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内容业核心逻辑正在迁移?层出不穷的“XGC”如何改变潮水的方向
(全媒派) 发表于 2017-04-24 18:34:33    点击:

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有人想改变潮水方向?!


本文已获得全媒派授权转载!

在这个聪明人辈出的时代,有人想要“改变潮水的方向”,但更多人并不需要、也不具备改变生态的能力——事实上,只要能够对潮水的方向做出一点点预判,就足以甩开大部分同行者。

不知从什么时候起,UGC、PGC、PUGC已成为内容业聊天入局的标配,然而潮流改变得太快,在你刚学会走时,别人已经在商量升级赛道了。我们不认为空洞地谈论概念会有什么益处,走进概念、并且走进概念背后的人群、内容、渠道、生产关系和流量交易,才是获得“方向感”的关键。

全媒派(qq_qmp)将对行业内最新的概念进行解读,当然,背后的关键趋势才是我们最想触达的知识点。

层出不穷的XGC?说到底是渠道塑造内容

UGC和PGC这两大基础概念已经没有过多解释的必要了,前者是用户产生内容,大量传统社区仍沿用这种模式;后者是平台或专业主导内容生产,常应用于大平台或达人分享型社区。

现在,概念越分越细,从渠道来看,主要以内容从人群端到交易端的中间环节作为区分:谁在生产、如何生产?

 DGC | 数据先导,兴趣觉察

所谓DGC(Data Generated Content),即“通过人群信息的采集匹配平台自由数据库,以生成用户所需内容”,通俗地说,就是通过数据热点侦察人群趋势,从而生产这一人群所需的内容。

举个例子,美国大选期间,主流声音都不相信特朗普会胜出,只有中国义乌做选举旗子的工厂老板道破天机:“做希拉里的很少,特朗普的多,特朗普的旗子不要定金都敢做”。这在当时无人注意的信息,其实是值得警惕的数据信号,从接单数量映射出两位候选人支持者的强弱关系,后面的事实证明老板的推测是正确的。

刺猬公社作者水当当在介绍DGC的文章中提到:

突发热点事件发生后,传统PGC媒体生产的资讯属于事实真实(专业词叫“永远无限逼近”)、逻辑真实(专业词叫“立场”)、情绪真实(专业词叫“导向”)范畴;而在DGC驱动下,基于UGC+算法匹配,大量内容是“情绪真实”反映了“事实真实”。

受益于DGC,我们可以深挖更多信息点。比如宣布设立雄安新区后,地图数据将实时反映去往雄安的出行数据:从哪去、怎么去、去了哪些具体地方,这里面可做的文章就太多了。

DGC强调对数据的采集与加工,除了热点挖掘,行业发展白皮书、信息图表、交互式呈现等都是高度应用领域。

MGC+IGC | 智能编辑室的两大元素

和DGC配套讨论较多的是MGC和IGC,他们都是构建智能编辑室的重要组成部分。MGC,即“机器生产内容”(Machine-generatedContent),突出代表是写作机器人,在部分报道领域,水平已能匹敌人工实力。

以《华盛顿邮报》写作机器人Heliograf为例,它的工作原理是:

编辑事先为新闻报道创建固定的“叙事模板”,包括描述潜在结果的关键语句(例如“中国队战完胜韩国队、“泰国队逼平伊朗队”等);然后把机器人挂到结构化数据源网站上,机器人识别数据并与模板中的短语匹配合并,就能产出稿件并在不同平台上自动发布。

同系列机器人生产内容案例很多,腾讯Dream Writer,《今日美国》的短视频制作机器人WIBBITZ,能够将图片和视频剪辑在一起并用合成的语音进行新闻播报;BuzzFeed开发的BUZZBOT能够自动从新闻现场收集信息;路透社的NEWS TRACER智能算法能帮助记者判断消息的真实性,基于传播渠道、可信度和新闻价值为消息评分……它们可被视为一波MGC代表。

IGC( Intelligence Generated Content )则指的是智能化内容生产。正如《智能编辑部》发展报告所指出的,IGC是围绕“智能编辑部(Smart Newsroom)”展开的内容业务,以智能化技术为基石,以人机协作为特征,以提升内容生产与传播效率为目标的新兴编辑部形态。它能够包含写稿机器人这一生产环节,强调的是整个内容生产流程与组织结构的灵活高效。

 CGC | 消费者内容生产的日常仪式

消费者生产内容(Consumer-Generated Content ),包括电商网站的商品评论,电影社区里的影评和问答,甚至是社交媒体上的餐厅吐槽……一切具有消费评价或再创作性质的内容都属于CGC的范畴。

烂番茄《速8》影评

现代消费者做出决策的参考是由大量其他用户意见所塑造的,CGC内容是消费者购买决定最主要的参考依据之一。

今年3月,社会化点评机构Bazaarvoice发布的《CGC 2017报告》指出,消费领域中CGC运营的五大特点是:用户评价信息集成、社交平台扩散、消费者主体叙事、倾听意见反馈以及与消费者对话。

Bazaarvoice 2017报告:CGC显著促进消费

当商品评论区和社会化媒体成为消费者表达意见、抒发心情的巨型扩音器,购买前后的“看评论”与“发感想”就成了消费体验过程中不可或缺的固定仪式。CGC不仅是个人生活的重要组成部分,也为产品和品牌形象打上了鲜活的人肉标签,甚至每个人的朋友圈都有可能成为消费感想记录册。

BGC | 品牌“金主”自制内容

BGC(BrandGenerated Content)指企业为主体的内容生产。在消费场景和媒介场景日趋多元,内容生产传播日趋碎片化社交化的今天,品牌想要触及消费者变得越来越难了,强营销模式对于千禧一代来说不再讨巧,“用内容打动消费者”成为企业传播的新思维。

 企业推广时常常会陷入重媒介轻内容的困境,花重金进行大量媒介投放,收获的却是无效内容反馈;大规模粗暴的单向传导,结果是只能“灌入”品牌认知,却无法产生品牌认同。

如今BGC则扛起了唤起品牌认同的重任,这些内容摆脱了原来的洗脑广告模式,尝试用品牌价值观这种全新的方式去连接更多消费者,让消费者找到品牌气质与自身的契合点,在强烈的价值认同感中完成消费行为的自我满足。

KGC | 头部“大触”的意见领航

KGC(key opinion leader generated content)指某领域的头部用户或意见领袖(KOL)为主体的内容生产。常用于二次元、游戏等产业,包括高品质的翻唱、同人、cosplay等原创内容,而这些头部UP主们(KOL)则被称之为“大触”。

二次元领域的KOL包括画师、唱见、舞见、coser、游戏爱好者、混剪达人等等,他们可能是微博大v、b站UP主,也可能混迹lofter等其他各种具有二次元属性的平台上,且拥有大量的粉丝。

画师司先生手绘作品

以b站为例,现如今当红的一批人气UP主,也是伴随着bilibili等视频平台的发展而共同成长起来的,如游戏区的敖厂长、起小点、史丹利快报;鬼畜区的伊丽莎白鼠、女孩为何穿短裙;娱乐区的暴走漫画、山下智博;动漫区的尕天堂、六道轮回以及柚子字幕组、谷阿莫、星际老男孩等。

伊丽莎白鼠,人称白鼠,是一位b站知名视频混剪大触,他所制作的鬼畜作品《全明星Rap 黑喂狗!》、《电音单曲 我是papi酱》、《高能Rap》你从未看过的家有儿女》等作品时长仅为2-3分钟,却分别获得了904万、1439万和497万的超高点击量。

#视频:白鼠出品《你从未看过的家有儿女》

PGC的内容成本高,UGC的质量难以保障,大触们生产的KGC介于普通的UGC和PGC之间,因此头部UP主们所贡献的KGC可以理解为高配版UGC,但同时其受到认可的专业技能、庞大的粉丝群体和与平台的共生关系又使他们具备PGC的许多特征。

TGC | 协同式跨团队内容生产

TGC(team-generatedcontent)指分布式协作,强调跨地域跨时空的内容协同生产。在日常办公环境中,团队成员常常因为沟通不畅等因素导致工作量重复,和大量的时间浪费,基于协作工具的团队内容生产则可大大提升团队战斗力。

以谷歌文档为例,这是一款辅助团队协作编辑的文档应用,具有实时保存、端口同步、多人编辑、多方标注等功能,能够帮助身处不同地理位置的团队成员共同完成内容产出。

同时,TGC的协作模式中也蕴含着社区协作和知识众包的力量。例如短视频共享网站MixBit,将所有上传的素材及作品分开储存,供用户制作需要时调取和下载。TGC促进了知识的人际流动,让学习者能够得到多方的学习经验,个体拥有的知识经验能够借助社交媒体、网络社区等平台进行传承和积累,从而成为全社会的知识财富。

趋势解读:XGC背后的核心逻辑

新名词、新概念层出不穷,内容生产者是成为核心参与者还是边缘人,取决于能否吃透这场传播革命的核心逻辑。

①“谁来生产”的界限不再分明

内容生产者中,User与Professional的界限早已被打破,而当下出现的趋势已衍生出类经纪模式——中间商MCN。这是因为,用户秉持效用第一原则去寻找信息,例如在消费场景中、游戏场景、知识分享等不同场景中,用户的角色会进行无限细分,每个人都是不同类型的用户,也是特定内容的生产者。而第三方代理机构成为入局内容生态的新力量,强IP弱平台将成为未来新格局。

在MCN组织的下,优质内容生产者会迸发出聚合性力量。大型MCN即将开始优质UP主的收编争夺战,未来的战线格局将越来越清晰,最TOP的那批内容生产者,甚至可以自己成立MCN签约新人,实现个人IP效应最大化。

美国典型MCN公司

 ②信息集成趋向数据中心化

任何媒介都不外乎是人的感觉和感官的延伸,传统信息集成囿于人工因素,存在信息遗漏和变形;而数据中心化时代,动态数据的监测不仅呈现当下,更是未来的预兆。因此,数据洞察将成为传媒业去中心化提速的重要参照。

当然,数据智能化的内容生产漏洞也很多。机器采写能力仍存在较大缺陷,事实查证方面还需依赖人工甄别。此外,数据依赖症会消磨生产者的创意,数据不一定代表着客观。从抽样是否合理到分析方法是否科学,自动化数据选取与处理的偏向则更不易被人们察觉。
 

参考资料:

《全新DGC时代踩着PGC和UGC尸体而来,BAT+头条将迎新一轮内容大战》
https://mp.weixin.qq.com/s/omG8k7A0GAfTHjRamLnNcg

《一个月生产500多篇,<华盛顿邮报>的机器人是如何写稿的?》
http://dwz.cn/5OZXxB

《猎奇?软色情?KGC?是什么支撑起了二次元产业?》
http://3wyu.baijia.baidu.com/article/320095

 


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