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新一代网页分析将海量数据用于媒体编辑决策

  新的数据工具,或者说网页分析,正在逐渐进入编辑室,并且改变了编辑对于在什么时间,什么位置,推出什么新闻的决定。

  海量数据(big data)是新兴技术趋势的一部分。该过程包括收集大量综合性的复杂的数据,利用先进的计算机算法对其进行可视化处理,提取模式并利用它们进行决策。

  这些起源于大型科技与金融巨头实验室的工具,逐渐趋于成熟且价格适中。它们正在向其他产业扩展,如医疗保健,科学,军事,电子商务以及新闻机构。

  它们以新的分析服务的形式出现,能够通过科学预测哪种新闻的效果最佳来取代编辑的直觉判断。

  多年来,诸如Google Analytics和Omniture之类的工具已经能够告知网站所有者哪些内容在过去的一天甚至一个小时中表现比较好。最近,Chartbeat和Newsbeat加快了展示网站实时活动的进程。但它们仅仅只是能够较快地看到过去或者当前的记录。

  用算法水晶球来替代人们的直觉

  下一代工具声称将利用网站的数据及模式的水晶球来预测未来。他们许诺能够帮助新闻出版商从他们已有的内容获取更多的利益。

  其中之一是今年的产品Visual Revenue。其创始者及CEO Dennis Mortensen指出,该产品是坐在编辑桌边的最好的新朋友。

  Mortensen指出:我们创造了这个模型。通过它,我们能够在十五分钟里,利用过去一两天中任意的内容来预测任意给定位置上未来的发展情况。而且,由于我们充分了解未来的发展趋势,我们能够提出一套非常具体的,关于将什么内容放置在什么位置,以及放置多久的建议。

  每日新闻主页旁边的Visual Revenue仪表盘。

  纽约的每日新闻以及每日电讯报是使用该系统的四十多家新闻网站中的两家。Mortensen指出,大约有十几家是付费用户。

  它是如何工作的呢?从根本上来讲,它实时追踪新闻浏览和标题点击率,通过将这些数据与历史基准相比较,来确定哪些新闻表现较好,哪些表现欠佳。根据这些情况,它预测出最佳的新闻,将它们放置在不同的网页位置上,以便在不久的将来获得最佳的浏览量。

  通过将正确的内容,在正确的时间里,放置在正确的位置上,客户的网页浏览量平均增长了30%。Mortensen还指出,网页编辑可以用较少的时间更好地完成任务。

  还有一个新产品叫做Jump Time Traffic Valuator。它是由有着诸如Yahoo和MTV等主要媒体公司背景的人创建的。该产品着重于网站上每个网页的收入潜力,将每一篇文章,每一个页面能够产生多少利润呈现给出版商。

  JumpTime对每个访问者浏览的一系列网页进行分析,计算出每个网页的总的广告价值。

  这能够帮助出版商找到受欢迎的文章,发放有价值的广告,并且促使访问者浏览那些同样具有较高广告价值的网页。

  举一个简单的例子,相较于一个拥有$20CPM,但其大部分浏览者不会继续访问该网站的网页,JumpTime更加倾向于这样的网页,它本身仅拥有$10CPM,但它可以促使访问者浏览另外三个拥有$10CPM的网页,这样一次访问的CPM便有$40。如果没有看到用户浏览的所有网页,出版商也许会认为拥有$20CPM的网页更具有开发的价值。

  JumpTime的创建者和CEO Michele DiLorenzo指出:作为一名编辑,你知道什么将是受欢迎的,但是却不知道接下来会发生什么。这也正是计算机需要介入的地方。以国际象棋来打个比方,如果我们在下棋的时候,你一次只能想到一步棋,那你将永远无法赢得比赛。

  这个过程听起来很复杂,但最终编辑只是看到一个简单的数字,即每一篇文章和网页的位置能够产生的价值或者浏览量的能力。Msnbc.com和ESPN便是测试过该系统的两个组织。

  JumpTime和Visual Revenue都是通过创建一层当前网页来展示其性能或者每个位置的推荐内容。其他特点可以使编辑能够通过主题或者类别对文章进行搜索分类。

  数据驱动的编辑决策的挑战

  这些工具为那些编辑室里需要决定在主页上放置什么,或者在社交媒体上提升什么的人们提供了强大的洞察力。然而,应该让数据驱动的编辑决策发挥多大的作用呢?

  这两个工具都谨慎地将最终决定权留给了使用者。Visual Revenue提供了一系列推荐的改变措施,编辑可以接受或者拒绝。JumpTime也让出版商来决定是否让编辑看到原始的价值,或者仅给他们展示参与的方式。

  Mortensen指出:Visual Revenue也能够在编辑指导的框架内给出建议。因此,每一个新闻组织都能够给出详细的指导,如指出本地,区域和国家新闻的比例,不超过20%的有线资源,或者18个小时内的新闻。

  安装这样一个系统使得编辑部对于如何设置主页有着战略性的意义。

  Mortensen说:如果我现在走进任何一个编辑室去问他们,你们能否给我提供一份关于我们将在主页和头版进行哪些内容改进的策略,我很有可能听到的回答是,这并不存在。

  编辑是否能够更多地基于经济影响而非新闻价值来决定内容呢?或许可以。现在许多新闻机构都面临着强烈的提醒,即他们必须首先在生意上成功,才能获得最终的成功。

  提到钱,这些预测分析系统并不便宜。Visual Revenue起价大约为每月$1,000,而且它合作的公司通常拥有每月至少5到10万的网页浏览量。JumpTime的收费取决于出版商的规模以及自定义安装的复杂度。它对大公司非常有吸引力,也包括那些由小的报纸组成的大的连锁公司。

  即使这些服务并不适用于你的编辑室,其他适用的服务一定会出现。海量数据的时代已经降临到编辑室,并且它最终涉及的将不仅仅只是分析领域。

  指导计算机处理过去的新闻内容及观众,对新闻标题提出最有效的变化的建议,甚至是建议撰写哪种类型的新闻,似乎只是时间早晚的问题了。

  上周四,IBM首次发布了像人类大脑一样工作的电脑芯片,而非只是一个快速的计算器。某天,计算机或许会自己进行写作,不对,它们已经开始这样做了。

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  semwatch注释:

  网站分析和优化从广义通用的操作正在转入相关垂直行业的深度挖掘和应用,本文涉及两家公司同时关注新闻媒体展现的优化。对于大量数据的实时分析和调整给出了可说成熟的方案。目前国内的媒体分析还处于应用通用软件分析基础上的人工分析和调整阶段,尚未看见有类似应用的成功范例。 如果你对这一领域有更多认识和范例请留言交流。

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