资讯APP走出同质化怪圈,个推用户画像服务成契
  • 作者:wpjx
  • 发表时间:2019-03-02 23:19
  • 来源:未知

亚游AG,3.盐源县以工带赈办原工作人员熊志刚骗取易地扶贫搬迁补助款问题。熊志刚利用职务便利,伙同他人将不符合条件的60户村民纳入易地扶贫搬迁对象,骗取补助款,个人分得60万元。熊志刚受到开除党籍处分,涉嫌违法问题移送司法机关处理。

“今年我们还是按照工作方式建立了一万吨的蔬菜储备,同时商务局对储备工作进一步进行完善。此次的蔬菜储备时间自2016年11月1日至2017年3月31日,共5个月时间,储存主要以耐储存、易周转的大白菜、土豆、莲花菜等6个品种为主,同时少量储存了紫甘蓝、大葱等蔬菜逐步丰富储备品种。”市商务局市场运行调节处副处长刘建宝告诉记者,2016冬春蔬菜储备工作继续按照 如何创业白手起家  1976——1978年邮电部组织“二.四”会战时,负责我国长途自动化通信在全国八大城市间应用推广的技术工作。负责提出和组织我国全电子长途半自动及简易全自动的研制工作

 在APP流量见顶的2019年,同质化现象严重的资讯类APP竞争将更为激烈。APP想要在这场激烈竞争中胜出,就需要多花些精力修炼内功,将运营重心回归到“单用户价值(ARPU)”身上,通过数据智能服务,比如个推用户画像,深度洞察用户需求,从而助力精细化运营决策,在内容、广告和运营三方面做出变革,帮助资讯类APP做好”读者经济“。
  洞察读者兴趣,优化资讯内容
  内容的数据智能化首先体现在选题上,对于同一个话题,不同的人群有不同的见解和关注点。资讯APP通过对读者的分析,将读者分成不同的组别,打上不同的兴趣标签。APP可以了解自身主要读者群体的用户画像,包括地域、年龄段、性别比例、消费水平和兴趣偏好。有了这样一份详细的用户洞察,内容生产部门就能够根据读者的兴趣进行新闻选题,提升阅读体验,最终转化成用户黏性和用户付费。
  英国的老牌报纸《卫报》已经在大数据的应用上尝到了甜头。《卫报》充分运用大数据,分析会员构成、高质量读者来源、捐赠者习惯、订阅者特征等,优化内容,提高读者转化率,增加付费会员人数以及一次性捐赠次数。《卫报》发现其付费注册会员人数与内容有着直接关系,当内容呈现出《卫报》独立的姿态,客观、自由、高性价比时,会员读者转化率强势增长。在遇到热点新闻事件时,《卫报》特意针对高转化读者展开调研,以了解读者的阅读兴趣点,制作更契合这部分读者兴趣点的报道,与读者搭建更深入的关系,增加“读者收入”。;
  此外,《卫报》也很注意根据不同地域及人群特点对内容进行定向优化,提供更多契合读者兴趣点的报道,这也带动了读者的捐赠次数。
  《卫报》通过数据智能化,明确了“读者收入”策略,不仅使其摆脱对广告盈利模式的严重依赖,还使其编辑部不再以“流量”为重心生产内容,而是更加以读者为中心,注重生产读者更关心的优质内容,重视培养与读者、会员之间的关系,由此积累更具商业价值的高质量用户。
  细分用户标签,提高广告效果
  作为拥有约8亿移动网民的流量大国,广告依然是国内资讯类APP变现最快的商业模式。然而在头部APP流量垄断式的挤压下,中小型APP只有通过提高广告效果来吸引挑剔的广告主。
  东方头条是东方网旗下的一款会自动学习的资讯app,它会分析用户的兴趣爱好,为其推荐喜欢的内容。去年年初,东方头条与国内智能大数据服务商个推开展合作,接入个推用户画像SDK,通过拓展数据分析维度,全面增强了用户画像的细致程度。这次合作,一方面能够让东方头条更精细化地进行内容推荐;另一方面为东方头条的广告主提供了更精准的广告投放筛选条件。
  东方头条在接入个推用户画像SDK之后,其用户标签得到进一步地细化。个推用户画像SDK自带数百个线上、线下用户标签,同时不断增补新的标签,以提升覆盖广度,例如,新增了新闻资讯类别,形成用户的阅读兴趣标签,有针对性地帮助东方头条优化用户画像。
  -广告投放平台-
  在东方头条广告投放平台,广告主对每条投放内容都能设置定向,且设置定向的标签种类非常丰富,除了有性别、地域、年龄段、消费能力等,还有兴趣定向,更可以根据行业类别进行设定。
  广告投放后台中可勾选的标签种类越多,其广告效果越精准。根据测算,与个推大数据合作后,东方头条目前的广告点击通过率(CTR)提升了30-100%,页面跳失率(Bounce Rate)下降到40-60%,页面停留时长(Stay time)是之前的2倍,成为广告主眼中的优质平台。
  冷启动精准推荐,促进新用户留存
  2019年注定是流量增长滞缓的一年,在外部环境的压力下,资讯类APP想要裂变增长,只能从流量转化寻找空间。这增长的第一步就要把流量转化为读者,也就是提高新用户的留存。
  在新用户留存上,资讯类APP强大的内容推荐机制却无法发挥作用。原因是新用户在APP内没有行为,APP没有办法在短时间内了解新用户的喜好,形成用户画像,也就无法推荐用户喜欢的内容。
  经过多年的摸索,行业内有以下几种策略:
  第一种,打通账号体系,共享用户画像。BAT有各自的强账号体系,因此可实现画像互通。比如百度新闻在新用户冷启动时,可基于用户在百度体系内其他产品积累的画像,通过账号体系快速了解新用户兴趣维度,为其针对性地推荐内容。互联网新贵的头条系,通过今日头条、西瓜视频、抖音和火山小视频等建立起自己的账号体系,打通数据,互相帮助。
  第二种,借助外力,接入新用户画像。行业中一部分较早开展数据运营的APP,比如东方头条十分愿意与第三方大数据企业合作,尝试数据运营方面的创新。东方头条通过,接入个推的数据服务,在冷启动时可进行新用户画像的查询,了解用户兴趣维度,再结合自有的内容推荐机制,为用户提供他感兴趣的内容。这种四两拨千斤的借力打法,不在仅使用上便捷灵活,在成本上也更加经济实惠。
  第三种,利用猎奇心理,推送新奇资讯。在冷启动时,APP在八卦、娱乐新闻、热点新闻等读者接受度高的池子里选择内容推荐给新用户。这类宽泛阅读标签,虽然出错概率较小,但是转化力度也有限。
  当然,资讯类APP无论采用哪种策略,都需要重视用户画像的组建,打通与用户沟通的渠道,尽可能快地了解用户需求,才能获得不错的用户留存。
  总之,2019互联网圈寒冬还在继续。“阅读打赏”的裂变模式后续如何转化?向“三、四线”城市挺进的战略方向如何体现价值?这些都是摆在资讯类APP面前的问题。资讯APP想要求转化,需得向内做文章,通过数据智能精进内功修炼,发展“读者经济”,毕竟再恶劣的环境,只要努力也还是会开放出花朵。

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