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球球说。
“好的,那就下一个部分,文娱行业,从表里可以看到,长内容的消费总量在下降,直播保持平稳,短内容激增,除此之外,线下场景的消费也在回暖;从表里可以看到,目前内容的PGC生产者还是呈现非常强的‘马太效应’,头部生产者可以创造大部分价值,OGC生产者的价值差距不大,更多的是垂直效能。
从艺人价值分布表可以看到,网红代表的流量势力崛起消解了明星在话语场的势能,“演员”
、“歌手”
和“明星”
的概念逐渐被区分开来,IP崛起占领内容和消费市场……这块有问题吗?”
虽然童然把每一张表都拿出来讲,并隐去了具体的数字,但按照那天她和我讲的思路,这些不一定都会放在ppt里。
“我觉得后面,约翰,你的案例里可以放一些IP联动的。”
章张和约翰说。
“行,这个没问题。”
约翰很爽快地接下了需求。
“我觉得没啥问题,但我觉得啊,如果是我,除了定量的这些数字之外,可能我还想知道一些用户向舆论的走势,比如微博、抖音、知乎、豆瓣、贴吧这些知名社区里面的关键词流行趋势,智能数据后台那边就有一个搜集全网热词的热点图,我觉得你们可以和他们去要一下。”
球球给我们提议。
“他们是怎么做的呢?”
约翰问。
“就是把全网的数据都搜集起来,经过模型计算后预测未来的热词和内容的走势,它会在中间环节产生一个热词表,你能看到最近热词的流量和相互之间的演变关系。
这个在我另一个团队里。”
章张回答约翰。
“哎呀,那这个很好用啊,我们也能用到的。”
童然说。
“那我和他们联系,看你们要什么维度的。”
“但我觉得这部分可能放在盘内容那一块比较合适,现在基本都是用户数据。”
童然说。
“不啊,我觉得这也是用户数据,你说了这么多文娱行业怎么样,但热词热搜这些就是文娱行业的晴雨表嘛。
或者说,你现在给我看的都是行为数据,热搜、热词、热点则更能反映社会心理,这也是用户参与的呀。”
球球说。
“我是觉得你的提议很好,我也想用,但是放在内容部分还是放在用户数据部分这个……你们觉得呢?”
童然看向章张和约翰,期待他们给出答案。
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