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腾讯全球合作伙伴大会现场直击:QQ看点是如何“俘获”年轻人的?
(发布日期:2017-11-19 08:53 人气: 197)
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腾讯全球合作伙伴大会现场直击:QQ看点是如何“俘获”年轻人的?

2017年11月09日 15:38:59

作者:wens

来源:互联网

编者按:

2017年11月8日,第七届腾讯全球合作伙伴大会落地成都。作为腾讯年度最大规模盛会,上万名全球互联网行业精英聚首蓉城,围绕“开放·创想”这一主题进行交流和讨论。在9日上午的“创想·QQ”分论坛上,腾讯公司社交网络事业群内容平台部总经理杨达志以“小看点 大世界”为主题做了分享,介绍了QQ看点在过去的一年中的收获成果及运营心得。作为一个95后、00后年龄比例达70%的产品,QQ看点是如何俘获年轻人的?

以下是杨达志的演讲实录。

 

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小看点 大世界

各位媒体朋友们、现场的嘉宾们:

大家早上好!

非常荣幸在这里跟大家分享过去一年我们在QQ生态里创造和运营的一个新的内容产品——QQ看点。

先来看一张图:

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相信很多媒体、尤其娱乐圈的朋友们印象都很深刻:今年国庆长假的最后一天,因为鹿晗突然公布恋情,大家的长假提前结束了,看点的运营团队也是如此。恰好当时我们正在实验一个新的功能,我们称之为“话题“,小伙伴们顺势推出了“鹿晗关晓彤相恋“的话题。

结果,当天超过3000万人浏览,602万人参与了话题的点赞和评论,82万人发帖表达他们对此事件的看法。当然,得益于QQ多年服务海量用户的能力和经验,我们的话题服务没有挂。但这次话题运营的大数据再次触发团队去思考:看点的后面都是些什么样的用户? 他们有如此集中的共同关注和兴趣点,同时又有着强烈的自我表达欲。

是的,他们大都是年轻人,超过70%是12-25岁的95后、00后新生代,他们男女比例比较均衡。除了关注自己粉的明星,他们的精神世界里有着很多有趣好玩的兴趣点。

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这是我们捞取的高权重的关键词:他们大都喜爱动漫、二次元,除了海贼王、火影、奥特曼等耳熟能详的大IP,还有追番看coser、初音未来、刀剑神域等等,他们还各自有自己心水的小众深度内容,像鬼畜大拿比利、白鬼院凛凛蝶,很多是我们可能完全没听说过的;他们尤其热衷于尝试新游戏,比如王者荣耀的新英雄、最近非常火的“吃鸡”;他们对科技领域同样充满求知欲,比如人工智能、黑客技术、最新的机器人视频;他们渴望了解奇闻异事,比如“世界未解之谜”、“最恐怖的旅游景点”。而校园生活相关的,例如最牛笔记、中国校服、大学宿舍实拍照,也是看点里常常冒出的热门关键词。

从文章的纬度来看,今年的1月到10月,看点内共产生16W篇阅读量在10W以上的文章,我选了其中几篇的标题,大家可以有更直观、真切的感受。

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那看点究竟是一个怎样的平台呢?

我们希望QQ看点成为年轻人喜爱的精品内容消费和互动平台。它的内容形式是丰富多彩的,从传统图文到视频、到直播、漫画、小说;而内容的分发应该是立体化的,不仅有基于兴趣的,还有依托于QQ好友的社交传播;我们更希望在内容沿着关系链流转的时候鼓励更多的互动和内容的二次生产,从而培育、扶持年轻化的IP。所以说,整个看点平台就像一架飞船,拥有AI和社交两个引擎。

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看点的主要入口在手机QQ的消息列表上。当有你关注和感兴趣的新内容时,或者你的好友刚刚基于一篇内容和你互动时,它会及时推送给你。从这里点击进入后,就是看点的大世界。首页的内容是推荐算法将你感兴趣的内容、你关注的帐号、你最关心的好友发布的内容等等综合在一起呈现给你;第二个页卡是专门留给短视频的,让用户可以在合适的时间地点集中观看;第三个页卡叫点点,顾名思义,就是你的好友们基于内容所产生的日常互动都集中沉淀在这里,让你及时方便的了解好友们感兴趣的内容和他们参与的热点话题。

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众所周知,近几年随着内容市场的繁荣,也伴随产生大量的低质低俗文章,还有各种营销内容、谣言、假新闻等充斥市场。如何精挑细选,确保平台的高品质,是看点最重要的课题。曾经,我们有年轻用户会将一篇自媒体文章的多处错别字一个一个地列出来反馈给我们的后台;也发生过多次对编造历史故事的投诉。年轻用户的认真,使我们更感责任重大,我们在上海设立了专门的内容中心,这个团队建立实时数据驱动的内容分拣筛选流程,到目前为止创建了84个AI模型对文章的各个维度进行过滤分析,在这个过程中,机器通过不断学习,丰富模型中的样本,确保进入到我们内容池的都是优质的内容。同时我们对每个在我们平台发布内容的帐号都建立了监控体系,未来更会采用机器学习的方法,一方面找出认真创作内容的CP去帮助扶持,另外一方面持续打击和清除恶意伤害用户体验的帐号。

除此之外,我们还进行深度挖掘,围绕年轻人偏好的内容重点建设一批垂直、深度细分类目,比如明星、游戏、二次元、美妆、黑科技等等。

优质内容ready之后,我们会从三个纬度去设计它们的分发:

首先是场景建模。场景建模是指如何更好的理解每个用户的碎片化时间、夜间模式、大段空闲时间等不同场景下的行为特征和阅读偏好,制定不同的推荐策略,以达到更好的效果。

第二,是通过用户画像分析来对用户分层。这主要是基于年轻用户集中对几个垂类有特别细分的需求。例如二次元领域,我们会把他们分成:民工漫、浅宅、深宅、死宅这四个类型使用不同的内容和推荐策略。



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