杨廷皓：蜻蜓FM如何利用大数据来提供内容营销的消费

杨廷皓：大家好，我是蜻蜓FM CEO杨廷皓，很高兴来到第一财经数据盛典，跟大家分享蜻蜓FM在大数据这边做出的一些努力，我们怎么样利用大数据来提升、来支持内容消费产品，以及增加我们用户和内容方的价值。

首先我先简单介绍一下蜻蜓FM，蜻蜓FM是一个专业的音频平台，上面有超过50万小时的有声版权内容，超过3000家国内广播电台的直播，超过10万名专业主持人，包括云腾飞、马小曼（音）等主持人，还有一些草根 媒体 都会加入到这个平台上。平台有超过1000万用户，通过各种不同的智能终端，比如说安卓、 苹果 智能 手机 ，还有蜻蜓的 社交 平台，以及超过60家不同的车载厂商的车载硬件，超过100家不同的可穿戴设备、智能音响和智能 家电 ，来收听蜻蜓FM持续更新的优质内容。

首先我讲一下，在音频方面我们如何做到内容消费、场景提升。我用音频、声音来给大家讲解，分享我的想法，其实音频有很多的场景，但过去一直是缺乏好的渠道和好的内容，所以才没有用户每天起床可以收听到、运动的时候也可以收听的内容。但是不管这些内容是什么，随着技术提升，有更好的方式来把信息更有效率地传播给用户。譬如说早上的时候，你可以用智能音响来作为一个闹钟，你可以收听到中国之声的新闻内容；在公交车上，可以通过可穿戴设备、预加装的车载硬件来收听消费类型的内容，也可以通过可穿戴设备收听音乐和思考人生。

不管这些场景是什么，都有以下特征：第一个，音频是刚需；第二个，作为媒体形态，音频天然比文字、比视频的效果来得更好。过去几年，随着智能手机的出现和兴起，音频迎来第一波红利。智能手机本身就是设计作为声音的交互工具。我认为，在不久的将来还有第二波第三波的红利，带来的效果会比智能手机更明显，红利更多。

第一个就是车载的场景。在传统的媒体形态里，文字跟视频早就被 互联网 化，但是音频是唯一一个还没有被大量互联网化的媒体形态，国内有超过3000多个传统广播电台，每年的营收大概百个亿。这在于传统广播的稳定性，主要的 商业 模式就是广告主投放广告给这些开车的车主，随着开车用户人群的增加，交通越来越拥堵，大家在车上的时间越来越长，所以说传统广播还是发展得挺好的，是唯一一个从营收角度来说没有下降的传统媒体。

事实上，就算是音频类的媒体，迟早也会被互联网这个传播方式所取代，这里面缺乏的就是一个更好的工具载体。这是第二波音频领域的红利。

还有第三波的音频领域红利，我认为更重要的是家庭场景，大家多用于来做最主要的人与人之间的沟通和交互，但是随着人工智能以及大数据的兴起，我相信未来的主要工作形态会是你跟机器之间来进行语音沟通，不管是苹果的耳机还是智能音响，或者说像谷歌的智能产品，都可以用语音的方式来答复你。我相信在家庭场景中，随着音频的在线化，整个音频领域以声音作为主要的输出输入的方式，会带来第三波更巨大的红利。

接下来我谈一下蜻蜓FM如何利用大数据来提供内容 营销 的消费。

这里面的想法，之前也有很多的嘉宾讲了挺多，它就是一个个性化，来提高内容跟用户之间连接的效率，把每次交换最贴切的内容推荐给用户，达到运营方面的千人千面。这种个性化最主要的困难和最主要的关键点，并不在于它的算法多复杂，而是在于你的数据链有多少。我们今年收集每个用户超过100种以上的用户属性，我们也跟很多平台交换数据。这里面最关键的因素是如何提取内容，像直播里面就是直接的声音内容，如何把它提出关键的内容出来，比如今天的主播到底是讲音乐内容、讲历史内容还是讲军事内容？在这一块，蜻蜓FM透过人工机器的语音识别，通过为我们10万名主播建模，做到实时关键性提取。像你在上面收听，会发现我们把每一期的关键字都提出来，比如说这期提到了沙漠之旅，里面提到刘若英，刘若英的这个关键字就会很方便地提示到你，你可以点击这个关键字，其他的百科上面会有刘若英的这个关键资料，当把这些关键资料提取出来之后，就更容易跟用户之间做匹配。

所以我们在了解内容形态，收集用户数据的时候，也可以进行用户内容生成，然后来做精准的内容投放，会带来两个效应，第一个效应就是运营方面的千人千面，不仅是运营的提升，降低运营人工的成本，最主要是增加了用户的价值，增加用户的粘性。今年蜻蜓的FM个性化的上线之后，人均时长上升20%，从过去的100分钟的时长，提升到120分钟。如果一个主播上传了一个内容，我们可以把这个主播更有效地推荐给我们的用户群，只要你上传，我们就会个性化自动匹配人群收听。

第二个，除了刚才谈到的内容分发之外，还有内容生产者的效率，在蜻蜓FM上面的主播可以看到数据的反馈，现在这个点有多少人收听，用户从哪里来，什么时候才离开的，因为什么样的方式来进来的，是因为搜索关键字，还是你的老用户，或者说因为个性化推荐之后，才能收听你内容的。我不会给你内容生产者提供实时的数据，实时的直播素材，只要他说我们就会把这个点推荐给有兴趣的人，如果再来搜索这个点的话我们会把它推荐给主播。

第三个，我们会收集用户偏好内容分析，在蜻蜓FM上面我们把所有的用户群分类，建立了100多个不同的用户社区模型，在每个社区模型里面都会告诉我们主播，这个模型里面有多少人，哪些用户在听哪些内容，在搜索哪些关键字？当有了这些数据，就会更有效地挖掘适合群体，在社群里面做专业的内容。

我们也会做到变现支持，通过精准广告投放，提升广告主的价值，给付费内容主播合适的流量，我们发现用户之前购买过某个财经的内容，我们就把这个流量推荐给你，帮你增加整个变现的效率。

最后，我们会做到线上线下主播的分享，支持整个运营的体系。

最后我举一个案例，我们在做大数据的一个个案，蜻蜓FM上面，有很多的传统广播电台做的一些音乐类型内容，上面有不同的这个音乐点播可以呈现给用户，不管是音乐也好，还是客户端也好，希望做一个榜单，把这个新的内容推荐给用户，不管是传统广播电台的，全球华语流行音乐榜或者说这个全球歌曲引进榜，蜻蜓FM做了一件事情，就是我们对1054家全球华语电台做了实时识别，叫空中音乐帮，这个其实跟美国的音乐电台很相似，通过电台主播来选择内容做实时排行榜，所以我们在2年前做了这个自动排行之后，也获得非常多的用户关注，以及很多的合作机会。所以我可以很自豪地说，这是目前到现在为止，最完整、最公正的一个榜单。

好，我的介绍就到这里，谢谢！