很多创业者、运营从业人员，今年或多或少都有如下的感触：

一方面，觉得微信微博的流量在缩水，自己需要学习更多的技能；

一方面，面对如同抖音一样，感觉多少存在点机会的平台，自己又很难迈出第一步。

如上的尴尬症，最终难免变成一句唏嘘：

当初早点做XX该多好呀！

（此处可选词填空：电商、自媒体、小程序…）

为了尽可能帮大家解决上述尴尬症，我们通过3个月的筹备，调研了近100名抖音运营相关的从业者，最终推出了这堂为期一个周末的培训：

培训已于10月底在北京举办，应多数学员的好评与要求，我们又增设了广州站和上海站。历时2天的培训很虐，需要学员同步做笔记，尽量远离社交软件。

但第一期的300余名学员都说很累很充实，毕竟听课的累，胜过一个团队瞎琢磨半年的辛劳。

简而言之，我们希望通过这堂培训，帮你碾压市面上70%的抖音运营。2天的培训，将从如下3点，锻炼你的抖音“肱二头肌”：

1、更懂行业时局：了解抖音的行业风向，升级你的网感

2、更懂制作运营：知道怎么拍视频更容易火，懂得刺激平台推荐的G点

3、更懂商业变现：掌握长线、短线的变现方法论，以及部分“黑科技”

我们请了4位实战导师，只求帮你少走弯路

在介绍几位导师之前，先看看他们近期的案例是怎样的：

案例一、跑腿界的彭于晏：1个素人1部手机，3个月收获500万粉丝，单条视频最高播放量达7500万，被抖音用户誉为“抖音三大神秘人”之一；

案例二、毒角SHOW：作为一个主打中西文化结合的搞笑IP，正式运营1年，就获得了抖音粉丝800万，微博粉丝454万的成绩；

案例三、会唱饭的王小潮：主打二次元定位，半年斩获300万“死忠粉”——粉丝每天给号主邮寄衣服和美食，仿佛当年的“追星”

再看看课程当天，现场群内的学员反馈是怎样的：

最后再来看看导师的详细介绍，简单的说，几位导师都有如下2个特征：

A、工作在抖音运营的第一线，懂得最新的平台政策；

B、拥有多年的跨平台运营经验，即便明天抖音不火了，他们的经验能帮你在下一个平台受用

他们参与了，也收获了

抖音的课程适用于如下五类人，首期共有300余名学员参与：

他们当中，有的已拥有双微运营经验，同样想把握抖音的红利：

有的是公司老板，从其他城市赶来，并表示还想听后续的课程：

还有其他运营相关的从业者，在此不一一赘述。从朋友圈的评价来看，首期课程整体还是达到了学员的预期。有了学员们的肯定与监督，我们后两场只会愈发实操，愈发为大家所能借鉴。

也许看到这里你已心动，那不妨先在这里附上报名方式，更详细的介绍还请继续看下文：

课程会讲哪些内容？

依托前文所述的3个大点，课程总共分为如下5个课时，每位导师均会授课两个半小时，每个点都尽可能的深扒：

课程提纲由于过于实诚（长到超出微信限制），于是我们选取2节课时放在这里，详细版见阅读原文：

我们已为每位渴望精进的学员，备好笔记本。1个周末的课程很紧凑，那是导师们用血淋淋的试错经验堆叠而成的。

我们坚信，通过学习，以及一以贯之的执行，别人走过的弯路，我们可以不用再走。由此赢得的每一分钟，都是抖音运营的壁垒，也是创业项目的壁垒。

最后画一下时间重点：

广州站：11月24日-11月25日  9:30-17:30

上海站：12月01日-12月02日  9:30-17:30

集训地址：将在开课前2周告知

集训门票：2800元/人 （3人团购共计减900元）

从《偶像练习生》、《创造101》、《明日之子》，到《中国有嘻哈》，直至现在正在热播的《下一站传奇》，这些热门综艺节目打造了一批后选秀时代的新偶像。同时随着他们在“抖音”、“微视”、“微博”等平台中的活跃，一跃成为当下最火的“流量偶像”，有些甚至每天带来的自然流量高达百万、千万。

数据来自百度指数与微博话题-音乐公告牌加油榜

同时“粉丝经济”、“粉丝裂变”等词语也再度出现在品牌主眼中。接下来笔者会通过一个实例来介绍下某款租车小程序，是如何通过粉丝裂变，达到吸粉成本0.03元，小程序瞬时打开次数达到10万+的。

一、活动内容的设定

粉丝（英文：fans），也叫追星族，是指崇拜某位明星的一种群体。这些明星有着不一样的性格特点，有的软萌可爱、有的才华横溢、有的喜欢唱歌、有的擅长跳舞等等，他们都有一个共同的特质，就是积极向上。

比如锦鲤附身的杨超越，“这首歌是你们给我选的,所以我想你们给我一点时间,我把那句唱给你们听一下”，这是杨超越在表演的舞台上对粉丝说的话。她自知实力不济，却非常的努力，把握每一次机会。

所以，在设定活动内容的时候，请首先注意这3点：

1、活动积极向上。

没有一个粉丝希望自己的偶像被牵扯到一些负面消息中，更何况如果事情闹大，你也要考虑到明星经纪公司找你麻烦的风险。

2、产品质量过关是硬性条件。

如果你的产品是个半成品，如果你的产品有很多显而易见的缺点，如果……那么，请你不要通过明星的粉丝来玩裂变，那样只会招来一群负面言论，以如今网络传播的速度，后果无法想象。

3、活动规则简单易懂。

做到粉丝裂变最重要的是什么？没有人会花超过10分钟、甚至超过5分钟的时间去研究你的活动规则，看看当下最火的短视频平台，抖音、微视等，你需要在3秒内就能吸引住受众的眼球，不然很可能就被滑掉。每天微博上的各种打榜，评选，抽奖活动超过上千个，既然用户已经养成了惯性思维，那我们就顺着来，以减少用户的思考时间。

本次活动的规则很简单：粉丝们只需要转发本条微博，并且在文中@你喜欢的明星，最后转发最高的那位幸运儿，品牌方会为她所@的明星送上1000朵小花。这些小花会帮助明星在线下有广告牌或者大屏的展示。

活动规则完美贴合微博的特性，中间也并没有一定要用户“下单”、“购买”等商业行为发生。仅仅是在转发的原文中有一张品牌产品的介绍和小程序二维码入口。对产品感兴趣，或者想要了解产的用户自然会去主动扫码，这样就大大提高了打开小程序用户的质量。

图片来源于微博截图

4、粉丝群体要贴合产品。

如果你的产品是老花眼镜，绝对不会定位粉丝群体是00后的明星。本次品牌主是一款顺风车产品，我们通过人群画像和各种数据分析，找到了适合的某个偶像团体。

以下是产品已有用户的受众画像和偶像粉丝的受众画像。

数据来源于百度指数-偶像粉丝人群画像

数据来源于x-flow流量分析平台-用户人群画像

二、多渠道整合营销——快、狠、准

1、 以最短的时间，快速曝光活动信息。

“抖音5分钟，人间1小时”，这句话并非空穴来风。在如今这个人人都刷短视频的时期，品牌主们千万不能忘记这样一个流量池。

易观的报告显示：直到2018年2月，用户人均单日启动短视频的次数达到了8.35次。而发布视频的工作也并不复杂，在每个平台注册一个账号，然后将制作的视频上传，2天上传一个，保证账户的活跃度就行了，并不会花费太多的时间。

视频内容也不需要很专业，如果你是个经常刷短视频的用户，应该不难发现，如今很多10w+的视频都是图片轮播的形式。你只要将你的活动简单的做些文字介绍，让用户知道去哪里参与就行了。（并不是所有短视频平台都会给予你免费的自然流量，所以尽量把能开的平台都开通）

数据来源于易观-2018短视频行业盘点

短视频后就是微博，在发布活动前，需要多联系几家相关偶像的粉丝后援会、站姐等，与他们商量活动到内容，只要你的内容积极向上，对偶像有利，且不牵扯到商业模式，总会有愿意配合你的活动。

而微博自有的抽奖、评选等活动的审核机制已被大众认可，粉丝们的参与度也会大大增加。

之后再在豆瓣、知乎、贴吧等免费的平台上公布的活动信息，吸引更多的用户来参与活动。

付费的渠道有：信息流、DSP、banner、CPA渠道等，也可视预算情况作适当推广。

2、没有效果的平台就砍掉，当断不断反受其乱。

这样说虽然对一些广告投放公司不太公平，不过笔者还是得提下。这是一个微博粉丝裂变活动，信息流、DSP、CPA渠道的效果事前就能预料到，不会很好。比如此波DSP推广，一个参与互动成本高达1.2元，而信息流一个成本0.8元，CPA互动成本是0.3元。

所以，在投放的第四天，我们就砍掉了大部分外部需要花费的渠道。而之所以最开始要使用这些方式去推广的目的在于：让活动得到更大更广的曝光，获得一批核心粉丝用户，而他们的转发推广的力度远比你用广告投放的方式好的多。

图片来源于微博粉丝评论截图

3、当用户通过二维码进入小程序后，准确判断用户第一需求，迅速修改小程序页面布局。

初时我们面临了一个很大的挑战，虽然小程序的打开次数越来越多，但取关数也一直在增长，甚至达到了30%左右。

因为本次活动并没有强制让用户一定要进入小程序的步骤，所以我们先假定，凡是扫码进入小程序的用户，都是对产品感兴趣的人群。

随后我们又从热点图和用户路径分析图来判断为什么会发生这样的情况。结果发现，原来是因为小程序的页面设计过于复杂，初试页面不够简单直接，用户在添加后，游览了3-5个页面后就取关了。

三、活动延续，运营该出手了

1、活动升级。

如果第一次活动有效果，那么你需要做的是立即展开利益升级。粉丝是需要培养的，为了防止他们成为“一次性”粉丝，你需要立即将奖品的利益拔高。比如之前只是送1000朵花，这次直接为你的 idol 在线下布置大屏或者海报横幅。

2、微博核心用户资料收集。

微博转发的性质不同于抖音等点赞平台，一般来说，转发、评论数排名靠前的粉丝都会是站姐，或者是某个团体的“领袖”。你可以多与其产生互动，让她“认识”你，这样以后再做类似活动的时候，可以混个“脸熟”。

3、微博互动数不是全部，你的目的是为产品找客户。

有些朋友在看到活动火了之后难免自信心爆棚，毕竟不是每个人都能做到百万转发的活动的。但是这个时候，你应该要警惕，要明白，老板给你预算，最终的目的还是要获客。

4、产品需要成长。

随着产品用户数的日益增多，要尽可能快的反馈用户咨询的问题，同时保证产品的迭代与更新。

本次活动的微博阅读数超过100万次，转发数10万+次，小程序日均访问量提高了32倍，核算成本后，公众号加粉成本仅0.03元。实现了一次真正低成本的“品效合一”的推广。

人生中有三样东西是不可容忍的： 凉掉的咖啡、不冷的香槟，和过度兴奋的女人。

——奥森•韦尔斯 Orson Welles

今日上午，证券时报报道称：针对路透社昨日上午“瑞幸咖啡正在以估值15亿—20亿美金寻求新一轮融资”的报道，瑞幸咖啡公关总监赵艳艳明确回应称，“这一消息并不准确”。

至于本轮融资具体融资规模和估值，她表示：“现在不便透露。”

一、资本填充起来“小蓝杯”，对标星巴克的路并不好走

早在成立初期，瑞幸就曾打出“打败星巴克”的口号，更针对星巴克的垄断嫌疑发起指控，此举被一部分人解读为“蹭热度”。

作为新零售咖啡的强势品牌，号称手握十个亿的瑞幸，杀进了这个比拼资本的新零售咖啡市场，有趣的是：打着硬刚星巴克大旗，实则绕着星巴克走。

1. 瑞幸咖啡，正在吸引你的眼球，或者撕裂你的朋友圈

与星巴克的模式不同，神州打造的这款网红“小蓝杯”最先撕开的是互联网这道口子，

首先是引导尝鲜，下载app注册即可获得赠饮，接着利用拼多多式的社交化裂变营销，分享给朋友产生消费又能获赠一杯咖啡。

类似拼多多的砍价小程序，但是相比拼多多获取新用户成本显然高出很多倍，这种烧钱式打法最大的好处是快速获取流量和曝光率，钱治亚花投资人的钱花的开不开心不知道，但用户薅羊毛薅的确实很开心。

除了走社交电商的路子，瑞幸咖啡还投入了一大笔钱砸在广告上，汤唯和张震有多贵自然不用多说，电梯间的分众传媒广告和影视植入也达到了无孔不入的地步，“这一杯，谁不爱”洗脑程度不亚于拼多多的魔性广告歌。

1. 瑞幸虽然发展迅猛，但是快速扩张、烧钱营销的模式还是饱受外界质疑

瑞幸的创始人来自共享出行领域，天生自带互联网基因，但是对于食品饮料行业来说，最根本的还是产品质量。

与“咖啡一哥”星巴克相比，撇开多年塑造的品牌形象不谈，成熟的供应链体系和线下门店的运营管理，这些都是瑞幸缺少的。

在“咖啡场”上人民币玩家固然可以解决拉新问题，但与其他商业场景不同，咖啡馆的盈利关键是坪效。

但好在物联网时代之下，咖啡生意也可以另辟蹊径，暂且抛开线下门店的坪效问题、租金压力，继而瞄准现磨咖啡市场在外卖上的空白。

二、咖啡外卖战争两派四霸

虽然官方宣传瑞幸咖啡打造了四种消费场景——快取店、外卖厨房店、旗舰店和悠享店，但后两者数量屈指可数，核心业务仍在不设堂食的快取店和外卖厨房店。

无独有偶，另一个成立于2014年的明星互联网品牌——连咖啡，最初是以微信公众号为入口的咖啡外卖平台，主要提供星巴克和Costa等咖啡外卖服务来积累用户。

一年后，在积累大量用户后，连咖啡剥离星巴克等第三方品牌的咖啡外送服务，成立了自有的咖啡外卖品牌Coffee Box，其选择“轻落地”方法，密集建站，这些站点并不是咖啡馆，只承担厨房和仓库的角色，对于地理位置和面积等因素的需求较低，成本被大大压缩——这与每日优鲜的“前置仓”模式类似，与瑞幸咖啡、盒马鲜生的店仓配三位一体截然不同。

至于另一派可以相提并论的就是两大传统品牌——麦当劳和星巴克开展的i麦咖啡外送、专星送服务。

上个月，就在星巴克宣布在饿了么平台外送咖啡后，麦当劳中国也宣布旗下“麦咖啡”推出外送服务，用户可以通过美团、饿了么和微信小程序“i麦咖啡外送”下单。

在品类上，麦咖啡与星巴克专星送、瑞幸咖啡差别不大，均以提供各类咖啡为主、甜点轻食为辅。

不同的是，麦咖啡延续了麦当劳的快餐经营方式，提供早餐下午茶等套餐。

而专注于打造“第三空间”的星巴克，此次则在部分地区放弃了“第三空间”，选择与盒马携手打造的全球首家品牌外送厨房——“外送星厨”，专注于线上订单。

这无疑是星巴克进一步对接阿里生态的举动。

三、餐饮巨头们为何扎堆咖啡外卖这门生意？

很多人都知道，肯德基、Costa实际很早就开始在外卖平台送咖啡外卖，但这个服务在中国流行开来还是近一年的事情。

咖啡外卖市场庞大，但从没有品牌能够证明这一点，对巨头们而言，外送咖啡也只是作为门店的一个补充服务。

咖啡外卖市场庞大，但从没有品牌能够证明这一点，对巨头们而言，外送咖啡也只是作为门店的一个补充服务。

来自本土的瑞幸咖啡凭借主打的外送服务迅速崛起，则给出了实据。

同时，“搅局者”瑞幸走通咖啡外送模式也给了餐饮巨头们启示。

而在此之前，今年7月底，星巴克发布的2018财年第三季度财报显示，在全球同店销售额上升1%的情况下，星巴克中国区门店同店销售同比下降2%。

这份财报被称为星巴克中国有史以来“最差财报”。

在中国，专注于疯狂开店的星巴克，明显感受到了租金的压力。

斯密街商务咨询公司的数据显示，一杯星巴克拿铁中，有26%的成本为租金。而与此同时，本土互联网品牌咖啡和各种奶茶饮品，正在不断挤占咖啡市场份额。

在高盛的报告中可以看出：同行本土互联网品牌中，高坪效成为了瑞幸——这个新生儿能够快速跻身中国第二大连锁咖啡品牌的关键所在。

但这也正是没有资本助力的其他本土咖啡品牌所最难攻克的。

如果说瑞幸给餐饮巨头们敲的一记警钟、咖啡门店的租金压力以及资本限制决定了巨头们必须放弃部分“线下战场”，那么，更重要的点是咖啡外送这门生意势必会成为餐饮巨头们打开智慧零售、抢占流量的利器。

四、小程序促成的咖啡外送“生意经”

餐饮外卖平台的火爆，并不能直接带动咖啡专送这样垂直细分的外卖服务。

在星巴克牵手阿里的一个月后，9月6日瑞幸咖啡就与腾讯宣布达成战略合作，双方将联手探索大数据、移动互联网、人工智能等技术在线下场景的应用转化与微信小程序的智能化营销，共同建设瑞幸咖啡“智慧零售”解决方案。

作为互联网咖啡的代表企业，瑞幸在成长速度上也很互联网。

2018年1月1日才启动的咖啡品牌，到8月已经完成了800多家门店布局，服务用户超过350万，销售杯量1800余万，甚至还逼得星巴克要求供应商站队，堪称2018年中国的商业传奇。

从这个市场现状，还衍生了一个新的网络词汇——指鹿为马。

李彦宏曾经说过：互联网可以把很多传统行业推倒重来。

互联网咖啡对于传统咖啡行业的重大意义就在于对渠道和成本的推倒重塑。

星巴克为代表的传统咖啡行业，主要发展线下店铺，重视店铺选址和装修，力图打造“除了工作场所和生活居所之外温馨舒适的第三空间”。

在这种情况下，只能做到等客上门。

而瑞幸咖啡则不同，用互联网思维做的咖啡，以“场景”代替“空间”概念，让咖啡适应各种场景，用户无论何时何地都能享用咖啡，这一点与“0成本开了100万家店”的连咖啡小程序如出一辙。

正如瑞幸咖啡的口号“让咖啡找人，而不是人找咖啡”。而这，正是对传统咖啡市场的颠覆。

1. 如何让用户为第一杯瑞幸咖啡买单呢？

在这里就不得不提瑞幸咖啡微信营销的三驾马车：

1. 补贴
2. 社交裂变
3. 精准化营销

补贴是沿用O2O发展初期的策略，利用移动互联网的社交红利，通过补贴抢占市场，实现弯道超车。

作为互联网品牌的瑞幸咖啡，可以说是将这一套机制在互联网环境下发挥了最大效用；从新人注册的第一步开始，布局首单奖励。

用户首次下载APP并成功注册，即可免费获赠一杯咖啡，解决单个人的首次尝试问题。

裂变是通过互联网思维来实现增长。

老用户通过推荐朋友成功注册，就可以再得一杯赠饮，同时对方也将获得一杯赠饮，这种老带新裂变模式解决一对一的裂变问题。

而瑞幸咖啡的红包可分享至微信群，类似于外卖红包，解决一对多的群裂变问题。

当然，瑞幸的各种玩法也适合各种场景。

“咖啡请客”可以随时随地赠送一杯或多杯咖啡给朋友，而“买二送一，买五送五”等促进拼团带动销量。

强福利补贴形式可以牢牢抓住用户社交关系链，产生惊人的裂变效果。数据显示：“大师”系列在活动期间一天的销量就达30万杯，约等于1000家星巴克门店的日销量总和。

精准化LBS定位营销，以微信为主的线上的 LBS 营销为主，反复进行门店周边吸量。

瑞幸咖啡在一个城市开店量基本覆盖主城区，会考虑使用微信朋友圈进行的品牌广告推广，覆盖周围几公里，品效合一，进一步完成企业形象的提升。

很明显：瑞幸咖啡的社交化裂变营销现在主打的是“烧钱”。

以资本吸睛的同时，作为互联网新生代，与腾讯合作，其中是否如外界所言，瑞幸对标星巴克是指成效而非发展路径，会否走上一条抢占雀巢类速溶咖啡市场份额的智慧零售之路，这些我们都尚未可知。

但连咖啡小程序的社交体系、瑞幸咖啡小程序对传统场景的颠覆以及线下巨头试水的i麦咖啡外送都在给我们传递这样一个事实：

无论是线上的社交+场景，还是线下的智能化营销，微信小程序的出现无疑赋予了咖啡门店更多的想象空间。

如今，无论是传媒从业者还是普通用户，已经没有人会轻视技术的力量。

从传统智能手机到可穿戴设备、区块链技术、标志计算机新时代的人工智能，以及即将成为主流的混合现实（Mixed Reality）……这些逐渐切近日常生活与行业变革的技术，传媒从业者应当如何把握？

本期我们精编了这份报告，以期和读者一同触碰技术与传媒业态的未来。

趋势一：人工智能

我们习惯将“人工智能（Artificial Intelligence）”当成一个总体概念，但事实上，人工智能范畴之中，包含着许多具体类别。在当下的传媒行业，那些看似生僻的技术，实则也渐渐应用于我们熟悉的领域中。

自然语言生成

（Natural Language Generation, NLG）

自然语言生成技术现今已被不少媒体与营销机构所应用，基于大规模的数据集来进行自动内容生产。NLG可实现的功能包括，集成关键词、提升SEO（Search Engine Optimization，搜索引擎优化，即利用搜索引擎的规则来提升网站的搜索排名）以及为用户批量提供个性化的内容。

这项技术有两项具体应用，我们都不陌生。

首先是将结构化的数据转化为叙事性的报道，Bloomberg、AP等媒体都在应用这项技术，来收集数据并自动写作有关足球赛事、收益报告等方面的报道，ProPublica等机构也在试验如何在公开数据中发掘报道线索。

另外，一些阅读App可以根据用户所选的阅读水平，来对词汇、语法的复杂程度进行调整。一家教育行业的初创公司Newsela就主打“阅读水平转换（reading level converter）”的产品，为用户提供个性化文本，文本来源则是与他们合作的各大新闻机构，如《华盛顿邮报》和《卫报》等。在未来，NLG还可能与智能语音等领域结合，为内容个性化提供技术基础。

Newsela界面示意，左边栏可选“Reading Level（阅读水平）”

自然语言理解

（Natural Language Understanding, NLU）

现今，我们会频繁接触到以社交媒体文本、政府企业网站公开数据等为代表的各种非结构化数据，自然语言理解技术能够帮助研究者来量化此类数据，从中抽取关键概念、梳理关系以及分析情感。在医学、法政、农业、交通、教育多种学科领域，NLU都可以帮研究者获取更深层面的洞察——传媒领域同样。

机器阅读理解

(Machine Reading Comprehension, MRC)

MRC使得系统阅读大数据、推断含义并且立即得出答案的流程成为可能。举个例子，当你搜索时，你是希望系统直接给出一个确切答案，还是提供给你一堆“欲知后事如何请看更多超链”的URL合集？前者就是MRC可以做到的事。在未来，MRC是实现强人工智能的关键性步骤之一，而近期，它则可以协助我们把技术手册、历史地图和医疗记录等各种资料转化为易于搜索的信息集合。

实时机器学习

（Real-Time Machine Learning）

机器学习指的是一种应用算法来分析数据，从而可以更好地完成各种任务的系统，并且随着时间推移，它会越来越擅长这些任务。但这种系统也面临着效率问题：系统需要停下来解析数据。而最新研究表明，实时机器学习可以随数据获取而实时调整模型。这种技术使得同声传译自动化成为可能，即便是在多种语言混杂的情况下；也可以协助对内容分发进行随时调整，从而为读者提供更具有贴近性的内容。比起刻板地使用历史数据（读者XX只喜欢体育类报道），实时偏好则能够将内容纳入推荐机制（读者XX在接下来的几天里对大选新闻的需求可能会更强烈）。

IBM的“辩论者（Project Debater）”即是真实世界的文本如何被应用于实时学习系统中的范例，它是首个能够和人类就复杂主题展开辩论的AI系统。它能够实时消化复杂信息、组织逻辑完整的主题演讲、清晰阐述并且反驳对手。这一系统将可以提供论据支撑的有力论点，并限制其中情感、偏见和谣言的影响，从而帮助人们辩论。

 IBM Project Debater的网站首页

音视频算法

（Generative Algorithms For Voice, Sound and Video）

MIT计算机科学与人工智能实验室（MIT’s CSAIL）正在研究儿童如何学习新词汇，从而将之应用到训练计算机的自动语言识别功能的开发中去。研究人员也在训练计算机在观看视频的同时，预先判断其中会出现的真实物理世界中的对应声音。比如，树叶落地是什么声音，那木条触碰到沙发呢？研究目的在于，训练系统理解真实物理环境中的物体之间是如何发生交互的。

这种算法未来可以为游戏、视频电影和电视节目自动配音与添加音效，但它也意味着，音频可能构成欺骗——当计算机能够模拟我们的声音和自然音时，会发生什么呢？2017年，华盛顿大学的研究者们就开发了一个能“展示”奥巴马总统某次演讲的模型，事实上这次演讲从未发生过。这恰恰与当今的假新闻和新闻核查不谋而合。

# 2017年“奥巴马演讲视频”的介绍 时长：01:55

图像修复

（Image Completion）

如果计算机系统接触到足够多的图片，那么它可以修补图片缺陷，如失焦、人像肤色等问题，专业摄影师和普罗大众皆可使用。但这种技术难免面临伦理争议：真实和美化的界限在哪里？多大程度上的修补是被允许的？这些问题记者都应当自问。它也可以成为执法和军事的一部分，帮助相关部门识别图像中的人或者物体。以及，考虑我们已经在机器学习和算法中发现的偏见，图像修补的未来，可能涉及设备与隐私等方面的争议。

“隔墙有AI”

（AI For Seeing Trough Walls）

MIT的计算机视觉科学家已经发现了如何通过“意外摄像头（accidental cameras）”来追踪信息。窗户、镜子、角落、绿植等许多物体都可以和AI结合，被用来追踪光线、阴影、震动等外界的细微变化，据此分析出某种条件下我们难以用感官直接捕捉的信息。举个例子，研究者们宣布他们拍摄了一株绿植，通过投射在叶片上的阴影来建立室内其他部分的三维影像，或者他们也可以将叶片转化为“视觉麦克风”，根据叶片震动来分析出室内的人正在说什么。

技术应用示意图

这样，我们可能都会拥有X光般敏锐的视觉——调查记者对此表示十分渴望。

可预测性机器视觉

（Predictive Machine Vision）

MIT的研究者们正在训练计算机，它不仅可以识别一段视频中有什么，还要推断其中的人接下来会做什么。比如说，基于YouTube平台上的视频和电视节目（例如《绝望主妇》），计算机系统现在可以预判两个人接下来是会拥抱、亲吻还是握手。有朝一日，这项技术能够帮助机器人更容易地判断人的身体语言并和人互动。

新型生成式建模技术

（New Generative Modeling Techniques）

自回归分位点网络(Autoregressive Quantile Networks for Generative Modeling, AIQN）看上去复杂，但它本质上就是一个帮助提升算法、使之更加稳定的创新理念。这种技术可以提升AI技术的进步速度，也就意味着媒体和技术领域中的机遇与革新会更快出现。

更快的深度学习

（Much Faster Deep Learning）

深度学习（Deep Learning, DL）是机器学习中相对较新的分支，也会很快无形融入到各个组织机构当中。设计者会使用较为特殊的深度学习算法，结合包括文本、图像、视频、演讲等类似内容在内的各种数据库。从概念层面上来讲，它不算新，最近更新的是计算处理能力和可用数据的数量。落实到实践，这就意味着更多的人类事务可以被计算机自动完成，比如设计软件写代码。

DL受计算机网络运行速度的制约：几年前，用ImageNet网站中的数据集来训练图像识别功能，可能要花费一个月或者更长时间；而现在，Facebook可以在一小时内实现相同的效果。随着计算机提速和硬件技术的提升，系统也会以更加“超人”的速度完成任务。

强化学习与分层强化学习

（Reinforcement Learning and Hierarchical RL）

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是处理决策型问题的强力工具，它被应用于训练AI系统，使之拥有超出常人的能力。在计算机模拟过程中，一个系统尝试、失败、学习、实验,然后再次尝试——这一系列步骤都能飞速完成，且每次试错都会对它的未来尝试有所修正。我们所熟悉的AlphaGo就是基于RL机制学习如何决定战胜人类棋手。但这项技术也存在问题：当智能体（agents）缺乏足够的监督（supervisor，简单来说监督就是设定输出值/目标，在数据中发现潜藏模式能更容易，而无监督式学习不设定输出值，下文在机器学习相关技术中出现的“监督”也是同一个概念），或是需要运行一项长时间的复杂任务时，可能会遇到困难。

这时，研究者将尝试应用分层强化学习（Hierarchical Reinforcement Learning）——能够发现高水准的行动，有条理地克服学习困难，最终以出乎人类意料的速度掌握新的任务。RL可以提升AI系统的“智能”，来使汽车能在非常规条件下自动驾驶，或者协助军用无人机实现之前尚未实现过的复杂动作。

持续学习

（Continuous Learning）

现在，深度学习技术已经可以帮助系统学习，去以更接近人的所作所为的方式来完成复杂任务，但是这些任务仍然很具象，比如在某一项比赛中打败人类。并且它们需要遵循一个严格的程式：收集数据、设定目标、应用某一项算法。这一过程需要人工参与，也会花费不少时间，特别是需要监督式训练（supervised training）的早期阶段。持续性学习（CL）将偏重于构建提升自主学习与增量学习的技能，研究者未来还将持续扩展其能力边界。

多任务学习

（Multitask Learning）

电影《龙威小子（The Karate Kid）》里，园丁宫地先生承诺教男孩Daniel空手道，但Daniel很快厌倦了日复一日的训练。对于Daniel来说，漆栅栏、汽车、无休止的“打蜡、封蜡”……这些事情看起来都毫无用处，肯定不能帮他学会空手道。当然，最后所有的杂务都被证明与空手道有关，这样的训练也帮他成为一名空手道冠军。

提起这部电影，是因为研究者最近就在训练智能系统像Daniel这样学习。当开发者使用机器学习时，他们要尝试用这种方式解决单个特定的问题。他们会监督智能系统微调，且不断修正，直到系统的表现符合预期。但是仅仅聚焦于单个任务，经常会指向无效结果——也许有比研究者发现的机制更好的解决方案呢？于是，新的研究领域，也就是多任务学习就产生了，让系统像Daniel这样，在各种各样的相关任务中寻求联系，探寻如何更好地解决问题。

电影《龙威小子》剧照

对抗性机器学习

（Adversarial Machine Learning）

简而言之，一段对抗性内容（包括图片、视频、音频等），都包含了一个很小的“优化点”，人类通常无法察觉。科学家设计模型，给计算机训练“识别细微差异”的能力。不过，它也可能被黑客利用，用对抗性图像来误导机器学习系统。

对抗性信息可能会被有意或无意地植入到图片、多媒体报道、虚拟现实等内容之中，在假新闻广泛扩散的当今，这一点尤需谨记。对搜索引擎来说，给图像自动标记tag，实现起来也并不容易。

更加重要的环境交互

（A Bigger Role For Ambient Interfaces）

环境交互（Ambient Interfaces）也以“零界面（zero-UIs）”的概念为人所知。现代交互更像是身边环绕的音乐，更少的直接指令，却能做得更多，还能吸引我们的注意力。据悉，在现代社会，成年人平均每天要做20000多个决定，大到股市投资，小到要不要刷一下手机。新型数字助手（DAs）有望对所有需要决定的事务进行优先级排序，替我们作出委托，甚至自动应答——这一无形的决策制定过程都不需要你直接输入指令。根据梅特卡夫定律（Metcalfe’s Law），网络的价值将和使用者数量成正比。这就意味着，越多的人加入这一环境交互的信息网络中，这项技术就会越好用。

将来，数字助手会变得无处不在，会搭载于手机、耳机、汽车、冰箱，甚至藏在口袋中。MIT等高校的研究者也在尝试让我们的设备能够“听”和“看”，它们会知道我们去了哪里，见了什么人，我们的习惯喜好，等等。之后，它们就会用这些数据来满足我们的需求。不难想象，营销机构、银行、以及媒体，都会用这些技术来呈现和传递信息。

当然目前最常见的还是这些

创意型人工智能

（AI For the Creative Process）

AI能不能从事创意性工作？过去的几年里，我们已经看到了不少AI系统设计创作的音乐、服装、自行车等等作品。比如，去年罗格斯大学和Facebook AI实验室等机构的研究者就设计了以创作艺术作品为目标的AI系统。结果是，艺术批评人士无法分别AI作品与人类作品之间的区别。这种创意型应用，可以说是从弱人工智能走向强人工智能的关键一步。

机器人

（Bots）

基本意义上的机器人（Bots）是指，为自动完成某一特定任务而设计的软件应用。在媒体领域，机器人可被分为两大类：新闻型机器人（news bots）和生产力型机器人（productivity bots）。前者可以协助集合新闻信息，并自动为读者推送特定新闻事件；而生产力型机器人，则可以帮助新闻组织自动化他们的日常流程。比如说，推送一则地震警报需要几步？手动登陆美国地质调查局（USGS）的网站，获取信息，再派一位记者撰写一则简讯。或者设计一个机器人，自动抓取与写作。这种自动化可以提高简讯新闻的时效性，并且解放记者生产力，使其能从事到更复杂的任务中去。

而新闻型机器人相关的主要风险是，它们依赖于背后的程序设计，这就使一些居心不良的人可以利用它来散布虚假信息。

 还有我们所熟悉的聊天型机器人（chatbots）

AI中的偏见

（Ongoing Bias In AI）

研究者发现算法当中出现了预期之外的偏见。这一问题与训练AI的初始数据有关：系统一开始基于有限的数据集训练，而且训练程序由人设计，这就难免会反映出我们身上潜藏的偏见。随着计算机系统越来越擅长制定决策，我们可能会发现自己莫名被打上了某一类群体的标签，被判定为无资格贷款或不能享有某种医疗服务——而理由却潜藏在算法中，不那么容易发现。

AI云

（The AI Cloud）

过去一年，人工智能生态之中的领导企业，一直在争夺“人工智能云共享（AI cloudshare）”，以期成为值得信赖的AI远程服务提供者。Amazon、微软、IBM和Alphabet都在为开发人员推出新的软件服务，让AI初创公司能更容易地将自己的创意投向市场。不仅仅是提供服务器，每个公司都会提供现成的AI软件。如Amazon的SageMaker能帮开发者训练神经网络（neural nets），而Rekognition则可以检测并追踪视频中的人、运动和物体。

专有AI语言

(Proprietary, Homegrown AI Languages)

当AI开启了计算机时代的第三纪元，巨头公司都开始竞争市场份额和注意力。上文提到，微软等公司已经为开发者提供软件包，它们同时也为AI应用提供了独特的编程语言。如Uber发布了自家用Python写的编程语言，名为Pyro。这意味着未来AI生态的竞争中将更加分裂多元，而不仅仅类似现在的OSX和Android，或者早期的MAC和PC两大阵营。这提醒新闻机构也该开始为这种多元做准备，为开发者提供训练，提升从业者的能力。

AI芯片组

(AI Chipsets)

对我们来说，平常笔记本和手机上搭载的CPU性能已经在不断提升，却满足不了机器学习的要求。它们的问题在于，缺少足够的处理单元，去完成下一个计算机时代所需的连接和计算。这时就需要一组新型处理器，搭载于SoC（系统级芯片）之上。华为、Apple、IBM等企业都在试水新系统的构建和SoCs。简而言之，这意味着芯片已经可以在AI项目中发挥作用，并且有更快的速度和更精确的数据——也不难预料到，几家企业在未来即将开展竞争。

AI算法交易市场

（Marketplace For AI Algorithms）

大多数组织都无法组建一个无限期地创造、测试和提升算法的开发者团队，所以，开发者团体会在算法交易市场中提供他们的算法。Algorithmia 是现今最大的算法公共交易市场，在这里，开发者可以将他们的算法上传至云，其他人付费获取。Amazon、微软、谷歌等巨头公司也在将自家的框架和服务提供至算法交易市场。

Algorithmia网站首页

AI生态中的更多整合

（More Consolidation in AI）

AI生态中现在不乏这样的担忧：未来方向即将被掌握在少数几家公司手中。AI版图已被九家巨头占据：Alphabet、Amazon、Microsoft、IBM、Facebook和Apple，以及中国的腾讯、百度和阿里巴巴。投资方面，则由Intel Capital、Google Ventures、GE Ventures、Samsung Ventures、腾讯和In-Q-Tel等引领。对于任何技术领域来说，当少数几家公司主宰时，他们会倾向于垄断自身的创意和知识产权，也会视情况和他方展开合作。谈及AI的未来，我们应当思考整合会带来更好的前景，还是如电信和有线电视领域一样，可能带来一定的垄断和阻碍。

AI构筑无处不在的深度链接

(AI For Deep Linking Everywhere)

移动深度链接已经随着智能手机的普及而普及，通过手机应用搜索和分享数据都变得更加容易。深度链接分为三种：传统、延迟和场景。传统深度链接能够实现你从一个应用或网站直接跳转至另一个已安装应用；延迟深度链接则导向应用商店，安装链接导向但本机尚未安装的应用；情景深度链接提供更为强大的信息，实现网站向应用、应用向网站、应用向应用的跳转，并且可以提供个性化功能。比如说，当你下飞机时，你可能会发现你的航程应用为你推送了一条导向Uber的链接。随着机器学习的发展，基于独立用户习惯的应用链接应用的体验会更普及。

AI为自己代言

(Making AI Explain Itself)

有人质疑AI正在成为“黑箱”，除了领域内的研究者之外，没有人知道最新系统是怎么运作的。这不完全正确，但却呼应了一些计算机与认知科学家、记者和法律学家现在的主张：AI系统不应该如此神秘。接下来，我们会争论AI是否应当能够解释自身决策过程，并且提供更多的透明度。这一主张的障碍在于，这样的揭示可能会泄露商业机密，以及不断停下来解释，可能会影响AI工作的速度和质量。

责任与信任

(Accountability and Trust)

很快，我们会到达一个无法判断数据集是否被干预过（无论有意无意）的阶段。如果我们不再信任AI系统输出的结果，那么数十年的技术进展都将付之东流。政府、商业还是非营利组织的领导者，都必须对自己所使用的数据和算法有自信。构建信任需要展示算法工作的流程，但这又与组织希望数据保密矛盾。

建立信任的方式包括，承诺机制的透明性，不必然损害个人数据；另外，请一位伦理学家来和经理人以及开发者一起工作，也可以减少算法中可能出现的偏见。

AI的中国式繁荣

（China’s AI Boom）

现今，中国正成为无可置疑的AI强国。中国的AI初创公司现在已经占据了领域内全球投资的48%，中国研究者拥有的AI研究专利数量也是美国研究者的5倍，人口优势则为科技创新提供了足够的未来需求，BAT几家引领性科技公司也在不断加大对AI领域的投入。同时，中国所能获取的丰富数据，也为应用与从教育到零售制造业等各行各业的AI的训练提供了数据基础。

算法数据特种部队

（I-Teams For Algorithms and Data）

随着数据和算法应用于我们的日常生活，媒体中一支用来调查AI的特别行动小组出现了。《纽约时报》、《华尔街日报》、Publica和《华盛顿邮报》都开始应用采访的核心技能来调查算法。技术越发展，AI系统的不透明度就越高。且不论AI最终的结果是如何输出的，仅仅理解信息从哪里来、如何传播、以及它具有什么影响，就都需要一定特殊的技巧。

对于算法的调查，其结果的紧迫性前所未有。路透新闻研究所的报告表明，在美国，41%的被调查者认为政府应该努力抵抗在线假新闻，英国和法国则是61%，而西班牙则超过了70%。

趋势二：计算新闻学

数据和算法怎样加持新闻业？

计算机摄影

（Computational Photography）

计算机摄影是计算机视觉、计算机图形学、网络和摄影等技术的融合产物。不仅是单单依赖于光学过程，它同时应用了数字图像采集和生成技术，来捕捉真实生活。每一个智能手机用户现在都可以体验到计算机摄影。比如iPhone就使用计算机摄影来实现浅景深效果（人像模式）。

计算机摄影接下来还有许多可实现的功能：实时调节构图，产出多个角度的摄影作品；在图片中增减特定元素，调节光影效果；与此同时，MIT人工智能实验室和Google还联合开发了修饰照片和增强手机拍摄效果的自动功能。显然这会给记者带来一些伦理问题：多大程度上的修正是被允许的？而对应的，新闻从业者也应该开发一种技术，在将一张图片应用于报道之前，先看看它经过了多少修改。

一个处理过程的图示

计算新闻学

（Computational Journalism）

计算机辅助报道（CAR）是一项调查新闻应用的技术。记者寻找、清洗和挖掘公共记录与文件，处理数据并发现潜在的报道线索。在机器学习算法和AI的协助下，计算新闻学就是进化版的计算机辅助报道。

计算机新闻学技术包括多语言索引、自动写作、算法可视化、对于数据集的多维度分析和灵活的数据抓取，这些都可以帮助记者综合在数据中的发现，然后在事实、概念、关键词之间发现联系，从而找到人或组织之间的潜在关系。

此外，还包括一类技术叫做“众学”（crowdlearning）。这项技术可以从我们无意之间产生的数据当中，比如线上活动、定位和健康记录等，来挖掘到一些新的事实。初创公司Neura就是应用这项技术的一个范例。

 Neura网站

脸部标记

（Faceprints）

系统现在可以根据我们面部的独特特征——骨架结构、肤色甚至毛细血管——来识别出我们是谁。“脸部标记”现在相当于指纹。比如去年，Apple就在iPhone X中引进了人脸识别技术。英国的研究者还尝试在脸部识别时应用热感因素，日本的研究者也在用3D扫描来提升人脸识别——预期这项技术能够应用于2020年的奥运会。而这一项技术也面临着法律挑战，在获取用户的面部信息之前，应当在何种程度上得到他们的许可。

声音标记

（Voiceprints）

你的声音由许多独特特性集合而成，这种特性就是声音标记。新型机器学习技术能够通过听我们说话时的微小特征，来协助研究者识别我们是谁。这项技术可以帮助智能语音助手，为家里的每个成员定制对应的交互风格。卡内基梅隆大学的研究者甚至还发现了，如何只根据声音标记，建立起一个人面部的3D模型。

趋势三：区块链技术

区块链代表一种在一个分布式系统上分享和储存信息的方式，在这里身份和交易都被加密。它从比特币开始进化，从数字货币的边缘脱身成为主流。尽管这项技术还在发展中，它的广泛应用已经足以影响许多产业。因此，我们需要了解它与新闻业相关的关键主题。

 代币经济

（Tokenomics）

区块链技术使商业公司能够创造代币（token），Token是指商业公司创造出来，以实现机构自我运作、激励用户和对所有利益相关者进行利益分配的价值单位。代币经济能够为媒体公司变现和分配的方式带来革命性的变化。

通常媒体都是依赖于广告与订阅两者结合的盈利模式——当然报纸也证明了这种模式能多迅速地被数字竞争者冲击。区块链可以实现零交易成本的小额支付，或者能允许用户降低月度订阅费用，却可以消费更多媒体内容。

适用于智能版税和自由职业者的代币

（Tokens For Smart Royalties and Freelancers）

以Ethereum为代表的平台，能够实现对新闻或音乐等内容版权的小额支付——通过自动生效的智能合约。比如说，每当一首歌已经播放了一段时间，它就会从听众那里给歌手拨过去一小笔钱。

类似的平台的创建有两个重点：给内容创作者以最大限度的所有权，和奖励创作内容。内容创作者会很快采用这一模式，因为这能让他们得到大多数收入，而不是要把大多数收入给分发平台。同时，创作者能让自己的版权更多地控制在自己手里，且能直接与受众互动。报告预测，新闻平台会迅速跟进这一模式，但会努力激励读者转向新的平台——毕竟单个记者缺乏足够的市场影响力和关注基础。

永久新闻

（Immutable Journalism）

区块链技术可以创建一个分布式的永久性信息记录（不能被删除或者更改，本质上只能被添加）。这就使得信息的记录和分发的过程可以被所有人看见，不能被改变——除非通过大多数用户更改全部记录。一个应用区块链技术的分发渠道，会让监管和信息限制更难以施行。内容创作者会以此来保护他们的内容在通往终端读者的过程中，不被第三方修改、过滤或封锁。

TRON和Civil都是为信息资源去中心化而设计的平台。他们允许任何人自由创造并分发内容，不受监管。去中心化的信息平台会给内容发布方（包括媒体）以更多的控制权，而削弱平台在权力结构中的优势。另外，不妨把这作为一种为关键信息增加可信度的方式。

自主身份系统

（Self-Sovereign Identity）

身份管理系统已经从政府应用逐渐向邮箱和社交平台账户转移。Google、Yahoo和Facebook等公司现在也根据用户数据建立自身的商业模式，但用户却苦于大规模信息泄露。自主身份系统的逻辑是，用户完全拥有自己的数据，并对其有绝对的控制力。数据在不同应用、设备和平台之间具备互用性和可传输性。它有两个好处，提升安全性和可控性：去中心化的身份理论上更难受攻击；个人拥有自己的数据，他就可以自行决定如何利用数据变现盈利。

对于媒体公司来说，自主身份系统也是一种趋势，可以关联付费墙、身份验证（比如解决几个用户共用一个付费帐户的问题）、创意IP和版税跟踪，以及数字广告。

共有目标的分布式计算

（Distributed Computing For a Cause）

分布式计算意味着这样的过程：大型电脑问题可以被分解，成为多个可以在许多常规电脑上运行计算的问题片段。这就使个人电脑、手机和其他电子设备的闲置时间成为有价值的资源。预计会有不少平台允许用户以此种方式变现他们的电脑闲置资源，需要计算资源的开发者也可以降低成本，增加选择的多样性。对媒体来说，这能减少数字新闻分发的消耗，促进针对社会公共事业的计算机资源的捐赠，并因此减少信息分发的经济负担，和由新闻提供者承担的分析工作。

去中心化策展

（Decentralized Curation）

加密货币和应用平台可以成为去中心化内容策展（Curation，此处可理解为对信息内容的“策展”，即收集筛选、整合编辑、传播分享等处理过程）的一种模型。这是因为平台在探索自治方式，而不是设立集体组织中一贯出现的中心权威管理者。结果就是，基于区块链和智能合约平台建立的自治和激励结构，创造出一种替代性的信息策展方式的试验场，这种信息处理方式更能根据特定利益相关者的需求而灵活变化。

Steemit是类似于Reddit的博客型社区，它建立了一种加密型分数系统，在这里创造、策展内容以及与内容互动的用户会被奖励一定分数，分数可以交换现实货币。另外，名誉值高的用户则可以在内容策展方面拥有更高的影响力，名誉值可以逐渐积累或是直接购买。

未来，用户会对平台信度的建立提出更高的要求。如Reddit之类的网站，起初内容都由用户“众包”提供，这种“众包”内容将会从以往的“大多数人决定”到“有资格的大多数人决定”结构进化。加密系统中的数字人格将会更加重要，因为此种资格会视特定个人账户/用户名之下的历史贡献而定。

趋势四：界面交互

语音交互

（Voice Interfaces）

我们已经进入了一个对话交互的时代。语音交互系统使用自然语言生成技术（NLP），结合我们的数据，来参与我们的所想所需。2019年需要考虑的一个新问题：当语音交互逐渐成为更多的网页搜索行为的接口，会发生什么呢？

对话式交互，能够模仿记者与编辑之间可能发生的谈话，这些谈话可能会与报道事实相关。IBM的人工智能程序Watson的许多应用程序接口（API），包括上文提过的Debater，以及对话和语调分析等，都可以用来协助记者工作。同时，传媒组织也该思考，如果Amazon和Google掌握了我们未来对话的方式，自身应该如何融入这个生态，并在其中取得优势呢？

基于聊天应用的内容变现

（Monetizing Chat-Based Journalism）

信息交流平台已经成为社交行为的新中心，这其中就包括信息分发和经济交易行为，且二者可以合二为一。这种渠道的中心化创造了到达读者的新机会，且读者拥有小额数字支付的功能。比如微信公众平台的“赞赏”设计。其他包括Facebook messenger、iMessage、Gmail等平台，也加入了此种使读者向作者进行个人交易的功能，这也促使记者从在新闻编辑室的工作中抽离出来，转向他们自己的追随者。

音视频叙事新形式

（New Video and Audio Story Formats）

利用视觉响应、触觉反馈和语音交互等技术，报道者正在开发非传统的新型叙事来吸引读者。已经有新闻媒体和娱乐组织开始探索创意叙事形式，其中重点在于个性化、交互与沉浸。

去年，BBC发布了可以在Amazon智能音箱Echo上播放的广播剧，听众可以通过直接与人物对话的方式来决定故事走向。同时，以RYOT为代表的公司也在尝试和主流新闻组织展开合作，比如《纽约时报》和NPR等，开发了用VR形式观看的沉浸式纪录片视频片段，观众可对其展开360°的全景探索。在网络交互剧集《那个时刻（that moment when）》中，观众则可以决定主角的行动，实时改变故事线。

《那个时刻》中的选择之一

趋势五：新闻教育与业务训练

新闻编辑室的自适应学习

（Adaptive Learning For Newsrooms）

AI加持的交互式学习方式已经应用到了商业和教育组织中，根据问题回答的正误来为个人定制课程。具体机制可以解释为：当四个人同时参与一个关于报道突发新闻的测试，一个人回答正确，另外三个人都回答错误，却分别选择了三个不同的错误答案。按照传统方式，此时回答错误的三个人会继续受到同等的训练，但自适应学习则会根据错误为受训者额外提供对应帮助。对于新闻编辑室来说，想要为记者编辑提供特定领域的训练，帮助组织在更广阔的主题领域建立专业度，这个技术将大有可为。

授予记者的纳米学位

（Nanodegrees For Journalist）

相比为期两年到四年的传统学位项目，线上授课的纳米学位（Nanodegrees）提供了一种替代选项，它涉及某个特定主题领域或行业的研究，目标是增长知识，以及获得某种资格认证。这种方式适用于那些只想获得某一领域学习认证，却不想花费过多成本、也不想获得与传统教育同等精进程度的人。

以Coursera为代表的平台即为记者提供更具体的课程，比如由宾夕法尼亚大学开设的“记者专业外语”。Udacity是最受欢迎的纳米学位平台之一，一般6~12个月可以结业，按学期或按月付费都可以，主题包括成为数据科学家、学习开发者技能以及数字营销等。纳米学位在未来面临的重要障碍之一则是，HR和招聘团队对这种资格的认知与认可程度。

Udacity网站中的一些课程项目

趋势六：出版与分发

Web 3.0

就像云计算革命性地改变了商业管理和储存信息的方式一样，区块链技术也将带给信息技术和数据库一波创新浪潮。分布式账本能够鼓励大规模的公共参与，并开启Web 3.0 的新时代。在Web 3.0时代，合作和分散创作都能够加速发展的原因有二：基于数据挖掘、自然语言生成（NLP）和文本解析等技术，收集、挖掘与理解非结构化数据都变得更容易；通过AI和机器学习，机器能够直接彼此合作。最终，机器将能够互相训练。

已经有类似的项目在进行中。在媒体领域，Otoy通过创立一个合作者组成的去中心化分布式网络，共享空闲的处理资源，降低视觉设计效果的生产成本。另外，在Web3.0时代，媒体也能够建立微型支付系统，或者使用户能对自己的隐私和数据拥有更多的控制力。

Otoy网站首页

接近性新闻

（Proximity News and Information）

不仅仅是我们的设备能够推送和接受信息，新技术使得身体也具备这一功能，这就把我们纳入一个永远运转的信息网络当中。具体技术机制是围绕“信标（Beacon）”发生的。基于低功耗蓝牙技术的信标就是一个能够广播信号、并且根据地理上的接近性来触发行动的微型设备。Target就已经在数百家商店配置了信标，这些信标将跟踪消费者在商店不同区域间的移动 。

蓝牙技术之外，内容生产者现在可以在手机应用中内置地址围栏（Geofence）功能，来根据用户位置推送通知。比如说，受过CRP心肺复苏训练的人，现在就可以在PulsePoint应用上收到提醒——附近有人需要帮助。这也意味着媒体可能实现基于消费者地理位置的精准投放。

数字化脆弱

（Digital Frailty）

过去三年，我们目睹了无数广泛传播的重要新闻报道从网上被抹去的例子，因为媒体兼并或因为网站不再维护。“数字化脆弱”指的是，新闻网站发布的数字资料难以永久保留、易于损坏的现象。

当2015年Peter Barbey收购杂志《村声（Village Voice）》时，他信誓旦旦地说“它会活下来，并且蓬勃发展”。但两年之后，Barbey取消纸版，2018年，《村声》被彻底关停。也没有任何备案来保存它的数字记载，这就意味着那些仅仅在线上发行的内容永远地消失了。而这个案例，只是无数不再存在的新闻组织之一而已。

 《村声》在纽约的总部

彻底透明化

（The Case For Radical Transparency）

在未来，打击不实信息的唯一方式就是让信息收集过程完全透明化。就像读者想看内容署名一样，他们很快就会想知道内容写作的过程，确认内容的可信度。而使用智能系统的记者，也应该说明他们所使用的工具和数据。同时，由计算机自动写作内容的报道，也应该标明算法负责的是内容的哪些部分。

罗格斯大学教授Ahmed Elganmmal 开发了一种算法，能够寻找绘画作品中的创新性，并分析哪些艺术家对此产生了影响。他的研究激励别人去使用类似的网络分析、历史数据和机器学习等技术，来寻找在文学和新闻中的相似性。类似的系统可以被用来寻找新闻报道中的潜在影响因素。

闪现式新闻编辑室与限期新闻产品

（Pop-Up Newsrooms and Limited-Edition News Products）

一些组织已经开始实验“闪现式新闻编辑室（Pop-Up newsroom）”，主要为了打造特别主题的报道和一些短期产品：限期发送的新闻信、只播出几集的播客等，仅仅在专项活动发生时报道。比如，瑞典2018年选举时，一百多个记者组成了Riksdagsvalet——一个用来在选举期间抑制不实信息的短期新闻编辑室。

同时，新闻组织也在创造限期新闻产品（Limited-Edition News Products），不需要太多人力和工作流程。将来也会有更多的新闻组织做出尝试，专为某些特定活动打造短期播客、新闻信和聊天机器人。由于这种指向性，它们也适用于数据收集和精准投放广告，对媒体来说是提升收入和读者参与度的好机会。

“一对少”出版

（One-To-Few Publishing）

新闻信、播客和细分网络，都是利用小众化的吸引力来获取巨额回报，下一步就要扩展到更细分的受众群体。此外，一些平台也会为内容创作者提供构建小众付费订阅模式的机会，比如Revue和Substack就提供了上线一项付费新闻信服务的工具：软件、分析、首款服务和模板。

我们已经看到了不少独立播客和新闻信的细分尝试，但同时也期待更多的混合现实应用等创新形式。对于所有想要通过细分受众来获取收益的媒体公司来说，这个领域都潜藏着机会。

通知的滥用

（Abusing the Notification Layer）

通知显示碎片信息，包括即时更新、提醒和朋友发来的信息。它们会在手机、可穿戴设备以及其他连接设备的锁屏界面上弹出。

推送通知对新闻组织来说一直很有吸引力，因为它们能在我们专注程度最薄弱的时候捕获我们的注意力。利用我们的错失恐惧心理（FOMO，Fear of Missing Out），让我们看向屏幕并点击内容。

但问题在于，现在通知简直无处不在——从政府预警、天气预报应用、游戏、社交平台、播客……无穷无尽。新闻组织需要开发新的策略，来确保他们的通知不会对这种杂乱状况助纣为虐，避免推送把读者推得更远。

服务型新闻

Journalism as a Service（Jaas）

在传统新闻产品之外，新闻组织现在也在提供新闻服务。这种转向使得媒体能充分实现其内容价值。新闻服务主要面向从事知识领域工作的群体，包括大学、法律初创公司、数据科学公司、商业、医院甚至科技巨头等。媒体积累的内容实际上是能够被结构化、清洗，从而被多种组织运用的数据资源。

作为服务的新闻包含多个部分：新闻报道；API；编辑部和付费第三方均可使用的数据库；与新闻事件结合的日历插件；使用媒体组织积累的内容和数据库来自动生成报告的系统等。服务可以脱离社交媒体平台而提供，减少新闻组织对外的利润分成，使其提供的服务可以充分变现。

度量透明

（Transparency in Metrics）

媒体现在希望社交网络返还给它们的数据能够具有更多的透明性。对于在内容公司工作的许多人来说，数据度量标准既不容易被发现，又不容易被理解。之前，Facebook为视频播放数据有误而向广告主和媒体道歉，并且表示这种不正确的机制已经持续了两年。无疑，数据测量会影响内容生产和商业决策，也会影响公众对一则报道的流行程度的感知。现在多数大型机构都雇佣了专门的受众参与度分析经理人，来充当一种中间人的角色。

Chartbeat是新闻组织中比较流行的度量工具

平台度量标准的有效性会被媒体和广告商质疑，是因为这个标准很难被验证。同时，希望新闻能够开发出更具透明度的数据模型，也为内部员工提供有参照意义的指标。

实时信息核查

（Real-Time Fact Checking）

面对假新闻的挑战，由人和算法合作进行的实时信息核查，将会成为记者优先选择的方法。2016年，Google在其新闻服务中引入了事实核查标签，读者就能在热门报道旁边直接看到核查结果。

在以后几年，AI系统能够实现更多复杂的事实核查：揭示信息是否脱离背景、夸大或低估其重要性。很快，AR系统也能够提供协助，比如在演讲过程中，AR应用可以实时展示演讲者的资助者等利益相关情况。而基于社交媒体数据和媒体自身文章数据库的实时信息核查，在将来也能同时提升公众关注和品牌美誉度。

离线连接

（Offline Connections）

随着用户转向移动设备，开发者们也应当确保自家APP能够离线使用。Netflix、Youtube和Amazon Prime现在都在打造离线浏览功能，允许用户缓存视频，稍后观看。新闻内容聚合应用，如Google、Smartnews和Apple，同样想要尽可能地利用用户时间，哪怕在wifi信号很弱的时候。《华盛顿邮报》的渐进式网络应用（Progressive Web App，可以理解为类似微信小程序，但它是基于Web浏览器运行）就将移动网页的加载时间从4秒缩短到了80毫秒，使用户在离线状态下也能阅读新闻。

Netflix的视频离线缓存功能

音频搜索引擎

（Audio Search Engine）

随着新闻机构在播客形式上的探索，新的搜索工具需要实现媒体和用户对于纯音频内容的内容搜索。Spotify近期实现了这一功能，用户对语音助手说出他们的搜索需求，就能立刻跳转到他们尝试回忆起来的播客、重播他们在车上听到的新闻报告，或是获取特定主题相关的音频片段。

然而，我们也看到了很多对语音识别AI展开的新型攻击行为。这种攻击会欺骗语音识别系统，使其转而识别合成语音、人耳不易察觉的声音甚至家中常见的环境噪声。这些音频提示，都可能触发智能系统执行用户本来并不想要的操作，比如进行购买，或者将音量调到最大。日益依赖音频搜索的用户更需要警惕个中漏洞。

趋势七：混合现实与视频

美国成年人每天花费将近一小时线上视频，并且越来越多地使用移动端。而皮尤中心的报告显示，更多美国人偏好看新闻视频（46%），而非阅读（35%）或者听新闻（17%）。可见这一媒介形态之重要。而混合现实（VR、AR、全景视频和全息图等），也正在成为视觉形态的有力加持。

流媒体

（Streamers）

2017年的第四季度，见证了50万名消费者抛弃了他们的有线和卫星电视服务。而用户持续为电视付费的两大原因在于，电视能够观看直播，和价格优惠的互联网与有线服务套餐。——显然这两个理由都不大像传统有线电视能持续的优势。未来预期会看到Amazon Fire Stick、Google Chromecast和Roku等更多流媒体设备的份额增长，和有线卫星电视订阅的稳定消退。而流媒体服务则会侵蚀本地广播新闻市场，也会使较长时长的电视新闻节目陷入劣势。

联网电视

（Connected TVs） 

可以联网的电视已经不是什么新鲜概念，而新发生的改变是它在家庭中的平均渗透率，和绕过各大有线公共频道而直接使用的流媒体应用，比如Amazon Prime Video、Roku、Youtube、Hulu、Netflix等。媒介组织应当主动利用这一技术，提供更为丰富的内容，赢得观众。

网页实时通信

（WebRTC）

WebRTC是由Google、Mozilla和Opera提供支持的实时通信技术。Google Hangouts就是基于此技术开发的应用。网页实时通信技术可以将你在电脑上阅读的文章传送到移动端，并对呈现部分进行调整以提供更好的用户体验。这一技术能够实现设备之间的无障碍沟通，这意味着媒体不再需要第三方应用，比如Skype，来为用户直播新闻，并且视频播放会更加流畅。

流媒体社交视频

（Streaming Social Video）

很多人都通过Facebook Live、Twitter、Youtube等社交平台观看过突发事件的直播。而彭博社上线TicToc这款24小时新闻产品不到一个月，就收获了超出75万的日常观众。随着人们更加倾向于通过手机和电脑屏幕观看内容，他们对直播内容的需求也就更高。

同时，我们也进入了有史以来第一个不需要任何技术基础和特殊装备就能生产新闻的时代，因此得以通过社交媒体见到了许多未经过滤的新闻事实。这也引出了一个问题，出于公共利益，是否所有内容都应该被呈现？这就需要媒体建立一个框架，来决定是否可以在社交视频中，复现一场谋杀或其他暴力行为。

全景视频

（360-Degree Video）

《纽约时报》、CNN、《华盛顿邮报》等多家新闻机构都开始使用全景视频，我们有望看到沉浸式新闻的持续发展。全景视频让用户可以捕捉到正在发生的新闻事件的全貌，而不是被迫接受镜头背后那个人选择的视角；在长视频中，全景视频也能使观众成为一个积极互动的侦探，寻找事件的蛛丝马迹。这样，全景视频就可以让观众长时间专注于作品，尤其是在这样一个注意力短缺的时代。

全息图

（Holograms）

由于其高成本和相对有限的应用，全息设备应该不会先普及到个人用户，而是先出现于较为专业的情境中。这种情况下，媒介组织可以考虑尝试为全息平台定制内容，目前来看，这一形式更适用于娱乐领域，如初创公司Eyellusion使用全息技术制作了巡回演唱会的全息版本。

虚拟现实

（Virtual Reality） 

虚拟现实是一种计算机模拟环境。佩戴VR眼镜或者将手机嵌入特定设备，即可获得身临其境的体验。目前，VR市场还没有成熟到可以投入广泛应用，毕竟VR内容生产需要搭建一整个虚拟环境，对于新闻机构来说，投入产出比显得不够理想。VR未来发展可能需要娱乐和游戏方面来驱动。

另外，VR对品牌来说意味着宣传层面的新商机——通过沉浸式体验，来直接对消费者的认知产生影响。比如，宝马和沃尔沃都为想要买车的顾客推出了VR试驾的体验APP，想象一下，比起一个喋喋不休的汽车销售人员，在蓝天白云之下开阔路面上驾驶的交互体验，很容易将你的心锁定在那辆车的驾驶座位上——这也被形容为VR带来的观念偏好（belief biases）。

这位女士正通过三星VR设备来试驾一辆BMWi汽车

增强现实

（Augmented Reality）

AR并不像VR那样要模拟整个新环境，而只是在你的自然视野里放置几个数字元素。我们熟悉的游戏Pokémon Go就是AR在移动设备上的应用。不久的将来，AR会为新闻机构开启新的市场，媒体可以通过用户视野中的可识别元素，来丰富实时内容的传递。

AR在媒体中的应用还有不少。比如类似于Snapchat脸部贴纸的AR功能，可以隐藏信源的身份。另外，AR可以为报纸印刷版增加交互亮点，作为吸引读者的一种方式。内容方面，AR公司Blippar可以为之补充只能用智能手机解锁的动画或图像。广告投放方面，用户可以使用AR来扫描他们喜欢的东西，浏览数字商品信息界面，直接通过手机购买。AR的这种加成意味着媒体与广告主之间的双赢。

美妆公司Max Factor和Blippar联合推出的识别商品的功能

混合现实体验馆

（Mixed Reality Arcades）

就像上个世纪80年代的电子游戏一样，游戏形式日渐流行，但大多数人并不能负担设备费用，所以如同当年的游戏厅，混合现实体验馆应运而生。新成立的“虚拟世界体验馆”即提供一种无限VR体验时间的会员资格。这种生意能够持续的原因还在于，随着技术发展，游戏愈加沉浸化，玩家不时需要更新设备——这就没有购买会员资格来得划算。

趋势八：可穿戴设备

可穿戴设备（Wearables）如今已成趋势。对媒体来说，一方面，它是需要为之定制内容来抵达特定读者的新媒介形式；另一方面，也是可以从读者一方收集反馈信息的方式。比如，视线、心率、睡眠模式乃至身处的天气情况，都可以及时传递给企业，反馈用户行为，实现高度定向化的内容分发。

智能眼镜

（Smart Glasses）

这是开发者开始尝试智能眼镜Magic Leap的一年。Magic Leap直接投影到用户眼中，看到的数字影像就好像存在于现实世界当中一样。目前来看，智能眼镜还在探索其市场方向。

智能收听设备

（Hearables/Earables）

智能收听设备集成了语音指令、生物识别跟踪、选择性降噪、音乐和数据存储以及软件集成等功能，本质上是功能更高级的耳机。Apple旗下无线耳机Earpods将来可能可以监控运动时的体温、出汗、心率等情况，同时也可以仅仅通过感应头部动作来控制手机等设备。耳机Bragi Dash配合智能语音助手，响应语言与动作指令。媒体现在也可以尝试为听觉设备的交互场景设计音频应用了。

头戴式显示器

（Head Mounted Displays）

头戴式显示器（HMD）是目前VR、游戏和其它沉浸体验中最多应用的设备。虽然由于佩戴不适感和眩晕等原因，此种设备尚未普及至家用用户，但HTC Vive和Oculus等设备品牌还是展示了引领游戏与专业使用者细分市场的潜力。目前，新闻与之结合的主要机会还是通过360°全景视频。

触觉交互

（Haptics）

在可穿戴设备的情境中，触觉交互（Haptics）代表着设备与用户通过肢体感知来沟通的手段，比如智能手表的震动提醒。随着可穿戴设备进步，触觉交互的机制和应用都会变得更复杂。Facebook甚至测试过佩戴在前臂上的设备，该设备可以将一定单词词汇转化成一系列模式化表意的震动。这项技术离普及应用还比较遥远，不过也提醒媒体可以利用触觉交互，在没有视听界面的情境下，向读者传递新闻标题或一些简短推送。

思考式设备

（Thinkables） 

思考式设备（Thinkables）是指在技术和人脑之间建立交互的可穿戴设备，使用户用想法去控制指定设备。公司4DForce制造了一种头戴设备，可以将脑电波转化为电脑能够理解的信号，搭载于游戏、健康和娱乐等应用之中。Facebook也在尝试开发一种设备，可以读取脑电波，推断人所想的词语。

植入式设备

（Embedables）

植入式设备是可穿戴设备的极端趋势。一些技术狂热者寻求将技术直接植入自己的身体，植入物包括装饰性LED灯，嵌入手臂皮肤之下的RFID芯片（用来解锁电子门）等。这种趋势过于小众，对于新闻机构而来，尽管有一种流行做法是在耳朵中植入磁铁代替耳机，可能会促进音频媒体消费，但由于健康风险，预计不太可能在短期内成为主流。

智能手表

（Smartwatches）

考虑Apple watch和Samsung Gear等产品的普及，智能手表和智能手环可能是可穿戴设备中最亲民的一种了。目前它们仍然作为手机的辅助性角色出现，但随着发展，基于位置服务、动作感应和解放双手等特色，以及开发者不断为其定制应用与功能，它也会渐渐独立。智能手表前景不错，新闻机构可以考虑怎样定制内容，从而在可穿戴设备领域占据一席之地。

趋势九：硬件

微型卫星

（Cubesats）

接下来的三年里，企业会尝试制造和发射数以千计的低成本、高价值的卫星。这些卫星很小，能够彼此联系，无间断地拍摄地球表面每一寸土地的影像。

微型卫星，直译是“立方体卫星”。其拍摄的图片经过图像分析软件，可以提示沃尔玛等大型零售商，停车场里现在停了多少辆车，并且观察不同时段的变化规律。美国联邦航空管理局计划在2018-2020年间发射“前所未有的数量”的微型卫星。记者、公司、政府和公民个人都可以出于各种目的来获取其拍摄的图像和工具，但也意味着一定的国防安全问题。

无人机物流

（Drone Delivery）

2016年底，商用无人机运输开始运行。美国公司Zipline用其无人机运输系统向卢旺达地区供应血液，UPS、亚马逊、DHL等也在测试自己的无人机。预计2019-2020年，航空管理当局会开始行动，商用无人机也最终进入正式运行阶段。这意味着会出现更多的新闻报道选题，也很有可能代表着人工投递报纸时代的终结。

一只帮7-11送货的无人机

上升的无人机专利数量和对新法规的呼吁

（Increasing Patents and Calls For New Regulation）

无人机运输服务能否发展，很大程度上取决于立法和企业的发展。2017年底，特朗普政府宣布授权一项项目，来测试“创新区”不同条件下的无人机飞行。在欧洲，欧盟暂时批准相关法规，目前仍在等待成员国的确认。加拿大、英国和国际民用航空组织都在制定新的法规。这些结果都将影响2020年及之后无人机的发展。

无人机交通

（Drone Lanes）

业余无人机驾驶员一直在给商业和私人航空飞行员带来麻烦。目前，美国联邦航空局（FAA）规定，禁止无人机在机场空域飞行。NASA和美国联邦航空局正在制定计划，以提供全国范围内无人机交通管理的解决方案。这也为从事基础设施管理和基于AI云的监控项目的公司提供了机遇。

自主检测与避障技术

（Sense and Avoid Technology）

利用神经网络和人工智能的机器人能够依据程序设计做出推论和决策。“自主检测与避障技术”是其原理。今年，无人机将可以沿着GPS定位点的路径飞行，它们会在空中策划最佳路线，决定何时避开建筑物、树木和山峰或者其他无人机。

应用于极端领域的无人机

（Microdrones and Drones Used In Dangerous/ Hard-To-Reach Areas）

工业领域开始应用AI驱动的迷你无人机来进入难以到达的危险空间，比如地下矿井和核设施的内部。这样一来可以降低人类生命危险，缩短无人机停机时间，从而节省成本。Facebook推出了一款提供网络信号的无人机，加上AT&T开发的蜂窝网络信号无人机的成功运行，证明了无人机可以给缺乏基础设施的欠发展地区提供基本服务。

无人机群

（Drone Swarms）

几百台微型无人机可以同时部署，作为一个有机技术整体在空中移动，速度可以快到相机难以实时捕捉。这项技术由军方开发，被应用于迪斯尼公园和超级碗半场表演期间的灯光秀。不过，在2018年，据称由叙利亚叛乱分子控制的无人机群袭击了两个俄罗斯军事基地。

Intel无人机灯光秀（gif）

物联网搜索

（Searching The Internet of Physical Things）

物联网正在以相当可观的速度发展，可能会有数以亿计的实体设备被关联到网络当中，那要如何搜索它们呢？Shodan和Thingful是两款针对物联网设备的搜索引擎，它是一款用来帮助IT人员定位物联网设备的追踪工具——但与此同时，黑客也发现他们可以用此来远程连接婴儿的摄像头或车库的门。在不远的将来，也许不难看到世界上所有的东西都成为分布式网络中可搜索的一份子。黑客行为也提醒着我们需要匹配一个核实搜索结果的新系统。

 搜索引擎shodan的主页

智能摄影机

（Intelligent Cameras）

搭载AI功能的智能摄影机能够自动听声音和观看所拍摄的影像，然后根据获取的信息做出拍摄决定。比如记录一段谈话，或者追踪一个小偷。2017年，亚马逊云服务（AWS）上线了一种名为DeepLens的AI摄影机，包含图像和物体识别功能。智能摄影机可以协助公司远程统计和监控仓库中的货物。华盛顿大学也开发了一种可以追踪人体移动的智能相机网络系统。

 DeepLens

将来，智能摄像机会和其它物联网设备联合，进行自主决策，比如什么时候应当锁门——以及最后一块派应该分给哪一位室友。

速度更快的5G网络

（Faster Connected With 5G）

5G是第五代无线技术，现在正在全世界范围内建设当中。5G会大幅度地提升连接速度，我们将可以在云端加载高清和3D视频，甚至使用VR，下载速度预计可以达到10Gb/s左右，这将对新闻组织的视频内容分发产生极大的帮助。不仅仅是手机可以使用5G网络，无人驾驶汽车、智能电网和智慧城市也都可以。

趋势十：媒介经营

媒介整合

（Media Consolidation）

在美国，数字用户日渐增加，传统媒体公司利润持续下降，基于广告的收入模式很难维持，尤其是对于本地媒体来说，形势更加艰难。美国联邦通信委员会（FCC）的去管制化政策也为大型媒体集团的收购合并与垂直整合铺平了道路。

广告拦截

（Ad Blockers）

拦截技术继续发展，威胁媒体的商业模式，正在被媒体联合起来共同抵制。媒体所采用的更好的广告形式和移动体验似乎已经生效了。研究发现，广告拦截率已经趋于稳定，但给媒体造成的收入流失依然是一个重要问题。

媒体用来拦截广告的拦截软件的策略有两种，提升广告质量和用户体验的“曲线救国”法，和更直接地检测拦截软件、禁用其脚本的方法。也有一些网站在检测到广告拦截软件时，要求用户将其加入白名单。广告之外，媒体还在探索其它替代性的内容变现方式，但进展缓慢。Google 2014年上线了Google Contributor，作为读者来对媒体进行小额付费的方式，具体视他们访问的频率而定。

趋势十一：政策规制

互联网巴尔干化

（Splinternets）

二十年前，互联网作为一个信息自由的全球性空间诞生。而现在，互联网应当如何被规制，被谁规制，每一个人都有不同的观点。不远的将来，我们即将抵达一个分裂的巴尔干化的互联网时代。2018年的GDPR法案使得数以百计的合法新闻机构被封锁，我们可以看出不同地理环境中的网络状况有多么不同。

由于缺乏协调努力，互联网的分裂趋势未来几年会继续扩散。这可能会使世界范围内的优质新闻传播更加困难。它也可能会给面向全球读者分发内容的新闻机构带来大麻烦。

泄密

（Leaking）

2018年同样见证了大量的泄密事件的发生，泄密涉及政治和社会领域。但需要记住的是，如果政府信息不向媒体披露，那么政府将有效控制公众了解到的信息。问题在于如何确立哪种信息可以披露的标准，比如事件完全出于政治的或违反道德的原因。以及，在泄露信息可以被快速散布的情境下，应该做些什么来保护特殊信息。

数字时代的第一修正案

The First Amendment in a Digital Age

虽然美国宪法第一修正案制定已经很久了，但今天一如既往，它还在设计和开发的领域发挥着建设性的作用，为技术创造者和用户提供着法律保护。

然而，宪法第一修正案反对的只是政府对于自由言论的压制，不包括私人企业。如果Facebook或者Twitter决定封锁所有政治倾向言论，只因其无法摆脱虚假消息的嫌疑，他们也仅仅只是做出商业决策，而并不违反第一修正案，收紧信息规则对他们来说有着绝对的正当性。

数字时代，第一修正案的问题还在于，AI的言论是否应当被赋予同样的权利，以及技术、算法和代码的开发者，应当负何种程度上的义务。

趋势十二：安全与隐私

如今，再怎么强调隐私安全的重要性也不为过。科技巨头、政府管理者乃至每个公民都被卷入了各种问题当中：从个性化到隐私，从信息安全到监管，从透明度到国家安全。相对较大的新闻组织拥有解决安全和隐私问题的资源，但小型新闻编辑室则面临着保全自身和用户数据的安全挑战。网络环境下，信息产业面临着堪称影响生死存亡的危机，是继续现在的商业模式，还是开始建立更能保护用户数据的新模式，全看他们的选择。

合规方面的挑战和不切实际的预算

（Compliance Challenges and Unrealistic Budgets）

安全与隐私之间由来已久的张力，在未来将产生更多挑战。用户每天都在产生更多的数据，每天都有更多的连接设备进入市场，也就使得可用数据激增。而那些掌握用户数据的组织，尚未做好未来备案——但相关规章制度又作出了要求。管理者将需要持续更新他们的安全策略，并使个中细节透明化。大多数组织并没有投入足够的预算来保护他们的数据和设备，但这意味着承担后果。比如，没有为物联网安全制定足够预算的企业，会发现自己将要处理大量的召回、问题补救和诉讼纠纷。

差分隐私

（Differential Privacy）

差分隐私原本是一个数学概念，近期，它被Apple和Google等公司运用，作为一种分析总体数据、但不会泄露个人信息的方式。差分隐私是通过在数据集中策略性地注入随机噪音而实现的。差分隐私很适合用来研究低敏感度的简单问题，比如分析iPhone用户中最流行的emoji，谷歌地图中的交通模式等，同时可以保护个人用户的匿名状态。

差分隐私能做的相对有限，即使很多科技巨头都提供了各自的成功经验。这一机制生效仍然取决于具体的应用和数据集，在多种变量相关时，差分隐私也很难维持其效果。

勒索软件

（Ransomware As A Service）

在英国，一款名为WannaCry的勒索软件关闭了80家医疗中心的电脑，迫使20000多个预约被取消。黑客应用恶意工具来劫持数据，锁定系统和设备，直到要求的费用被支付为止。考虑现金和网银支付容易被追踪，比特币成为他们新的选择。区块链和加密货币的出现使得勒索软件转而成为一种可以盈利的生意。现在，简单的数据备份可能也不够为我们带来实质性的保护了，因为研究者发现，黑客不单单满足于扣留你的数据，而是威胁要将它们悉数公布在网上，供所有人观看。

黑客行为增长

（Hacktivism On The Rise）

由黑客转型而来的激进分子（Hackers-turned-activists）近几年很忙碌——为了信仰。他们对政府、组织和银行发起了DDoS攻击，渗透美国大选。包含维基解密在内的黑客组织，已将自身视为推动变革的持续性力量。这一类黑客将继续用他们的技能来帮助重塑政治和商业实践。

针对语音助手的定向攻击

（Targeted Attacks on Digital Assistants）

Alexa、Siri、Cortana等语音助手已经成为主流应用，我们也就不难预料到随之而来的定向攻击——无论攻击者针对的是语音助手还是它们的硬件。这也需要被纳入媒体公司的考虑范围之内。

计算机“小故障”频发

（Strange Computer Glitches Will Keep happening）

小故障（Glitches）指的是那种不会产生即时的、显著的影响，但可能导致毁灭性结果的问题。比如，英特尔就被一位谷歌工程师发现其芯片设计的巨大漏洞，后招致了许多批评；摩根大通等银行遇到技术故障，导致用户无法访问其账户信息，也没办法存钱或者取钱；或者语音助手Alexa错误地把一对夫妻在厨房中的谈话发给了他们的朋友，这也属于系统小故障的范畴。“小故障”通常与网络连接和带宽需求计算中存在的问题有关。

加密货币协助，暗网扩散

（Proliferation of Darknets, Aided By Cryptocurrencies）

暗网一般是指为违法活动提供匿名性保证的网络空间。人们可能会在这里出售枪支，或者兜售被黑客窃取的数据。而可以保证交易活动基本不受追踪的加密货币，刺激了暗网的活动。浏览暗网并不违法，但也不像你在网上搜索你高中的暗恋对象一样随意，还是需要具备特定软件和一定的技术知识。不过也有少数好的事情在暗网之中发生，比如异见者在这里寻求庇护，有些调查记者也会在这里寻找新闻线索。

政府和执法部门会接受如何探测暗网的技术培训，但其挑战在于，培训是静态的，而暗网掌握在其开发者的手中。

新型开源应用的脆弱性

（New Open Source App Vulnerabilities）

2017年，一位数据科学家发现了一种能够感染OpenAI Gym的新型恶意软件——OpenAI Gym是一种用于机器学习算法的开源工具。这只是恶意程序利用开源应用程序漏洞的案例之一，这种恶意程序的市场还在不断扩展。随着AI生态的发展，势必需要更多的开源代码和社区构建的工具，所以提前发现问题就显得尤为重要。而使用开源工具的组织以后也需要每日例行检查，来保障安全。

窃听与被窃听的权利

（The Right To Eavesdrop/Be Eavesdropped On）

随着我们越来越多地使用接入物联网的设备（手机、汽车、咖啡机等等），这些设备之间、设备和开发公司之间都在随时交换信息——关于用户的信息，设备在“窃听”、彼此“交谈”和研究用户，但用户却被排除在这一过程之外。关于用户权益的争论点就在于，用户是否应当拥有这样的权利，去了解设备传递了自身哪些信息、以及背后是谁在窃听这些信息呢？

匿名

（Anonymity）

匿名性是如今的技术趋势之一。世界需要匿名性，它可以保护泄密者，还有那些可能因自己的信仰而遭到迫害的人们。数字匿名性允许我们在需要的时候联合起来，进行善意募捐，或是与不正义作斗争。然而，匿名性也助长了泄露隐私信息、攻击其他社交用户和发表诽谤性言论等线上行为。我们对于匿名发表内容的希望不会消退，但同时，我们对于核实查证的需求也更强烈了。

网络喷子

（Trolls）

喷子（Trolls）代表的是一种特定类型的网络暴力，通常包括垃圾邮件、仇恨言论、人肉搜索和其他形式的骚扰。抑制喷子行为往往迫使许多媒体必须要在言论自由和审查两种立场之间抉择。过去一年，Twitter、Facebook和Instagram都提升了平台对于仇恨言论的限值标准。Facebook在2016年首次应用人工智能算法DeepText，来减少Instagram和Messenger中冒犯性的言论。

媒体机构，尤其是新闻网站，在调节线上言论的过程中，都在努力保持一种客观无偏见的立场。Google开发的Perspective API通过使用机器学习和人工智能技术，帮助其他平台和媒体提升其网站的评论审核能力，其中就包括维基百科、《纽约时报》、《卫报》、《经济学人》等。

真实性

（Authenticity）

内容真实性问题已经不只出在虚假新闻，现在还扩展到了一种新型的虚构媒体：视频。Deepfakes就是一例，由计算机生成“换脸”视频。这一趋势起初发端于Reddit，并在关闭之前积累了超过80000名订阅者。真实性核查公司Trupic已经拿到了超过1000万美元的种子投资，致力于打击被操纵的图片或视频。

数据保留

（Data Retention）

欧盟通用数据保护条例（GDPR）给全球媒体组织都敲醒了警钟，提供了数据保存政策所急需的标准。随着科技巨头随之更新数据政策以符合监管，依赖报告和分析的小型媒体组织也感受到了压力。YouTube宣布，从2018年7月开始，它会在60天之后删除数据分析报告。

所有权

（Ownership）

法律意义上来讲，数据所有权一般指的是IP或者版权数据。随着可穿戴设备和物联网的兴起，人们也意识到他们自身的健康数据和线上活动是如何被大型公司收集并利用的。近期Facebook、Apple和Amazon又都上线了面部识别功能和相关产品。我们已经进入了一个设备生来智能且永远处于连接之中的时代，但数据使用的监管和所有权却尚未明晰。

加密管理

（Encryption Management）

过去两年发生了许多大型攻击事件，但至今，拥有我们数据的组织要么不使用加密手段，要么使用过时的工具。黑客自然也知道这一点，所以我们接下来有望看到更多攻击。不过，加密数据可以阻挡黑客侵入，但也会使员工和消费者合法使用数据变得更难。未来，企业总需要投入大量资源来建设数字安全——或者在被攻击时花上数百万美元善后。

语音监控

（Constant Audio Surveillance）

有了新型智能音箱技术和更先进的机器学习系统，公共区域成为监控的主要场所。2018年，沃尔玛申请了一项专利，用于监听客人和员工之间的互动，以及货物上架下架产生的噪声，还有我们使用移动设备发出的咔哒声。所有这些数据都可以收集起来做进一步的分析，但这无疑也带来了隐私问题。

数据泄露

（Leaky Data）

用户越来越讨厌所谓的“开源”网站，尤其是那些使用他们数据的网站。一家开源家谱网站GEDmatch允许用户自愿免费分享他们的基因档案，作为寻找亲人与追踪家谱的一种方式。GEDmatch也被执法部门使用，成功追踪并逮捕了连环杀手Joseph James DeAngelo，他自己没有提供过生物样本，但显然某个和他有亲缘关系的人这么做过。这个案例表明，如果你认识的人——或者和你有某种联系的人——将自己的信息上传至开源网站，就很有可能由此追溯到你。

总之，这份报告不仅描摹了技术革新为行业带来的美好愿景，也暴露了种种伦理规范尚未匹配之时的问题。最后不妨也引用FTI创始人Amy Webb在报告前言中的话：“无论技术怎样变化，我们都要有能力创造自己喜欢的未来。”

游戏付费差，与优化师是否毫无关系？提升后端付费，优化师是否束手无策？

经常听广告优化同学向我抱怨，游戏的付费不好怪我吗？是游戏质量的问题吧！

游戏付费差，与优化师是否毫无关系？提升后端付费，优化师是否束手无策？

其实不然！本篇文章，我就来谈谈优化师如何通过优化提升游戏后端付费。

 一、游戏考核什么KPI？

游戏一般考核2个层次的指标：

1） 激活成本和激活数量，激活指用户下载安装并且打开了游戏，考核的目标是低成本导量。

激活成本=推广花费/激活量

2） 首日付费率和次日留存率，考核目标是导入优质的付费流量。

首日付费是指，当日新增用户中，成功付费用户的数量占当日新增用户数量的比例；

次日留存率是指，新增日用户在次日登陆的用户数占新增日用户的比例。

 二、优化师如何完成KPI？

1、 广告位组合，平衡成本与付费

根据投放经验或者广告位的测试，了解各个广告位的激活成本和付费情况。根据激活成本和付费情况，把所有广告位分成以下四类。

低成本高付费的神级广告位用于尽情放量！低成本低付费的广告位用于拉低成本，高成本高付费的广告位用于提高付费，然后通过调整各类广告位的预算比例，完成整体考核KPI。

2、 创意测试拓展，精选素材方向

1）游戏推广的包装一致性

一个用户从看到广告到激活游戏，需要执行“点击广告-下载游戏-安装游戏-激活游戏“4个步骤，每个环节的跳转都会流失部分用户。 因此保持各环节风格一致性，为用户营造沉浸式的氛围，是刺激用户采取行动的重要手段。

图片来源：网络素材

大量的投放数据也证实了，前端素材与图标、落地页、游戏启动画面越保持一致，用户的激活成本越低。根据我的投放经验，同样是仙侠游戏，做好游戏下载流程的一致性，点击激活率提高约30%。

2）创意类型的测试

不同的创意会吸引不同类型的用户点击转化，而不同类型的用户会影响后端游戏付费。因此精准的创意方向将提升游戏的后端表现。

创意类型包括素材风格、素材方向、素材使用人物性别、使用人物的年龄等。

以仙侠游戏为例，造型和结婚社交类型的素材（如图1-2），付费较差；升仙和武器类型的素材（如图3-4）付费较好。

图片来源：网络素材

3)自建落地页

广点通有两种落地页可选，一种是直接跳转到应用宝落地页，另一种是在广点通后台自建落地页。

Android游戏都建议在广点通后台自建落地页，因为使用自建落地页能规避应用宝差评和下载数量少的问题。并且自建落地页可制作多套落地页，对应不同素材类型，以到达落地页和前端素材的一致性。

3、 多种定向，锁定目标用户

客户自有人群包及扩展包的转化效果是最优的，如果客户没有自有人群包，优化师也能使用标签定向和重定向来优化转化效果。

4、OCPA模型搭建，数据助力优化

1） OCPA原理

图片来源：媒体资料

2）OCPA使用流程

图片来源：媒体资料

3）OCPA出价建议

-cpc出价导入的前100个流量，是ocpa模型搭建的核心用户群体，因此建议精准定向。

-避免初期导入劣质流量，导致初期用户画像不精确，搭建的ocpa模型与目标用户有偏差。

4）人群分析数据

充分利用投放平台的投放数据和人群分析，分析用户画像，反过来优化创意、出价和定向等。

总账户人群分析数据：

图片来源：投放平台截图

单广告人群分析数据：

图片来源：投放平台截图

三、总结

做广告优化师，我们的头上时刻戴着一副紧箍咒，那就是考核的KPI。一旦一段时间内，推广的成本超出考核目标，特别是后端付费不理想，我们就会面临预算降低，甚至推广终止的难题。

优化师在推广的整体流程中，完全可以通过组合广告位、精选素材方向、测试出价、优化定向和落地页等多种策略，提升游戏后端付费和留存。

来源：vanessa

中秋节来临前，我们为大家收集了创意满满的中秋海报，月亮和月饼的旧主题，也能有不落俗套的好想法。

我们希望通过三条途径：运用中秋元素、表达思念团圆、故意“唱反调”，帮你打开中秋热点的创意思路。

1 、中秋元素

关键词：月亮、嫦娥、月饼、圆

月亮、月饼以及能让我们产生联想的诗词，让产品或与产品相关的事物跟这些中秋最具代表性的元素结合。

奥利奥：泡一泡版嫦娥奔月

华帝：煮出明月般的团圆饭

方太：洗出明月般的餐盘

欧莱雅：能让你宛如明月的气垫BB

杰士邦：床上版嫦娥奔月

饿了么：零脂月饼

宝马：经典双肾型进气格栅与月饼

京东：月饼的独白

杜蕾斯：但愿人长久

2、表达思念团圆

关键词：思念，团圆

中秋是勾起思念的日子，也是促使团圆的日子，不管在家过还是被迫在外过，团聚是这一天的内在主题。

小米：团圆是什么？

顺丰：中秋礼顺丰寄

3、 故意“唱反调”

关键词：回家、浪

别人中秋都赏月亮吃月饼合家团聚，但是有的品牌喜欢统统反着来，以此标榜自己的不一样。

美团点评：中秋不回家，因为……

奔驰：回家，出去浪的借口

路虎&小米：别人赏月，我们赏地球

中秋快到了，为了顺利团圆不加班，现在就开始追热点吧！

来源：乙知品牌吐槽大会

听说《延禧攻略》里的皇后娘娘“死”后，去了小红书……目前小红书已被延禧攻略剧组攻占，除了皇后娘娘，令妃和纯妃也都在里边玩耍。

从左到右依次为皇后娘娘、令妃、纯妃的扮演者

这么一搞，一大堆延禧攻略粉儿就被带去了小红书，也包括小编我。

小红书让明星们的粉丝举家搬迁的操作，也不是第一次了，比如前段时间《创造101》热播的时候，里面的选手王菊、杨超越等都纷纷入驻了小红书。

这种操作使小红书的产品数据增长相当“妖艳”，在 Appstore 中国区的排名节节升高。

截止今年 5 月，小红书的用户量已经突破了 1 亿，月活跃用户接近 3000 万，是一年前的 3 倍。

事实证明，小红书的引入明星级 KOL 的运营策略可谓大获成功。

看到这里有的人可能会想说，小红书邀请明星赚流量，有什么了不起的？！只要有钱随便哪个明星都能请到，明星请到了还怕没流量？

如果你认为砸钱就等于流量，那就大错特错了，请明星绝不是砸钱就能做好的事。

大家可以回看 6 年前双微大战，新浪微博和腾讯微博在引入明星级别 KOL 时也都是花钱不眨眼的。

腾讯微博 VS 新浪微博

同样砸钱请明星，它们双方的得到的结果却很不一样。

新浪微博请的这些明星每天在上边“瞎扯”帮助新浪微博活了下来，而腾讯微博请的这些明星只有比赛时才冒泡，整个产品最终迎来的是被关停的局面。

聊微博有点久远了，关于明星级 KOL 的邀请和运营，我想还是看新晋玩家小红书的套路吧！

01 如何选择明星级 KOL ?

小红书虽说有钱请明星，但它都不一拍脑袋想请谁就请谁。

不得不说，小红书在选择 KOL 这方面确实有一套，除了关注明星的流量情况，它还会从如下几个角度考量。

1）是否与平台调性相符

如果有预算请 KOL ，一定要有热度的。但这还不够，还要选择与平台调性相符的。

小红书的 Slogen 是“标记我的生活”，平台定位是为爱美女孩提供时尚、美妆、以及生活方式上的相关指南。

于是请来了范冰冰、王子文等，这些明星都与平台调性高度相符的。

范冰冰和王子文在小红书上的笔记

关注她们的微博可以发现，范冰冰的微博经常 po 美照，皮肤好、长得美是粉丝们公认的；王子文在微博上的动态大都是健身相关，长得瘦体态美也是粉丝们公认的。

范冰冰和王子文的微博

这些明星在微博上呈现的都是美好生活的结果，在小红书上的笔记便是记录这些生活的过程。

所以，范冰冰和王子文等都是和平台的调性高度相符的。

如果跟平台的调性不符的话，会怎么样呢？

要么闹出笑话，要么结果可能不尽人意。

假设小红书请黄渤、徐峥、王宝强来代言的话，你可以想象一下小红书的页面，画面太美不敢看了吧（没有贬低的意思昂）。

所以，在请大佬之前要深入研究粉丝喜好，做出初步的决策，更要搞清楚平台的定位。

2）是否有持续的话题性

话题对于一个社区平台而言是至关重要的，当然小红书也不例外。我发现它引入的 KOL 都还蛮具话题性。

前段时间比较火的综艺节目《偶像练习生》和《创造101》，曝光度和讨论度一路攀升，小红书便邀请了其中的人气选手入驻，狠狠地刷了一把存在感。

与之采取相同策略的还有近期引入的《延禧攻略》的剧组，剧中比较有热度的角色扮演者也在小红书开通账号了，现在打开小红书，你会感觉延禧攻略剧组攻占了。

除了蹭市场话题热度来引入明星，小红书还会邀请那些本身就很会“炒话题”的明星级 KOL。

一开始邀请入驻的范冰冰、张雨绮、吴昕等明星，一个个都不时省油的灯，要知道她们可是经常能够上微博热搜的话题操作狠角。（比如范爷前段时间就跟崔老爷子的那点事，也是闹的沸沸扬扬）

所以选 KOL一定要选有话题的，现在回头来看为什么说腾讯微博邀请明星这件事做的很遭。

在奥运会前后请了刘翔做代言，当时刘翔的热度很高，不亚于现在的当红明星，可是用户活跃度却很惨淡，为什么呢？

图片来自网络

其中一个最重要的因素就是，刘翔不会主动“制造”话题，只是简单的分享自己的动态。

而微博就比较机智了，请来当时热度很高的黄健翔等明星，并让明星与粉丝频繁互动，效果就很不错。

所以，请大佬还要参考的一个维度就是，他们是否愿意在平台上制造话题，有没有精力在平台上多和粉丝做互动。

3）是否能为平台创造价值

看到小红书请明星大获成功后，不少社区平台也纷纷砸钱请起了明星。

比如，同在上海的大众点评，就在今年 4 月份花重金请了蛮多流量明星，比如关晓彤、江疏影、张艺兴、朱亚文。

但是，没能复制小红书的成功！

我认为一个很重要的原因在于，大众点评把明星级 KOL 的入驻邀请当作了市场行为，而非像小红书那样把明星邀请当作运营行为。

这市场行为的明星邀请它更像是一种代言，给明星弄一个非常高调的亮相，然后出来冒个泡就完事了。

关晓彤和张艺兴在大众点评上的偶尔冒泡

而把明星邀请当作运营行为的小红书，则是让他们用“干货”内容来宣布自己入驻小红书，经常从社区定位本身去引导明星发与平台调性相符的内容，从社区定位本身去引导明星发内容。

范冰冰从开通账号到现在一共有 53 篇笔记，基本上一个星期会更新一篇的那种。林允到现在已经有 177 篇的笔记了，她是更新的频率数一数二的明星了。

吴谨言（魏璎珞扮演者）从开通账号以来共更新了 25 条内容，包括亲自为网友示范《延禧攻略》中的妃嫔们唇妆画法。

富察皇后秦岚和纯妃娘娘王媛可也于近期开通了自己的小红书账号，内容也以美妆为主。

所以，对于运营而言，在请明星级 KOL 的时候你需要想清楚，你需要明星为平台做些什么事情，他们是否可以自发的持续的做。

02  如何榨干 KOL 的价值？

明星级 KOL 请来了 ，配套的要有一定的运营手段，发挥这群大佬们最大的价值。小红书是如何做的呢？

1）用户拉新

KOL 的粉丝是很重要的资源。所以为了榨干 KOL 的价值，第一步就是将这些明星的粉丝也拉到旗下。

快看漫画在邀请乐华七子入驻后，对外发布了一只宣传片，大致内容是这样的，宣布自己勾搭到乐华七子了，粉丝们赶紧下载啊。

于是乐华七子的粉丝，大波涌进快看漫画 APP。

小红书在这方面也做的很不错。为了让皇后·富察容音的粉丝知道，娘娘入驻小红书了。小红书在《延禧攻略》里植入一个小剧场。

小剧场非常有意思，皇上表示自己十分思念皇后，于是太监李玉献计：

皇上表示十分心动，表明自己不仅要下载小红书看皇后娘娘的动态，还要在上面发动态和娘娘互动。

这一波小剧场十分巧妙的把皇后娘娘的粉丝，引导了小红书平台，甚至还可能提升这些用户的内容产出数量。

同时，小红书还会在官方公众号上面，对 KOL 产生的内容做二次加工，也起到了拉新的作用。

2）用户留存

你现在去打开小红书，首页前 10 条一定会有 2 条以上是明星发的内容，如果你是新用户的话可能还会有 4 条以上。

这种现象的背后是小红书在利用明星做用户留存，当用户进入新平台其实是非常懵逼的。

能够看到自己熟知的明星在上边，除了会觉得小红书很牛逼，你还会不由自主的把阅读笔记、点赞笔记、评论笔记、关注博主等系列关键用户留存行为都做掉。

对于自制力差一点的用户，就会深陷到明星级 KOL 发的内容当中，一天内容成为小红书的忠实用户。

比如咱们的运营宝宝，有一次中了林允儿的毒，花了半小时把她的内容全部刷完。

03  如何留住 KOL？

无论是明星级 KOL 还是普通的素人 KOL，他们都是因为擅长某个领域并喜欢分享，从而积累起了一批又一批的粉丝。

因此 KOL 们比较在乎的是否能够有粉丝的反馈，在这个平台上能否可以让自己的影响力更上一层楼，是否能够得到粉丝们的喜爱和认可，当然也不乏冲着现金奖励而来的人。

考虑到这些，对于留住 KOL 也就可以有个较清晰的思路了。以小红书为例，他们在运营 KOL 时有以下 4 个策略：

1）广告资源位曝光

在 KOL 正式入驻/发表优质内容时，安排上推荐位，使其感受到平台对他的支持。

2）颁发专属勋章/专享特权

使 KOL 区别于普通用户，更有荣誉感。

3）粉丝福利

不定期的为 KOL 单独策划粉丝互动活动，让 KOL 明白平台是在一起帮它做粉丝维系的。

4）定期发起官方互动

让平台的用户可以多了解 KOL，给用户和 KOL 搭好桥梁。

这里需要再吐槽下大众点评，像张艺兴这样咖位的 KOL，你怎么能够让他的粉丝数只有 6.7 万呢！

04 总结

请 KOL 入驻平台无论从流量获取还是用户留存来看，都是是一种不错的运营思路，但是老板给你预算，也不能想请谁就请谁。

希望可以结合小红书的案例，本文帮助你思考清楚如下关于 KOL 邀请的问题：

1）KOL 的社交形象是否与平台调性相符

2）KOL 的社交话题是否足够的热以及可持续

3）KOL 是否有转为真实用户的可能

4）除了市场传播，我能够用 KOL 做些什么

5）怎样为明星制造足够的区隔与稀缺感

今年以来，能够在“吃鸡”手游霸榜之下，连续两周占据游戏免费榜TOP1的也只有《第五人格》了。4月2日，《第五人格》登陆App Store后便立即拿下iOS免费榜总榜第一，在当时掀起了非对称竞技热潮。

上线10天，《第五人格》DAU突破1000万，不到一个月狂揽超5000万注册用户。这款在业内人士看起来颇为“小众”的游戏，却快速演变成大DAU产品，用户聚集速度超出想象。而在上个月，网易《第五人格》制作人接受外媒采访时透露，《第五人格》开启全球化之后，全球累计下载量已经突破1亿大关。

在拿下这样的用户体量后，网易方面也坦言会有更多游戏之外的布局，或将尝试探索娱乐化的电竞赛事。和MOBA、FPS/TPS等传统的竞技类游戏相比，非对称竞技游戏在电竞领域并未有过成熟的先例，《第五人格》要如何把控“娱乐化电竞”，这将决定它能否真正从一款游戏演变成一种竞技模式。

一、其实，《第五人格》对电竞一直都抱有野心

自《第五人格》上线以来，虽然并未建立完善的电竞赛事，不过和电竞却一直像是共生体。据手游那点事了解，《第五人格》通过线下漫展、直播平台等方式，已经展开了诸多竞技比赛。

最早《第五人格》尝试线下对抗赛，还是在去年年底萤火虫动漫游戏嘉年华现场，当时游戏还未公测。而在4月2日游戏正式上线之后，《第五人格》开启了“开服策划狙击战”活动，联合CC直播、龙珠直播、触手TV、战旗直播、哔哩哔哩、全民直播六大平台游戏主播与开发组战队展开对抗，玩家观看直播便可赢取游戏奖励，在当时取得了不错的传播效果。

在这之后，《第五人格》线上、线下赛事接连不断：

4月15日，成功举办OPPO游戏中心杯深圳邀请赛。
五一期间，在斗鱼直播节展区举办了4399杯游戏邀请赛。
5月9日，联合九游在萤火虫动漫音乐嘉年华现场举办了线下电竞赛事。
6月9日，战旗主办的《第五人格》的LanStory Cup官方系列赛决赛展开。
7月14日，在萤火虫动漫音乐嘉年华携手TT语音，举办“TT语音”杯《第五人格》主播明星邀请赛等。
……

借助线下漫展、直播平台等机会，《第五人格》在电竞赛事上跨出了第一步。如今距游戏上线已经4个多月，《第五人格》用户体量达到亿级，在娱乐化电竞上也将做出更大的尝试。

二、电竞决定《第五人格》能否真正从“小众”迈向大众

不过，对于《第五人格》而言，电竞赛事仍然有着更多的未知性需要去探索。众所周知，非对称竞技游戏在电竞领域本不是主流，放在游戏市场上同样如此。按照官方的说法，《第五人格》曾被认为是一款小众产品。到现在被大众喜爱，走了一段不算长的路。除了产品方面的硬实力之外，网易一贯的内容营销打法起到了关键作用。

网易游戏市场总经理向浪接受采访时曾表示，“《第五人格》无论从题材、画风、玩法都来说，都只能算是一款非常小众的游戏。我们希望通过口碑及自来水去突破小众的限制，鼓励玩家去产出UGC内容。相比传统的宣传策略，我们更愿意做这类与玩家深度互动的内容营销。”这样的宣传策略也给《第五人格》前期积累了一批种子用户，并且缩短了核心玩家抵达泛用户的时间。

最令人记忆深刻的莫过于“第五人格公主抱”，在社交平台抓住了诸多女性用户的心，当时#第五人格公主抱#微博话题更是进入热搜榜前列，引发玩家热论。

而在内容营销之外，如何持续获得活跃用户、拉高游戏用户量？电竞成为《第五人格》绕不开的一步棋，其意义在于流量以及更加大众化，同时是快速扩大游戏影响力的机会之一。据企鹅智酷发布的相关数据，2018年中国电竞用户预计突破3亿，全民电竞的趋势已经显现。

虽然《第五人格》并不算是传统意义上的竞技产品，不过这趟高速发展的“电竞列车”《第五人格》倒是必须要搭上。

三、直指“娱乐化电竞”，《第五人格》能否引领这股新潮流？

“首先，我们需要探讨第五人格这类非对称对抗竞技游戏，是否真的适合做电竞。同时我们也需要研究的是，如果要做电竞赛事，什么样的赛制才适合第五人格。”向浪表示，“娱乐化电竞赛事”也许是一个值得探索的方向。

今年可以称得上是网易的“电竞年”，不仅开始着重发力竞技产品，同时在构建电竞泛娱乐生态投入了10亿重金。对于《第五人格》，如何让一款“爆品”达到更高的顶点，网易也有着更多的考量。

1、打造专业性与娱乐性并存的赛事

于是，在6月底暑期即将到来之时，《第五人格》便开启了暑期盛典活动“深渊的呼唤”。从线上为期一个月的战队竞技PK，到最终从“风暴圈”厮杀出来的前八支队伍将在线下展开争夺。这也是《第五人格》自上线以来首次大型的娱乐化赛事尝试。

值得注意的是，《第五人格》没有选择一般专业竞技赛事的比赛场馆，而是将决赛场地设置在深圳欢乐谷，便是能够看出它在娱乐性上的重点尝试。同时，在现场官方还为观众搭建了“盛夏藏宝地图”等相关的游乐场项目，相当于打造了一场线下的游戏盛宴。

虽然决赛带有更多的娱乐元素，不过在赛事的设置上《第五人格》也极具专业性。八支队伍分成A、B组PK，从小组内战到四强比拼，再到最后的总决赛由BO3变为BO5，多轮的赛制设定一定程度上也剔除了赛场上的偶然性。

在手游那点事看来，娱乐化电竞是目前的一大趋势，在把控电竞赛事的专业性以及公平性之余，娱乐化元素的注入能够获得更高的关注度。这也是《第五人格》现阶段的主要目标。

2、赛事+主播形成电竞闭环

在线上，作为触达大众用户的捷径之一，用户和赛事之间必不可少的就是直播平台。在本次的决赛上，《第五人格》也提供了线上直播增加曝光量，玩家在CC、虎牙、斗鱼、触手、熊猫等直播平台均能观看现场激烈的赛事情况。

另外在现场，《第五人格》还发布了新资料片——“第五游乐场”，包括将上线来自中国的监管者角色、趣味性的双监管者模式以及新地图“月亮河公园”，这也不难想象为什么官方会把决赛场地设置在欢乐谷。游戏新内容的曝光，再配合观赏性较高的赛事，再次让《第五人格》的关注度飙升，据手游那点事了解，当天《第五人格》直播全平台峰值人气一度超过400万。

从产品、娱乐化电竞赛事到电竞直播，《第五人格》逐步构成电竞生态闭环，辐射更多的泛用户。这可能是《第五人格》在电竞领域最合适的呈现形式。

目前在国内手游市场展现了良好态势的《第五人格》，海外表现同样不俗。7月份闯入海外市场之后，立即在日本、港澳台、东南亚市场（泰国、老挝）拿下iOS游戏免费榜TOP1。在《第五人格》在国内市场的电竞赛事圆满结束后，或许下一步便是在全球市场开启，毕竟电竞赛事和游戏产品之间已经形成了一种心照不宣的默契。

最近增长黑客的概念很火，增长黑客的本质是修炼内功、数据驱动，用有限的资源来获得最大限度的成长。但是研究了半年有余，也看了很多书，大部分案例是国外的，比如我简单总结了几本增长黑客相关的书，基本都在聊这些案例：

所以，在国内，增长黑客这个概念落地很少，一些案例看起来也是模棱两可，没有详细的运营过程。有幸的是，增长黑客正好切合我原来说的运营重优化的观念。

本文就拿我曾经做过的一个产品拉新的案例，结合《运营实战指南》里的运营知识体系来详细的和大家聊一下优化观念是如何驱动业务增长的。当然，这个案例只是渠道优化，至于后续是如何通过优化做留存的待后续更新。

1. 首先这个案例很大众化，在微信平台上，通过红包促转发，完成增粉目的。多数互联网产品运营的同学应该都有体验过，虽然微信严禁诱导分享，但是红包促转发增粉这件事依然有海量的人在做。
2. 然后，是运营核心方法论。大家看下图，这幅图叫运营核心流程与方法，是我在经历了10几个运营项目后总结出来的：

这幅图，将运营分为四步。我原来有一句话：运营是项目制的，有起点、有终点、关键词是调优变量（当然，增长黑客不崇尚项目，更重产品）。

「起点」就是这幅图的第一步，明确目标，「终点」就是这幅图的第四步，高效运行。（什么是运行，大家可以看这篇文章：姑娘，你其实只是个运行经理）「关键词是调优变量」，这就是这幅图的第二步第三步，寻找关键驱动元素和试错优化。

我是运营「持改完善」论者，也就是持续改进，不断完善（增长黑客的理念）。拿到一个项目，考虑更多的是如何从正常的业务流程中拿业绩。这在漏斗原理下就是如何堵住窟窿：理想情况下，来一个转化一个。当然，理想只是一种奢望，我们的目的是尽量拔高转化率，降低折损。转化率是个大概念，一本书都讲不完，因为提高转化率有各种方法，有时候你会费尽心机，杀死无数脑细胞，各种页面创意，各种简化流程，依然提升的不明显。在这个案例中，我们纠结了3、4个月，最终让人大跌眼镜的提高转化的方法让人匪夷所思。所以，这就是运营，在不断的分析和琢磨中，营收业务高效运行这个目的。运营拼的是智慧，而不是体力。

案例里面提到了很多工具，比如OGSM工具、AA测试、优化源表、优化曲线等概念，这些术语有些是MBA百科里的，有些是我自己命名的。

这个项目是去年的，微信端产品，项目的大概意思就是通过红包刺激用户转发招聘信息，实现招人的目的。团队20余人，核心人员，就是天天碰头的有5人。我因为是运营，靠传播拉新是首要任务，所以前期粉丝数当之无愧是我的kpi。而产品和技术人员的kpi是kpa，kpa是什么呀，是人力资源绩效考核里的一个术语，大概意思就是按时按点完成任务。挺惨的吧，有时候你会想，按时按点完成任务，勤奋一下，努力一下就可以了，而运营就不一样，kpi充满了变数。我们说做运营的人命不好，就是因为kpi这个鬼东西。

当时给我定的指标是3个月100w粉丝（拉新）。产品上线，kick off，共同思考了一些策略，怎么做才能完成100w粉的目标，最后决定靠传播拉粉（增长黑客最重视的是病毒式传播）。产品经理很不错，特意帮忙设计了一套传播流程，为了大家快速理解，我做了一个简化处理，专注于传播增粉，大家看图：

这套流程是我复盘时总结经验的流程。比如在接收邮件信息到进入扫码落地页原来是一步，后来我们给拆成了两步，为什么这么做，一会讲到优化的时候集中说。

这个传播流程的大概意思就是：通过邮件来拉取站内种子用户，扫码后，进入关注页，关注微信号后，接收下发消息，点击进入分享落地页，然后引导用户分享到朋友圈或好友。好友看到分享内容后，点击进入分享落地页，依然是引导分享，然后引导回流用户进入关注页。这里有两类用户，我图里画的很清晰了，种子用户和回流用户。通过邮件这个渠道引进种子用户，靠红包刺激种子用户传播来拉新。

流程讲解完了。然后开始我们的运营优化之旅，这次优化之旅持续了几个月左右的时间，因为我们团队的人基本上都是初次合作，中间炒过无数次架，发生过拍桌子、甩袖子发脾气的事。现在都当成笑谈了。一会闲聊的时候聊一聊。

这里有两个经验需要跟大家简单说一下：

1、我们没有设计好这个流程就开始大规模的推广，而是简单的测试了一下，目的是为了看看各个节点的转化情况，获得基准值。我发了大概1w封邮件出去。当时抱有很大的幻想，什么幻想呀，就是如果各个节点的转化比率都比较高，按这些比率换算出来我们按这个初始传播流程完全可以完成目标，那我就不需要去优化了。我经历的项目多，知道每一次产品的打磨都会让人焦头烂额，我实在不愿意再经历一次这个过程。但是结果往往和你想的背道而驰。做梦娶西施，我想得有点美了。测试之后，表现很差，但是我心里大概有了一点谱。

2、获得了基准值之后，我们集中评估了一下如果我们要完成目标，要在3个月做100w粉丝，各个关键节点的转化要做到多少？你需要去算，这就是运营的提前规划，需要做目标拆解。这里提一句，做运营需要有规划的思维，做到心中有数，你只有做好了规划，才能去约产品、约技术研发、约管理当局的钱等资源，他们是讲逻辑，讲规划的，有时候你没有规划，就容易乱套，惹怒他们。

好了，项目的业务概述讲完了，开始正式进入产品打磨阶段。

在我书中的运营核心流程与方法中，第一步就是明确目标。我们来讲这一步。

我原来的文章中说过，运营有三大任务：拉新、转化、延长用户生命周期。为什么没有运营圈说的留存，根据我的经验，运营做不了留存，因为留存这个任务单靠运营的智慧做不到，必须倾尽全部人力物力去做，比如产品经理、日常运行人员。运营能做的，就是激活用户，将其转化到待留存池里而止步，这里先不延展。

本案例的目的是做拉新。目的明确了。开始分解指标。下图是我为此项目分解出来的指标。为什么这么分。我们先讲一个MBA里的工具：如何拆解，给大家提供一个工具，叫OGSM。

OGSM是一种计划与执行管理工具，具体的大家可以搜MBA百科，他的模型是这样的：

我主要靠这个工具的思路去分解指标。很好用的工具。

结合着我的拆解一个个讲一下：

• 目的：就是你为什么做这件事。你为什么要这么努力呀，我为了赚钱养家糊口，这就是目的。比如我们的这个项目，目的很简单，增加粉丝量就是目的。目的是唯一性的。
• 目标：目标就是将目的量化。你一年要赚多少钱才能养家呀，比如设定目标为100w，3年内实现。我们这个项目，比如粉丝量，3个月做到100w。因为你的目的唯一，目标也唯一。
• 策略：这个词很高大上。策略是实现目标的各种手段，有很多种渠道。比如我如何完成年薪百万的梦想，我想：上班，出去讲课，在网上录课，写一本书，开一个咖啡店等等。粉丝量的目标如何完成，有很多种方法，比如投放广告拉粉，做传播拉粉，互推拉粉，甚至于像迷蒙、徐老师一样去写几篇爆款文章等等。我们的策略最终是选择做传播拉粉。因为种子用户我们是不愁的，我手里攥着大概5000w种子用户。
• 测量：测量就是策略的量化。比如我上班一年赚5w，出去讲课能赚20w，在网上录课赚10w，写一本书赚10w。在此项目中，我们的策略选择的是靠传播来拉粉，所以我们将传播拉粉这个策略细化出来了几个优化节点。每个转化节点都是一个测量。邮件点击率要优化到多少，回流比例要占到多少等等。这时候我就分解出来了我需要主攻的几个指标。

讲完OGSM，我们反过来看项目，我这张指标拆解表就一目了然了。这里的测量字段有两个数值需要敲定，就是基准值和kpi是如何敲定的：

1、基准值如何敲定？

我上面刚讲了，我们上线后先试了一下，动用一批用户，测试一天，得到的数值。我们就暂且将其当做基准值了。

2、每个指标的kpi如何敲定？

这里我不讲解科学方法，因为在你的工作中，运营受制于时间和kpi、财力等因素的影响，80%的运营人做不到科学的运营，这是现状，我也如此，不能免俗。比如Kpi，一般都是老板或领导说一不二的，你反驳，老板认为你没斗志，所以这点上，我是屈服的。不要和职场之道过不去。这里我提供三种现实中的敲定kpi的方法：

A、凭借经验

什么是凭借经验：可以做一个简单的假设：正常情况来说，100w粉丝，3个月，90天完成，为了好讲解，我们假设1天完成1w。我们取任一指标，每个指标的率值高，常识来说，粉丝量都会增高。这是正相关的。所以你也可以拿邮件点击量和粉丝量做了一个比例来测算你的kpi。这是一种经验法。

B、是否有以往流程相似的案例

是否有以往流程相似的案例，事实上我们是有这样的案例的，不过因为那个项目的团队人员都不再了，除邮件点击数据外，其他数据无法获取到，当时也打听了一下，拉粉比例，他们的项目据说能做到1：4。

C、拍脑袋

拍脑袋就不用说了，大家都心领神会。

我们这个团队比较不错，领导本身就很重优化，一般都是优化着看，我们只是前期粗略测算了一下，如果我们的基准值都能优化到翻倍的效果，那完成目标不在话下。所以我们每个指标的kpi都是在基准值的基础上做翻倍。

好，目标分解讲完了。

我们拆解完目标。开始进入第二步，寻找各个目标的关键驱动元素，依然先上结论，这幅图是我拆解出来的：

什么是驱动元素，就是那些能让你的项目业绩提高的那些元素。我在书里总结出来8点：用户细分、流程节点、渠道策略、说服策略、说动策略、业务规律、团队能力、人之习惯、常情和弱点。这八点是关键内容，我在韩利深夜聊运营的私密社区里会一一聊到。本次案例主要是讲流程节点的转化率。

这幅图有刚讲的传播流程，有拆解出来的关键节点指标。然后我又在此图的基础上加入了各个关键节点的驱动元素。这张图因为是业务复盘的时候我总结的，已经有了试错优化的经验在里面了。一开始我们只拆解到二级。比如扫码率的拆解，我们只拆解出来页面UV和扫码量这两个指标值，后来我们在优化过程中发现客户端不同，扫码的流程也不同，才又做了三级拆解。比如，在pc端接收到的邮件，我们拿起手机，打开微信扫码就好了，而在手机端，你只有一部手机，如果你是在手机上接收到的邮件，如何去扫码？这是一个问题。我们一会讲优化的时候详细说。

这里主要说明的是：每个指标的拆解依然用了OGSM的工具。比如我的目的是优化邮件点击率，假设目标是从3%优化到10%，策略是什么呀？比如细分精准人群，邮件标题文案优化，邮件内容视觉或样式优化等等，指标自然就是发送成功率，邮件阅读率，点击阅读比了。所以说，做运营，可以一步步去拆解，拆到最后实在拆不出来了，再去做优化，做到有目的，有策略，有方向。这样你做事情就特别清晰，拆出来的指标就是思考维度。

上图做好了之后，我们的优化源表自然而然就出来了。大家看下图：

这就是我原创的优化源表，我接触过的所有项目，我都有这样一张excel表，我是一个重度Excel控。

在这张优化源表里，你发现了吗，没有转化率的指标，都是量的指标，因为通过Excel的透视表功能我们是可以计算出来的，所以优化源表一定要做的清晰：只做量，不做率。

优化源表有了，不要忘记，一定要发需求给技术，做什么呀？埋点。这里有个小插曲，我因为天天改页面，把技术折腾惨了，技术为了感恩大回馈，埋点的时候，特意让我在单位住了两天两夜。这在公司传为了笑谈。后来总结了一下，就是因为我没有提前做规划，你别看我现在可以头头是道的讲，真进入到项目里，运营人往往会犯一个错误，什么数据都想看，追求完美。优化源表也是我被逼出来才琢磨的。因为如果你的公司有数据团队，他们往往不会像GA、GrowingIO这些工具一样，做到各种维度、各种可视化的效果。因为你的业务本身可能还没有定型，这时候去动用人力去给你做可视化报表，风险较高。

所以，我的这张优化源表，其实是需要我每天从好几个表里面自己粘出来的。还有的数据是技术写好SQL，我每天自己跑日志查。这也是运营的悲催之处。查数是个大事，我原来有一个领导，文科出身，为了能自己看数，硬是自学了SQL。后来我也买了本书学了一段时间，但是学无所成。因为我岁数大了，90后的同学如果真的想在运营圈里做出成绩，自学一下SQL大有好处。要是学的话，推荐买《SQL必知必会》，题外话。

我们敲定了优化指标，敲定了指标的关键驱动因子，正式进入最让运营人抓耳挠腮的第三步，试错优化环节。这个环节会把你折磨的人不人鬼不鬼的。为什么呀，这是最见证运营人智慧的一步，增长黑客的重心也在这里。我原来写过一篇文章：运营即将迈入知识经济行列里，就是说这一步。有人说，运营是各种学科的结合，就是这里面你要了解很多课外知识，比如顺从学、心理学、统计学等等，只有把这些东西都融会贯通了，才能在以后的运营岁月里张牙舞爪。

我先简单聊一下试错优化这个概念：在互联网产品中，优化主要包含三个方面的优化：

• 渠道
• 页面
• 流程

→渠道的优化：比如ASO、seo，都是渠道优化，渠道优化就是拉新的效果最大化。在这个项目中，我的渠道是邮件。

→页面的优化：页面的优化目标一般都是转换率，引导用户完成我们的预期。所以在每个页面里都需要暗含策略或说服的套路。举个我做的例子，在网站上，很多人的简历久不更新，所以产品经理加了一个拦截弹窗，用户登录后，提醒更新职业档案。产品经理找到我，让我帮忙优化一下，大家看上面的图。

这个例子暗含得到与失去的用户心理。这是框架效应，大家可以在百科里搜一下。大概意思就是人相对于得不到，更害怕失去！

这就是我做页面优化时经常津津乐道的典型案例之一！

→流程的优化：就是交互和用户路径的优化，业务效果依然是第一位的。在我们的这个案例中，一开始就做了一次流程的大变革。即在邮件引入的种子用户，是引导用户先分享后关注还是先关注后分享。一开始走的流程并不是先关注后分享，而是先分享后关注，后来也是做了几次测试，发现先分享后关注的业务效果明显不如先关注后分享，才确认了流程。这次的流程优化持续了小三周的时间，很纠结。

做流程优化有一些误区，很多人崇尚简约，崇尚流畅，认为少一步就是很好的用户体验。这个不一定，多一步少一步其实很多时候不太影响体验，什么是真正的用户体验，交互是一部分，但是更重要的用户体验是用户利益、或者用户价值的设计。简单的一个例子，电商网站，价格永远是最好的用户体验，尤其是在中国国情这个大环境里。真的碰到又便宜由好的产品，让我等上一天也甘愿。校园招聘也是这样，尤其是春招的时候，很多学生求职的机会越来越少，这时候在首页放上眼花缭乱的信息列表，就是最好的体验，什么体验，一种安慰，也是一种励志，让学生心里有底，用户会想：哦，原来还有这么多职位呀。所以，你发现三大招聘网站的首屏都是眼花缭乱的小banner，足足有三四屏，拖不到底。

我大体把优化分为这三部分。优化的方法是试错，试错就是小成本测试。

试错的三种方法：

• AB测
• 多变量测
• AA测

AB测和多变量测大家都能在网上搜到。AA测可能大家理解不了，为什么要做AA测试。很多公司的运营团队不重视优化，认为这个东西变量太多，浪费感情。拿我们这个项目来说，有一个关键变量我没有讲，就是用户细分。你推广的用户不一样，怎么能判断邮件效果的好坏呢？优化测试只是一个伪命题呀。这时候呢，我就会采取AA测试。比如我拿出1w用户，随机拆为两份。然后用同样的邮件内容，同样的流程，同样的页面来测试，两批邮件基本上各个节点的数据表现没有大的偏差。数据是说服最好的武器，这样我就可以堂而皇之的推广我的优化论，折腾产品和技术了。

试错优化的概念讲完，我们开始进入项目中，讲一下四个关键KPI的优化：

邮件点击率的优化扫码率的优化分享率的优化回流比例的优化

邮件点击率有三个关键驱动指标：邮件发送成功率、邮件阅读率、点击阅读比。先发一副完整的邮件优化过程图：

很多人在做邮件效果的时候，往往有一个误区，就是邮件内容设计的特别炫酷，各种图片，各种样式，认为这样才能有说服力。其实这是一个巨大的偏差，我们一开始也陷入了这个误区里。大家看邮件内容第一稿。

其实，大多数邮件的目的都是引导进入主站或推广页面，邮件内容并不是说服用户最有利的战场，仅仅是个说动用户的地方，是触达用户的一个桥梁。否则，你想单靠一封邮件就说服用户，很难。这里有我的一个运营经验在里面：运营知识从高层次来说，尤其是用户运营：只分说服和说动，如果大家要系统化的去理解运营，通过说服和说动这两条线去梳理，将会进步很快，也很清晰。

我们做这个项目的时候，一开始也是沿用了富媒体的样式：邮件里加入头图，设计的像个页面一样。后来发现了一个问题，效果越来越差。为了测试这是因为邮件内容的原因，我们做了两套邮件模板，一套带图片，一套只是文字，然后依然选择同一属性用户，发出去之后，数据反馈过来了，纯文字的邮件点击率明显大于臃肿的带图的邮件，后来总结了：带图的广告邮件更容易进入垃圾邮件组里（不一定对），这就是运营的一个经验。

那么，因为我们邮件的目的是为了让用户扫码，二维码是一张图片呀，怎么办。就出现了一开始我讲的那个流程优化，新增了一个扫码落地页。所以，你会发现，我给用户增加了一个步骤。

阅读率优化比较简单了，考验的是你的文案水平。关于文案部分一会我会单拎出来讲。

点击阅读比这一指标，我们测试了好久，你看我刚发的图就知道了，用了各种组合。最后我们优化效果最好的是按钮的优化，一开始我们设置的是按钮，后来我们发现，把按钮换成文字链，会有提升。然后按钮也做了一点点的文字优化。一开始放一个按钮，后来放了两个。不要小瞧了这个事。这里面也暗含着一个用户心理决策因素在里面：让用户做选择题永远比让用户做是非题来的容易。放两个按钮往往比放一个按钮效果翻倍。这是我支持B端产品文案的时候犯的错误，当时做职位邀约，用户接到邮件的时候有两个选择，立即投递，查看详情。后来我新设计了一套邮件模板，把按钮改成了一个，第二天看数据，吓了一跳，发现效果掉了一倍，大惊失色，趁领导没注意赶紧给改回来了。

此外，文案是容许有30%的诱导水分的，业界约定俗称。所以，文案上可以稍加模糊一些。这点不仅仅中小企业会诱导，大公司也会这样做，比如京东，我一同事买了一个1.7w的电视，在支付的时候页面提示，用微信支付最高返现999，他特别高兴，就用微信支付，然后给他返现了1块钱。微信也一样，微信鼓励金产品，文案写的是最高翻10倍，然后我天天微信支付，每次都返几毛钱。

最终，我们通过各种调节文案、按钮、样式，将文案点击率翻了三倍。并且将经验全公司推行。

扫码率的优化我们是费了很多心思的。这个优化的思考维度分两部分：页面说服元素的呈现和客户端。先说页面呈现。

大家看第一稿，因为是在优化邮件效果的时候发现的问题，一开始我们只做了一个很简单的静态页面，通用页面。后来发现扫码率并不是很好，没达到预期，就开始琢磨。我呢，是比较善于将人性嵌入到页面的，就想，是不是将用户的属性信息套里面，比如把用户的姓名和头像带进去，再比如加个尊重感，专属二维码，勿外传等等。这就出现了第二稿第三稿第四稿的页面。这个页面我们是下了功夫的。每次调，都会有小幅提升。

我们技术总监比较聪明，他自己跑了个数，发现接收邮件的用户PC端和移动端的比例大概是一半一半。刚才也谈过，PC端用户扫码的流程和移动端完全不一样的。PC端打开邮件，拿起手机就扫了。移动端就不行了，手机如何扫手机上的二维码呀。我就自己试了一下，发现问题了。我不知道如何用手机扫码。百度了一下，发现很多人有这个问题，这问题大了。这就是优化的点。不要觉得这件事low，大家可能都是互联网出身，微信玩的好。不会扫码的大有人在。后面还有更让人惊心动魄的呢。一会说。我开始优化这个页面，怎么办？写个帮助文档吧，放在二维码下面，就出现了第五稿的页面。

这就是从客户端维度的思考了。上线一测，果然扫码率提升了小一倍。

后来我专门下载了一个邮件客户端，发现了另一个问题，就是我打开邮件链接进入落地页之后，我不会截屏，二维码又保存不了，我又百度了一下，发现好多人也在问这个问题，比如小米手机如何截屏，华为手机如何截屏。low吧，哈哈，当我提出这个优化方案的时候，我的同事都笑话我，谁的手机不会截屏呀。我说要不还是试试。我就让技术给我跑了手机型号排行前5的，做了五款手机的截屏攻略，找技术做了个适配，放在页面里，效果出来了，整体扫码率又提升了2个点左右。

这给我一个经验，思考问题的时候不要自我为中心，一定要把控大众问题。你把问题想复杂了，往往就会得不偿失。这一点，大家一定要多用app，多研究他们的流程。给大家出个题：如果你想从APP上引流到微信，如何做交互流程效果最好？

我们是做了两个页面，一开始的页面是传统型的，当时产品经理做的时候首屏做了个焦点图，主要突出公司形象。因为我的目标是增粉，促分享是头等大事，我需要重点突出红包，于是强制给产品提了一个需求：这个页面一定要做两套，而且我需要在后台可以随意切换。因为领导更注重品牌，认为一个公司页，放了一屏的红包总感觉不对劲。所以这其实是我的一个小心思。当我去推广的时候，有个高峰期，我就用带红包的，过了高峰期我就给切换过来。这个我是做了测试的，基本上是8个点的促转发。

这个页面其余的，都是文案上的调整了。因为这个页面是标准化的，改动起来很费劲，所以文案的引导，红包的样式这类简单的元素上去优化。

通过这个页面给我最大的收获就是我发现了线报组织。有一个人投诉这个页面，说是红包为啥没发。因为我们的规则是分享出去，有人点击回来才会有红包，当时文案没写清楚，然后他分享了，没得到红包，就在微信后台留言，我让他加我微信号，道了个歉，然后我给补了个红包，就聊起来了，我问他从哪里得到的这个分享得红包活动的，他说是从一个线报网站上。这是新东西呀，我就百度了一下，不得了，这是一个庞大的组织呀，专门搜集各种红包福利活动，然后全员通知，后来我下载了几个这类app，专心研究他们的页面设计和引导方式，受益很多。比如：「红包秒到」这个词，太有说动力了。再比如帮助文档，刚说的扫码率微信如何扫码那个帮助，是我写的，还截了图，占了两屏手机，很臃肿，而他们只有几句话：微信右上角-扫一扫-相册-选择二维码。简单的解说，省版面又一目了然。

所以呀，做运营最牛的人往往在小地方，他们专门琢磨这些东西，而且特别贴近人本身。不像大公司，他们资源丰富，做任何产品都想抹杀运营的痕迹。我现在认为：人性才是运营最需要掌控的，如果你能将运营练到每个页面都套点人性的东西进去，那牛逼大了。

这是我动用技术资源最多的地方。技术专门为我做了一套文案优化的后台，我调试了好多版分享分案。优化效果到了1：4，也就是说，1个分享带来了4个用户（病毒系数）。这里有一个经验：

如果你是找大v或者专门做朋友圈的kol，你需要仔细考虑，将分享推荐语写出来，定制化推广。一般来说，都是按照大v平时说话的语气来定制。比如说我写文章，一般都是将运营知识融入到小说里，故事里，诙谐幽默无厘头一些，找我写软文的朋友一般都是看重了我的这种调性才来的。所以如果找我做分享，要承担一些自黑带来的影响。我们领导原来找过校园KOL来做广告推广，当时我是给他们定制了很多套分享语。

因为分享率、邮件点击率、扫码率都和文案有关系，而文案也是我的一个比较喜欢的技能，所以我单独花几分钟时间讲一下。

插曲：日常如何去学文案经验

先在的互联网产品运营文案岗位也是风生水起的，所以，如果你有点文案细泡，可以在这里钻研一下。我是平时很重视文案。日常一般都会逛淘宝、研究各种app的页面，看别人的文案怎么写，优秀的就截图记录下来。建议大家没事多研究研究微商的文案写法，很多人一见到自己的朋友圈里有微商，就嗤之以鼻，拉黑。我朋友圈里有大概200多个做微商的。没事我翻看朋友圈都会重点看他们是怎么写的，很厉害，我们望尘莫及。我原来写文案是很高大上的，俗称自嗨型。自从接触了微商之后，我变的low起来了。在公司，很多人都认为我太LOW了。后来领导说了一句话：韩利low是low了点，但是效果还挺明显。当然了，因为我做了点效果出来，我一度把自己逼上了绝境。全公司的业务人员，一遇到文案的事，首先就给我发需求，让我很尴尬。后来实在应付不过来了，就给一些能标准化的业务定制了一些文案模板，让他们自己去套。这就是我一直津津乐道的文案系统。这是一套我研究了1年，最近终于有点小成的地方。因为文案在移动互联网领域绝对是头等大事，四两拨千斤的最简单方法。

举个例子：我经常去吃披萨自助，有一次，门坏了，他们的文案就写了一句，我累坏了，别推我。当时正好有一个b端产品的业务改良项目，就是原来的HR在我们网站上可以不限制职位信息的发布，这次要限制一下，但是要发个公告，委婉一些，以免引起HR的不满。我当时纠结了好几天，没想出来，后来我看到门上写的，豁然开朗，回去就写了一份文案：

还有一次，是近期的案例了。我们人才库产品上线，针对HR端的，让我设计一个banner，我给想了一个文案：人是会离职的。这是常识呀，而往往这种常识，是我们所忽略的点。

基本上，我们产品的所有文案，包含支持商业客户的文案都在我这里管理，大家可以看一下我对B端产品做的一套文案管理目录。基本上我写过的，总结过的好几年的文案都在我的文案库存里，偶尔拿出来琢磨一下：

我们回到项目里，全部优化完毕，这个过程很闹心。但是效果是明显的，大家看这幅图：

这就是我新创的一个概念：优化曲线。

我这个方法已经用在了好几个项目，往往每个项目都有这么一条曲线。我在书里也写了几个完整的案例：APP push、内容运营、活动运营等，其曲线样式和优化方法大体都差不多。你会发现，这条曲线完完全全是运营人职业的写照，什么写照呀，一波三折。我们做运营，需要那一波峰，但是必须要经历很多波折，你只有在过程中不断的去总结运营经验，接触更多的项目实战，才能深刻领悟运营的乐与痛。

大家仔细看这幅图，里面埋了一个地雷，什么地雷呀。因为间隔时间大概1个半月左右，我给汇总成按周的维度了。大家看第41周，原本波动不大的曲线忽然一落千丈，为什么呢？因为2016年第41周恰好是十一国庆周，我们加班加点继续做项目，而用户已经出去嗨了。所以，在优化过程中，一定要考虑到外部环境的因素，这些都是变量。比如时间的因素、政治的因素、市场发展的因素等等。

有的时候，你的方法再好，也顶不住政策上的一句话。我说的这个政策并不仅仅是说国务院，那离咱们太远。我说的政策是你的高层领导。我把高层称之为管理当局，他们在掌舵，掌握着产品乃至企业的命运，我们的运营方法不过是一种方法论调，如果管理当局能把产品战略的大方向掌握好，那其实运营的好运就来了。仅供吐槽。

最后，每个节点都优化到了一个高度。就让这个流程自己运转去吧。这就是高效运行。

所谓的高效运行，这是一种运营技能和策略的体现，运营不是一个苦逼的活，而是提高效率的。

大家看到了吗，几乎每个指标的优化都要经历：明确目标、寻找驱动元素、试错优化、高效运行的四个步骤，一环套一环，环环相扣。

有两次印象最深：第一次，我要埋点，刚才聊过，因为把技术折腾够呛，技术要收拾我一下，就告诉我晚上下班别走，准备埋点，然后我就等，一直等到半夜12点也没埋上，然后技术骑车回家了，他有一辆价值15w的自行车，能上高速。我因为路远，就没回去，在单位睡下了。第二天，找技术，技术又忙别的事，快下班的时候，技术说今晚下班别走，埋点，我说行，然后等呀等，又等到12点，这次他让产品也等着。然后又没埋上。后来我看我又回不去家了，说干脆你们也别回去了，我们去吃望京小腰吧，然后就吃到凌晨2点，他们两个都回家了。我在单位随便找两把椅子搭个小床睡下了，第三天，技术说，韩利下班别走呀，晚上埋点。我这个气呀，想揍他，他害怕了，哈哈一笑，说两天前就埋好了，赶紧回家刮胡子洗头去吧。

第二次，我们的项目负责人，说话管事的人，休假一周出去了。然后项目就失控了。一次，产品和技术联合弹劾我，在一个小屋里，你一句他一句的弹劾。把我惹恼了，我当即烟头一扔，丢下一句话：老子不干了，摔门就走。回到家，有余怒，打开电脑，在项目进度邮件里回了一封邮件：大概意思就是牛人太多，退出项目云云。

团队的争吵，除了推锅偷懒外，还有一种，就是各抒己见，谁都不服谁，这时候呢，测试就派上用场了，比如一个页面的文案，他说这么写好，他说这么写好，我是大牛呀，我也挺自负的，我这时候采取了一种方法：我说咱们的想法都上，对赌测试，然后我特意搞了个子弹图，让效果可视化呀！结果大家看下面的图：

发现了吗，在运营或文案领域，一切都是效果说话，韩老师在这里面，做的页面效果是实在垃圾。所以，做运营，高手在身边，一定要旁征博引，征询各种人的意见。

尤其是技术开发，一定不要把他们只当做干活的，要把他们拉到业务环境里来，你需要去讨教策略和方法，然后回来总结。久而久之，他们会对你产生好感，沟通起来就顺畅了！这里暗含一个说服策略在里面：互惠原理，你讨教他，你把尊敬给了他，他反过来也把尊敬给了你。

沟通是大事，有时候，并不是我们运营能力不行，而是沟通上出现了问题。你身边的朋友亲人同事都是你的用户，如果你能把用户运营的思路运用在团队中，业绩就出来了。

6月各大信息流平台流量排行榜单，新鲜呈上~~

希望各位小伙伴没有等太久，来看下，此次小编整理的数据又有哪些新的变化呢？

本期流量榜单，新增ZAKER新闻、芒果TV的平台数据，共9大类目50个热门信息流平台流量榜单，针对热门平台进行多维度的分析。

信息流渠道投放必看的参考数据！

下面，来看下各大信息流平台上月的整体数据表现：

▼ 总   榜

总榜的整体数据来看，80%以上的平台，6月份的月活、日活用户都有不同程度的上涨，尤其是社交类（陌陌、脉脉涨幅较为明显）、资讯类（趣头条、懂球帝、新浪体育等）平台，6月期间，随着618的电商“大战”、以及世界杯的举办，各平台用户降幅并不明显，下降平台也并未集中在某个类别，所以，从数据上看，流量整体趋势良好，接下来我们来看下各大平台每个维度的涨降情况。

▼ 月活TOP榜

▼ 月活涨幅前三

▼ 月活降幅前三

▼ 日活TOP榜

▼ 日活涨幅前三

▼ 日活降幅前三

从日活、月活以用户总有效时长来看，懂球帝无疑是世界杯的大赢家，凭借其高度垂直的平台流量，加上人群特点鲜明，受众多为25-35岁之间的男性群体，经济较为独立，很多广告主也在世界杯期间选择此平台的投放。

下面，我们来看一下，另外一个在6月份涨幅较大的平台——陌陌，男性占比达到63%，活跃用户多集中在一线城市，受众人群有较强的消费能力，关注较多的兴趣为旅行、美食、汽车、电影、女神等……

▼ 月总有效时长TOP榜

▼ 有效时长涨幅前三

▼ 有效时长降幅前三

6月各大信息流平台的日活、月活虽有所上涨，但从整体的总有效时长来看，用户粘性有所下降，注意力集中在单个平台的时间缩短，所以，如果预算允许的情况下，选择受众适配的平台，多渠道推广，相对于单渠道推广来说，对广告的曝光会带来不一样的效果。

▼ 男性用户TOP榜

▼ 女性用户TOP榜

▼ 24岁以下TOP榜

▼ 25-30岁 TOP榜

▼ 31-35岁 TOP榜

▼ 36-40岁 TOP榜

▼ 41岁及以上TOP榜

以上，即为小编为大家整理呈上的 6 月份信息流平台数据及排行，希望能帮助到艾豆进行渠道选择、投放的参考，如需补充及其他建议，欢迎留言交流~~

作者： 艾奇菌，授权青瓜传媒发布。

来源：艾瑞数据