本篇是腾讯课堂&起点学院联合开设的“90天运营实战班4期”@中浩同学的作品,这次他以“UC头条”为基础,完成了一份UC头条内容策略分析。
一、确定内容定位
UC头条作为UC拓展资讯内容业务的核心,的内容定位是移动端内容聚合以及消息流精选,涵盖新闻资讯、视频、动漫以及有声播客,一方面每个内容的栏目以分类的形式方便用户找到自己关心的内容,另一方面把内容消息添加标签,便于平台利用算法做出精准的个性化推荐。
利用浏览器的流量优势,可以大幅减少原始的积累成本,同时可以通过用户使用浏览器的搜索行为和浏览行为,为咨询内容的数据挖掘和个性化推荐做出更精准的数据分析。
二、组织内容生产
内容生产以很少量的平台自生产OGC内容;少量通过平台筛选的UGC内容;大多数是PGC内容,内容划分为资讯、视频、有声以平台从网上获取和平台注册的大鱼号编辑的内容进行分类和添加标签;
首页底部的分类有首页、视频、发现、奇趣、有声,划分如左图:其他网站获取带有各个专题和标签的新闻资讯和视频、平台注册的大鱼号发布的带有标签的资讯和视频、奇趣百科中的OGC专栏和平台筛选把控的用户UGC内容、有声中以PGC内容的可订阅频道按照内容类型和专题进行分类。
三、选择内容输出
如图,在首页右上角以频道的形式划分所有内容,频道划分包括以内容分类也包括内容形式分类。
如下图,在一些频道下还会再加以分类划分和添加标签,划分分类和添加标签为平台进行的工作,便于分类查看和个性化推荐相关内容
奇趣百科是平台的OGC和平台审核过的UGC内容集合的地方,各种搞笑的段子、动图、动漫在这个栏目下,网友可以在这个栏目上投稿亦或是参与审稿,在每个内容下又提供了很多参与感很强的玩法,可以点赞、便便和评论,评论也可以被点赞,点赞最高的作为神评,动图的评论还以弹幕的形式展现。
有声内容栏目既是播客,全部是PGC生产内容,可以对自己喜欢的播客进行订阅。
播客的划分以内容属性的分类为主,在有声的主页推荐页面上还会加以一些专题进行描述。
四、分析内容效果
UC的资讯内容排序主要以热度、时间、用户浏览习惯为主并以评论为辅,热度依据是看点击和播放次数,这就导致很多标题与内容不符的内容或者是重复性的内容被大量阅读并且热度较高。
用户浏览习惯,既是根据用户的浏览记录,历史内容的内容来源、标签进行相关内容的抓取和展现,缺点是用户很多时候被大量重复和无用内容淹没,精准屏蔽并不适合用户的阅读习惯,满足用户打磨时间的需求但是内容低劣无效。
视频类的内容和资讯类相似,只是精准屏蔽改为直接选择不感兴趣,但是同质化的情况并没有解决。
奇趣百科的栏目更像是一个社区类的内容,优点是用户交互和发表参与感更强,缺点是OGC内容很有限、UGC更多的是评论而用户发表的门槛还是有点高,因为绝大多数用户发表的内容并不优质,很快会被平台筛选掉,少量优质内容并不能满足用户的需求。
有声播客的展示以播放次数和订阅功能为主,优点是从内容角度讲更加完善了UC头条的使用场景,缺点是播客类的播放时长和内容优化很难做,因为没办法去精准的匹配用户习惯,而分类又很难进行筛选,只是靠内容的标题无法让用户找到想要的内容,而内容的好坏又只是以播放次数为依据。
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