网站管理内容管理系统(移动互联网“内容为王”的时代已经开启？ )

　　网站管理内容管理系统(移动互联网“内容为王”的时代已经开启？

)

　　本文作者将与我们分享构建内容运营框架的三个策略，并从QQ音乐看一下内容运营框架的应用。享受~

　　内容一直是​​互联网生态系统中的重要系统。2015年以来，移动互联网更加关注内容：视频和音乐的版权大战，微信公众号率先进行原创保护，IP内容被指定为腾讯的两大战略之一。 ..

　　这一系列动作表明，移动互联网“内容为王”的时代已经开启。对于复杂的内容，如何理清错综复杂的关系，成为产品的重要竞争力，是产品运营商面临的核心问题之一。

　　内容管理是一条可追溯的链条。不同平台的内容虽然不同，但离不开三部分：内容制作、存储管理、内容推荐。

　　一、内容制作：源头活水

　　如何制作内容是所有故事的开始。或许在早期，聘请编辑从海量互联网中搜索内容，然后将其转移到自己的平台上，完成自己平台的内容建设。但是，随着商业和法律的完善，这种模式将不会向前发展。只有从头开始合法合规地构建内容生产体系，才有可持续发展的可能。

　　内容来源大致可分为UGC、PGC、外部转载三类。

　　1、UGC

　　UGC是英文User Generated Content的缩写，即用户生成的内容。UGC是互联网最重要的果实，尤其是web2.0。可以说，互联网的发展史就是UGC的发展史。我们离不开的博客、论坛、社区和自媒体都是UGC。.

　　利用用户为平台生产内容是一件非常困难的事情，但如果UGC机制建立成功，产品也会走向良性循环。目前典型的UGC产品有：知乎（社区）、简书（博客）、荔枝FM（音频广播）……UGC的核心问题是如何构建用户激励机制，让用户产生内容，这是另一个Issue，这里暂不列出。

　　2、PGC

　　PGC是英文Professional Generated Content的缩写，中文是专业（机构）制作的内容。这意味着内容生产者具备该领域的专业能力和知识，而PGC也是传统行业最重要的内容来源。例如，报纸记者和电视台制作团队等专业从业者为读者/观众制作内容。

　　在互联网时代，PGC的比例虽然没有那么高，但也不容忽视。例如，门户网站网站的内容是由专业团队制作的。PGC内容适用于对专业性要求较高、门槛较高的平台，如视频节目、优质广播节目、流行音乐平台等。只有专业人士才能制作用户喜欢的内容。

　　3、对外转载

　　这似乎是最简单的内容生产方式，荒野时代的很多商家都通过这种方式轻松积累了大量用户。目前，版权保护和侵权打击正在逐步加强，任意抄袭、转载将不再如此猖獗。如果要经营正规产品，就不能再走盗版翻版的路线了。

　　但这并不意味着这种渠道不再可行。外部内容仍可通过正规渠道联系并授权作者进行转载。

　　但是，这是一种不稳定的内容生产方式，只能解决前期内容匮乏的问题，而从长远来看，它必须有自己稳定的内容生产源。

　　二、入站管理：管理海量内容基础设施项目

　　内容少是个问题，但内容多其实是个问题。海量内容不是随意堆砌的。如果没有良好的结构来保存海量内容，所有的内容都是一堆无法使用的“垃圾”。就像宜家的库存管理一样，内容也需要管理。

　　1、结构化信息处理

　　一个产品的内容大体上是相似的，即可以提取结构化信息用于机器的保存和操作人员的管理。以音乐为例，音乐的直观形式就是每一首歌。进一步分解后，一部作品的结构化信息包括：歌手、唱片公司、专辑名称、发行日期……对于音乐作品，运营商不仅仅是把音频文件塞进硬盘就够了，而是要花很多功夫能量提取结构化信息。

　　因此，在产品上线之前，需要考虑未来内容的结构，进而设计合理的内容管理体系。一个好的信息结构是未来内容推荐的基础，因为大量的内容是机器拉出来的，不是人工选择的。机器很死板，有的，没有的，入库的时候就看操作者了。什么信息。

　　2、分类系统

　　分类是一种逻辑。事实上，它一直伴随着人类的发展。张小龙还表示，做一个产品其实就是一个逻辑排序的过程。传统行业中最成熟的分类体系是图书分类，全球几乎所有图书馆都使用一套统一的分类体系。互联网时代最成熟的就是电子商务平台。如果你有耐心把它们的结构拆开，你会发现大大小小的品类上千种。

　　分类是一组便于用户过滤内容的规则。当内容很多时，用户只能选择自己感兴趣的内容进行消费。分类就是为这样的选择提供一个入口。同类内容最好采用统一的分类规则。例如，电子商务和音乐平台几乎都以相同的方式分类。一是尊重用户习惯，降低用户学习成本，二是遵守行业规范，减少运营商工作量。

　　3、标签系统

　　大多数分类系统是稳定的。业内各方就通用名称达成一致。有人可能会反映，这不是一个灵活的系统。例如，在一个分类系统中，一个内容最好只属于一个类别，这样用户就可以按照特定的路线找到它。想象一下图书馆里的一本书可以放在两个不同的书架上。快要疯了。标签将更加灵活。王小波的小说只能放在一个书架上，但是可以贴N个标签：王小波，中文，小说，当代文学……只要电脑搜索其中一个标签，就可以找到这本书.

　　目前流行的个性化推荐系统，如豆瓣FM的猜你喜欢，亚马逊的为你推荐，几乎都是基于标签系统而不是分类。为了提高个性化的音乐推荐，国外音乐平台潘多拉聘请了大量音乐专业人士，为每首歌曲打上N个标签，帮助潘多拉优化推荐结果。

　　三、内容推荐：用户喜不喜欢，成败就看这个

　　上面提到的两种策略都是在幕后做的，用户还感觉不到，所以内容推荐是一个举起头巾直接面对用户的程序。在结果导向方面，不管其他流程做得再好，如果对用户的内容推荐做得不好，剩下的都是无用的。接下来，我们将一一拆解常见的内容推荐方法。

　　1、热门推荐

　　最常见的是“排行榜”形式，它是作为内容平台必不可少的模块。当一个用户第一次使用一个产品的时候，每个用户的开始几乎都是一样的，个性化推荐这个时候就谈不上。那么最好的方式就是将平台上最热门的东西展示给用户。这种方式并没有错。来到同一个平台的用户可能是相似的（除非你是一个拥有超过 1 亿用户的平台），并显示其他用户的喜好。从大数定律的角度来看，给予新用户的内容也最有可能击中用户的喜好。

　　热门推荐是一种省力且易于使用的推荐方法，但对于大量用户和海量内容来说，它并不是一个好的推荐方法。它最大的缺点是“马太效应”，导致内容几乎没有变化。前面说过，用户行为是收敛的，所以结果就是流行的东西总是相似的。在人气和排名的影响下，很多新内容无法呈现给用户。所以只适合早期，产品成熟后，应该回退成为产品模块。

　　2、编辑推荐

　　随着用户的增长和内容量的增加，“编辑推荐”的形式将逐渐变得更加重要。该逻辑基于平台对自身运营商能力的信心，认为官方编辑推荐的内容就是用户喜欢的内容。当然，推荐的内容也不完全是运营商的主观判断，而是基于数据分析和用户反馈的推荐。

　　编辑推荐的内容普遍新鲜优质，弥补了热门排名推荐的不足。例如，在知乎上，最受欢迎的内容仍然是性别和情感话题。如果只展示热门内容，就会充满情感话题，这是大多数用户和运营商不希望看到的结果。因此，知乎日报的经营者会选择更具创新性的内容在首页展示。

　　一个理想的正循环是编辑推荐优质内容，增加曝光，然后成为热门排名的内容。在这个周期下，平台上的内容是流动的，新鲜优质的内容被曝光，热门内容将持续。回转。

　　3、个性化推荐

　　最后说一下个性化推荐，这其实是个技术问题。目前非常流行的大数据的核心问题之一是解决个性化推荐。它常见于音乐、视频、新闻和电子商务等主要平台。最具代表性的是亚马逊的个性化商品推荐和Netflix的影视推荐。可以看出，这些平台的共同点是内容海量，用户海量。在这样一个庞大的平台上，编辑推荐和热门排名并不能完全控制所有的内容和用户。如果能够为每个用户量身推荐内容，将大大提高内容推荐的效率，自然会获得巨大的商业回报。

　　个性化推荐常用的三种方式：

　　基于基于用户的推荐，找到相似的用户，看看他们消费了哪些内容，然后将他们推荐给该用户。基于物品的推荐是找到相似的内容，并根据当前消费的内容向用户推荐。基于物品的推荐（基于模型），根据消费的内容提取特征，寻找更多相似的内容。

　　前两种是使用最广泛的，它们之间没有区别。它们在不同的场景下各有优缺点。一般认为基于item的对新用户有更好的效果。深入研究可以阅读项目为主。“实践中的推荐系统”一书。

　　四、实际案例：QQ音乐内容运营框架应用

　　QQ音乐是中国最大的音乐平台之一。2015年9月中旬，DAU突破1亿。是典型的内容海量、用户量大的平台。研究其内容管理具有很强的参考价值。

　　1、内容制作：PGC方式制作内容，坚持正版之路

　　音乐行业是受盗版影响最大的行业。它几乎被摧毁了。音乐人基本上从他们的音乐作品中得不到回报，只能从其他地方赚取收入。因此，整个行业正在走下坡路。在此背景下，各大音乐平台逐渐高举版权为龙头的大旗，QQ音乐就是其中做得比较好的之一。

　　音乐平台的基础是内容，即音乐作品。QQ音乐解决的第一个问题是建立一个稳定的内容生产源。由于音乐制作门槛很高，内容*敏*感*词*式几乎都是PGC，QQ音乐与*敏*感*词*几家主要唱片公司签订了版权协议，拉动音乐产业走向合法化。事实上，这也是良性循环的必要基础。正版化使音乐人能够从回报中受益，从而他们可以继续制作高质量的内容。过去，音乐人、平台和用户都受益。

　　2、内容存储管理：国内最大的曲库管理实践

　　目前，QQ音乐曲库已达1500万首，是国内最大的曲库。面对如此庞大的曲库，QQ音乐配备了专门的存储团队和自动化处理程序。如前所述，一首歌曲有歌手、专辑名称、发行日期、流派、分类等几十种结构，适合存储时会处理这些信息。有两种添加手动过程的方法。完善的结构化信息是后期内容推荐的基础。

　　3、内容推荐：编辑推荐、热门推荐、个性推荐相得益彰