搜索
查看: 1880|: 0

业内人士说微博电视指数:社交大数据改造电视

[复制链接]

322

主题

0

回帖

1208

积分

网站编辑

积分
1208
发表于 2014-7-8 19:28:45 | 显示全部楼层 |阅读模式
社交媒体与电视简直就是一对天生的好基友。
从产品设计机制来看,社交媒体从用户的沟通中产生内容,而电视则从内容输出中催生沟通交流的需求。换句话说,电视产生的内容可以延伸到社交媒体上讨论,既为社交媒体带来大量可供消费的内容,也为电视台带来交流的空间。然而,长期以来,这种看似简单的所谓内容闭环并未形成,社交媒体从未与电视台发生深层次的关系。
如果以Facebook的出现为社交媒体诞生的时间节点,社交媒体无疑是PC时代的产物。PC时代的社交媒体远不是碎片化内容的输出地。设备太重、带宽与无线的不足,都限制了人们随时随地碎碎念的欲望。
以上几个制约社交媒体与电视共舞的因素正在被改变,这股推动力来自于滚滚而来的移动化浪潮。以中国为例,据公开资料显示,截至2014年1月,手机网民规模达5亿,占总网民数的八成多。微博上市后的第一份财报显示,在国内1.438亿的微博月活跃用户里,超过70%的人习惯使用移动端访问微博。
随着社交移动化的到来,社交媒体的属性被激发出来。比如实时性,用户可以随时随地发布信息;比如移动设备的轻便可携带,能够最大化的占有用户的碎片化时间。上述两大改变给电视业带来新的机会。社交移动化使得社交媒体能够实时性的展示电视内容。
正是在这样的背景下,从2013年下半年开始,国内外社交媒体开始与电视台或电视节目广泛合作。Twitter已经收购BlueFin Labs这家主导美国电视节目社交互动的巨头,并与尼尔森联合发布美国电视Twitter指数。微博则在上周与央视-索福瑞联合推出微博电视指数beta版,为中国的电视机构提供最有代表性的社交媒体反馈。社交媒体希望利用自身的用户关系为电视的内容带来最大化的消费空间,并希望在这种合作关系里找到更多可延伸的商业模式。
传统的电视业长期处在以采编为中心的制作模式里,无论是电视剧还是综艺节目,都透出一种浓浓的“精英文化”。视频网站Netflix用纸牌屋试水电视剧大数据之后,传统电视台才认识到数据指导的重要性。不过很遗憾,电视台无法像netflix那样去分析网站用户的喜好,尽管国内很多电视台都有自己的网站,但这些网站没有用户运营,更没有用户数据积累。
在这个数据驱动一切的时代,电视台亟需数据来实现自身节目的“互联网化”。
根据CSM与微博联合发布的《2013电视综艺节目收视与微博讨论研究》的白皮书显示,以一周七天为周期来看,微博提及电视节目的人数与电视到达人数基本一致。这充分说明社交媒体已然成为电视节目实时互动的有效阵地。电视台可以利用社交媒体增加曝光度,并利用在社交媒体上的反馈意见优化节目内容。这就解决了电视台长期以来单向传播的弊病,更重要的是,这也会让电视节目搭上“大数据时代”的高速列车。大数据时代并无公认的定义,但大数据时代有着四个重要特征:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。其中,前三个V同样也是社交媒体数据的特点,而第四个V则需要借助对前三个特点的有效挖掘才能产生。IBM就开始在其解决方案里特别定制了社交媒体数据分析方案,让客户的社交媒体数据产生真正的Value(可参见iDoNews专栏《微博点评:大数据启动下一个业务闭环》)。
对于电视和微博,又如何从前三个V达到第四个V(Value)呢?不妨来看看湖南卫视《花儿与少年》与微博的合作成绩:仅仅四周时间,相关话题阅读量超过18亿次,较合作之前增长了10亿次,并直接推动该节目收视率由之前的1.5%上升1.8%.这直接体现出微博大数据之于电视节目的价值。
之所以可以实现上述价值,除了整合微博上的海量数据外,还需辅助以微博平台的运维,包含三大部分:播出前,电视台可以设置某些关键词,引导用户讨论;播出中,电视台还可以挖掘和结合社交媒体上自发出现的实时讨论热点,扩大传播效果;播出后,电视台通过对前两个阶段传播的效果分析,找到更好的传播点,加入到下一次节目预热中。以上三大步骤环环相扣,处处以数据为指导,真正实现了电视节目从“个人喜好”到“群体喜好”的改变。同时利用来自微博的数据,电视台也可以提前了解到节目可能的收视效果,及时做出调整,避免资源浪费。
一言以蔽之,在移动化力量的推动下,社交媒体与电视的联姻正在爆发巨大的行业红利。社交媒体一方面从电视节目里不断寻觅内容消费热点,另一方面也为电视的革新提供数据支持。而电视台,则利用社交媒体的关系和数据,推动自身采编制播模式的创新,逐步进入社交大数据时代。
您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

大数据中国微信

QQ   

版权所有: Discuz! © 2001-2013 大数据.

GMT+8, 2024-11-15 01:12 , Processed in 0.073405 second(s), 25 queries .

快速回复 返回顶部 返回列表