新一代網頁分析將海量數據用于媒體編輯決策

　　新的數據工具，或者說網頁分析，正在逐漸進入編輯室，并且改變了編輯對于在什么時間，什么位置，推出什么新聞的決定。

　　海量數據(big data)是新興技術趨勢的一部分。該過程包括收集大量綜合性的復雜的數據，利用先進的計算機算法對其進行可視化處理，提取模式并利用它們進行決策。

　　這些起源于大型科技與金融巨頭實驗室的工具，逐漸趨于成熟且價格適中。它們正在向其他產業擴展，如醫療保健，科學，軍事，電子商務以及新聞機構。

　　它們以新的分析服務的形式出現，能夠通過科學預測哪種新聞的效果最佳來取代編輯的直覺判斷。

　　多年來，諸如Google Analytics和Omniture之類的工具已經能夠告知網站所有者哪些內容在過去的一天甚至一個小時中表現比較好。最近，Chartbeat和Newsbeat加快了展示網站實時活動的進程。但它們僅僅只是能夠較快地看到過去或者當前的記錄。

　　用算法水晶球來替代人們的直覺

　　下一代工具聲稱將利用網站的數據及模式的水晶球來預測未來。他們許諾能夠幫助新聞出版商從他們已有的內容獲取更多的利益。

　　其中之一是今年的產品Visual Revenue。其創始者及CEO Dennis Mortensen指出，該產品是坐在編輯桌邊的最好的新朋友。

　　Mortensen指出：我們創造了這個模型。通過它，我們能夠在十五分鐘里，利用過去一兩天中任意的內容來預測任意給定位置上未來的發展情況。而且，由于我們充分了解未來的發展趨勢，我們能夠提出一套非常具體的，關于將什么內容放置在什么位置，以及放置多久的建議。

　　每日新聞主頁旁邊的Visual Revenue儀表盤。

　　紐約的每日新聞以及每日電訊報是使用該系統的四十多家新聞網站中的兩家。Mortensen指出，大約有十幾家是付費用戶。

　　它是如何工作的呢?從根本上來講，它實時追蹤新聞瀏覽和標題點擊率，通過將這些數據與歷史基準相比較，來確定哪些新聞表現較好，哪些表現欠佳。根據這些情況，它預測出最佳的新聞，將它們放置在不同的網頁位置上，以便在不久的將來獲得最佳的瀏覽量。

　　通過將正確的內容，在正確的時間里，放置在正確的位置上，客戶的網頁瀏覽量平均增長了30%。Mortensen還指出，網頁編輯可以用較少的時間更好地完成任務。

　　還有一個新產品叫做Jump Time Traffic Valuator。它是由有著諸如Yahoo和MTV等主要媒體公司背景的人創建的。該產品著重于網站上每個網頁的收入潛力，將每一篇文章，每一個頁面能夠產生多少利潤呈現給出版商。

　　JumpTime對每個訪問者瀏覽的一系列網頁進行分析，計算出每個網頁的總的廣告價值。

　　這能夠幫助出版商找到受歡迎的文章，發放有價值的廣告，并且促使訪問者瀏覽那些同樣具有較高廣告價值的網頁。

　　舉一個簡單的例子，相較于一個擁有$20CPM，但其大部分瀏覽者不會繼續訪問該網站的網頁，JumpTime更加傾向于這樣的網頁，它本身僅擁有$10CPM，但它可以促使訪問者瀏覽另外三個擁有$10CPM的網頁，這樣一次訪問的CPM便有$40。如果沒有看到用戶瀏覽的所有網頁，出版商也許會認為擁有$20CPM的網頁更具有開發的價值。

　　JumpTime的創建者和CEO Michele DiLorenzo指出：作為一名編輯，你知道什么將是受歡迎的，但是卻不知道接下來會發生什么。這也正是計算機需要介入的地方。以國際象棋來打個比方，如果我們在下棋的時候，你一次只能想到一步棋，那你將永遠無法贏得比賽。

　　這個過程聽起來很復雜，但最終編輯只是看到一個簡單的數字，即每一篇文章和網頁的位置能夠產生的價值或者瀏覽量的能力。Msnbc.com和ESPN便是測試過該系統的兩個組織。

　　JumpTime和Visual Revenue都是通過創建一層當前網頁來展示其性能或者每個位置的推薦內容。其他特點可以使編輯能夠通過主題或者類別對文章進行搜索分類。

　　數據驅動的編輯決策的挑戰

　　這些工具為那些編輯室里需要決定在主頁上放置什么，或者在社交媒體上提升什么的人們提供了強大的洞察力。然而，應該讓數據驅動的編輯決策發揮多大的作用呢?

　　這兩個工具都謹慎地將最終決定權留給了使用者。Visual Revenue提供了一系列推薦的改變措施，編輯可以接受或者拒絕。JumpTime也讓出版商來決定是否讓編輯看到原始的價值，或者僅給他們展示參與的方式。

　　Mortensen指出：Visual Revenue也能夠在編輯指導的框架內給出建議。因此，每一個新聞組織都能夠給出詳細的指導，如指出本地，區域和國家新聞的比例，不超過20%的有線資源，或者18個小時內的新聞。

　　安裝這樣一個系統使得編輯部對于如何設置主頁有著戰略性的意義。

　　Mortensen說：如果我現在走進任何一個編輯室去問他們，你們能否給我提供一份關于我們將在主頁和頭版進行哪些內容改進的策略，我很有可能聽到的回答是，這并不存在。

　　編輯是否能夠更多地基于經濟影響而非新聞價值來決定內容呢?或許可以。現在許多新聞機構都面臨著強烈的提醒，即他們必須首先在生意上成功，才能獲得最終的成功。

　　提到錢，這些預測分析系統并不便宜。Visual Revenue起價大約為每月$1,000，而且它合作的公司通常擁有每月至少5到10萬的網頁瀏覽量。JumpTime的收費取決于出版商的規模以及自定義安裝的復雜度。它對大公司非常有吸引力，也包括那些由小的報紙組成的大的連鎖公司。

　　即使這些服務并不適用于你的編輯室，其他適用的服務一定會出現。海量數據的時代已經降臨到編輯室，并且它最終涉及的將不僅僅只是分析領域。

　　指導計算機處理過去的新聞內容及觀眾，對新聞標題提出最有效的變化的建議，甚至是建議撰寫哪種類型的新聞，似乎只是時間早晚的問題了。

　　上周四，IBM首次發布了像人類大腦一樣工作的電腦芯片，而非只是一個快速的計算器。某天，計算機或許會自己進行寫作，不對，它們已經開始這樣做了。

　　查看：原文地址

　　semwatch注釋:

　　網站分析和優化從廣義通用的操作正在轉入相關垂直行業的深度挖掘和應用，本文涉及兩家公司同時關注新聞媒體展現的優化。對于大量數據的實時分析和調整給出了可說成熟的方案。目前國內的媒體分析還處于應用通用軟件分析基礎上的人工分析和調整階段，尚未看見有類似應用的成功范例。 如果你對這一領域有更多認識和范例請留言交流。

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