長尾效應在社會化媒體中的價值與運用

1、長尾效應在社會化媒體中的價值與運用長尾效應在社會化媒體中的價值與運用 推薦者：怕冷的南瓜 （積分38513） |原作者：風真 11 頂一下收藏在社會化媒體與社交媒體的信息中，除了熱點信息，非熱點 信息值得提高關注嗎？如果值得，那么如何提高對這些信息 的關注呢？在統(tǒng)計學中，大多數(shù)隨機性的數(shù)據(jù)都是呈現(xiàn)一個中間高、兩 頭低的正態(tài)分布。這一特性應用到互聯(lián)網(wǎng)信息流上，就是大 眾熱點的信息位于所有信息的高端，而較為小眾的冷僻信息 就位于所有信息的底部。第一個問題是，這些小眾又冷僻的信息有價值嗎？這 個問題并不難回答。市場的“二八”理論表明整個市場80%的收入來源于占市場比例 20%的熱銷產(chǎn)品，因而在追求

2、利潤最大化的經(jīng)濟利益驅(qū)動之下，以往更多企業(yè)注重需求熱銷產(chǎn)品，忽視滯銷產(chǎn)品，結果形成了企業(yè)之間對正態(tài)曲線 頭部“紅?！钡倪^分爭奪，而對更加廣闊的“藍?！笔袌鰠s 有忽略之嫌。而自2004年“長尾理論”問世以來，越來越 多經(jīng)濟領域的行業(yè)注意到了對市場“藍?！钡年P注。正態(tài)分布中的長尾（市場藍海）在 互聯(lián)網(wǎng)時代，亞馬遜網(wǎng)上書店和谷歌搜索被視為對這一 理論的最好踐行者。一個前亞馬遜公司員工精辟地概述了公 司的“長尾”本質(zhì)：現(xiàn)在我們所賣的那些過去根本賣不動的書比我們現(xiàn)在所賣的那些過去可以賣得動的書多得多。Google Adsense讓數(shù)以千萬的小型企業(yè)和個人能夠用低廉的 價格做起廣告，并讓眾多網(wǎng)站和個人站點

3、能夠輕松變身為廣 告平臺，從中獲利。對于社會化媒體和社交媒體，“長尾效應”成為一個越來越 值得研究的課題。這是因為一方面社會化媒體和社交媒體推 動了內(nèi)容與人際關系的爆炸性發(fā)展，使得自身已然成為了一個豐富的信息平臺，這個平臺上的信息活躍度必然是存在 一個非常壯觀的正態(tài)分布曲線，這個壯觀的正態(tài)分布曲線就 決定了它能夠有效利用“長尾效應”；另一 方面，它的信息 爆炸也導致了嚴重的信息過載問題，冗雜數(shù)據(jù)和熱門信息的 集中堆積過分阻礙了一些原創(chuàng)卻較為小眾的信息內(nèi)容的傳 播。那么第二個，也是更重要的問題是，如何充分擴展這些小眾 信息的傳播能力，產(chǎn)生更有價值的龐大信息群？為了提高信息的有效閱讀、 避免信息堵

4、塞，同時也是提高“長 尾效應”，社會化媒體、社交媒體與一些第三方應用也正在 摸索一定的解決方案：社會化媒體：1）細分內(nèi)容，產(chǎn)生更細致的分類信息聚合。以輕博客為代表的一些社會化媒體將目標市場明確定位在分眾化信息上，專門針對分眾信息的藍海進行傳播拓展。以Tumblr、點點網(wǎng)等輕博客為代表，廣泛采用了信息分類更加模糊、隨意的標簽分類和推薦模式，這種標簽推薦能夠在 一定程度上有效提高小眾內(nèi)容的傳播和聚合。同時，標簽的 推薦也不是固定的，內(nèi)容是在不斷變化的，這樣小眾信息的 標簽也能得到推廣傳播的機會。采用標簽進行分類的輕博客2）更有利于閱讀的內(nèi)容呈現(xiàn)方式。還是以輕博客為代表，內(nèi)容的呈現(xiàn)方式不再是微博和社

5、交媒 體信息動態(tài)的簡短模式，而是對圖片進行了放大，默認呈現(xiàn) 的字數(shù)也更多，這樣呈現(xiàn)的版式更加接近完整文章的閱讀形 式和習慣，讓用戶瀏覽信息的時候能夠更加專注。另一方面，這種更加豐富的內(nèi)容信息也意味著對信息提供者 提高了信息制造難度，因而能夠一定程度上減少信息條數(shù)， 從而提高“長尾效應”的可能性。3）增加基于用戶關系或關注興趣的內(nèi)容隨機推薦。雖然目前還沒有社會化媒體明確推由這一功用。最近似的功 能是微博的“搶沙發(fā)”游戲，然后這個游戲只適合一些微博新手，在微博初期擴展用戶關系還可以有一定作用，然而在 微博用戶規(guī)?；l(fā)展的當下，這個功能就淪為雞肋了。微博搶沙發(fā)功能：能隨機找到一條未被評論的微博可以做

6、的一個運用是，增加好友和感興趣話題的隨機內(nèi)容推 薦。右圖所示的是新浪微博新版的熱評推薦欄，目前這個欄 目只是推薦一些關注用戶的熱門信息，如果能夠針對非熱門 信息也進行一定的隨機推薦，那么就可以說達到了一定的 “長尾效應”推進作用。4）本地化的內(nèi)容細分。目前新浪微博在微話題的聚合頁面里有一個“區(qū)域熱點” 分類，這個分類下是一些地方熱點事件的聚合。這些區(qū)域熱 點事件的聚合就是對內(nèi)容的進一步細分，有利于“長尾效應”的實現(xiàn)。但是比較遺憾的是，目前這個根據(jù)地域進行內(nèi) 容細分推薦的思路并沒有在微博的右側(cè)欄由現(xiàn)。如若能在微 博個人頁面的側(cè)欄加入本地內(nèi)容的隨機推薦，這將是一項很好的“長尾效應”運用實踐。區(qū)域熱

7、點話題社交媒體：1）剝離系統(tǒng)動態(tài)與原創(chuàng)信息。擴大“長尾效應”的一個重要做法就是減少冗余信息，特 別是將系統(tǒng)信息與原創(chuàng)信息進行剝離。社交媒體中的“喜歡”、“支持”等社會化按鈕為用戶提供了創(chuàng)造信息的便利；同時，在社交媒體應用中的用戶動態(tài)也產(chǎn)生了大量系統(tǒng)動態(tài)信息。這些信息一方面是制造熱點信息、提高人際互動的有力推手，但也正是這些信息，將用戶大量的原創(chuàng)信息進行 了埋沒。9月22日的Facbook年度開發(fā)者大會一一 F8大會 上， Facebook公布了諸多Facebook的全新功能和上線計劃。一 方面是最引人注意的 Timeline功能，將個人重要活動和成就 在時間線上排 歹U,剝離冗雜信息，突生重要

8、信息動態(tài)。另 一方面，F(xiàn)8大會上Facebook公布新信息區(qū)域 Ticker。Facebook 全新側(cè)欄 TickerFacebook將原先用戶好友的系統(tǒng)動態(tài)信息從“動態(tài)匯總”區(qū)剝離而放入了 Ticker,同時在Ticker里增加好友的實時動態(tài) 信息。這被認為是Facebook僅次于Timeline的最重要更新。 盡管加入實時動態(tài)被認為有隱私風險，但剝離了系統(tǒng)動態(tài)的 主內(nèi)容區(qū)“動態(tài)匯總”顯然更加“干凈” ，在此基礎上的信 息內(nèi)容也更容易獲得“長尾效應”。2）專注于內(nèi)容的信息閱讀模式。Facebook在F8大會上公布的另一個新服務就是NewsFeed,這個服務并不難理解，旨在引入更多新聞、媒體內(nèi)

9、容，讓用 戶可以不由Facebook就能閱讀完整的報刊雜志文章。不過這不是本文的重 點，重點在于NewsFeed提供了更加能夠讓用 戶專注閱讀的版面方式，單條信息的圖片更大更多，因而可 以實現(xiàn)類似輕博客的專注閱讀效果。圖 7 Facebook 新月艮務 NewsFeed更 加值得一提的是，這種閱讀方式的范圍將會進一步擴大化，而不僅僅局限于傳統(tǒng)新聞、媒體內(nèi)容供應商。Facebook公布的全新“開放圖景” (Open Graph)功能允許所有自由加 入開發(fā)者的用戶可以打造自己的閱讀信息，在將來， NewsFeed的閱讀模式會在 Facebook上越來越普遍。3)根據(jù)用戶上線狀態(tài)進行的不同信息推薦模

10、式。Facebook新版News Feed信息流服務對“重要信息”和“最 新信息”進行了有機整合。整合后的信息流服務的特點是： 如果用戶每天登陸 Facebook的頻率非常高，一天都登陸很多次，那么用戶在信息流中看到的大部分信息都是“最新信 息”；如果用戶登陸Facebook的頻率非常低，好幾天才登陸 一次，那么用戶在信息流中看到的大部分信息都是這幾天來的一些“重要信息”。這一做法已經(jīng)距離運用“長尾效應”很接近了。Facebook下一步要做的就是為不同在線狀態(tài)的用戶提供更隨機、更興趣 化的內(nèi)容信息流，那么這個NewsFeed就可以完全實現(xiàn)“長尾效應” 了。第三方應用：第三方應用目前為社會化媒體

11、和社交媒體所提供有助于“長 尾效應”的兩個主要方式是：1、專注的閱讀模式；在著名的FlipBoard引發(fā)轟動之后，移動平臺上的 Feed閱 讀應用層由不窮。FlipBoard能夠?qū)肽愕?Twitter和Facebook 賬號，讓社會化媒體和社交媒體的內(nèi)容變身為雜志的閱讀 模式。國內(nèi)移動平臺上的海豚瀏覽器也在網(wǎng)頁瀏覽中加入閱 讀模式，讓包括社會化媒體和社交媒體的網(wǎng)頁都能進行專注閱讀成為可能。這些專注閱讀的應用無疑讓社會化媒體和 社交媒體的信息閱讀更加清晰高效，從而使以往一些不易被 閱讀到的內(nèi)容得到發(fā)現(xiàn)和關注，有力提升“長尾效應”。FlipBoard輕松將社會化媒體和社交媒體變成閱讀雜志 第三方分類信息平臺。在Facebook、人人網(wǎng)和新浪微博上越來越多的第三方應用也 在一定程度上實現(xiàn)了信息的分流。比如微博平臺的“微活 動”、“微招聘”、“微計劃”，進入這些活動里分享和查看好 友信息能夠比從微博的信息流中查看更加專注。但這些也只 是很有限的程度上對“長尾效應”的運用，還是沒有從根本 上解決信息分流和有效推薦的問題，從這個角度上來說，還是需要一個能夠根據(jù)信息內(nèi)容進行分類