Технология больших данных (big data) в средствах массовой информации (СМИ)

Вот уже несколько лет все говорят о смерти традиционных СМИ. Если бумажные издания умерли примерно в начале двухтысячных, то цифровые СМИ умирали на наших глазах, начиная с начала 10-х.
Всеобщая доступность информации, возможность практически беспрепятственно самостоятельно создавать и, самое главное, издавать контент сейчас доканчивает уже начатый процесс.

Допустим, вы хотите сделать цифровой канал распространения информации. С чего начать?

1) копировать информацию из ленты с картинками и рубрикаторами, создавая попутно новостной ажиотаж,
2) набирать («накручивать») подписчиков,
3) продавать получившуюся аудиторию рекламодателю

Это достаточно неплохо работает в тот момент, когда на горизонте 2-3 десятка таких площадок, а когда их в публичном пространстве несколько тысяч, машина получения рекламных денег начинает сбоить.

Что в таких случаях потенциально можно предпринять?

Некоторые вкладывают дополнительные усилия в собственную раскрутку, т.е. используют другие канала в качестве репродуктора собственного,другие пытаются инвестировать в оформление контента, делая его еще более медиа-ориентированным, добавляют графику, видео, аудио и т.д.

Обе попытки существуют действуют в классической парадигме маркетинга: присутствие там, где нет конкурента.

Однако проблема остается на том же месте: к сожалению или к счастью, любая простая новация моментально копируется и вы все время боретесь с неизбежной конкуренцией.

Отметим, что некоторая часть изданий, как отечественного (в значительной степени), так и западного рынка не рассчитаны на прибыль. Они существуют в качестве определенного политического или общественного инструмента влияния и не зависят от сиюминутных предпочтений публики.
Как бы это ни казалось странным, такая жизнь может продолжаться годами.

Однако, в определенный момент на горизонте появилась концепция Big Data, от которой сформировались невероятные ожидания, но использовали ее (те кто сумел) в качестве инструмента, которым забивают все те же самые медийные гвозди.

В лучшем случае, с помощью этой технологии стали определять аудиторию и ее предпочтения.

Хороший пример youtube, который подбирает (сегментирует) те видеоролики, которые вы уже посмотрели и предлагает на этой основе похожую подборку.
Эта концепция нашла максимальное воплощение в рекомендательном сервисе Imhonet. По тому, что вы смотрите, математический аппарат этой платформы определяет, какие из потенциальных развлечений вам бы еще могли понравится.

Дальше предпочтений уже никто не идет. А ведь сейчас уже можно делать следующее:

1) создать персонифицированное СМИ, которое НЕ собирает, А формирует истории в соответствии с вашими интересами. В том числе делает соответствующие подборки фактов;
2) знает, каким образом предложенные новости вам доставить, какой канал и оформление использовать;
3) умеет делать все в нужный момент времени и понимает, сколько вы можете воспринять (прочитать, посмотреть, послушать и т.д.)
4) наконец, понимает, за какую информацию вы готовы заплатить или какую рекламу вам показать, если вы пока не готовы платить за счастье обладания нужными сведениями в нужный момент времени.

Традиционных СМИ не существует, все индивидуализируется и те, кто хочет быть информационным хабом должны пробовать выжить таким образом.


Основные препятствия, как обычно, идеологического характера: наши читатели (зрители, слушатели) этого не поймут, у нас «поедет» редакционная политика и т.д.
На это можно сказать, что никто давно не читает СМИ с редакционной политикой.

Зачем это делать, если можно выбрать факты, желательно наиболее релевантные теме и пытаться расположить их не слишком близко и не чересчур тенденциозно друг к другу. Вот и все, что может сделать газета с новостями.
Журнал может рассказать историю, но осторожно, ненавязчиво и не испортив аппетит читателю.

И здесь Big Data как раз очень уместна.

Заказать услугу можно в нашем маркетинговом агентстве: ссылка