分析：純粹的內容媒體在消亡內容生產(chǎn)正崛起

【計算機論文】分析：純粹的內容媒體在消亡，內容生產(chǎn)正崛起

1，2013年優(yōu)酷Q4還是虧的(非美國國家會計準則統(tǒng)計下實現(xiàn)盈利這個太牽強)2，pandora廣告收入無法cover版權成本3，netflix重點投入自制內容后股價翻了近5倍我們看到一個讓人憂愁的現(xiàn)象，這里尤其指視頻網(wǎng)站、音樂、音頻等高UGC門檻的內容平臺，他們正在離自己最初所講述的商業(yè)模式越來越遠！所有抱有內容平臺夢想的人講述的都應該是同一個故事：“聚攏用戶擁有流量后，廣告、會員增值服務各種變現(xiàn)，UGC還能幫我免費產(chǎn)生內容，只要我成為老大，所有人都來我這里消費內容，我就賺翻了，哈哈”。但現(xiàn)在這個“哈哈”要變成“呵呵”了，因為大家發(fā)現(xiàn)無論怎樣“廣告+會員費”的收入都沒有“內容+服務器”的成本高，自己就是在為各種賺的盆滿缽滿的CP打工，所以號稱要顛覆電視臺的視頻網(wǎng)站反倒正在變回電視臺的角色來自己做CP，就如同Netflix首席內容官泰德?沙蘭多說的那樣：“我們要在HBO變成Netflix之前，將Netflix發(fā)展成為HBO”內容徹底為王(僅針對視頻網(wǎng)站、音樂、音頻等高UGC門檻的內容討論)互聯(lián)網(wǎng)的一個基本定理是“互聯(lián)網(wǎng)讓所有事物回歸它最本質的價值”，互聯(lián)網(wǎng)尤其是社交網(wǎng)絡越發(fā)達，內容就越能撇開渠道直接到達受眾，從而讓內容和渠道的價值都回歸其本質價值，就像電商撇開了線下渠道商直接賣東西給受眾因此剝奪了線下渠道商的利益而讓東西更便宜一樣。那么內容和渠道的本質價值是什么，拿紙牌屋為例，本質價值在于大衛(wèi)芬奇和kevinspacey的超高人氣、牛逼的編劇和專業(yè)的制作，這些都是極其稀缺且高門檻的東西。而播放它的搜狐視頻其本質價值僅僅在于：他搭建了服務器，給用戶播放了這個視頻而已。所以內容平臺本身幾乎不存在粘性，搜狐放紙牌屋你就去搜狐，愛奇藝放星星你就去愛奇藝！你也許會說，不能忽略內容平臺作為渠道他還是有分發(fā)能力的把，我認為渠道的分發(fā)能力也在削弱，比如，你決定去看紙牌屋一定不會是你沒事干打開搜狐視頻首頁看到紙牌屋的推薦位才點開看的，你是在朋友圈里看到朋友們都在熱議這個片子才去看的，那么分發(fā)能力是算在微信上的而不是視頻網(wǎng)站！因此未來可能會形成，無數(shù)個CP+一個社交平臺的局面，內容平臺只充當?shù)讓臃盏慕巧６鴥热萜脚_們當然看到了這一點，因此以后會有越來越多的《紙牌屋》和《萬萬沒想到》，但這還是內容平臺的商業(yè)模式么，內容平臺有哪些核心競爭力做CP呢？內容平臺的尷尬怎么破：1，靠UGC來降低內容成本UGC這個東西并不是放之四海而皆準的，對于視頻、音樂、音頻內容平臺來講，UGC根本就是一場創(chuàng)業(yè)者和投資人共同的意淫。中國人UGC的能力和企圖心太弱是一方面，而關鍵這個世界的本來就是99.9%的人在消費0.1%的人產(chǎn)生的內容，類似“人人都是主播”這種口號是不符合邏輯的，而視頻網(wǎng)站這么多年的各種嘗試的事實證明也的確是如此！還有一個重要的事實是，即使出了非常優(yōu)秀的UGC內容，那么只有在這個U成為P之前的時間段內容平臺才能賺取高收益，就像叫獸成為專業(yè)化內容生產(chǎn)者之前他的UGC內容給視頻網(wǎng)站帶來了很多免費流量，而當萬萬沒想到火翻天之后，下一季的內容成本可能就直逼一線電視劇的價格了！2，個性化推薦來提供差異化附加值重點聊一下，因為這個太能誤導人了，個性化推薦基本就是一場騙局，讓很多新進創(chuàng)業(yè)者抱著不切實際的幻想走上了歪路。今日頭條是最高調主打個性化推薦的APP，但最近被我卸載了，原因是有天我因為想換車看了下今日頭條的“汽車頻道”，一周后，我的首頁40%都是汽車新聞，還有比這更簡單粗暴的么？我不管你所謂的多高大上的后臺算法，但呈現(xiàn)在我眼前的就是簡單的分類、按標簽來聚合內容而已。通過機器學習來把握你的興趣，從而推薦你感興趣的內容？別開玩笑了！人之所以為人而不是機器就在于人類的不確定性，我都不知道我感興趣的內容是什么，你通過一點所謂“算法”如何知道呢？另一方面，比如一個高富帥的微博標簽可能是“互聯(lián)網(wǎng)、投資、TMT、旅行、雪茄等等”，但他的實際點擊行為很可能是“美女圖、八卦、段子等”，這是人性決定的，門戶時代大家就懂。按照今日頭條給我推薦汽車的邏輯，用了一段時間以后你老婆看你上今日頭條還以為你在上黃色網(wǎng)站呢。因為我很一開始也很想去在個性化推薦上做文章，所以國內外跟個性化推薦、機器學習興趣等相關的產(chǎn)品我都長期深度試用了，基本得出一個結論，個性化推薦這件事就是理論家的幻想題材和實踐者的忽悠故事，本質上效果都跟分類標簽化聚合內容沒區(qū)別，并且像今日頭條這樣的只能越推薦越極端越狹窄，至少現(xiàn)在是這樣！再探討一個更為根本的問題，需要個性化推薦么？像kevin做的jing.fm這樣的我認為還是需要的，因為你要從幾百萬首里挑歌給用戶聽。而各種具有實時性的內容分發(fā)APP，每個領域每天出來的有意義的新內容撐死了也就一百個，比如我數(shù)了一下今天所有的互聯(lián)網(wǎng)新聞加起來只有40條，你還需要在這40條里給我個性推薦么？我隨便翻兩頁就翻完了。所以，把分類標簽做好基本就行了，個性化推薦你就省省吧。3，靠大數(shù)據(jù)來制作內容最近Netfilx被互聯(lián)網(wǎng)圈各種膜拜，號稱用大數(shù)據(jù)來做紙牌屋，我看了他們的公關文后覺得基本完全是在扯淡，奇怪為什么沒有人寫文章黑Netflix。“用大數(shù)據(jù)判斷大衛(wèi)芬奇是人們最想要的導演、判斷kevinspacey是人們最希望看到的演員”，拜托這個事實誰不知道，需要你用大數(shù)據(jù)這種倚天屠龍級別的武器嗎？Netflix的這個大數(shù)據(jù)分析估計就是去查了下twitter上哪個導演的粉絲數(shù)最多而已！還有，“記錄用戶每一次的暫停、播放”，我承認，這個數(shù)據(jù)很有用，能夠充分分析美國人的上廁所頻率。。。本來我對Nexflix印象挺好，你紙牌屋拍的的確好，但你嘚瑟的把大數(shù)據(jù)這個概念強加上去就真的讓人覺得你很裝逼了?？傊?，內容生產(chǎn)的門檻本身還是在于明星、編劇、制作團隊，大數(shù)據(jù)目前還只能輔助起到那么一丟丟的作用！內容平臺的競爭與未來產(chǎn)品重要但已經(jīng)不是最重要的了，優(yōu)酷、愛奇藝、搜狐你會單純因為哪家的產(chǎn)品好看操作簡單而去用他么？并且誰有個新功能其他家分分鐘就能馬上復制，誰還能說產(chǎn)品是自己核心競爭力呢？已有用戶數(shù)似乎也并不怎么重要，傳言花費了1億買下第二季《中國好聲音