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有扎实的数据基础只是第一步，如果一线的编辑、商业化人员不能运用这些数据，数据收集工作仍然是徒劳的。为了降低数据的使用门槛，BuzzFeed自研了20多款内部数据分析工具，以满足不同部门的数据整理和查看需求。
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对于不熟悉编程语言的员工，能够在其Looker数据平台上以可视化的方式查看不同来源的数据，直观地了解内容的传播轨迹和传播效果。无论是文字编辑、视频编辑，还是业务分析师、商业广告支持人员，BuzzFeed希望员工都能够更清晰地认知到自己的每一项工作所产生的数据反馈，及时了解目标受众到底关心什么、究竟喜欢什么，按需调整自己的工作策略。对数据的重视和应用像基因一样，已经嵌入BuzzFeed的每一个部门。
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除了基础的后验性阅读追溯数据外，BuzzFeed还致力于通过数据优化创作过程本身。比如智能封面图截取工具，能够根据不同平台的特点、画面的清晰度与表意性自动截取（在视频上传后的系统封面候选集合中，也运用了类似的思路）。又如实时热点监控工具，通过监控社交网络的潮流变化，可以及时将当下流行的爆点推送给自己的内容编辑等。
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图10–3 BuzzFeed数据平台
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2016年2月，《快公司》杂志公布了全球最佳创新公司50（Most Innovative Companies 50）榜单，BuzzFeed位列榜首。BuzzFeed以数据驱动媒体的方式或许可以给我们借鉴：内容创作和内容分发可以是数据化的，科技的辅助应用或许能给变革者带来超越其他媒体前辈的机会。
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内容阅读分析
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为了获得持续稳定的内容传播量，我们需要结合平台所提供的数据进行分析，研究其在不同分发平台上的传播特点。在这一节中，我们将其分为一次打开和阅读体验两个部分进行探讨。
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一次打开
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一次打开是指不依赖社交传播和搜索传播所带来的阅读量。对于微博微信等粉丝分发平台，是指粉丝带来的阅读量；对于今日头条、快报等推荐分发平台，是指经由推荐带来的应用内阅读量。
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影响内容一次打开率最直接的因素有两个：活跃粉丝量和内容包装的好坏。
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无论是粉丝分发平台还是推荐分发平台，活跃粉丝量都会影响内容展示的基本盘，只是传导系数不太一样罢了：对于粉丝分发平台，有多少活跃粉丝就意味着有相应比例的基础展示量；对于非粉丝分发平台，自媒体账号的活跃粉丝量会被视作其平台的贡献程度和受众情况从而影响分发权重。同样的一篇内容，10万活跃粉丝的账号发布一定比1万活跃粉丝的账号发布获得的基础展示量更大。
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内容包装影响的是从展示量到阅读量的转化过程，更好的标题和封面图就像精致的产品包装，有助于更好地促成转化。
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对于标题，我习惯引用咪蒙的观点：“不能在一秒钟看明白的标题，不适合传播。不是读者理解不了，而是他只能给咱们一秒钟。”
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在咪蒙的工作方式中，她会把当天写好的内容发出来，交于自媒体小组的员工开始取标题。15~20分钟内，每人至少取5个标题。这样，每一篇内容背后，都有近100个标题！咪蒙随后会从中挑出5~6个，放到3个用户顾问群里投票（每个顾问群都有人负责统计票数）。咪蒙会参考最终的投票结果，决定用哪一个标题。这种方式，其实就构建了一个最朴素的AB系统并以此验证标题对内容一次打开率的影响。
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头条号的双标题、双封面，提供的就是优化点击转化的可能性。使用这一功能，相当于自媒体拥有两次冷启动机会。图10–4就是头条号后台对双标题、双封面内容的展示方式，从中我们可以看到同一篇内容在两个不同的标题、封面组合下，阅读量存在着显著差异。
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图10–4 头条号后台对双标题、双封面内容的展示方式
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为了便于比较，我们通常计算一次打开率而非打开量。对于粉丝分发平台，一次打开率的计算公式为“一次打开率=阅读量/粉丝量”；对于推荐分发平台，一次打开率的计算公式为“一次打开率=应用内阅读量/推荐量”。一次打开率对于不同分发模式的平台有不同的意义：
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• 在粉丝分发平台上，与阅读量相比，一次打开率能更好地衡量自媒体账号的价值。为了保证更高的一次打开率，需要更科学地获取精准粉丝、重视粉丝群体的互动维护，使自身能够始终保持较高的粉丝触达率。
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• 对于推荐分发平台，一次打开率考量了自媒体对平台分发特点的认知和对内容包装的功力。一次打开率（推荐点击率）高意味着具有成为爆款的可能，甚至会收获比粉丝分发平台更大的阅读量。
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阅读体验
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如果说一次打开代表了上门推销人员成功敲开了用户的房门，那么，阅读体验衡量的就是用户是否会为这次推销最终买单。
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用户是带着对作者品牌和对标题封面的认知预期打开内容的，只有实际消费体验与用户的预判一致甚至超出预判，才算得上是好的阅读体验。我们之所以抵触标题党，并非因为它骇人听闻，而是因为用户抱着骇人听闻的预期，点击进入详情页之后才发现内容平淡无奇。