，构建全方位的用户画像体系。

　　我们画像体系怎么构建？比如说包括人口属性、兴趣偏好、行为偏好、消费偏好等等这四个方面的维度，来构建全面的标签体系。同时形成用户资产库，同时服务我们应用，包括用户群体调查、商业化广告、个性化推荐等等，包括后面讲到的广告使用，精准广告的投放，都会用到用户的资产信息。

　　接下来跟大家讲一下，个性化内容的推荐。个性化推荐大家肯定会讲到“今日头条”，因为他推头条。那我们的推荐做什么？我们有什么不同？首先我们来讲，从推荐角度来讲，我们看到推荐方式非常多，我们支持人工推荐和机器推荐相结合。我们也支持实时推荐和离线推荐，另外我们也支持通过媒体内容找人，也支持人找内容，同时支持推荐上下文，包括基于内容、场景、广告、搜索的推荐，也支持各种算法的组合推荐。

　　从我们的推荐来讲，我们更加注重实时性，也更加注重推荐的实效性，更加注重我们针对媒体行业的推荐，我们将会形成内容的推荐市场，实现跨站点、终端的推荐，实现网站APP内容的个性化，实现我们针对个人画像的精准推荐。

　　这是我们在推荐引擎里面一个实时推荐架构，首先我们怎么做？首先我们针对行为数据实时采集，针对内容实时抓取，同时构建出用户实时画像，经过我们推荐规则、引擎和数据分析处理之后，把实时推荐的响应达到100毫秒以内，同时我们对推荐结果做了很好的监测和分析。这在推荐当中很重要一点，是推荐结果的监测，你要考虑你这个推荐是不是全面性，覆盖率怎么样？新颖性怎么样？不能老是推荐一些热点，那看了没有多大意思。所以我们推荐更讲究全面性和均衡性，一套推荐的理论方法，在我们这个平台当中，已经开始形成。

　　通过我们的推荐，来提升我们的流量，促进内容和流量协作，同时提升内容的满意度，用户的满意度。

　　在广告和营销方面，我们正在建设一个专门的平台，实现我们把媒体的资源，和广告主，以及广告代理公司，整个广告的产业链，全链条的平台进行打通，他们三个角色在我们平台当中，都能够得到很好的体现。

　　我们从传统意义的广告有固定排期广告，也支持网盟广告，也支持第三方广告平台接入，包括竞价广告。另外精准广告方面这是的我们重头，因为我们用到媒体用户的DMP平台当中存储的用户画像体系（数据），也包含用户偏好，根据这些信息，我们能够基于用户的画像和关键词的精准投放，也基于位置的投放，基于群体广告投放，也基于知识推导的投放。我们的用户整个画像体系，我们将来除了媒体用户属性，也会接入第三方用户属性，用户的画像体系会更加的全面，更好的去满足新的广告投放，和新的盈利模式，创新方面的需求，同时提高我们精准广告的精确性。

　　刚刚我们讲了很多运营分析的一些想法和思想，其实整个想法和思想，都是基于我们整个大数据运营很强的技术架构体系来完成和实现的。接下来我给大家秀一下我们的“肌肉”，我们从数据接收、分析、挖掘，包括数据的存储，很多的实时的访问服务，还有支撑整个运营平台的各个业务模块。

　　我们（运营平台）是基于大数据平台实现的，所有这些大数据平台实时处理各个组件、调度，他们怎么管理、运营？这一块是大问题，我们要构建一个真正的大数据基础管理平台，这个平台类似于windows操作系统，在这个操作系统之上运营，包括大数据系统处理的任务、调度，包括安全，包括数据的交互，都是在整个大数据管理平台上实现的。包括他对计算资源池和应用资源池，统一管理起来的。这个平台是可持续化的，完全基于开源体系，所以它能够及时跟开源社区组建，保持更新、同步，同样也可以实现无限的扩张，满足我们媒体大数据在运营分析，以及在未来其他的大数据应用平台业务扩展的需要。

　　接下来回到大数据运营分析，其实我们讲大数据运营分析这一块有一个生态链效应。比如从媒体接入，到媒体行业运营分析，再形成用户画像，实现用户行为洞察，基于画像智能内容推荐，同时把广告进行精准投放，然后接入第三方的广告平台，效果计费，广告推荐监测、内容点击监测，然后对传播效果也有全面的监测，所有这些又是在服务于媒体，让更多的媒体来参与到媒体大数据运营的生态链当中。同时我们也跟国内外的流量，包括跟中国媒体融合云对接，大数据资源共享、大数据技术共享，形成智能化的内容交易生态，整个这一块跟大数据的运营体系结合起来。

　　前面我们的演讲嘉宾讲到大数据怎么样辅助内容生产，加上大数据在运营方面取得的成就和经验，我们打造了一个基于“媒体行业大数据”整体的服务能力，我们也希望通过大数据的技术来点亮媒体，驱动媒体发展的未来，谢谢大家！