媒体对用户的情绪监控澳门新普京app,Facebook去年的广告收入为400亿美元

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作者:广告色剂    来源:未知    发布时间:2020-03-01 09:01    浏览量:

如果媒体通晓“读心术”,并给读者精准提供他们所想要付费的产品,那么新闻业目前面临的所有财务困境都会立刻结束。这一假设正在被新闻业广泛试用,越来越多的媒体在投放广告打断用户阅读体验的同时,也在尝试提高针对用户心理的精准推送有效程度。本期全媒派(ID:quanmeipai)编译卫报文章,并提出疑问,媒体对用户的情绪监控,究竟会带来什么后果?媒体:从“剥离情绪”到“瞄准情绪”去年,《纽约时报》推出了一个新的项目Project Feels,这个项目与以往媒体的“剥离情绪”宗旨背道而驰,旨在分析读者当下的情绪并推送合适的广告。这个项目有大量的科学研究支持,通过预测性的算法来判断读者阅读文章时的情绪,并针对性地进行广告投放。与此同时,体育媒体ESPN以及《今日美国》也在使用心理学分析而非传统的人口统计学来推送广告,如果用户支持的球队输球了,ESPN会考虑他们的心情,完全不给这些用户推送广告。使用这种技术的媒体声称,现在可以实时跟踪读者和观众的情绪,并相应地改变所推送的广告内容。不久前在纽约举办的数字广告节公布了一组数据,表明根据读者情绪所推送的广告,比根据用户先前行为的推送点击率提高了40%。广告商:避免“不合时宜”的风险但这种心理战术似乎并不是一种光彩的策略,剑桥分析公司滥用Facebook数据,分析选民心理并帮助特朗普赢得了2016年总统大选。同时,尽管心理分析的有效性受到了广泛的质疑,但基于用户情绪和态度的精准定位仍然使人感到不安。也许《纽约时报》永远不会让其网页上的心理数据被泄露和滥用,但免不了其他公司可能会这么做。那么,为什么《纽约时报》和ESPN还会使用这种用户心理分析算法呢?主要原因之一是,这种类型的精准投放要比跟踪用户的行为和位置更加有效。媒体可以将这种收集用户情绪的行为比作社交媒体对用户“点赞”的分析,并不与现行的数据隐私规则相冲突。如果所投放的广告是根据文章语境来猜测读者的心情,这只是一种有利的定位策略调整。多年以来,机械的算法推荐广告问题一直让数字编辑头疼。在一篇关于一场毁灭性火灾的报道里,读者可能会收到不合时宜的保险广告。“品牌安全”这个词被媒体越来越多的提及到,这是媒体在Facebook和YouTube等平台上展开竞争的一种方式。他们认为,分析读者情绪后进行的广告投放不会有这种“不合时宜”的风险。亚马逊:物联网时代的扩张这种心理分析算法也不局限于新闻机构。当媒体用其吸引广告商时,亚马逊正在试图将其扩展到更广泛的领域,例如监控家门口的门铃,如果有人来访,就连接屋主的手机。亚马逊旗下门铃公司Ring,不仅生产门铃,还在大量招聘有新闻素养、尤其是对犯罪新闻感兴趣的编辑。他们在监控门铃的同时,也在向用户实时推送犯罪新闻,提醒用户在社区内发生的犯罪案件。在操控用户情绪的同时,媒体也在操控人们的非理性恐惧。在物联网时代,《纽约时报》不会是唯一一个以监控为基础的新闻编辑部,任何有数据源的产品都能产生它自己的“新闻”。新技术所带来的新机遇,也许能创造新的服务,也许能操纵民主,也许能为广告商带来巨大的利润。一切都在那行字里:点击这里以购买。

第一,算法推荐机制引导了媒体集团的新闻产制。社交媒体逐步成长为聚合超量信息的内容分发平台,媒体集团为获得用户注意力不得不适应和服从于社交媒体平台的算法推荐机制。内容生产商和内容分发平台加速分离是当前欧美传媒产业重要发展趋势,传媒业产业链条拉长。社交媒体平台为聚合优质内容,发布了很多激励性措施,吸引媒体集团进入。而这些分发平台因为积聚海量用户,往往也获媒体集团青睐。社交媒体平台上的新闻推送业务大多基于用户的使用习惯,通过算法预测用户感兴趣的信息和话题,再将其推送给用户。社交媒体平台的算法机制、算法调整都对媒体集团新闻生产产生重要影响。

即便如此,Facebook还是提醒广告商,不要因为过度精细化把他们的广告受众收缩地太严重。因为看到广告的人越少,它起到的效果就越低。

传统媒体的窘境

发生了什么事情呢?一个标准的解释是:过去的广告投放费用过高了。如今,有了精确的受众指标,“灰色女士”(《纽约时报》的戏称)的收入终于变少了,其实她一直以来都只值这么个价。

看起来难以置信是吧:难道一个多世纪以来,永久理性的、最有效率的资本主义,真的错误估计了平面广告的功效吗?【编注:作者认为,的确是高估了,接着看下面的分析。】

新媒体的兴起,产生了新的广告渠道

有两个数字是不叠加的。互联网的平均使用时间从 2004 年的每周 6 小时,增长至 2009 年的每周 12 小时,但人们看电视、听收音机和阅读杂志的时间基本保持不变。一部分原因是工作场所的电脑,并没有带来什么生产力的变革,你懂的——有了 YouTube,你现在可以一边看着怀旧 MV,一边拿着薪水。一回到家,你也是新旧媒体两不误:在过去的 10 年中,美国人通过二次抵押,购买了新的平板电视,全家都配备了笔记本电脑和手机。现在人们可以围着餐桌,同时看电视、查收电子邮件和发短信。

电影《银翼杀手》曾描绘了一个噩梦般的未来世界——目之所及全是广告,大型的公司飞艇将广告都投射到建筑物的外壁上。现在看来,取而代之的是一种更为灵活、更家庭化的现实。如今,广告不但遍布每一个公共表面,还钻进你的家里——不光出现在电视柜上方,还出现在我们的书桌上、大腿上和口袋里。广告渗透进我们在 Gmail 和 Facebook 上的私人通信,并且随着 Kindle、Nook 和 iPad 的发展,它们侵入书籍的日子也不远了。

广告投放总量维持恒定,导致平媒广告投放下降

由于新的广告平台大大增加,无论用户访问《纽约时报》网站的频率有多高,报业的收入永远也别想赶超昔日。随着广告平台不断拓展,单个广告的价值必然相应降低。当然,如果各公司提高广告投放,广告收益还是会上升。但是,在过去的 90 年中,历经广播、电视和互联网的崛起,美国总的广告支出几乎始终保持在 GDP 的 2% - 3% 之间。广告利用的是人类欲望的无限性和可塑性,但另一方面,广告投放还要考虑其受众相对固定的、缺乏弹性的可支配收入。

广告业不断扩张,民众中位收入 [3] 停滞,广告投放维持恒定——新闻业正是在这三者的夹缝中求生存。互联网经济的主要理论仍然来自于《连线》杂志的首席预测家克里斯•安德森(Chris Anderson)。他在 2004 年预见了全球性的长尾现象——少数的文化商品(例如丹•布朗的小说[编注:如《达芬奇密码》、《天使与魔鬼》等])会极其风靡,占据产业总销售额的一半;而剩下一半则来自许许多多不那么知名的商品的零售额。这个理论模型基于亚马逊网站的运营,只要所售商品不像报纸上的新闻一样随时间贬值,就会运行良好。

平媒的成品(纸张、书本)本身不值钱

然而,记者和编辑偏偏都愿意给自己的劳动成果定一个低价。音乐、电影和图书产业从一开始就进行着版权斗争,而多数报纸只想着赶紧让库存脱手。几十年来,报业一直沉浸在巨额的广告收益中。对于它们来说,订阅费不过是用来承担印刷与投递费用的。当没有了物质成本时,降低或免除订阅费看起来就成了自然而然的事。

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2017年年底,Facebook宣布暂停这一功能,不再让广告商根据种族类似性以及宗教、LGBT类似性投放广告。广告商依旧可以向这些群体投放广告,但是不能把他们排除在外。Facebook表示,正在对这一功能是否被滥用进行审计,并未披露何时解禁这项功能。

这些网站的半个主页都登着巨幅广告,像极了过去最为辉煌的出版物。这些网站上的广告也不是过去普通的报纸广告,而更像电视广告——你可能还会感觉更好,因为点一下鼠标就可以买到广告上的商品,而不用再拿起电话拨号。更何况,《纽约时报》网络版的读者是纸质版的 10 倍!人们对于新闻业的未来有着诸多忧虑,于是很容易忽略一个荒谬的现实:《纽约时报》的读者越来越多,广告也越来越多,但它却濒临破产。

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据美联社北京时间4月15日报道,Facebook的数据泄露丑闻导致其基于广告的商业模式受到质疑。美联社周六刊文,详细介绍了Facebook的定向广告投放。文中指出,Facebook可以根据用户发表的帖子,他们使用的应用,点击的广告以及年龄、性别、位置等个人信息,甚至是他们使用的设备,连接的网络,实现精准广告投放。即便是用户离开网站,Facebook依旧有工具追踪用户。

完美广告时代,报纸和杂志如何维生?

在布鲁克林,有线电视公司已经在人口统计资料的基础上登出个性化的电视广告,并且要将这个项目推广至全美。同时,我们的手机会定位我们在街道地图上的位置,然后显示附近商店的促销活动——它们甚至可以发来一张优惠券,我们只需给店员看一下,就能享受私人折扣。手机网络运营商因此会知道我们去了哪儿,呆了多长时间,实际使用了哪些优惠券。运营公司可以将这个信息用于自己的广告,也可以出售给其他公司。将所有不同的数据流汇集起来,就是所谓的 “现实挖掘”。埃尔文•戈特利布(Irwin Gotlieb)被称作 “广告之王”,他的群邑集团(GroupM)掌握着全球 600 亿美元的广告买单。他向我们揭示了未来广告业的一鳞半爪:

“今天,如果我需要卖出一块高端手表,该卖给谁?我可以找手头富裕的人,也可以找 50 岁以上的人。但将来,我会知道你是一个手表收藏家,因为我有你这方面的数据。怎么得到的?我会了解你的购买行为。很多零售商都有客户忠诚计划,他们会分享这个信息。如果消费者在谷歌或易趣上搜索手表,就会留下数据痕迹。所以,不用假设一个人有钱,他就可能买我的手表。我可以将目标客户缩小至少数的手表收藏家。”

好的一面是,我们再也不用看手表广告了。坏的一面是:拿起一份如今已然 “瘦身” 的《纽约客》——比两年前的同期少 40 页左右——翻翻剩下的广告,没有你能买得起的东西了。但是别生气——这种快要消失的不完美广告其实是一种累进税制。没有那么多人要买劳力士,但是每个人的杂志印刷必须是一样的。因此,少数劳力士买家的附加税降低了订阅价格,令所有人的年订阅费都是 47 美元。要是在完美广告时代,我们就不能一直跟那些富人借光了。

报纸和杂志(包括《纽约时报》)最有可能维持生计的方法,就是在它们的精英读者身上打主意。人们总是谈及《华尔街日报》和《金融时报》的成功,二者都免费刊登最流行的新闻,同时对其他适合印刷版的内容实行收费。网络版报纸的下一步,就是将一些边角料新闻丢给大众,对值得做广告的富有读者全部免费,对其他人则按文章收费。如此一来,我们就会一次性拿出几美元,瞧瞧我们买不起的精装书的书评(而它们会被自动发送到富人的 iPad 中,当然还带着广告),再读读去不起的斯普林斯汀 [4] 演唱会的简讯(演唱会由广告商赞助,门票通过短信发送给少数的 “幸运儿”)。这才是克里斯•安德森的新书《免费》一书的真正含义:对于有购买力的人来说,什么都免费。这种模式可能挽救《纽约时报》——但不是为了那些订阅不起的人。

内容注释:
[1] Edmund Wilson,20 世纪美国著名评论家,曾任《纽约客》评论主笔。
[2] 统计学上用 “中位数” 的概念来衡量某地区一般居民的收入水平。
[3] 马克思对于由资本积累本身产生和再产生的一大群失业的和半失业的劳动者的称呼。
[4] Springsteen,美国歌手,词曲作者 。他的东大街乐队(The E.Street Band,也叫“E 街乐队”)是美国最著名的摇滚乐队之一。
编译自: What's Killing the New York Times
文章信息: N+1 杂志,2010年5月号
文章图片: nplusonemag.com

第三,借助数据分析工具分析用户阅读行为,提升编辑部效率。数据科学团队成为传统媒体集团的常规机构之后,对于用户而言,最明显的变化是大量优质数据新闻涌现。作为全球数据和可视化新闻的领军团队,纽约时报、英国卫报、华盛顿邮报在数据新闻制作方面均有上佳表现,2016年华盛顿邮报凭借用数据解剖美国枪击的痼疾,获得了普利策新闻奖。事实上,除了这些显而易见的大数据应用,近年来各媒体集团还用心研发了用户分析和反馈系统,这些工具使得传统媒体新闻编辑部得以升级改造。纽约时报Stela系统于2015年9月向整个新闻编辑室开放,主要聚焦于单篇文章的相关分析。Stela是一款基于“故事与事件分析学”的分析工具,能够帮助记者和编辑获得反馈,Stela也可以实时关注报道的流量变化,通过监测这些流量激增的故事,帮助记者抽取出围绕这一报道的热点话题,进而缩短报道的响应时间。英国卫报的编辑室分析神器Ophan年年升级,功能日趋完善,可以担任数字舆情分析助理的工作。英国金融时报开发了Lantern分析平台,记者能够调取整个公司的内部数据,长期追踪他们所写的内容。此外,大量第三方用户数据分析平台也纷纷上线,如来自加拿大的社交媒体管理工具HootSuite专门监测社交网站,能够帮助媒体在大多数社交平台上写作并安排推送计划,追踪推文带来的会话和导流,并且可以提供推送内容的相关数据分析。这些数据分析工具提升了新闻传播效率,也帮助编辑部更好理解新闻在新媒体平台的传播规律。

然后就是“类似受众”功能。有一部分人与企业的现有用户群类似,但本身并不是用户。例如,这一功能能够帮助广告商覆盖不同国家的用户。广告商首先通过“自定义受众”上传他们的用户数据,然后Facebook的算法就开始寻找与他们类似的用户。

社交网络时代的完美广告

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现在看很明显,报纸和全国性杂志的商业责任同它们的文化影响力一样,关注的都是大众全方位的兴趣。但是对于广告商来说,公众阶层的 “所有人” 就是消费领域的 “没有人”,也就是说,媒体不知道受众是谁,或者他们的购买力如何。把一个记者打发到刚果或者巴基斯坦,无异于花一大笔钱去迎合琢磨不定的人群的喜好。

为什么以前平媒的广告会过高投放?

当没有其他办法可行时,广告商们也就是这么做的:如果梅西百货在搞促销,它会在报纸的头版登广告,上面是刚果民主共和国首都金沙萨保卫战的报道,下面是最新爆出的国会丑闻,以为这样 “所有人” 随便怎么样都会看到促销的消息;如果福特汽车要推出一款新型卡车,它就会到处找橄榄球比赛去插播广告。如果只向想买衣服的人推销衣服,只向物色卡车的人(而不是球迷)推销福特卡车,对商家和客户而言,不都合理和有效得多么?

此前,广告商只能凭猜测;而现在,利用关键词搜索、社交网络和电子邮件所提供的信息,广告可以更加精准。此外,社交网络、电子邮件、搜索引擎和博客上的 “内容”,都是神奇地自我产生的,也就是说,是由用户创造的免费内容。广告向私人通信领域的延伸,令其他领域成本更高的广告方式大大失去竞争力。 马克思将无产阶级难以维持生计的工资归咎于 “劳动后备军” ,而令《纽约时报》亏损的罪魁祸首,则可以说是 “社交网络后备军”。

新媒体“完美广告”的竞争价值

在过去的想象中,铺天盖地的广告只会让人彻底麻木:越来越多的广告,兜售着越来越多你不需要、甚至不想要的东西。真正完美的广告,也就是即将到来的 “广告乌托邦”,则会是另一番景象:广告会个性化,同时渗透到生活的方方面面。这种广告不但不会让人麻木,还会刺激感官,甚至还可能起到用处。

今天,我们 “谷歌” 自己,来看看世界对我们的了解程度;明天,我们只需看广告就够了。从谷歌的电子邮件数据挖掘技术中,已经可以看出些苗头:写信告诉一个朋友你的猫死了,结果旁边一栏,很残忍地,就出现了猫砂打折的广告。广告的精准定位在社交生活中的延伸,还体现在 Facebook 的 “好友推荐” 上。一旦我们把所有的好朋友、同事和不太熟的人都加为好友,网站就向我们推荐那些我们认识但又不可能发送好友请求的人,例如另一半的前任、暗恋的对象和公司总裁们。个性化广告会先勾走我们的最低可支配收入,然后又意外地展示我们渴求却又买不起的东西。

第二,数据与算法布局新闻生产全生态系统。在单向型新闻生产模式中,信息采集环节,传统媒体记者只能通过采访获得新闻事实。在闭环式新闻生产模式中,数据与算法几乎重构了新闻生产整个生态系统。记者获取新闻线索及新闻信息的方式被改变,大数据时代的记者可以通过开放数据库获取数据,分析数据,获得新闻线索;即便是事件性信息,记者亦可以通过数据监控发现热点积聚事件,获取新闻线索,进行后续采访。在新闻制作环节,数据新闻是当前备受用户欢迎的新闻形态。在新闻传播环节,社交媒体平台不断研发更能满足用户需求的算法,以促使新闻更精准抵达用户。在用户分析环节,数据分析工具对用户行为的精准测量不仅优化了内容生产,也助力媒体集团广告营销。

如果你试图向一位44岁的“潮妈”推销你的精品床和早餐,而这位潮妈生活在西雅图、政治立场偏向保守,目前正在多伦多地区旅行,但尚未预订酒店过夜?尽管做吧。如果你想为一位32岁的威斯康星州麦迪逊猫主人邮购宠物零食,而后者喜欢日本食品,不喜欢披萨饼,并且将在未来两个月迎来结婚周年纪念日?这也不是问题。

互联网业的一大谜题是:为什么网络版的报纸和杂志不能赚钱?

欧美媒体对技术的依赖正进一步加深。随着数据成为各行业的基础性设施,新闻生产也被数据和算法深刻改变,媒体集团采取了一系列措施应对大数据时代的来临。

以下就是广告商通过Facebook向你投放定向广告的几种方式:

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这是一场完全无法预测和预先张扬的革命,技术飞速迭代更新,传媒业充满了超越以往逻辑的想象。数据科学家悄然进驻欧美各大媒体集团,除数据新闻及可视化设计以外,数据与算法的影响逐步深入到新闻生产的各个核心环节——生产、传播、用户。从一定意义上说,数据与算法正在重塑新闻业的整个生态系统,新闻生产模式从单向型新闻生产转化为闭环式新闻生产。

尽管一些广告商希望他们的广告商覆盖尽可能多的用户,但是其他广告商则喜欢更精准地投放。正如Facebook在一份广告商指南中解释地那样,广告商可以根据用户在他们的时间线上发表的帖子,他们使用的应用,点击的广告以及年龄、性别、位置等个人信息,甚至是他们使用的设备,连接的网络,锁定更为精准地锁定广告受众。根据这些信息,广告商可以加入或排除各种类别,例如拥有住房者、“潮妈”、保守派或者烹饪爱好者等。

如今,你随手拿起一份报纸或杂志,看看上面有多少广告,就能够断定它的销量如何。《哈泼斯》( Harper's )、《国家》( The Nation )和《新共和》( The New Republic ),这些杂志上的广告少得可怜。然而,“翻阅”(当然是在网上)一份往期的《纽约客》杂志,查阅埃德蒙•威尔逊 [1] 关于《死海古卷》的论文,你会感受到过去那个时代的自信:几乎一栏文字就配有 3 页广告。在纸质版杂志上可能感觉不到,但是在网络版杂志上,看到让文本相形见绌的巨幅广告,你会联想到,这真是个华丽的网站,此外无他。

由于社交媒体平台多数采用算法推荐的方式推送内容,各媒体不得不针对算法做诸多创新。华盛顿邮报开发了很多数据工具,用来实现华盛顿邮报控制人杰克·贝索斯的主要目标——扩大受众群。2016年1月,该报月独立访客量达7600万,较上年同期增长78%,其中移动端的月独立访客增长126%⑦纽时时报数字部门的数据科学团队则研发了一款能够进行文字编辑的机器人Blossom。Blossom的后端采用了十分先进的机器学习技术,通过Java、Python和HapReduce等语言和技术的支持,融合了非常前沿和复杂的算法;Blossom通过基于像Facebook这样的社交平台上所推送的海量文章大数据分析,它能够预测哪些内容更具有社交推广效应,以及帮编辑挑选出适合推送的文章和内容,甚至可以独立制定标题、摘要文案、配图等。目前Blossom专门负责从每天超过300篇各式文章当中挑出最火的文章,推荐给各大版面的增长编辑(Growth Editor)以及社交媒体编辑⑧。事实上,纽约时报不仅对应算法调整内容生产以适应社交媒体平台的传播规律,也把算法应用于纽约时报自己的网站。纽约时报网站“Recommended for You”栏目使用了纽约时报自己研发的使用协同过滤算法与LDA模型建立新的推荐系统,基于读者喜好调整文章布局,能够帮助读者找到与他们相关的内容,比如在正确的时间推送读者感兴趣的内容、重大事件的个性化补充内容、符合他们偏好的多媒体格式故事等⑨。

Facebook拥有一项名为“自定义受众”的广告功能,允许广告商锁定任何从他们那购买过东西或者造访过他们网站的人。他们还可以锁定任何分享过邮件地址或者下载过他们应用的人。因此,如果你使用Netflix,你可能就会在Facebook上看到让你感兴趣的新电视节目广告。或者,如果在服装直销品牌Land's End购买拖鞋时分享了你的邮件地址,那么你可能就会在Facebook上看到未来拖鞋销售的广告,因为Facebook也拥有你的邮件地址。

(原文刊于《新闻与写作》2016年第12期)

离开Facebook照样追踪你

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