公关别慌!无码解读百度新闻源取消你该怎么办?
昨日,大多数媒体人和企业PR的朋友圈被百度的一则公告刷了屏,百度宣布因“时效性内容识别技术升级”,取消新闻源数据库,改为邀请优质站点进入“VIP俱乐部”。有网友评论,VIP俱乐部,感觉要充值的样子?
知名自媒体丁道师的一篇文章将此消息解读为“一个时代的彻底结束和开始”,有些企业PR开始有疑惑,是不是“百度新闻”以后没有了?“百度新闻源”是不是不存在了?怎么衡量企业新闻发布效果?
针对诸多的疑问,百度站长学院又连夜发布了一个关于新闻源取消公告的深度解读,两点核心信息翻译如下,
敲黑板:
- 首先,取消“新闻源数据库”只是百度技术的一次升级和开放,百度新闻将实现对全网优质内容的判断,不再单纯拘泥于“新闻源数据库”的限制,也就是说更多优质的内容可被用户检索和浏览,但同时也大大提高了接入百度新闻后端内容源的准入门槛,由“百度新闻源”网站升级为“百度VIP俱乐部”网站,内容级别更高。
- 其次,这个消息很容易被误读为“百度新闻”没有了,“百度新闻”则是百度最重要的时效性新闻资讯产品,前端面向用户展示的新闻内容形态,包括百度网页搜索的时效性新闻卡片展示、百度新闻Feed流展示并不会发生变化。
所以事实上,“百度新闻”作为百度的核心资讯产品不会取消,只不过新闻来源换了个马甲,从“百度新闻源”网站变成“百度VIP”网站,优质内容的识别技术和分发方式将有新的变化,准入门槛大幅提高, “时效性”新闻内容地位得到绝对强化,全网范围内更加细分、垂直的优质行业、主题的新闻内容有了更多获得更多推荐展示的机会。
对于企业来讲,内容渠道的准入门槛提高和内容分发机制的变化,要求企业在内容生产时必须适应平台新的内容质量要求和规则,以下是几点信息可以Take away,
- 1、 低质量的企业广告软文将失去市场和存在空间
正当的企业新闻报道和低质量广告软文的重要区分标志,首先是内容是否带有较明确的“时效性”,是否是基于时效事件的新闻事实、原创的观点、价值信息等,企业与机构发布的新闻稿是以官方的角度,媒体进行转载或发表带有观点或倾向性立场的二次加工报道。
广告软文的标志则多带有明显的“推销意图”,比如带有产品价格、购买链接、推销性话术、形容词堆砌的产品服务描述等,多数假借第三方之口,充斥夸张或不实信息,且通常不具备新闻事实基础和时效性。
内容质量和公信力是新闻网站的生存之基,搜索引擎作为流量的重要入口,在百度新的价值内容识别技术下,百度新闻源取消决定着网站必须遵从新的规则,提高自身内容的标准,才可能继续从搜索引擎获取流量,所以推销意图明显、没有时效性的低质量广告软文将失去赖以生存的发布和搜索长尾渠道,也不会再有读者和市场。
关于如何提高企业新闻的内容质量,请参见美通社提出的企业新闻发布的STORYTELLING准则,在新闻发布的透明度、时效性、可读性、原创的内容、话题、结构和元素等方面,提升内容价值,激发读者行动,避免粗暴营销。
- 2、 原创、时效性的企业新闻发布的价值越来越高
从公告中不断被提及的“时效性内容识别技术”、“优质原创时效性内容”传递的信息来看,百度在进一步升级对优质新闻内容源的判断标准的同时,除了原创要求之外,同时也显著强调了“时效性”在新闻内容分发算法中的地位。
原创的、时效性的新闻内容必须具备明确的时间和消息来源,正当的企业新闻报道通常都具备这两个要素,搜索引擎也希望呈现给读者多样化的新闻,而不仅仅只是经过媒体视角加工过的新闻报道,Google将带有明确消息来源的新闻稿作为重要的新闻来源,并为内容添加(Press Release)的标签,在搜索结果中置顶,用户在点击前能够了解该新闻是来自于媒体,还是由企业或公共机构发布的新闻稿。
随着百度新闻标准的重构和媒体内容接受标准的提高,未来会有一种两极分化的趋势,原创、时效性的优质新闻内容的将获得更好的传播机会,价值会越来越高,而带有明显推销意图的低质广告软文,效果会越来越差。
优质的新闻内容有机会获得搜索引擎更多的推荐和展示,公信力更强的新闻搜索结果,也会影响媒体和公众查证资料和信任,2016年美通社的一项关于记者信源信任度的调查,来自于官方渠道的新闻公告最受记者信任,对读者来讲也是内容可靠性的保证。
3、以百度为衡量标准的企业新闻发布评价体系将重构
对企业来讲, “百度新闻源”的链接落地、百度指数曾是考核企业新闻发布的重要指标,其实这样的评价标准并不客观,事实上,随着PC端阅读向移动端的转移,企业新闻可以发布到并影响新闻网站、搜索引擎、社交、移动端等各个渠道,美通社提出内容传播的RESULTS效果评估模型中,衡量维度包括覆盖到达(Reach)、参与(Engage)、互动(Social)、易用(Usability)、长尾(Longevity)、交易(Transaction)、情感(Sentiment)等各个维度。
有一点可以明确,无论搜索引擎或媒体平台的规则如何变,企业所需要触及的目标受众的身份、规模、人群特征是固定的,并不会随之受影响,关键是如何继续通过正确的渠道去影响正确的人,百度新闻源不是唯一可发布渠道,也不是唯一的评价标准。
以美通社为例,作为企业新闻专线,美通社的主要业务是通过遍布全球的发布网络,将企业的新闻稿传递给媒体和公众。在中国覆盖除了到达2万多名行业条线记者外,还有超过1,000家门户和行业合作新闻网站、其中包括今日头条、腾讯系、凤凰、搜狐、网易、雪球等60多家门户或垂直行业领域的移动端的内容源入驻。
对于企业来讲,公关最重要的职能是通过内容对外传递信息,沟通媒体与公众,而新闻发布(News)仍然是获取赢得媒体(Earned Media)和受众关注(Earned Audience)的成本最低、被证明最有效的内容传播形式,能带来性价比最高的投资回报(ROI),只不过随着媒体的发展,信息传递的新渠道和效果衡量的方式在不断的变化。
- 百度取消新闻源的深层次原因是什么?对媒体内容生产分发又有哪些影响?
百度新闻这次调整,对一般性新闻源网站的影响是巨大的,利益的驱使使得很多新闻网站借助于百度新闻源资格,为企业发布没有时效性的软文广告,成为百度屡禁不绝的打击对象。
百度前不久刚推出被解读为“史上最严没有之一”的蓝天算法,对大量发布低质量软文广告的新闻源网站进行了严厉惩罚。解读百度“蓝天算法”对企业新闻的影响
就在2月份百度2017年新春内部演讲中,李彦宏提到“百度从本质上讲,最核心的东西还是在做内容的分发”,在李彦宏看来,如何能够很方便、高效地将信息分发给需要和感兴趣的人,是在搜索引擎内容分发形式上新的机会和挑战。
在PC时代,百度几乎是垄断性的流量入口,微博、微信、今日头条等移动端资讯渠道的崛起,倒逼百度不断改进内容分发机制,对于移动新闻资讯产品而言,百度新闻在即时性信息的传递上弱于微博,在深度内容和用户时间的占据上弱于微信,在个性化算法内容的推荐上又弱于今日头条等。
但不同于媒体平台的是,作为搜索引擎的绝大多数内容,是用户通过主动搜索获取,而无论是微博、微信或今日头条等媒体平台,更多的是订阅、算法推送。
从BAT的3S基因来看,腾讯的基因是Social,阿里的基因是Shopping,百度的基因是Search,百度新闻其实是缺少社交属性的,这也是李彦宏为什么讲要“利用百度的平台让内容回来”,除了主动搜索获得信息之外,百度的意图在于让更多的内容能够主动找到人,把“大量被独立APP(微博、微信、知乎、头条等)封装化的内容”给重新抢回来。
未来算法对时效性新闻内容分发的影响将越来越大
其实百度新闻源的这一调整也是发展必然,Google新闻允许用户根据自身需求,对新闻的内容偏好进行选择,包括行业、主题和新闻站点来源,并对一些重大活动(如奥运会、美国总统大选)和热点新闻事件进行推荐,主题是由Google新闻小组来人工决定(主题设置),但新闻结果依然是由算法来挑选。
百度新闻也推出了“个性推荐”版,针对用户喜好和标签推荐新闻内容,与今日头条等算法推荐类APP的模式基本类似,推荐用户所偏好的新闻来源,让用户阅读到不同观点的新闻报道。Google收录的新闻源网站要求必须以时效性的新闻报道为主,这一点和百度强调时效性的要求一致。
在美通社2017年与今日头条媒体实验室发起的联合调查结果显示,近半数(49%)的媒体记者、编辑和自媒体内容生产者表示,从自己的内容被分发的实际情况来看,人工为主、机器算法推荐为辅的内容分发形式,带来的阅读效果更好。
(2017媒体调查白皮书将于4月份推出,请关注美通社微信,2016报告传送门)
门户网站时代的编辑转载模式也正在加速淘汰
近两年时间,作为百度新闻“VIP俱乐部”重要成员,门户网站已经加速在内容生产和分发模式上的转型,可以看到新浪、腾讯、网易等门户的财经、科技频道的改版和转型是最快速的,门户新闻网站的原创资讯内容增多、人工编辑挑选+算法推荐的内容分发模式的变化,也正在影响百度等搜索引擎所获取的内容源。
搜狐门户和移动端对编辑模式的转型上做的最为彻底,绝大多数内容来自于搜狐媒体平台入驻的优质内容源推荐。
对于对百度等搜索引擎流量十分依赖的新闻网站,紧跟门户转型的是财经、科技、旅游、汽车等垂直媒体,对原创内容、兴趣内容、和精准内容的分发的改版需求最强,未来也会越来越多的本地媒体和垂直行业媒体开始受到百度新闻调整的影响。
这是一个读者注意力稀缺,但是内容严重过剩的时代,媒体接受内容的标准会越来越高,即使是算法推荐,也一定是推送能够真正引起读者兴趣的头部内容,企业这部分价值内容的传播才会对企业带来实际价值。
本文作者:刘晓林,美通社中国区受众拓展部总监,负责美通社在中国大陆地区的发布产品业务、媒体关系与合作网络拓展、新媒体策略与内容运营等工作;持有中国传媒大学新闻学学士与公共关系硕士学位。lynn.liu@prnasia.com 微博:@米斯特Panda
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