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內(nèi)容型的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品，如新聞資訊、內(nèi)容社區(qū)、音樂(lè)視頻、小說(shuō)漫畫(huà)等主要為用戶提供內(nèi)容服務(wù)。而龐大的內(nèi)容離不開(kāi)運(yùn)營(yíng)，運(yùn)營(yíng)就是把內(nèi)容更好地組織聚合，并推送給消費(fèi)者，讓用戶享受到更好的服務(wù)。大數(shù)據(jù)時(shí)代下，內(nèi)容運(yùn)營(yíng)體系是怎樣建設(shè)的呢？

人們關(guān)于內(nèi)容的消費(fèi)，緊密地圍繞三個(gè)問(wèn)題。1、信息如何有效產(chǎn)生？2、信息如何有效組織整理？3、信息如何有效觸達(dá)消費(fèi)者？當(dāng)這三個(gè)問(wèn)題解決了，一個(gè)內(nèi)容產(chǎn)品才能夠得以生存和發(fā)展。今天我們主要針對(duì)第二和第三個(gè)問(wèn)題來(lái)展開(kāi)討論，即數(shù)據(jù)如何有效組織和整理，以便于更好地觸達(dá)消費(fèi)者。

內(nèi)容主要是指對(duì)人們有用的信息，包括資訊、音視頻、文章、書(shū)籍等等，不同的平臺(tái)有不同的內(nèi)容，不同的人們需要不同的內(nèi)容。因此，數(shù)據(jù)、信息、人構(gòu)成了我們要討論問(wèn)題的三個(gè)基本要素，以下是它們的關(guān)系圖。

數(shù)據(jù)有很多種產(chǎn)生方式，比如專業(yè)的生產(chǎn)者PGC，包括記者、作家、導(dǎo)演等；比如普通UGC用戶，以及介于兩者之間的小型專業(yè)創(chuàng)作者PUGC。數(shù)據(jù)來(lái)源也有很多，比如這種供用戶消費(fèi)的內(nèi)容數(shù)據(jù)；也有用戶通過(guò)瀏覽觀看產(chǎn)生的行為數(shù)據(jù)；還有各種抓取、共享和挖掘來(lái)的數(shù)據(jù)等。

數(shù)據(jù)通過(guò)加工和整理才能成為有用的信息，有用的信息才是內(nèi)容，而內(nèi)容只有經(jīng)過(guò)一定方式讓用戶消費(fèi)才能真正產(chǎn)生價(jià)值。不同的數(shù)據(jù)加工成信息的方式不同，大多加工是對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和包裝，再進(jìn)行關(guān)聯(lián)聚合。數(shù)據(jù)觸達(dá)用戶的方式通常是推薦和分發(fā)，以及用戶主動(dòng)的搜索和瀏覽行為。

數(shù)據(jù)有很多種類。這里主要分為兩大類，第一類是內(nèi)容本身的數(shù)據(jù)，即基礎(chǔ)屬性數(shù)據(jù)和特征信息數(shù)據(jù)，另一類是內(nèi)容消費(fèi)所產(chǎn)生的行為數(shù)據(jù)，包括用戶瀏覽行為和內(nèi)容消費(fèi)行為等。具體如下圖。

內(nèi)容數(shù)據(jù)可以劃分為實(shí)體數(shù)據(jù)和關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，以及結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等。行為數(shù)據(jù)包括用戶行為和內(nèi)容消費(fèi)數(shù)據(jù)，大多是結(jié)構(gòu)化的，主要來(lái)自數(shù)據(jù)投遞以及系統(tǒng)日志等。通過(guò)對(duì)內(nèi)容和行為這兩類數(shù)據(jù)的特征分類計(jì)算，可以得到內(nèi)容畫(huà)像和用戶畫(huà)像。當(dāng)擁有了這兩個(gè)畫(huà)像之后，我們就可以針對(duì)畫(huà)像進(jìn)行圈層關(guān)聯(lián)。推薦算法就是將這兩種圈層最優(yōu)地匹配起來(lái)，即將特定的內(nèi)容分發(fā)給特定的人或人群。

內(nèi)容離不開(kāi)運(yùn)營(yíng)，再好的內(nèi)容如果不去包裝或者沒(méi)有觸達(dá)給用戶，那么內(nèi)容就會(huì)沉寂?；ヂ?lián)網(wǎng)時(shí)代里，酒香還真怕巷子深。因?yàn)閿?shù)據(jù)大爆炸，內(nèi)容太多了。人們面對(duì)這么多內(nèi)容，不知道該何去何從。因此，良好的內(nèi)容運(yùn)營(yíng)就至關(guān)重要。以下是關(guān)于內(nèi)容的運(yùn)營(yíng)方式，包括基于內(nèi)容的產(chǎn)品運(yùn)營(yíng)、市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)、用戶運(yùn)營(yíng)、活動(dòng)運(yùn)營(yíng)等。

本篇主要針對(duì)的是與內(nèi)容實(shí)體相關(guān)的運(yùn)營(yíng)，也就是對(duì)資訊文章、音視頻等內(nèi)容進(jìn)行整理組織和推送分發(fā)等產(chǎn)品內(nèi)的運(yùn)營(yíng)，不是指面向自媒體時(shí)代的內(nèi)容營(yíng)銷。

內(nèi)容運(yùn)營(yíng)有很多方式，總體上可以分為基礎(chǔ)運(yùn)營(yíng)和高級(jí)運(yùn)營(yíng)、智能運(yùn)營(yíng)等。這些運(yùn)營(yíng)的前提是內(nèi)容基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的建設(shè)。

內(nèi)容數(shù)據(jù)建設(shè)，主要是基礎(chǔ)信息描述與屬性特征庫(kù)?；A(chǔ)運(yùn)營(yíng)分為站內(nèi)和站外運(yùn)營(yíng)，站內(nèi)運(yùn)營(yíng)主要是根據(jù)自身產(chǎn)品特點(diǎn)，提供內(nèi)容不同展現(xiàn)的方式，比如首頁(yè)、分類頁(yè)、頻道頁(yè)，讓用戶能夠找到想要看的內(nèi)容。高級(jí)運(yùn)營(yíng)是在基礎(chǔ)運(yùn)營(yíng)之上的增強(qiáng)手段，幫助用戶更便捷地瀏覽信息，提升用戶體驗(yàn)和增加黏性。智能運(yùn)營(yíng)是高級(jí)運(yùn)營(yíng)的升級(jí)版，主要是基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，通過(guò)對(duì)用戶行為與內(nèi)容特征的計(jì)算分析，進(jìn)行個(gè)性化推薦。

內(nèi)容有很多種運(yùn)營(yíng)方式，產(chǎn)品就有很多種運(yùn)營(yíng)的模塊體系。通過(guò)這些模塊體系來(lái)實(shí)現(xiàn)各種運(yùn)營(yíng)途徑，以讓內(nèi)容更便捷地觸達(dá)消費(fèi)者。

隨著大數(shù)據(jù)和智能技術(shù)的發(fā)展，自動(dòng)化、智能化、機(jī)器替代人工的事情越來(lái)越多。在內(nèi)容運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域也一樣，工具會(huì)幫助人們提升對(duì)內(nèi)容組織的加工效率，同時(shí)人工智能也會(huì)通過(guò)對(duì)內(nèi)容和用戶特征的計(jì)算分析，讓內(nèi)容與用戶實(shí)現(xiàn)最佳匹配，從而讓內(nèi)容更好地被用戶消費(fèi)。

數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)都基于數(shù)據(jù)，本質(zhì)上也都是為了讓用戶享受到更精準(zhǔn)內(nèi)容服務(wù)。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)主要是分析內(nèi)容信息被消費(fèi)的情況，比如點(diǎn)擊量以及停留時(shí)長(zhǎng)，從而推斷出熱度以及流行趨勢(shì)等，這將有助于人工做出合理的決策。大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)也需要分析內(nèi)容消費(fèi)的情況，所不同的是大數(shù)據(jù)還需要分析用戶行為和內(nèi)容特征，并將內(nèi)容和用戶做最優(yōu)匹配，從而實(shí)現(xiàn)最佳的消費(fèi)效果。

數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)通常適合那些高質(zhì)量的精品內(nèi)容，這些內(nèi)容更加適合以人工為主的運(yùn)營(yíng)，像電視、報(bào)刊、門戶網(wǎng)站、長(zhǎng)視頻等都是這種模式。而大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)更適合那些內(nèi)容豐富的泛娛樂(lè)內(nèi)容，像微博、頭條、短視頻等，這些站點(diǎn)內(nèi)容量巨大、質(zhì)量層次不齊，更適合機(jī)器來(lái)做基于用戶特點(diǎn)的個(gè)性化推薦和分發(fā)。不同的場(chǎng)景適合不同的方案，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)這兩者并沒(méi)有優(yōu)劣之分，在實(shí)際場(chǎng)景中通常也都是結(jié)合來(lái)使用。

基于數(shù)據(jù)還是大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)都離不開(kāi)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建設(shè)。數(shù)倉(cāng)包括數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理和查詢應(yīng)用等。以下是一整套大數(shù)據(jù)架構(gòu)的實(shí)時(shí)方案，數(shù)據(jù)來(lái)源有Hive和DB或直接監(jiān)聽(tīng)Kafka消息等，經(jīng)過(guò)ETL和Flink等對(duì)實(shí)時(shí)流的處理，我們把數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在HBase或MongoDB，再把數(shù)據(jù)同步到ClickHouse或ElasticSearch查詢引擎，這樣應(yīng)用層則通過(guò)查詢引擎的語(yǔ)法來(lái)進(jìn)行查詢和計(jì)算了。

當(dāng)然實(shí)時(shí)的大數(shù)據(jù)方案有很多種，不同的場(chǎng)景也有方案和選型的差異。這里只是提供大數(shù)據(jù)架構(gòu)的基本方案，就不具體展開(kāi)細(xì)節(jié)介紹了。有了一套大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)方案，再加上已有的用戶畫(huà)像和內(nèi)容畫(huà)像，那么我們就可以基于用戶行為進(jìn)行實(shí)時(shí)內(nèi)容匹配計(jì)算了，從而實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的用戶個(gè)性化分發(fā)和推薦。

有了實(shí)時(shí)方案，還需要大數(shù)據(jù)離線方案，這將便于我們構(gòu)建用戶特征庫(kù)和內(nèi)容特征庫(kù)。實(shí)時(shí)方案面向的是實(shí)時(shí)性的數(shù)據(jù)計(jì)算，主要基于秒、分鐘和小時(shí)級(jí)，便于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)計(jì)算，快速做出決策。而離線方案則基于天數(shù)來(lái)進(jìn)行計(jì)算，離線方案更適合做用戶畫(huà)像、內(nèi)容畫(huà)像，以及數(shù)據(jù)大盤(pán)和數(shù)據(jù)報(bào)表等，有助于構(gòu)建用戶圈層和內(nèi)容圈池。通過(guò)對(duì)于存量數(shù)據(jù)的挖掘分析，我們還可以發(fā)現(xiàn)更多的商業(yè)價(jià)值。

離線方案主要是對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行層層清洗處理，并建立不同層級(jí)基礎(chǔ)特征、行為主題和業(yè)務(wù)場(chǎng)景表，并將相關(guān)表導(dǎo)入到Kylin、Impala、Pilot或Druid等查詢引擎中，上層應(yīng)用則通過(guò)查詢引擎來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)于數(shù)據(jù)的查詢和計(jì)算。離線大數(shù)據(jù)方案也有很多種，這里給出的也只是一種參考，具體哪一種方案要根據(jù)實(shí)際的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

本篇主要介紹了內(nèi)容數(shù)據(jù)的來(lái)源、種類以及內(nèi)容運(yùn)營(yíng)的不同方式，同時(shí)介紹了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的內(nèi)容運(yùn)營(yíng)的差異，最后給出了大數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)和離線方案。通過(guò)本篇，我們對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)內(nèi)容運(yùn)營(yíng)有了一個(gè)概況了解，具體的數(shù)倉(cāng)建設(shè)、數(shù)據(jù)內(nèi)容特征建設(shè)、內(nèi)容畫(huà)像建設(shè)、用戶行為分析、用戶畫(huà)像建設(shè)，以及智能推薦和分發(fā)算法等以后再具體分析討論。