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互联网的分众:逐层递进的分析和考虑

 2011-07-01 21:07:11 来源:WEB开发网   
核心提示:分众,这一词来源已久,互联网的分众:逐层递进的分析和考虑,博客分众,则可以理解为“让读者更乐意阅读自己感兴趣的内容”,按按穴位也是好的,没准按巧了,对这一句话概括的目标进一步细分:读者、乐意阅读、感兴趣的内容,即做博客分众的三大前提或三个层次

分众,这一词来源已久。博客分众,则可以理解为“让读者更乐意阅读自己感兴趣的内容”。对这一句话概括的目标进一步细分:读者、乐意阅读、感兴趣的内容,即做博客分众的三大前提或三个层次。其实实际操作起来,三者必然混为一体、相互影响。但作为一个问题的三个层次,逐层递进的分析和考虑会比较周全。

LEVEL1 读者

没读者什么都没有,读者的来源也是N种情况,乍一想或许很复杂,因此非常渴望在做事情之前,就搞清楚读者的来源、爱好、定位、行为习惯……。其实,有时候不必搞清楚读者怎么来的,也没必要提前担心已有的潜在读者,会不会对后面两个层次的实现效果满意,因为互联网里建站不是大街上开饭店,大学城里开一家俏江南吸引不来穷学生,但互联网里的顾客包罗万象,就看你的店是否有足够的胸怀、或够亮的卖点,两者有其一,就有可能在将来门庭若市,至少能存活下来。新浪博客的胸怀够大、豆瓣的卖点很专,大概就是这个道理。

不理读者自己瞎干不靠谱!没错,所以前期的用户调研非常必要,但若试图从微不足道的调研用户量中找出“乐意阅读”和“有趣内容”的答案,那很有可能走上了邪路,自以为是找出来的,实为站不住脚的YY。从用户嘴里挖出来的最有价值的东西,应该是各种感受,比如交互感受、内容感受、页面感受等等。

拿到这些感性认识之后如何处理,就要看个人的功底了。感性认识给不了答案,但可以带来灵感。那理性认识又从何而来?数据。但没有一个人把宝贵的数据统计给你,所以互联网中,“感性认识+产品功底”造就出的好产品,比比皆是。

LEVEL2 乐意阅读

有了对读者的感性认识,放下对未来读者来源的担心和顾虑,就要完成第二个前提,乐意阅读。所谓乐意,表达清楚非常复杂,且看他们如何做到了让用户乐意。

新浪博客——这个门户在建立“读者-作者”体系时,让用户感觉“乐意阅读”的方法非常赤裸,就是他们的运营。“赤裸”很诱人,他们的运营既让无数意见领袖们上了他们,也让无数草根博主争先恐后的上他们,看上去很爽。其实,这种运营应该算作“感兴趣的内容”的实现方式,而不应该归类于“乐意阅读”。那么新浪博客在“乐意阅读”方面做了什么?除了维护用户习惯,其他貌似无动于衷。如果是一个用过tumblr的用户,跑去新浪开个博客,没几分钟就会被他们看似大而全其实乱七八糟的功能和页面逼疯的。至少我是这么觉得。

另外还有:QQ阅读——特点之一,就是让用户脱离鼠标就能完成在线阅读的所有行为;Tumblr——简洁、美观的便笺化页面烘托出来的页面气氛,非常尊重内容本身,此时like和reblog也显得如此贴切,不多不少;豆瓣9点——有些冷淡了,但曾经是先驱。

我也没用过多少好东西,但直观感觉读者对于“乐意”的需求就是这么简单,而越简单的事情却越难做。总的来说,让用户乐意阅读,已经不能停留于狭义的页面风格上。广义的说,让用户乐意阅读的方法有千种万种,每当感觉方式已被挖掘殆尽之时,又会突然冒出一个新东西告诉你一个答案。SNS说朋友的内容你爱读,微博说只言片语你爱读,还有什么你爱读呢?鬼才知道。

LEVEL3 感兴趣的内容

有了自以为让潜在读者乐意阅读的模式,接下来的问题就是感兴趣的内容从何而来,终于说到了“分众”,细分为:“众”的来源、“分”的方法。

“众”的来源,一是基于用户、二是基于运营。基于用户,就是让用户自己争先恐红的成为优质内容的提供者,比如tumblr;但是门槛高,高在用户水平是否给力。基于运营,就是让编辑满世界搜罗优质内容,不是长久之计且成本大,不靠谱。两者结合,前期以运营为主,通过内容经营和用户引导,逐渐扩大用户自主提供内容的比重,这种方式貌似比较靠谱。如何恰当的分配两种内容来源的比重?只能在实践中不断摸索了。经常见到身为新浪博主的老爸在键盘前磨刀霍霍,感觉新浪博客在这个方面做的真是恰当。至于“分”的方法,跟“众”的来源则是因果关系,有什么东西就分成什么样,哪种内容来源更恰当,就让谁来分,就妥了。

实际操作中,多半会倒序为之。就像请客吃饭,先张罗一桌好菜、再摆好桌碗筷,最后才能开门迎客。菜要不咸不淡、碗碟要晶莹剔透摆放贴切、客要兴趣相投,最好既有胃口又有钱!这样想来,博客分众跟开饭店还是很有相似的地方,若想门庭若市,还要先从内部下功夫,烧好吃的菜、装好看的潢,然后才能吸引有钱的客~

网络就是这样,无论对错,不能停。错了也比停下强。因为停下等于自杀,错了,等于头痛医脚。虽然治的不是地方,按按穴位也是好的。没准按巧了,也能镇痛。

Tags:互联网 逐层 递进

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