知識付費背景下圖書館參與平臺流量變現(xiàn)的路徑構建
——基于內(nèi)容創(chuàng)作者視角

白清禮 呂仁杰 許 楠

(1 鄭州航空工業(yè)管理學院信息管理學院,河南鄭州 450000;2 黑龍江八一農(nóng)墾大學經(jīng)濟與管理學院,黑龍江大慶 163000)

1 引言

2022 年3 月2 日,中國互聯(lián)網(wǎng)絡信息中心發(fā)布第51 次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》,《報告》顯示,我國網(wǎng)民規(guī)模達10.67 億,較2021 年12 月增長3549 萬,互聯(lián)網(wǎng)普及率達75.6%[1]。 規(guī)模龐大的網(wǎng)絡用戶促使網(wǎng)絡市場進一步分發(fā)轉(zhuǎn)型,以KOL(關鍵意見領袖)為主的線上交易分享知識信息獲得收益的知識付費形式催生了以數(shù)字生態(tài)為中心的衍生就業(yè)、創(chuàng)業(yè)機遇[2]。 中國勞動和社會保障科學研究院于2022 年發(fā)布的《數(shù)字生態(tài)就業(yè)創(chuàng)業(yè)報告》顯示,以微信公眾號、小程序、視頻號、微信支付、企業(yè)微信等共同構成的微信數(shù)字生態(tài),在2021 年衍生就業(yè)收入機會達到4618 萬個,同比增長25.4%[3]。艾媒咨詢通過研究提出中國知識付費平臺已形成相對穩(wěn)定的變現(xiàn)模式,快手CEO 程一笑也表示:“我們已經(jīng)看到了用戶購物心智逐漸強化的趨勢?！盵4]對于以圖書館為代表的PGC 或PUGC 的用戶生成內(nèi)容的提供方,鄭州圖書館的“天中講壇”欄目,通過微博、微信直播,嗶哩嗶哩、快手、抖音視頻投放等全媒體陣營“火爆出圈”,2021 年通過各直播平臺收看“天中講壇” 的讀者累計達到830 萬人次[5],而各地圖書館對于“互聯(lián)網(wǎng)+知識分享”形式也處于初步發(fā)展階段,大多數(shù)圖書館IP 并未打響,而互聯(lián)網(wǎng)閱讀進一步?jīng)_擊著實體圖書館。 在此情況下,圖書館介入數(shù)字媒體不僅憑借其權威性瓦解瓦釜效應,也能夠優(yōu)化內(nèi)容質(zhì)量,提高自身宣傳力度,吸引更多流量聚集。 本文以內(nèi)容分析法分析主流MCN 平臺創(chuàng)作者流量聚集模式,通過橫向?qū)Ρ?為圖書館線上流量聚集提供模式渠道。

2 研究假設及方法

2.1 研究假設

流量聚集實際上是UGC 通過多級協(xié)商將個人智識轉(zhuǎn)化為以內(nèi)容文本為載體的通識智識的行為[6],UGC 發(fā)布創(chuàng)作內(nèi)容與用戶觀看實際上是雙方在追求自我的認同感過程[7],在這個過程中UGC 通過認同感轉(zhuǎn)化用戶為個人私域流量進而實現(xiàn)變現(xiàn),也就是360CEO 周鴻祎提到的用戶規(guī)模論,即流量=收益[8]。 根據(jù)學者研究內(nèi)容及各平臺的商業(yè)模式,文章內(nèi)容分析法的展開基于以下假設:

H0,創(chuàng)作者通過平臺流量變現(xiàn)就變相實現(xiàn)了流量聚集;

H1,平臺流量變現(xiàn)渠道能夠有效的吸引用戶參與;

H2,流量變現(xiàn)模式研究可以在最大程度上反映出流量聚集模式;

H3,創(chuàng)作者角度分析平臺流量變現(xiàn)模式能夠轉(zhuǎn)變圖書館參與新媒體角色,作為創(chuàng)作者吸引更多流量聚集。

2.2 數(shù)據(jù)來源

對于主流的自媒體平臺的分類眾說紛繁,有按照種類劃分、也有按照盈利方式劃分[9],文章以當下主流MCN 平臺創(chuàng)作者流量聚集主要內(nèi)容為依據(jù),按照視頻、音頻、圖像、文字四個維度劃分,將各創(chuàng)作平臺劃分至各區(qū)域繪制模擬雷達圖,進行各平臺特點區(qū)分,如圖1 所示。 由于各平臺流量聚集的主要內(nèi)容有所區(qū)別,我們在視頻為主、音頻為主、圖像為主、文字為主及比較成熟的綜合性內(nèi)容提供平臺中隨機抽取5 個平臺的內(nèi)容創(chuàng)作者收益模式進行分析。

圖1 各創(chuàng)作平臺內(nèi)容變現(xiàn)主要形式劃分

2.3 研究方法

內(nèi)容分析法是在定性研究基礎之上應用量化方法,它以定性問題假設作為出發(fā)點,利用定量的統(tǒng)計分析方法和工具對研究對象進行處理[10],主要研究文本集合中的詞組、概念出現(xiàn)的頻次,從而推斷出文本所關注的主要內(nèi)容,進而進行分析解釋[11]。

文章最終隨機抽取嗶哩嗶哩、微博、百家號、斗魚直播、喜馬拉雅5 個平臺,經(jīng)處理后形成7178 字符的文本材料,導入NVivo 進行編碼分析,具體抽取平臺來源及字符數(shù)量如表1 所示:

表1 抽取平臺文本數(shù)量及來源

3 數(shù)據(jù)編碼及信度檢驗

3.1 文本抽取

NVivo 是一種質(zhì)性分析軟件,主要適合于多種方法混合使用的定性研究數(shù)據(jù),可以幫助研究者組織、分析和查詢非結構化或定性數(shù)據(jù)[12]。 我們將抽取的5個平臺數(shù)據(jù)分別保存至5 個Word 文檔,導入NVivo 中進行頻次查詢,設置字符長度為2,初步導出詞頻數(shù)據(jù)315 條,經(jīng)過停用詞、同義詞歸一化處理之后剩余120條詞項,共出現(xiàn)819 個頻次,其出現(xiàn)頻次如表2 所示:

表2 NVivo 抽取處理后詞頻表

3.2 類目設計

確定了分析單元后需要對詞頻進行進一步的編碼, 編碼方案的類目設計通常有3 個來源,數(shù)據(jù)、相關研究、相關理論[13]。 通過梳理國內(nèi)外研究,文章以內(nèi)容創(chuàng)作者視角出發(fā),以Calder、Staw(1975)提出的動機理論為出發(fā)點,將創(chuàng)作誘因作為一級編碼指標,現(xiàn)實需求作為二級編碼指標,一級指標創(chuàng)作誘因下設內(nèi)在驅(qū)力、外在誘因、中介調(diào)節(jié)三個模塊,通過研究現(xiàn)狀及實際流量變現(xiàn)模式歸納出11 個現(xiàn)實需求作為二級編碼指標,類目設計如表3 所示:

表3 類目設計結果及來源

3.3 編碼信度檢驗

為了保證編碼的準確性,本次編碼選取2 名經(jīng)過前期培訓的研究生進行同步編碼,在通讀并理解提取材料基礎之上,若出現(xiàn)編碼中的歧義詞匯,經(jīng)過調(diào)整后會重新進行編碼。 為了保證編碼的結果的可信度,我們選取Cohen’s kappa 系數(shù)對編碼人員進行信度檢驗,kappa 系數(shù)是一種衡量分類精度的數(shù)值,可用來計算編碼結果的一致性檢驗[14]。 將11個二級編碼對應的編碼結果進行量化對比分析,導入至SPSS 26.0 軟件中進行檢驗,檢驗結果如表4。根據(jù)計算結果,Kappa 值為0.673,顯著性值小于0.05,達到了較強的一致水平,證明此編碼信度有效。

表4 SPSS 計算的kappa 值結果

4 編碼結果分析

通過對120 個詞項進行分析最終形成的編碼結果如表5 所示,創(chuàng)作者進行創(chuàng)作活動的誘因最大為內(nèi)在驅(qū)力,占比44.08%,其次為外在誘因,占比39.68%,占比最少的為中介調(diào)節(jié)的因素,占比16. 24%。 曹揚敏通過研究發(fā)現(xiàn)自我展示、認可、樂趣、感知易用性等內(nèi)在驅(qū)力對于用戶視頻創(chuàng)作與分享行為產(chǎn)生正向影響,收益通過影響結果預期進而影響用戶視頻創(chuàng)作與分享行為[15];趙宇翔以土豆網(wǎng)為研究對象,通過扎根理論得出個體驅(qū)動維度包含自我效能、外部獎勵、興趣、利他主義4 個因子對用戶生成行為有積極影響[16]。

表5 內(nèi)容分析法編碼最終結果

4.1 以自我實現(xiàn),能力體現(xiàn)為主的內(nèi)驅(qū)力

根據(jù)編碼結果分析,創(chuàng)作者進行創(chuàng)作的內(nèi)在驅(qū)動力主要以表達自我(17%)和能力提升(12%)為主,以娛樂為主的內(nèi)驅(qū)力占據(jù)10%,以地位提升為主的內(nèi)驅(qū)力僅占5%。 廣闊的平臺可以使眾多創(chuàng)作者施展身手,百家號的百家榜通過熱度排名的形式促使創(chuàng)作者一方面在創(chuàng)作中表達自我,另一方面創(chuàng)作者通過宣傳自我吸引公域流量、調(diào)動私域流量,在這一過程中就將原本提升的內(nèi)驅(qū)力降低或消除(Drive Theory, Hull,1943),從而進一步強化作者的創(chuàng)作活動[17];另外微博熱榜及問答、斗魚直播的首頁推薦、喜馬拉雅的優(yōu)質(zhì)專區(qū)、B 站的UP 行業(yè)榜單排行都通過各種方式促進創(chuàng)作者表達自我,在自我表達中獲得別人的尊重,也能夠娛樂自我。 國外學者Davies 通過調(diào)研Cy world 網(wǎng)站發(fā)現(xiàn)以娛樂為動機的人更加傾向于自我表露[18],2023 年國家廣電總局發(fā)布的《2022 年網(wǎng)絡視聽內(nèi)容創(chuàng)作者白皮書》(下稱白皮書)顯示網(wǎng)絡視聽內(nèi)容創(chuàng)作者創(chuàng)作理由中,64. 30%為分享記錄生活,55.10%為精神滿足[19],這說明娛樂作為動機可以促進自我表達,但歸根到底創(chuàng)作者獲得娛樂、自我尊重、能力體現(xiàn)的方式還是通過自我表達的途徑。

4.2 以活動獎勵、經(jīng)濟激勵為主的外在誘因

經(jīng)濟激勵為外在誘因的創(chuàng)作者因素占據(jù)15%,活動獎勵占據(jù)14%,而以社會交往、社會認同為主的卻只占據(jù)到了10%。 國外學者Boyle 和Johnson以My Space 網(wǎng)址用戶行為為研究對象,發(fā)現(xiàn)用戶以交友為目的的用戶在展現(xiàn)個人信息時更加謹慎,并且傾向使用理想化的自我呈現(xiàn)策略[20],這就客觀上解釋了社會交往為主的創(chuàng)作誘因占比較低的原因,而且根據(jù)工信部數(shù)據(jù)顯示,2022 年我國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)收入14590 億元[21],巨大的網(wǎng)絡從業(yè)人員為了工作需求,不得不以利益為導向生產(chǎn)內(nèi)容,獲得收益。 而各平臺的活動形式多樣,B 站的打卡挑戰(zhàn)活動通過限定時間內(nèi)打卡可以獲得一定獎勵;百家號的金芒計劃、未來計劃、獨家首發(fā)計劃等都是基于作者進行創(chuàng)作從而獲得活動獎勵;斗魚的主播參與工會活動也會定時獲得獎勵;微博的V+專欄等活動也是通過創(chuàng)作獲得收益;喜馬拉雅的A+有聲化平臺試音也是通過參與聲音錄制獲得獎勵。 根據(jù)《白皮書》公布數(shù)據(jù),2022 年全國網(wǎng)絡視聽市場規(guī)模預估達到8002億元左右,李飚通過研究北京市青年創(chuàng)業(yè)數(shù)據(jù)得出數(shù)字人力資本(即互聯(lián)網(wǎng)深入了解情況)對于互聯(lián)網(wǎng)收益造成顯著影響[22],巨大的網(wǎng)絡用戶量催生了一系列以網(wǎng)絡創(chuàng)作為生的創(chuàng)作者。

4.3 以平臺規(guī)范、第三方品牌介入為主的中介調(diào)節(jié)影響

根據(jù)分析結果,第三方品牌在創(chuàng)作者誘因中占7%,平臺規(guī)范占據(jù)6%,受眾趨向僅占3%。 第三方品牌是指創(chuàng)作者在積累大量私域流量時,以其知名度吸引第三方入駐平臺品牌方合作,在創(chuàng)作者作品中嵌入品牌方廣告,以期達到盈利目的,即CPM;平臺規(guī)范是指在創(chuàng)作者發(fā)布視頻、參與活動過程中,平臺的標準,創(chuàng)作者作品若違反此標準,將會限流甚至作品下架。 B 站的廣告合伙人計劃、工房功能是專門為創(chuàng)作者量身定制的品牌植入活動;百家號也有專門的分銷與廣告互選專區(qū),品牌方與創(chuàng)作者可以互相選擇;微博的博文廣告、喜馬拉雅的廣告共贏計劃也是通過嵌入式內(nèi)容為受眾呈現(xiàn)的;而斗魚直播則是通過直播宣傳進行專門營銷。 第三方品牌介入的形式一方面對于內(nèi)容創(chuàng)作者來說可以勾選嵌入廣告直接通過高播放量獲得高收益,對于受眾來說,對植入廣告的態(tài)度將會顯著影響品牌的說服力[23],已有研究表明,品牌植入與情節(jié)、場景等關聯(lián)度越高,就越能提高消費者的購買意愿[24]。

5 知識付費背景下圖書館參與流量變現(xiàn)平臺的必要性

圖書館作為促進知識的獲取、傳播與利用者,其致力于實現(xiàn)文化、教育、科學、智力、交流等多種職能[25]。 在大數(shù)據(jù)、知識付費背景下,圖書館參與流量變現(xiàn)平臺不僅提高自身知名度,也會促進平臺內(nèi)容質(zhì)量的提高。

5.1 改變瓦釜效應帶來的后真相心理

當內(nèi)容生產(chǎn)者為了追求“流量”而不擇手段去創(chuàng)作爆款文章時,低俗、同質(zhì)化嚴重的內(nèi)容一時煊赫,嚴重擠壓著優(yōu)質(zhì)內(nèi)容生產(chǎn)空間,短時間內(nèi)無價值的新聞爆火,有意義、有價值的新聞卻默默無聞,這種新聞失范的現(xiàn)象稱為瓦釜效應[26]。 而用戶的獵奇心理刺激著生產(chǎn)者生產(chǎn)更多的、滿足用戶愛好的碎片化內(nèi)容,這種同質(zhì)化嚴重的新聞最終使公眾產(chǎn)生更大的情感傾向,即后真相,最終導致新聞的價值性喪失,成為“娛樂的附庸”[27]。

圖書館作為官方的知識收集、傳播機構,本身具有優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容,其巨大的權威性可以引導公眾的心理,促使達成一致共識。 在主體層面,圖書館可以整合各種資源,滿足用戶需求。 其龐大的知識儲備在面對虛假新聞時,可以使謠言、虛假新聞不攻自破。疫情期間,云南圖書館在其“云圖簡訊”欄目中連續(xù)發(fā)布了60 則“謠言捕快”,引導公眾的“后真相”心理;在介體層面,圖書館可以優(yōu)化信息傳播,引導輿論走向。 在虛假內(nèi)容、同質(zhì)化內(nèi)容傳播過程中,雖其內(nèi)容具有客觀性,但傳播過程具有主觀性[28],圖書館可擔當“網(wǎng)絡監(jiān)督師”的角色,把握時機、導控結合,確保輿論方向健康發(fā)展;在環(huán)境方面,圖書館可以多方合作,協(xié)同治理,助力健康網(wǎng)絡環(huán)境。 圖書館可以通過其信息發(fā)布機制,與公眾互動,縮短發(fā)布周期、及時準確發(fā)布內(nèi)容,同時加強橫向媒體、機構間的合作,為公眾線上提供綠色、健康、有價值的內(nèi)容。

5.2 識別二八定律利益驅(qū)動分配下的潛在風險,提升頭部產(chǎn)品價值

二八定律又稱為帕累托法則,認為一個國家20%的人口掌握了這個國家80%的財富,也就是說在任何情況下,事物的主要結果只取決于一小部分因素[29]。 該定律應用十分廣泛,在互聯(lián)網(wǎng)平臺內(nèi)容繁綜復雜的今天,該定律可以解釋為20%的UGC 內(nèi)容創(chuàng)造了互聯(lián)網(wǎng)80%的收益,在這20%的產(chǎn)品里,有頭部產(chǎn)品和尾部產(chǎn)品,頭部產(chǎn)品引導著輿論的走向,以KOL 的形式把握著互聯(lián)網(wǎng)的風評。 值得注意的是,流量變現(xiàn)的紅利致使大多數(shù)UGC 內(nèi)容同質(zhì)化嚴重,以博人眼球、抓取流量的內(nèi)容層出不現(xiàn),20%的內(nèi)容若引導不好,必然會導致卡爾霍恩博士實驗中的內(nèi)卷式種族滅亡。

當前互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)發(fā)展迅速,人人都是自媒體時代使得事件、謠言迅速成為頭部產(chǎn)品。 圖書館參與互聯(lián)網(wǎng)平臺以其優(yōu)質(zhì)的資源、巨大的知識儲備可以使其參與網(wǎng)絡資源的分享,破除無意義、無價值的頭部產(chǎn)品。 2022 年1 月26 日,國家圖書館發(fā)布一則聲明稱國圖從未收到任何機構和個人捐贈的“新東方精品課程”資源,以其巨大的權威性第一時間引導輿論走向,避免事件進一步發(fā)酵。 圖書館在互聯(lián)網(wǎng)中以KOL 的角色與政府機關、事業(yè)單位可以充分利用大數(shù)據(jù)、云計算技術進行監(jiān)測和預警[30],一道提升產(chǎn)品頭部價值,成為引導二八定律UGC 良好發(fā)展的守護者。

5.3 防范迷因現(xiàn)象無價值內(nèi)容“病毒式傳播”,拒做培育復制因子的機床

自媒體平臺的興起給了用戶極大地選擇權,也使得生成內(nèi)容無目的性傳播,短時間內(nèi)網(wǎng)絡熱梗席卷人們的生活,大量用戶復制性的生產(chǎn)相似內(nèi)容,成為網(wǎng)絡的“數(shù)字勞工”,這便是迷因現(xiàn)象[31]。 這種現(xiàn)象必然導致傳播者、受眾變?yōu)槊砸虻摹八拗鳌?傳播內(nèi)容變?yōu)榭梢宰晕覐椭茻o目的傳播的“生命體”;傳播平臺變成培育復制因子的“機床”;傳播消息必然是情緒化傳染,病毒式傳播;結果是受眾的“感染”。 如果傳播的內(nèi)容無法得到限制,必然會影響青少年的身心健康,以“雞你太美”這個網(wǎng)絡熱梗為例,出自于蔡徐坤在綜藝節(jié)目《偶像練習生》之中的自我介紹表演,2019 年開始在網(wǎng)絡上爆火,由于迷因效果無數(shù)類似的作品被創(chuàng)作出來,導致其經(jīng)久不息。 雖經(jīng)過2019 年4 月蔡徐坤工作室委托律師維權及人民網(wǎng)2023 年3 月批評其粗俗爛梗兩次打擊,但至今仍未停息。 如美國廣告人E. S 劉易斯提出的AIDMA 法則,人們對這個梗的觀念歷經(jīng)了“Attention、Interest、Desire、Memory”階段,已經(jīng)促使人達到了“Action”的階段,仔細注意可以發(fā)現(xiàn),甚至幼兒園的兒童都已經(jīng)熟記于心。

圖書館作為文化傳承機構,以其深厚的文化底蘊擁有巨大的創(chuàng)作潛力。 卡思數(shù)據(jù)在最近發(fā)布的《從百大UP 榜,看2023 年B 站內(nèi)容創(chuàng)作趨勢》一文中,以B 站UP 主盛典數(shù)據(jù)進行分析,得出B 站依舊渴望深度內(nèi)容與嚴肅議題并重視價值觀的輸出[32]?？芍獔D書館在內(nèi)容創(chuàng)作上具有無限潛力,可以憑借其強大的文化輸出改變用戶的“迷因”行為,并可以通過多方式將無價值內(nèi)容阻隔,甚至重新以文化知識包裝進行傳播。

6 圖書館參與流量變現(xiàn)平臺構建路徑

基于內(nèi)容分析法及現(xiàn)實情況分析,文章從圖書館三個方面提出圖書館參與流量變現(xiàn)平臺的構建路徑。

6.1 基于首因效應的圖書館網(wǎng)絡CIS 形象搭建

首因效應是由美國心理學家洛欽斯提出,是指交往雙方形成的第一次印象對今后交往關系的影響,也稱為第一印象[33],把握圖書館在互聯(lián)網(wǎng)平臺的首因效應可以吸引更多流量,助力圖書館宣傳。CIS 即企業(yè)形象識別系統(tǒng),圖書館形象識別系統(tǒng)(Library Identity System,LIS)指把企業(yè)識別系統(tǒng)(CIS)理論引入到圖書館管理之中[34],傳統(tǒng)圖書館CIS 形象構建可以分為圖書館理念識別系統(tǒng)(Library Mind Identity System, LMIS)、圖書館行為識別系統(tǒng)(Library Behavior Identity System, LBIS)、圖書館視覺識別系統(tǒng)(Library Visual Identity System, LVIS)三部分[35],基于“互聯(lián)網(wǎng)+圖書館CIS”的構建也從這三個部分展開。

互聯(lián)網(wǎng)+LMIS:合作化、縱深化。 傳統(tǒng)圖書館形象識別系統(tǒng)指的是圖書館的理念、建館風格、建館目的等能夠引導圖書館發(fā)展、決定圖書館風格的核心精神。 在圖書館參與流量變現(xiàn)平臺過程中,應突出本館理念及特色,可設計形象識別IP 人物,如威海圖書館的“聰聰”吉祥物;在圖書館互聯(lián)網(wǎng)角色建設方面,可與MCN 平臺合作共創(chuàng)圖書館文創(chuàng)作品大賽等官方活動,鼓勵創(chuàng)作者在參加過程中實現(xiàn)自我、突出能力。

互聯(lián)網(wǎng)+LBIS:網(wǎng)絡發(fā)言通俗化、垂直領域化。圖書館行為識別系統(tǒng)是指對員工的規(guī)范及準則。 在參與互聯(lián)網(wǎng)過程中,圖書館相關人員應發(fā)言受眾易接收、通俗易懂,另外深耕本館特色內(nèi)容,發(fā)表垂直化、有質(zhì)量、有深度的內(nèi)容,謹慎發(fā)言。

互聯(lián)網(wǎng)+LVIS:本館整體形象直觀化、形象化。有學者調(diào)查顯示,讀者獲取信息過程中,視覺印象占據(jù)83%[36],良好的整體館舍形象對于流量聚集具有巨大作用。 而圖書館視覺識別系統(tǒng)(LVIS)就是要通過最直觀的方式體現(xiàn)出本館理念特色,在參與流量變現(xiàn)平臺過程中,圖書館可以通過設立專區(qū)投稿活動,選取優(yōu)質(zhì)作品對本館理念進行直觀展示,突出本館理念、本館特色。

6.2 基于AARRR 模型的圖書館網(wǎng)絡社群用戶全生命周期管理

AARRR 模型是Dave McClure 在2007 提出的,又稱為海盜模型,其主要包含5 大指標,Acquisition(用戶獲取)、Activation(用戶激活)、Retention(用戶存留)、Revenue(獲得收入)、Referral(用戶推薦),模型的核心在于打造以用戶為中心的全生命周期管理。 圖書館參與流量變現(xiàn)平臺,基于用戶形成的社群基礎是非常重要的,正如我國學者俞可平觀點,社群不僅僅是一群人,而是一個擁有共同價值、規(guī)范和目標的實體,社群中的每個成員都把社群目標當做自己的目標[37]。 而當今去中心化、碎片化的內(nèi)容導致用戶流量逐漸失去原來的價值,被各種縱深化的垂直內(nèi)容瓜分,以爭奪用戶注意力的時代已經(jīng)逐漸變化以吸引-維持社群關系為主的“社群經(jīng)濟”[38]。

A-獲取公域流量關注。 當前公域流量雖然被瓜分嚴重,但各MCN 平臺的用戶生產(chǎn)內(nèi)容逐漸朝著垂直化、專業(yè)化、精細化發(fā)展,用戶泛知識化的需求與同質(zhì)化嚴重的市場供給格格不入。 圖書館可以通過專業(yè)知識輸出,經(jīng)過包裝,以娛樂化的口述形式給廣大用戶展現(xiàn)一個栩栩如生的歷史脈絡,在進行知識包裝輸出時,更要找準定位,樹立人設。

A-促活。 促活就是促進用戶活躍度,這是基于Acquisition 之后的環(huán)節(jié),當用戶被吸引關注時,就變成私域流量,如何維持用戶黏性,這是保證流量獲取的關鍵。 圖書館可以通過以下方式:(1)多與用戶交流,這是維持用戶黏性的關鍵,讓用戶感覺自己有存在感,關注的賬號有“人情味”。 (2)組織活動,如多家公共圖書館參與的國家圖書館聯(lián)合抖音平臺推出的“#全民dou 閱讀”活動,既可以增加曝光量,又可以維持用戶黏性[39]。 (3)活動獎勵,通過線上活動,組織用戶參與,給予一定獎勵,即可以是文創(chuàng)產(chǎn)品,又可以是圖書館付費書籍的閱讀,增加流量。 如紹興圖書館推出的“迎七一有獎互動留言”等活動。(4)場景再現(xiàn)。 可以通過古籍再現(xiàn)的視頻、語音等多種形式呈現(xiàn)給觀眾,如河南衛(wèi)視2021 年春晚《唐宮夜宴》,以其豐厚的文化底蘊,破“圈”而出[40]。

R-用戶存留,即留存用戶。 “三觀正直一把尺,扎扎實實講歷史”,不會說快板的天津歷史老師@正直講史—李Str,在2021 年10 月開啟清史系列后,憑借著出色的文案與口才坐上了流量快車,動輒半小時有余的視頻內(nèi)容扎實,選題有趣,從錯綜復雜的人物關系出發(fā)詳解清史,輔之以嚴密史料,優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容讓他被粉絲稱為“奪嫡區(qū)”UP,可見專業(yè)化、垂直化的內(nèi)容廣受公眾好評,可以維持用戶推薦與觀看。 圖書館可以通過下面幾種方式留存用戶:(1)線上線下活動結合,以線上促線下,可以邀請平臺活躍度高、發(fā)言內(nèi)容獨特的用戶到館進行分享,并發(fā)放獎勵。 (2)保證創(chuàng)作質(zhì)量,抓住用戶“痛點”,知識輸出時結合流行詞,抓住獨特角度,爭取每一期內(nèi)容讓用戶眼前一亮,也可以摘選用戶留言的方式進行創(chuàng)作,增加黏性。

R-獲得收益。 圖書館的非盈利性特點使得圖書館獲得收益很難用經(jīng)濟衡量。 圖書館線上獲得收益方式如下:(1)品牌IP 打響,可以通過發(fā)放視頻、問答等方式流量變現(xiàn)。 (2)精準定位,通過圖書推薦、展覽等方式將用戶需求精準送達。

6.3 以KOL 引領為主的用戶“去中心化”裂變行動

KOL(關鍵意見領袖)被認為是擁有更多、更準確的相關信息,并且被受眾信任且權威性較大的機構或人[41]。 圖書館作為知識輸出的關鍵KOL 角色,應當通過發(fā)布信息引導用戶、傳播知識滿足用戶、解答疑惑受惠與用戶。 如無錫廣電2021 年舉辦的“乘風破浪”KOL 超級聯(lián)盟賽,創(chuàng)新IP 和KOL 帶動傳播的方式,在賽事中創(chuàng)辦的“飛翔網(wǎng)紅工作室”,開播一年吸引粉絲百萬。 圖書館可以通過創(chuàng)立自己的品牌欄目,如鄭州圖書館的“天中講壇”欄目,打造圖書館的品牌。

私域流量去中心化已經(jīng)成為當前社群營銷的關鍵,如果擴大群體稱為“廣”,那么去中心化就可以定義為“深”。 圖書館在建立自己的私域流量池之后,可以通過線上分設欄目,如湖南圖書館以針對“我能為圖書館做什么”話題開設抖音視頻拍攝活動;太原圖書館“線上閱讀推廣,助力美好生活”活動等。 通過分設活動,增加用戶參與量,根據(jù)用戶需求分化出不同的興趣,也稱之為裂變行動。 如湖北的《知音》雜志,開發(fā)出了“虐待營(自制力差的用戶)”“點評營(需要一對一輔導)”“專題分享(灌輸知識)”等分支產(chǎn)品[42],可供用戶選擇。 圖書館可以借助“個人”KOL 的權威形象,通過內(nèi)容裂變,針對用戶需求,細化分支,維持活躍度,為后續(xù)欄目的轉(zhuǎn)化打下粉絲基數(shù)。

7 結語

圖書館作為創(chuàng)作者角色參與MCN 平臺流量變現(xiàn)模式研究為圖書館在網(wǎng)絡環(huán)境中的角色進行了重現(xiàn)定位,在圖書館原有的傳統(tǒng)職能之上,進一步在網(wǎng)絡空間延續(xù)了圖書館的公益性、服務性。 當前研究以流量變現(xiàn)模式切入研究,采用內(nèi)容分析法進行編碼分析,針對性的搭建了圖書館參與MCN 平臺的路徑,但對圖書館如何運作內(nèi)部資源、MCN 平臺如何進行傳播涉及不多,仍需進一步細化研究。