QC技术助力外媒稿发稿量飙升

QC技术助力外媒稿发稿量飙升,科技带来了更高效的阅读体验,互联网已经被各类线上线下的媒体链接到了一起,人们越来越多地倾向于在互联网上完成“搜索+阅读”的路径。

就在不久前,科技媒体联合百度发布了《2019年中国媒体移动客户端TOP100》,排名第三。我们梳理了这一内容图谱,就看看《2019年中国媒体移动客户端TOP10》的总览情况。

此外,科技媒体提供了用户数据的索引,通过索引对相关内容进行了分析。

媒体客户端应用的用户数据可以在用户属性标签方面非常精准,从基础标签、媒体内容标签、新媒体内容标签等分类上,可以定位不同的用户属性标签。

3、数据分析问题

“程序化数据”实际上是将媒体的运营成本和媒体的效果数据结合起来的。

然而,媒体的用户画像和用户需求数据都是相互独立的,当用户通过不同的设备、不同的媒体,能够快速、准确、高效地找到它们,这个数据毫无疑问是技术流的应用。

比如,在公众号的后台中,有两个用户分类和粉丝画像,分别对应的是:新媒体运营工作者和用户。

新媒体运营工作者,指的是需要对用户进行深入分析的人,因为数据是用于分析用户需求的。

而粉丝数据则是用于分析新媒体运营工作者和用户的数据。

但是,要找到这两个数据,似乎也并不容易,尤其是在我们公司中,大多数产品经理都对数据有误解,不知道要怎样去分析用户,也不知道如何去设计产品和功能。

我们这些技术人员都没有分析过,不知道数据从何而来,但是数据是很容易被忽略和利用的。

那么,这些数据分析到底有哪些科学依据呢?我们通过以下这张图可以做到。

1.通过人群分析,了解用户的生活路径和行为习惯

不同行业,人群的特征也不一样,那么在有可能做出结论的时候,一定要把重点放在人群画像上,比如运营的行业是运动运动健身类的,那他在微博上关注的人群就会比较多,用户年龄段分布也比较清楚。