比想內容更重要的是:構建“好好說話”的環境


“我並沒有什麼認知,很多時候,我的想法都是在環境中產生的。”

說這句話的雖然不是什麼名人,但它揭示了一個普遍的認知理論:人們從環境中作出理解和判斷,從而形成自己的一些認知。

在不同的環境下,人們會產生不同的內容,這些內容聚合在一起就形成了圈層。縱觀網路世界中層出不窮的內容性產品,沒有自身特點的往往下載量寥寥無幾;而做的好的都是做好了自身的語境。

比如說論壇,大家就想起精彩的評論;談到達文西,就浮現出一個文藝畫像;facebook讓人想到雜談….他們之所以能夠擁有內容優勢,就是做好了自己的“產品環境”。

高情感的評論氛圍讓其突圍,高質感風格定位形成優勢

一般來說,媒介的內容特徵決定了受眾群體,而他們也反過來影響媒介。做好內容和用戶定位,是內容運營的關鍵一環,讓自己營造出了客觀、理性、認真的社區氛圍

做內容生產前先構建“好好說話”的環境

在現在的內容生產生態中,想讓用戶說什麼,最好的辦法之一是首先構建好“說話的環境”。表面上用戶會基於興趣、事件、主題等關係產生聚合,但是實質上它是一種話語交流的環境。

在不同的話語環境下,人們會根據其他成員、整體秩序等,把自己分成不同的自我,從而融合到裡面。比如同一個人,在臉書可能是一個認真生活的形象,而在LINE上是個搞怪逗趣的人,在論壇上文藝而憤青。

不同的環境觸發了我們不同的一面,環境也不斷因自我的活動而被重新建構。圈層認同感的建構帶來的同類內容,實際上讓內容髮布也變成了有參照式的意見發布,這種方式更容易讓人感受到群體壓力。在這種交互中二者不斷得以更新。

因此,有的時候與其天天等著用戶說什麼,不如先構建好自己的“說話環境”,看看你想讓你的用戶說什麼。

文章內容好了閱讀量反而變低了?

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2014,有位學妹不顧家人反對,在這謀了一個助理的職位。鬥志昂揚地奮鬥了3年,我眼看著她的內容駕馭能力突飛猛進,內容質量從三流到一流,職位從一個傻愣的助理到小編再到主筆,終於在2017年回到老家,當了一名幼兒園老師。
這三年,我眼睜睜地看著她從一位刁蠻潑辣的女漢子,變成一位賢惠有加的慫妹子。那心理落差,就像還珠格格被容嬤嬤踐踏得毫無脾氣,從此削髮為尼,遁入空門一樣。
她說,看著閱讀量一直往下掉,取關量一直往上漲,就像親眼看著自己的孩子被搶走一樣痛。
我安慰她:別傷心了,你的孩子還會被繼續搶走的,傷心也沒用。
她哇的一聲哭了:為什麼?為什麼?為什麼啊!
我指著樓下的早餐店說:3年前,那是唯一的一家早餐店,每天早上都有人排隊買早餐;現在樓下有16家早餐店,每天只有三兩個人匆匆走過。
哪怕是不同的早餐,它們的存在也會稀釋你的受關注度,更何況是還有幾家跟你相同或者相似的。
這個故事告訴我們,光會生孩子是不行的,你必須學會搶孩子、養孩子、教孩子。如果一個號啥都不干,光是每天機械地更新內容,那就是一個沒有生命力的號,只能隨著平台的起落自然老死。
當閱讀量這塊遮羞布被扯下時,我們必鬚麵對一個更真實的內容行銷環境。

在新的環境下,風向已經改變,以下即是兩大典型:

1、內容已經嚴重擁堵
那種以為做出一個逆天創意就能自然刷屏的幻想,跟意淫沒什麼區別。一個吊炸天的創意,可能被一坨坨屎一樣的創意埋得透不過氣。一有新渠道誕生,內容就會像水一樣自動將其註滿,最終每個渠道都會堵得跟北京二環一樣。
內容像細菌一樣滋生繁殖,信息噪音震耳欲聾,而人的腦容量幾乎沒有變化。

2、內容行銷也開始燒錢了
曾經有不少老總覺得投廣告太貴,希望通過內容行銷這種不花錢的方法殺出重圍。現在還認為行銷不花錢的,大概已經回鄉下耕田了。為了做好內容行銷,各種買買買是免不了的,買創意、買渠道、買位置、買方案……少了哪一環,都可能讓項目泡湯。
在新的環境下,當然需要新的做法,以下幾個建議可以重新考慮:

1、錢是第一生產力
現在的內容行銷絕對不是免費營銷,往往是no money no talk。沒有錢的推動,要嘛內容不夠好,要嘛沒有曝光,要嘛策略漏洞百出。當然,一臉懵逼的時候,錢最有可能用來圈地買位置。

2、集中爆發
平平穩穩地細水長流很容易把自己耗死,脈衝式的爆發應該成為常態。日常的維護只是基礎,除此之外還需要不斷地製造爆點,這樣才能讓人知道你還有生命跡象。記得有位過來人跟我說過:寧願一個月悶聲不響,也不要30天每天像念經一樣低聲沉吟。不鳴則已,一鳴驚人。

3、看準你的人
有更多的產品和品牌隱藏在大眾視野之外,卻把某一小波人迷得死去活來。一心一意只盯著那一小戳成功人士。往垂直縱深的方向去挖掘人群,往往是一個突破口。
正因為內容行銷要花錢,正因為渠道多得像大海,所以擦亮眼睛精挑細選才不會讓內容石沉大海。以下推薦幾個過濾得比較好的現成渠道。

社群:平時看到圈子裡做買賣的,其實我們並不反感,還經常覺得有用,因為每個人的朋友圈都是不斷篩選的。
訊息流:這種廣告現在挺流行的,把廣告混在內容列表裡,在新聞還經常能看到。當然不是簡單的植入,而是經過大數據分析的推薦。