傳播學21天學習計劃-第十七天

翠老師

第十七天 熱點專題 知識付費

■知識付費模式

    實際上是隨著人類文明的進步而不斷發展的,在傳統的工業化媒介時代,消費者通過付費購買書籍、報刊、雜志、磁帶、CD等傳統實物型媒介形態的知識產品,從而來滿足自身的知識需求。目前,人類依然進行著這種傳統的知識付費行為,然而,互聯網的出現改變了傳統的知識消費環境。

互聯網知識付費新模式是指知識生產者將對用戶有價值的碎片化的傳統書籍、理論、資訊、技能等知識內容轉化為用戶方便使用的標準化、系統化的互聯網知識產品,并借助專業的互聯網知識付費平臺或者自媒體渠道進行傳播與營銷,最終通過消費者便利的線上付費方式購買,從而滿足人們提升認知水平和未來發展能力的一種新型知識付費商業模式。

發展現狀：

2016年,得益于消費結構升級、版權環境改善以及支付手段的成熟,而被稱之為是“知識付費元年”,分答、千聊、知乎live等新型知識付費產品相繼上線,各大媒體也紛紛試水付費領域,喜馬拉雅FM推出“123知識狂歡節,上線付費音頻節目。一時間將知識付費模式推至移動互聯網應用發展的新風口,根據艾瑞資訊調查,2017年年底知識付費用戶達到1.88億人,較2016年增長了兩個百分點,顯示了我國知識付費市場高速增長的勢態。2017年中國互聯網知識付費市場持續發展,用戶規模增速超過100°,用戶群體主要是來自一、二線城市的中等收入的90、80群體,平臺化、實用化、頭部化音頻化、低價化成為其市場供求的顯著特征。

原因分析如下：

需求側:

①生活節奏的加快和生活環境的復雜化使得跨領域基礎知識的場景化應用成為必備技能。群體性焦慮引發強烈學習動機,提升了用戶為優質內容付費的意愿;在信息量爆發、免費信息泛濫的環境下,付費門檻能夠幫助用戶降低內容篩選的時間成本和注意力成本。

②自媒體的野蠻式增長,冗余與過剩的知識信息大大增加了用戶尋找有效知識信息資源的難度和搜尋的時間成本。與此同時,滿足用戶“千貨”知識信息訴求的知識生產需要付出更高的成本,這與知識內容免費供給模式之間產生現實矛盾。伴隨著視頻網站會員. 制度、數字音樂專輯等推出,市場教育程度顯著提高,網民逐步培養起為優質互聯網內容付費的習慣。

③隨著國家隊版權保護力度不斷加大,民眾知識產權意識逐漸提升,知識付費意識在部分處于一、二線城市的年輕用戶中率先萌發并逐步輻射擴散至其他用戶群體。

供給側:

①我國經濟發展進入新常態,居民消費結構升級。我國居民人均可支配收入快速增長,消費結構由生存型轉向發展型,對高質量的知識信息產生大量需求。在宏觀環境的支持下,我國文化產業規模顯著提升,文化消費市場逐漸完善。

②近年來從個人博客到自媒體興起所帶動的全民內容輸出風潮下,伴隨著自媒體上升路徑收窄,B端收入向頭部聚集;此外,在部分領域已具有相當影響力的KOL的內容服務價值點仍未完全挖掘和釋放。行業整體亟需拓展變現出口,而主要面向C端收費的知識付費模式正契合了這些趨勢。

■特點

需求側:用戶特征

①用戶畫像:

2017年知識付費用戶群體以月收入在*元的中等收入年輕群體為主,主要分布在一二線城市。一方面,一方面,一二線城市的中等收入群體數量龐大,其面對的中產焦慮困惑程度高,他們對于提升自身發展能力的知識干貨有著強烈的付費意愿。另外,從年齡分布來看,集中于21.40歲,該人群屬于職場新人或企業中層,對知識儲備或者是個技能要求較高,優質付費內容為其提供良好的資料。

②付費意愿

從付費用戶對只是內容類型的偏好和購買使用目的來看,實用型知識內容大受青睞。教育培訓、消費理財、IT科技這三類內容專業性強,需要相應的專業知識生產者對當下中產焦慮的實用性內容做“大眾化”解讀,以提升個人在工作中的競爭力或改變生活環境從付費用戶對知識內容媒介呈現形態的青睞程度看,音頻類找得頭籌。音頻節目的伴隨性特征更加契合年輕中等收入群體碎片化、多元化的在途生活場景。

從付費用戶對知識內容的定價接受程度來看,小額付費依然是主流。2017年知識付費用戶實際的單項消費額度多在200元以下,平民化定價路線和中低定價策略依然是平臺方定價決策的首選。

供給側：

①知識付費產品形態多樣化

隨著用戶對知識的需求增長,知識型產品乘風而起,參與者日益增多,其形式更為豐富從最早的圖文,到問答,再到更適合移動端消費的音視頻和直播;內容也更加廣泛,從最早的大眾化內容,到更加深度垂直的專業內容,甚至已經承擔了部分教育的功能。知識型產品將向頭部平臺集中,且呈現出精品化、專業化的特征。

②知識支付模式多元化

現實挑戰：

1.用戶知識付費的消費習慣有待進一步培育

長久以來免費獲取網絡知識已經成為互聯網用戶根深蒂固的思維模式,除此之外,先付費后體驗的消費模式與國人保守的消費理念想違背。

2.知識付費的消費服務有待優化

3、知識付費產品有特差異化

知識付費平臺大量涌入,生產內容集中于頭部資源,造成知識付費產品在某一領域過度密集,市場上關于時間管理、文案寫作、投資理財的標準化付費知識產品幾近泛濫,由此形成的頭部效應加重內容同質化的同時也打擊后進入市場的內容生產者。其次,不免有追逐利益者為了迎合消費者需求而嘗試自身并不擅長的內容,長此以往,對知識產品管理的缺位會消耗用戶的信任。

4、知識版權意識有待強化

知識付費風頭正盛的同時,侵權盜版行為也屢見不鮮,這不僅為國家的版權監管帶來困唯,也威脅著知識付費平臺的盈利能力。國務院于2017年印發《“十三五”國家知識產權保護與運用規劃》,進一步加大損害賠償力度,嚴厲打擊知識侵權犯罪,力圖為知識交易市場打造清明環境。

■發展前景

1.用戶規模有望繼續擴大,用戶增速放線,用戶留存問題凸顯

艾瑞咨詢預計,隨著移動支付用戶規模的擴大,知識付費用戶規模會持續擴大,預計2018年知識付費用戶規模將達到292億,在經歷了增長爆發期后,用戶增速放緩,市場與用都將回歸理性。用戶規模的增長會為知識付費平臺創造更廣的市場空間，同時會加劇平臺之間的競爭,用戶留存問題將進一步凸顯。

2.頭部內容持續發力,垂直細分領域受關注

在頭部知識內容持續發展的同時,付費知識體系也將逐漸向深層次的垂直細分領域拓展,滿足部分知識用戶群體的小眾需求,將會有更多的垂直細分類產品出現,如兒童、情感生活、人文等領域將會受到內容創業者和用戶的青睞。知識生產者將由自帶粉絲效應的名人、大V逐漸擴展到各個專業領域的資深專家以及擁有專業知識的普通大眾。

3.技術升級促進知識付費市場場景化、智能化

技術將進一步成為知識付費平臺實現精細化生產、精準化推送的有力支撐,大數據云計算等技術的不斷成熟將逐漸改變知識付費平臺粗放式的營銷策略。技術預測讀者閱讀傾向,并進行逐個擊破。

■發展建議:“一優三多”

1、優化平臺的內容生產機制,保證優質持續輸出

未來,我國知識付費平臺的內容生產將從平臺化的綜合性頭部內容逐步向垂直細分的知識領域轉化,充分利用尾部資源擴大知識付費市場規模。優化內容生產機制,保證內容輸出的質量與連續性,首先要盡可能吸納各行各業的專業人士,提升付費知識產品的權威性與專業性;另外嘗試將PGC與UGC生產模式結合起來,為垂直領域知識愛好者提供孵化體系,再依靠專業人士做好把關工作,引入知識生產者的篩選、評價機制,保障優質內容持續生產。

2、多元付費機制,滿足用戶的差異化價格訴求

知識付費平臺要加強對用戶付費意愿的持續關注,就要制定適合不同消費水平用戶的價格策略。免費與付費相結合,引入會員制。可提供知識產品部分內容先體驗后付費或者一定期限內可退貨的售后服務。知識付費平臺可根據市場供求情況靈活地調整價格,針對部分高端知識產品,可以提供個性化定制服務。此外,成立行業內部規范部門,逐步實現知識付費產品價格制定的標準化規范化。

3、多元化服務,提升用戶的留存率與活躍度

首先,加強知識付費平臺首頁細分、評價、和推薦功能的設置,縮短用戶查找時間,實現精準化推送;其次,知識產品是非標品,用戶對知識產品的付費體驗存在著個性差異,為此要進一步加強用戶細分,提供尾部服務,依靠智能技術深入辨別用戶生活場景,以提供稀缺知識資源為基礎,開展一對一資訊、線下指導等服務,最終實現內容、社交、場景的三位一體。

4、多方聯合,共同抵制盜版侵權

知識付費產品侵權者多為散兵游勇,難以追蹤,鑒定難度大。因此需要政府不斷完善政策,加強對劣質內容的監管,提高侵權違法成本,通過政策和行政印影響力從根本上提高公民的版權保護意識。平臺方要適時應用防范盜版侵權的新型技術,多舉措抵制并減少盜版侵權行為的發生。

第十七天 配套習題訓練

題目：根據材料丙容談談你對“知識付費,內容為王的回歸,知識付費是互聯網時代新聞人最后的救命稻草”這句話的理解。
材料:2016年被稱為“知識付費元年”。知乎、果殼、羅輯思維等平臺相繼推出值乎、分答、得到”等知識付費產品,并在短期內吸引了海量用戶,成為不少內容平臺實現流量變現的盈利選擇。知識付費市場的紅利吸引了不少玩家入場,隨著資本巨頭相繼入場,知識付費依舊成為一個“風口”,而其產品的精細化和分眾化的縱向開掘趨勢將更為明顯。
   線上知識付費的興起并非偶然,其起源可以從內容付費說起。早期的內容付費囊括了音樂、視頻、文學等多元化產品,用戶可以通過購買會員等付費方式獲取一般免費用戶難以獲取且更具有價值的內容。自2015年7月《關于責令網絡音樂服務商停止未經授權傳播音樂作品的通知》發布以來,以QQ音樂、蝦米音樂為代表的各大音樂服務商在下架未經授權音樂作品的同時也加強了付費會員體系的搭建。與此同時,2015年6月,以優酷土豆、騰訊視頻和愛奇藝為代表的視頻網站逐漸開啟了視頻付費制度,并相繼推出了月度、季度和年度會員制度。此后,文學、音頻等領域也相繼實現了會員付費的制度,內容付費逐漸成為各大互聯網機構流量變現的營利模式。
2015年3月,果殼網推出產品“在行”,用戶可以通過付費的模式一對一約見不同領域的專家。2015年末,“羅輯思維”推出了知識付費訂閱的應用程序“得到”,該應用上線不到3個月便積累了42萬用戶,付費率高達20%。2017年3月,羅振字停止更新周播視頻并退出其他音頻平臺,其音頻產品只在“得到”APP獨家發行,以羅振字、李翔李笑來為代表的頭部意見領袖吸引了海量粉絲并逐漸搭建起自主的內容付費體系。知乎于2016年3月和4月連續推出了兩款知識付費產品,分別是實時問答互動產品“知乎Live一對一付費咨詢產品“值乎5月,早已布局知識付費市場的果亮網上線了新型付費語音問答新產品“分答”,并邀請王思聰、佟大為和馮侖等各行各業的大、網紅人駐平臺,以偷聽回答的形式激發偷聽者的窺私欲和好奇心,以此來吸引更多用戶分答上線僅四十二天,授權用戶超過1000萬,付費用戶多達100萬,33萬人開通了答主
頁面,產生了50萬條語音問答,交易總金額超過1800萬,復購率達到43%。
知識付費的主要類型如下:
(1)低頻度使用的知識和內容。知識和內容被社會使用頻度越高,其社會的供應量就越大、社會的普及程度就越高、稀缺性就越低。而某些新興的領域、較少有人觸及的專們領域,專口知識,其社會的供應量不多,社會的普及度較低,如果加上人們對這個領域、這類知識的興趣和需求恰好在上升,這類知識就會成為人們愿意付費的
(2)跨界度高的內容和知識。我們這個世界在越來越細分化,知識和知識之間的鴻溝也在日益擴大,有一種說法:今天連數學家和數學家之間都難以溝通、聽懂對方的話語了。可見現代文明的發展,形成了一道又一道認知和溝通的障礙。但人們面對的世界又往往是由多種多樣的復雜性事物和變量糾結在一起發生作用的,因此,跨界的知識和能力便成為當下人們把握機遇把握現實的核心能力。能夠提升人們這種能力的內容服務,當然有人愿意為它付費
(3)精粹度高的內容和知識。即降低或減省人們獲得知識的時間付出、精力付出以及增強人們理解力的知識服務也是人們愿意為之付費的知識服務。在一個信息泛濫良秀難辨,人們的時間精力短缺的時代,人的社會行動能力的提升、生活效率提升的關鍵就在于獲得和理解知識的能力的提升。因此,這類知識服務雖然形式上不具備稀缺性的特征,但是,當它以一種簡約、有效、可理解的方式提供知識服務時,人們會因為它對人們時間精力的減省而付費,比如:學位論文中的文獻綜述服務,羅輯思維中的代人讀書選書等。
(4)高場景度的內容和知識。主要包括有借鑒意義的個體體驗性內容,以及個性化量身定制的知識服務。內容和知識如果按照從場景的仿真度(即從抽象概念到具體場景)來劃分,概念的傳遞是較為容易的,但場景的帶入及有針對性地多維度分析判斷則是較為稀缺的。
現階段知識付費平臺的模式還停留在付費欄目、付費問答和付費講座等傳者為主的傳播模式,用戶在傳受關系中只能被動地接受平臺提供的內容。與此同時,平臺在付費內容安排和專家大咖的邀請人駐等方面普遍基于產品經理以往的從業經驗,并未能真實反映受眾的個性化需求。知識付費平臺可以利用大數據、云計算等先進技術收集用戶的相關信息,并通過算法邏輯分析用戶的關鍵詞搜索、瀏覽習慣等信息,以此對用戶進行個性化推薦。什么是優秀的基于算法邏輯的人工智能的個性推薦呢?從根本上說,就是深化到用戶的個人或實踐場景中提供此時此地、此情此景下的可以滿足用戶當下的個性化需求的知識服務。換言之,技術升級的關鍵是,要么更加深入和驚喜地辨別出用戶的生活場景;要么建構起一個適合于用戶的場景以便他們獲取他們在別處很難獲得的稀缺而又需要的知識內容,如可以考慮引AAR、VR等先進技術,為用戶提供全景式、浸人式的知識接觸的新體驗。

概言之,知識付費的浪潮伴隨著消費升級和終身學習的趨勢蔚然成風,未來知識付費平臺應順應群眾分眾化市場,深耕垂直化內容,通過頭部資源引流和扶持尾部資源構建多元化知識付費內容。同時要借助算法匹配、個性智能化推薦等技術手段為用戶匹配優質內容,提升用戶使用體驗;以趣緣圈子為核心挖掘重度用戶,以社交網絡帶動平臺繁榮,引領知識付費良性發展。知識付費,內容為王的回歸,知識付費是互聯網時代新聞人最后的救命稻草。
知識付費是一種以開放型內容社區為依托,在付費的基礎上由個人面向網絡大眾提供在線咨詢、網絡課程、信息共享等內容服務的傳播模式。開放、共享、付費成為該領域的三大關鍵詞,平臺的開放性營造了UcC( User Generate Content,用戶生成內容)和PGC( Professional Generate Content,專業產生內容)共生的內容社區。知識付能夠將更多有價值的信息篩選出來,構造出一種全新的知識傳播體系。
知識付費之所以能成為互聯網時代新聞人最后的救命稻草,是因為知識付費實質上是抓住了快馬加鞭時代的浮躁和焦慮的癥結,通過快速獲取技能和知識能讓人們緩解一絲“知識焦慮”,求得心理安慰,這也就給傳播者尋得新的商機。因此知識付費對于傳播者和用戶來說皆有裨益,可以一舉兩得”。
首先,對于傳播者而言,當付費訂閱行為成為一種習慣,有利于增強傳播者的自我認同感,使他們成為“知識網紅”,打造“個人P”,這有利于倒逼內容創作者生產高質量的原創內容,再繼續吸粉變現;這種正向循環,既是對內容創作者知識產權的保護,也有利于更好地經營粉絲、傳播個其次,對于用戶而言,付費行為能將用戶從信息冗雜、嚴重同質化的內容中脫離品牌和內容出來,將真正有意義、高質量的信息推送給用戶。澳大利亞學者布倫斯( bruns)將一類新聞生產方式稱之為“協作式新聞策展”,即傳統的新聞生產是“把關”模式,新聞工作者通過對海量的信息展開核實與篩選,能夠將符合主流價值觀和指導受眾實踐的信息推送給用戶;然而由于新技術的發展,新聞生產不再囿于版面的限制,因此新聞工作者不再用“把關”“剔除重要的內容”,反而要“強調更為重要的內容”,使得用戶不至于被滾滾而來的信息潮流所湮沒,能夠較為便捷地獲取知識。
二、知識付費的特點
(一)個體構面:以個體為核心的多元節點傳播
在各大知識付費平臺上,既存在馬東、王思聰、羅永浩等社會名人,也存在草根用戶,他們通過UGc、PC內容積攢個人流量,進而成為知識傳播中的關鍵節點。由此可見,在知識付費領域,隨著個體話語權的不斷增強,“個體一個體”“個體一大眾”的節點式傳播成為可能,其自身將成為傳播的重要渠道
(二)媒介構面:基于開放型內容平臺的參與式傳播
參與是知識付費領域中的重要環節,用戶在平臺中既扮演著內容生產者、傳播者的角色,也以消費者、提問者的身份介入互動在知識付費領域,得到、喜馬拉雅、分答、知乎等開放式內容平臺的構建,為用戶參與和知識協同生產提供了載體,以知乎ive為例,用戶不僅可以作為信息消費者通過免費或付費的方式查看相應問答內容,還可以通過平臺上“發起一場ive”的功能,成為信息生產者和傳播者,并從中獲取相應報酬。開放型內容平臺打破了固化的傳受關系,重新突出了參與和共享的價值。
(三)內容構面:多元縱深的內容體系
從內容深度上看,形成了大眾化、專業化兼備的多元內容格局。大眾化內容主要集中于得到、知乎、喜馬拉雅等主流知識付費平臺中,這類社區的內容生產層次較為豐富,垂直細分趨向明顯,且多為個人的經驗分享,知識獲取門檻低,適合不同層次職業、愛好的大眾收聽。而類似于鈦媒體、36氮、雪球網,則主要提供不同領域內的專業信息,知識門檻較高,內容專業性強
三、知識付費面臨的困境
金自媒體人在知識付費這個領域發展可謂風生水起,但是知識付費在成為拯救互聯的最后一根稻草的同時,也并不是盡善盡美的,甚至面臨著諸多間題。

第一,娛樂性蓋過知識性。注意力導向的問題更容易引起關注,如明星緋聞、隱私、八卦、獵奇問題;可能會變成打著知識旗號的名人影響力變現的平臺。如王思聰“分答”后,曾有網友請教王思聰“如何鑒別有著白蓮花外表的綠茶婊”,并給予90的“學費”,而王思聰回答僅有四個字:“熟能生巧”。但這種惜字如金的回答不沒有使粉絲感到灰心和不值,反而刺激了粉絲對其個人私生活的高度關注。

最后，王思聰回答了32個問題,分得25.6萬元。之所以有如此多用戶為他的回答“買,里多是窺探隱私八卦,滿足極不健康的窺私欲。
第二,缺乏完整的反饋機制,用戶的權益難以得到保障。目前多數平臺尚未建立內容的篩選與評價機制,就連豆瓣剛推出的“豆瓣時間”,都有意無意地“閹割掉了評論區,而對于極少數具備評論打分功能的平臺,在粉絲經濟的影響下,這類評價意免面臨失真,付費墻的過濾機制會自動過濾掉大量“異見分子”,只留下自帶粉么
第三,知識付費所推崇的所謂省時又淺顯的方式是一種浮躁的求知過程,碎片化鏡的狂熱追隨者的知識不能得到真才實學。而且大多數知識付費是講師單向的灌輸式行為,用戶限能被動汲取知識,失去了主動思考和判斷的必要過程。例如,通過講師“二次包裝后的世界名著可能只是一段20分鐘的音頻,與用戶自己閱讀和作者進行靈魂交流大相徑庭,用戶很容易將講師的觀點當作真理本身去理解;再如,《好好說話》中馬東雖然將通技巧拆分成幾個案例便于用戶理解,但用戶若只通過這個來學習溝通技巧,沒有在實戰中運用和體會也終究僅是紙上談兵,很難形成整體的、獨創性的認知。
四、針對困境的解決措施
    目前,知識付費產品整體呈現出泛娛樂化、泡沫化、低俗化的傾向,與知識付費平臺的定位背道而馳。相對于傳統媒介而言,這類知識付費平臺中“把關人”的缺位為泡沫化、低俗化的信息內容大開方便之門,從海量的低質內容中重建信息傳播秩序是問題的關鍵所在。因此平臺可以采取一些方式來解決這些弊端,例如分答平臺目前主要采用舉報、評價、用戶管理等機制來約束內容生產者,知乎ive也確立了優質內容的識別機制,除了參考參與者的評分之外,還將主講人的社區貢獻度、live次數與內容質量、主講人專業領域權重等眾多維度加入考量標準,便于用戶自主審查付費內容當劣質內容無人問津,這類泡沫化信息也將自然而然地遭到過濾。

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