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        海外媒体融?#29486;?#28145;推进 用户培养成为关键点

          2019年2月20日,北京市新闻工作者协会及社会科学文献出版社共同发布了《媒体融合蓝皮书:中国媒体融合发展报告(2019)》(以下简称“报告”)。报告提出,2017年至2018年,国外媒体融合的发展与结构?#20013;?#22788;于调整与深度重构中。一年间,国外媒体融合在AI新闻、机器人写稿、大数据、算法推送等方面,以技术赋权方式不断向智慧媒体推进。平台方面,平台媒体化与媒体平台化结合后,平台的内容生产与分发功能进一步强化,旗舰效应进一步凸显。

          媒体融合:发现用户、建立用户连接

          报告提出,当前,国外媒体融合的发展阶段已从打造“爆款”产?#36820;?#29378;热与写满“10万+”欲望的急功近利的套路中抽身出来,致力于寻求突破“有爆款无用户”的瓶颈,完善和打通媒体价值链和产业链,逐步完成信息分发功能到信息服务功能的转型,向提升用户活跃度与?#39029;?#24230;方面努力。

          2017年皮尤研究中心的调查显示,Facebook、Twitter、Instagram、YouTube等社交媒体逐渐变成用户获取新闻资讯的最主要途径。而大部分新媒体,特别是与用户、读者、听众、观众建立良好联系的新媒体,?#28304;?#32479;媒体构成正面挑战。当然,新媒体本身也在改变其根深蒂固的习惯、教条,创造与受众产生更紧密的联系,形成更主动的、更开放的、更多样的传播环?#22330;?/p>

          关于用户对社交媒体上的新闻体验的看法的调查表明,用户提及频次更高的是易用性而非内容。最常提到的优点是便利性,约占21%,8%的用户表示?#19981;?#19982;其他人互动,3%的用户表示?#19981;?#26032;闻的多样性,2%的用户希望能?#27426;ㄖ破?#30475;到的内容。由此可见,便利性、互动性、与媒体之间更强的联系(强关系)成为当下媒体融合中用户是否使用其服务的关键。

          路透社2017年3月发布的一份报告认为,媒体创新表现在广泛采用分发式发布,引入聊天软件与聊天机器人,以及开拓新型视觉新闻3项大趋势,这折射出当下媒介融合的个性化定制、互动性和视觉化等突出特点。报告表示,由此不难看出,媒体对用户需求的重视超越了过去对于用户简单维度的考察,如媒体使用的时间、地点、频率和?#39029;?#24230;。媒体融合发展需要建立基于互联网思维的“用户思维”,强化与受众的联系,通过会员制形成稳定的媒体—用户连接,建立基于用户的会员社区,通过媒体举办的活动扩大用户的线上线下参与。总之,在媒体融合中,用户即流量,拥有用户?#20174;?#26377;未来。

          媒体格局 重构背景下的用户培养

          报告研究显示,美国新闻收入中心推进媒体会员制,扩大收益衡量会员?#39029;?#24230;的最佳预测指标有两个,其一,传媒组织是否与受众?#33268;?#36164;金筹集需要;其二,阅读列表中有多少订阅者,以及列表中订阅者的参与程度。在参与者同意的情况下,美国新闻收入中心每月从中心?#21344;?#25968;据并将这些信息反馈到一个模型中,然后可以合理地预测收入目标。2018年以来,越来越多的新闻机构投入大量的资金和时间完善会员计划。这意味着媒体的会员计划应该要有更多、更高的目标。

          NRH成立于2016年,?#20174;?#21152;利福尼亚州非营利性新闻网站圣地亚哥之声的一项倡议,2017年从总部分拆出来。通过与参与该项目的新闻媒体合作,NRH建立了会员通信、定价和福利,以及维持会员制的技术基础设施,并在整个过程中?#20013;?#25552;供支持。该中心还帮助组织用户调查,以了解受众构成?#25512;?#22909;,正在试验类似于计量弹出窗口的轻推方式,鼓励阅读了一定数量新闻的读者注册一份时事通信。

          该中心有20多个正式新闻机构作为中心成员,既有类似新泽西焦点这样的小型地理新闻网站,又有The Intercept和The Marshall Project这样的全国性、聚焦区域主题的网站,再到像梅纳德新闻教育研究所这样以培训和教育为重点的行业组织。如果一切按计划进行,到2018年年底,该中心将有近30名参与者。

          新闻收入中心运作的态度一直是“如果你要求,将给予许多”。如果成员媒体不要求也不表达工作中的困难,传媒的读者将永远没有机会在财务中体现他们对成员媒体新闻生产的支持。现在,凭借来?#32422;?#21313;个成员组织一年多的成果,NRH中心已经能够使用定性和定量数据支持相关新闻机构的会员策略。目前该中心可以真正根据数据而不是猜测做出决定,可以更好地预测用户?#20174;Α?/p>

        责任编辑:韩昊
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