
大数据下的后新媒体时代运营出路
最近收到不止一个自媒体人的抱怨了:“阅读量都一直提不上去,自己也越来越懒的转发分享之类,新媒体时代,现在还有救吗?”
今年下半年开始,越来越多的人都在说新媒体平台阅读数开始下滑,新媒体平台活跃度也在降低.......
很多媒体以及权威机构也确实指出:新媒体总阅读数也保持平缓下滑趋势,再没有以前的那么风光,低粉丝帐号越来越多。
而关于这个问题,比较多的一些声音是:
1、公众号内容同质化严重,信息过载了;
2、用户关注账号太多,无暇顾及;
3、用户真的疲劳了,禁不起内容的狂轰乱炸了;
4、公众号互动不够,黏附度低,久而久之被淡忘;
5、各类新事物,APP越来越多,用户时间被其它事情占用也变多。
如果这个时候我说,其实有的新媒体账号这个时候是不降反增的,估计很多人是不相信的。
现在新媒体其实是处于一个两级分化的状态,做得好的平台阅读量一点也不低而且不断上涨,做得不好或者说没有原创的内容、特色的号,在大浪淘沙的市场的冲击下将迎来一轮洗牌期。
那么怎样在红海一片的新媒体时代中站稳脚跟,做到不被拍在沙滩上呢。在做好内容的同时,你需要有一个数据思维的转变。
一、我们要了解我们的受众。
你要了解你的受众,甚至要比他们更了解他们自己,根据目标受众的口味去推送他们喜欢的内容,就类似今日头条的算法一样,精准推送文章。
结合自己的产品属性和用户属性,制作他们感兴趣的内容和活动,同时还要能保持内容传播性的同时让产品得到曝光,这点并不简单,也是很多新媒体运营编辑没有做好的地方。
二、标题吸引人而且文章有态度
这里说的标题吸引人,并不是说做一个标题党。是说文章标题需要精雕细琢,能清晰表达观点又能达到用户看到后情不自禁的就想点进来。
之前有幸听过咪蒙的线下分享,受益良多,期间她就提到她们文章选题加标题时候的精雕细琢,每一次的文章需要50次的选题,100+的标题创写过程。
三、帮助用户解决他的懒惰,趣味化你的形式
现在的用户越来越难静下心来去阅读一篇文章,文章也有越来越短的趋势,所以不妨换种方式去表达你的观点。
比如说现在越来越火的音频、短视频等,从趣味性和传播性上都有一个很不错的印证,或许是未来新媒体的一个出路。
四、数据反馈结果,指导调整
我们不可能每篇文章都去做用户调查,那么文章发出去,怎么通过数据反馈结果来调整,当然是通过最终的转化效果来指导。
同样是10w+的文章的话,如果是以奖品为核心吸引力,另一篇是以知识点触达核心用户,通对比的话肯定是后者更精准。奖品为核心的粉丝来的快,同样流失的也快;另一篇文章可能阅读量偏低但转化率很高,这就是转化率造成的差距。所以要以数据转化反馈结果,及时调整。
不是新媒体运营没有出路,而是你的思维导致自己没有出路,新媒体运营远不止发发微信微博文章,远不止编辑一下内容,而是一个更倾向于营销的工作——需要会文案、会内容编辑、会营销策划、会用户调查、会数据分析——这样的新媒体,才算是一个合格的新媒体。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01