搜狐新闻客户端和张朝阳的理想

【听杨姐说】 这几天,在大街小巷,大家都看到了搜狐最新的广告,而且不只是北京城,全国各地40多个城市都能看到凯凯王、赵丽颖、大鹏和于莎莎……

【听杨姐说】

这几天,在大街小巷,大家都看到了搜狐最新的广告,而且不只是北京城,全国各地40多个城市都能看到凯凯王、赵丽颖、大鹏和于莎莎……

昨天杨姐发了查尔斯张跟媒体聊天的朋友圈之后,有人留言说,不知道有多少人会因为凯凯王而改用搜狐的新闻客户端……

对于这个观点,杨姐只能说,凯凯王其实只能是吸引人们眼球的一个焦点,张朝阳在搜狐新闻客户端上一下投了那么多钱,他的真正杀手锏肯定不是男色啊——投了多少钱?

这次是40个城市的地铁、公交广告、户外、写字楼……估计不到1亿也有几千万!

ok,那么张朝阳能狠心拍下这么多钱的原因是绳墨涅?

就杨姐的理解,是因为搜狐新闻客户端从5.0到5.4版本做到了其他新闻客户端没做到的一件事:编辑推荐流+推荐阅读(当然这也是表象)。

且听姐从头讲起哈。

砸钱的背后是老张的理想

其实用脚趾头想也知道,张朝阳愿意砸那么多钱来推搜狐新闻客户端,肯定是因为他觉得这个产品已经真的成熟了。那么他认为搜狐新闻客户端成熟的标准是什么呢——两个标准:头部阅读+尾部阅读的结合,归结到技术上就是从PC端的板块化阅读到移动端的流式阅读。

但这两个层面的标准并不那么容易做到,从2011年到2015年,搜狐新闻客户端其实都在技术积累中。难点就在于两者的结合——头部阅读流和大数据推荐流的无缝跳转,这中间就要靠一个模块来实现。

这里偷偷插一句,腾讯新闻客户端是啥——是编辑主导的推荐流,但是腾讯又觉得这样不够,也应该给用户提供推荐流式的新闻客户端,所以腾讯又做了天天快报,天天快报就是基于大数据、个人偏好的推荐流。今日头条呢,干脆就没有编辑推荐,话说张一鸣张同学也没啥编辑队伍哈……技术派公司嘛估值高就行了,大家的路线不同,这也无可厚非。

不过查尔斯张就是那么执着,他认为新闻客户端就应该是既有人工编辑流,又有基于大数据和个人偏好而来的推荐流,这样用户体验才最好。当然,还因为对于搜狐来说,那么多年的门户编辑积累是现成的,而基于大数据的搜索这几年也积累得差不多了,所以他就很执着地一直打磨那个“模块”。

据搜狐内部的小狐狸说,在整个2015年,搜狐新闻客户端的技术团队就在补这部分的课。让编辑流到技术流的跨越更加快速和平稳……

终于,今年年初的时候,这个模块的一切问题都已经解决了……大数据、用户画像、订阅数据啥的也都积累得差不多了,查尔斯张才拍板着手推搜狐的新闻客户端——上次姐介绍了基于大数据推出的实时报盘,这次则是新闻客户端的5.4版本。

护城河

新闻客户端其实是个争夺到白热化的领域——大家看腾讯企鹅智库发布的这个《2015年中国新媒体发展趋势报告》。人们的阅读习惯是这样的:新闻客户端还是占了主导,其次是社交环境,我估计这个报告是基于微信、QQ和微博吧,而大家可以看到的是,网站端的流量已经下降到了全网的16%-17%——这也就是为什么张朝阳一直强调从PC端的板块化阅读向手机端的推荐流过度。

那么张朝阳之所以比其他公司更加愿意在新闻客户端上投钱,是因为他认为搜狐有一道护城河:采编+自媒体+搜索推荐!

采编层面,其实几家老门户都有,新浪、网易、搜狐和腾讯。但是自媒体(或者说公共账号内容提供者)的崛起其实拉开了各家内容丰富度的距离——自媒体多好啊,又不用媒体平台投入,几乎就是免费给媒体平台供应内容。

在这个层面,其实搜狐是最早对自媒体进行开发的,搜狐的竞争对手现在正在补自媒体的课,2015年搜狐的技术课补完了,所以2016年就开始大投入推了。

而编辑推荐内容+自媒体内容+订阅,其实就是张朝阳心中最完美的用户个性化阅读的所有结构。

在展现上,搜狐是通过“下拉”来让用户在“编辑流”和“推荐流”之间进行切换的:

当然,现在张朝阳还有一个诉求,就是吸引年轻人——他认为,年长的人对新闻的阅读更多一点,年轻人则更倾向于上搜狐视频。毕竟,现在很多年轻人也关心新闻,张朝阳就是想吸引更多的年轻人,甚至还希望进一步扩大,让很多不用新闻客户端的人来用,所以就选了现在时下最火爆的凯凯王和赵丽颖等明星——张朝阳和搜狐在娱乐界的根很深,就不用杨姐我多说了吧。

八卦一下,其实吧搜狐当初是有一批候选明星的,最后拍板敲定了王凯,张朝阳和搜狐娱乐、市场的同学讨论时,除了用王凯和赵丽颖外,最后还加上了搜狐当家的主持大鹏和于莎莎,大鹏的《屌丝男士》和煎饼侠,全国人民也都看。于莎莎在《极品女士》里霸气女主播的形象还是很深入人心滴。

而张朝阳对王凯的“爱”从去年搜狐视频的网络定制剧《他来了请闭眼》就开始了,那是王凯的第一部网络定制剧,也是搜狐定制的——再八卦一下:接下来搜狐的《放弃我,抓紧我》也是王凯演,对年轻人的吸引力绝对足!

当然,这个搜狐新闻客户端还有一个关键是大数据,最重要就是用户画像。用户画像的构建了之后,这个数据能够产生很强的个性化推荐结果——当然,还包括最重要的千人千面个性化广告推送。

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