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七月
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第一财经新媒体教你如何利用数据驱动新媒体的运营

7月2日,第一财经新媒体、Musical.ly、触宝齐聚【友盟+】U-Time巡回活动上海站,为开发者带来干货分享“更贴近业务的运营新玩法”。

第一财经新媒体技术保障及创新部负责人谭庆超:“我们利用数据驱动内容的运营和产品的运营”

7月2日,第一财经新媒体、Musical.ly、触宝齐聚【友盟+】U-Time巡回活动上海站,为开发者带来干货分享“更贴近业务的运营新玩法”。

以下为第一财经新媒体技术保障及创新部负责人谭庆超的现场干货!

上海第一财经新媒体科技有限公司,成立于2015年6月,是上海文广集团与阿里巴巴集团启动战略合作之后,由第一财经发起成立的新媒体子公司。公司以阿里巴巴的商业大数据库和第一财经全媒体渠道集群为基础,将双方的媒介禀赋和技术优势深度融合,在探索新形态的资讯传播同时,更着力于挖掘财经数据的商业价值,围绕数据逐步形成媒体化、商业化、自动化的业务矩阵,最终实现DT时代新媒体变革的愿景。

  其中,第一财经商业数据中心(CBNData),是公司旗下的数据商业化和数据自动化的战略级平台,以阿里巴巴的商业数据库为基础,输出产业经济全景分析和行业企业深刻洞察的数据产品,全面满足商业世界的数据刚需。DT财经是公司旗下的数据媒体化品牌,聚焦数据以开启财经新知,解读数据推动新闻自由生长,旨在成为数据时代(DataTimes)的第一入口。此外,依靠财经资讯生产优势,公司携手蚂蚁金服推出亿级用户理财终端聚宝App,已经成为领先的投资资讯综合服务商。

数据的重要性,在进入移动互联网时代之后,显得尤为突出。如何对数据进行有效地采集和分析是最为重要的第一步。

作为新媒体,我们是如何进行数据采集及分析的?

 通常我们将数据分为两类:结构数据和非结构数据。其中,访问数据和行为数据称为结构数据;内容数据和评论数据称为非结构数据。

 

而这些数据对于新媒体项目而言的意义在于驱动内容的运营和产品的运营。

在处理新媒体数据时,往往通过建立标签库、内容数据标签化、用户数据标签化、结合隐语义模型进行推荐等几个步骤进行。

 在实际建立标签库时,不仅仅需要对于自己平台上的数据进行标签处理,还需要对于我们新闻分发平台上,比如微博、百度等,同样都有热点的标签,一起纳入整体的标签数据库。

 数据处理最典型的应用场景就是千人千面。千人千面,顾名思义便是每个人看到的都是根据个性化推荐的不同的新闻。因为新闻的特殊性,需要在通过隐语义模型进行推荐的时候,考虑新闻的生命周期引入时间衰减函数,考虑到人工运营的热门新闻对兴趣的影响需要对热门新闻内容进行降权等训练最后的推荐结果。

第一财经新媒体是这么实做的!

1. 通过数据分析,优化产品规划

  当我们通过数据分析发现下载使用DT财经APP的用户其中有很多是针对我们上传提供的CBNData及其他大数据报告时,我们将产品进行了迭代优化,将原先并不清晰的报告入口放在了更为明显的位置,当打开APP时就能触及到报告入口。

 

而同时,我们通过数据分析发现在PC端浏览报告时通常用户的浏览会接近80%-90%的程度,是一个非常深度的阅读,而通过APP时阅读变得非常浅。这个统计数据让我们产生了疑问,从而发现因为APP竖屏阅读报告其实颇为不便,影响了阅读体验。此后我们便引入了横版阅读的按钮,阅读用户体验的提升也从报告阅读时间上给与了进一步的验证。

2. 通过数据分析,丰富产品体验

卡片式的图片分享是DT财经的一个特色产品形态,这是对于用户体验及用户使用习惯调查之后的产品设定。当我们通过数据整理发现每当用户转发图片时会有一些内容无法包含不进去时,我们新增了一个设定。

让用户进行分享时,新增了一个个性化的分享。当用户选择想要分享的图片时可以将评论同时结合,让用户通过一张图片的分享表达了他对于新闻事件的一个完整的态度。这是数据运营中的一个尝试,丰富了内容的运营。

数据是冰冷的,数据也是有温度的。第一财经新媒体通过对于数据的理性分析和感性认知,给出最佳解决方案,提升用户体验及内容运营。


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