内容数据化运营

此为《python数据分析与数据化运营》笔记
内容运营是信息化媒体运营的核心，对于此类公司而言，内容即公司的核心价值。

1 内容数据化运营概述

内容运营是指基于内容的策划、编辑、发布、优化、营销等一系列工作，主要集中在互联网、媒体等以内容为主的行业领域。内容运营根据内容生产方式的不同可分为UGC、PGC和OGC三种。

• UGC（User-generated Content），用户生产内容。这是论坛、贴吧、微博时代的主要内容生产方式，内容主要由参与内容载体的用户产生，运营方式本身不产生任何实质性内容。
• PGC （Professionally-generated Content），专业生产内容。PGC相比UGC，都是由用户产生内容，但是这里的用户主要指是有专业背景、资历的用户，包括行业领袖、知识专家、书籍作者等，这些人通常能产生非常高质量的专业内容。现在很多网站都是此类形式，例如知乎、个人微信公总号等。
• OGC（Occupationally-generated Content），职业生产内容。OGC相比PGC在内容专业度上相当，但是OGC的特点是将内容生产作为一门“职业”，因此相对应的从内容生产中获得收入是这一类型的显著性特征。OGC的普遍代表是各个新闻类网站和媒体，一般都以付费投稿、分成等方式吸引高质量的写手参与内容生产。

2 内容数据化运营指标

2.1内容质量指标

高质量的内容一般都以原创为主，在很多情况下内容生产也会参照其他已有资源。原创度的评估，主要有俩方面做对比参照：

• 与网站本身内容做对比；
• 与互联网已有内容作对比。
  公式为：1 - 重复关键字数量/总关键字数量

2.2 SEO类指标

（1） 收录数量/比例

被搜索引擎收录是能从搜索中找到相关内容的基础，收录数量指的是所有内容中能被搜索引擎检索并加入到期内容索引中的数量，其数量占总内容数量的比例就是收录比例。

（2） 关键字排名

关键字排名指的是在搜索引擎中搜索某个文章相关的关键字时，自身网站在整个搜索引擎中的排名。

（3） 点击量和点击率

被用户点击是获得用户流量的关键，前面所有的工具都是为了吸引用户流量，因此点击量和点击率是衡量用户点击程度和信息匹配程度的重要指标。
点击率 = 点击量/总展示次数

2.3 内容流量指标

获得流量是内容运营的基础，有关流量的指标与流量数据化运营类似。

2.4 内容互动指标

（1）收藏量

收藏是很多内容型网站都具有的功能，收藏越多意味着用户日后再次浏览或使用该内容的机会越多。因此，收藏量是衡量用户参与互动的重要指标。

（2）点赞量

点赞在不同的内容中有不同的形式，并且“点赞”不一定都是积极评价机制，因此点赞理解为评分更恰当。
跟点赞量相关的指标是点赞率、平均评分、最高评分等。

（3）评论量

评论是对内容互动的基本形式，参与评论的用户越多证明该内容能吸引用户互动的价值越大。当然，评论多并一定意味着内容本身的质量或价值度高，很多内容可能通过打擦边球甚至做争议内容来增加用户的评论。

（4）传播量

传播是可以产生更多曝光量、覆盖更多用户群体并产生更大价值的关键环节，传播通常基于一定形式产生，例如转发、分享等。传播数量是评估内容质量高低的重要指标，转播率是衡量所有内容中产生传播行为的比例。

（5） 二次传播率

在信息传播个性化、传播主题个人化的今天，所有人都可以生产和传播内容，因此内容的传播不再是由媒体到个人的单向传播，而是以每个人作为传播节点都能形成传播效应。

2.5 目标转化指标

对内容型网站而言，虽然不像电子商务网站一样具有特定的商品作为转化参考，但每个网站既然存在都有自身的目标。常见的目标包括：

• 第一类：希望用户越多尽量多看文章，停留更长的时间。
• 第二类：希望用户能够留下联系方式，方便日后用户运营。
• 第三类：特定的目标事件，例如下载内容、点击广告等特定事件。
• 第四类：能通过打赏、小额支持、内容付费等形式完成付费阅读。
  对于这些目标而言，都是作为目标转化率的计算依据。具体方式如下：
• 对于第一类目标，可以量化访问深度、平均停留时间等体验类指标，然后通过计算完成这些指标的用户数的比例来计算目标完成率。
• 对于第二类指标，可以计算留下联系方式的用户比例来计算目标转换率。
• 对于第三类指标，可以计算完成特定事件的发生次数来计算目标转换率。
• 对于第四类指标，直接采用跟电子商务网站类似的方式，以打赏为标准，可以计算打赏量、打赏率、平均打赏金额、重复打赏率等指标。