媒體實驗室

媒體實驗室

今日頭條媒體實驗室是今日頭條算數中心推出的一款數據產品,致力於用數據服務創作者。 媒體實驗室基於今日頭條用戶的行為及文章數據,通過數據挖掘和數據分析,捕捉和預測熱點,為內容創作者提供熱點事件的數據分析;產出創作者所需的數據、可視化圖表、報告等,為創作者的內容生產提供服務。 截至 2017 年,媒體實驗室的四大功能模組是:熱點追蹤、精選報導、數據報告、事件監控。

基本信息

產品介紹

1. 媒體實驗室是什麼

媒體實驗室作為內容生產、傳播、行銷的工具,致力於用數據服務創作者。

2. 媒體實驗室的優勢是什麼

基於今日頭條用戶及的行為及文章數據,通過數據挖掘和數據分析,捕捉和預測熱點,為創作者提供熱點事件數據分析;產出創作者所需的數據、可視化圖表、報告等。

3. 數據分析樣本

(1)樣本選取方法

為保證熱點數據的新聞價值和時效性,媒體實驗室在文章數據方面,進行了文章、頻道或媒體來源的預篩選。用戶畫像數據方面,媒體實驗室提供用戶性別、年齡、地域、興趣類別、手機品牌等數據維度。

(2)更新頻率

媒體實驗室對於當天的實時爆點,進行小時級別的更新,及時呈現熱點事件及其變化趨勢;其餘數據每天更新一次。

(3)展示方式

媒體實驗室所有的數據最終都以可視化的形式呈現給內容創作者,並提供適配移動端的高清圖片下載功能,內容創作者可在報導中直接引用。

大事記

2016年2月,媒體實驗室1.0測試版上線

內測邀請媒體機構和部分自媒體作者成為媒體實驗室用戶,四大功能模組:熱點追蹤、精選報導數據報告、事件監控,上線。

2016年10月10日,媒體實驗室2.0正式上線

開放註冊用戶資格,與多家傳統媒體機構達成固定合作意向。

2017年02月08日, 媒體實驗室3.0正式上線

1.熱詞搜尋的結果將展現包括關鍵字熱度、相關詞、相關文章、專題、相關報告、評論、人群畫像等在內的全站資源,全維度分析熱詞;

2.每一個詞都有對應的用戶畫像,熱詞分析結果中包含性別、年齡、地域等全維度的用戶畫像分析;

3.通過關鍵字、標籤都可以找到我們的歷史報告,直接查閱或下載使用;

4.新上線的使用說明結合案例全面展示產品使用場景;

5.全新UI界面,呈現數據簡潔明了,為移動端設計了可下載的數據圖。

合作案例

2017 春運大數據報告:中國鐵路聯合今日頭條發布的 2017 春運大數據報告,被央視網、新華網、央廣網等全國中央新聞網站及重點網商在各自首頁重要位置轉發傳播,覆蓋人群過千萬,獲得了大量好評。

2016 奧運項目合作案例:2016 年巴西里約奧運會,媒體實驗室在報紙、電視、網站、新媒體、客戶端實現多方位的合作,包括河南衛視、四川線上、中國經濟網等多家媒體。

功能介紹

1. 熱點追蹤

(1)熱門事件

以文章關鍵字為統計對象,科學分析並計算出關鍵字所代表的事件熱度的加權和。影響加權和的因素有:包含該關鍵字的文章數,以及文章的閱讀數、分享數、評論數和喜歡數等。當熱門事件達到一定熱度,可上升為精選報導。

(2)飆升事件

近日關注度上升最快的事件,可作為近期報導的線索。

(3)實時爆料

每天最熱門文章或爆料。根據文章或者爆料的閱讀數、分享數、評論數和喜歡數加權求和計算出各個文章或爆料的熱度值並進行排序得出。熱門爆料支持本地爆料篩選,暫不支持文章類別篩選。

2. 精選報導

當天最具熱門的事件,對該事件進行小時級別的數據更新,輔助創作者跟進動態。

3. 數據報告

數據報告為今日頭條算數中心根據熱點事件特別製作的數據報告,供創作者下載使用。用戶可根據報告的領域、來源、標籤、分類、關鍵字等來檢索相關報告。

4. 事件監控

媒體實驗室根據內容創作者的寫作需要,為創作者提供個性化的事件監控功能。

通過輸入關鍵字或關鍵字詞組,來描述需要監控的事件。生成的數據報告包括關鍵字熱度、熱文、爆料、視頻、評論等維度。熱度展示了監測事件在某時間段內的熱度變化;熱文、爆料、視頻則按照時間順序,為內容創作者提供最新的事件相關的文章、爆料和視頻。評論以最新評論和最熱評論聚合,並按照詞頻熱度提供評論關鍵字。

5、關鍵字

(1)熱度指數

將關鍵字的閱讀量、評論量、轉發量、收藏量等加權求和,以小時級計算出各關鍵字的熱度值,繪製成趨勢圖。

(2)關聯分析

用戶在閱讀含有某關鍵字的文章時,與其有關聯的其他關鍵字同時被閱讀的頻次,以此為基礎計算出的詞與詞之間的相關性。相關詞距圓心的距離表示相關詞與中心關鍵字的相關性強度,相關詞自身圓形面積大小表示相關詞自身熱度指數大小。

(3)相關內容

“支付寶”相關的熱門文章,以及實驗室各版塊與“支付寶”相關的內容。

(4)人群畫像

某省份/城市用戶對熱詞的閱讀量,對比該地的全網閱讀量,映射成該省份/城市的地域熱度值。

(5)評論分析

提供含關鍵字文章的熱門評論,按照評論熱度(與點讚數、回複數等相關)進行排序。根據文章熱度、對應文章下評論中的詞頻等因素,提供評論熱詞。

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