如果,搜索引擎提供的信息,都是企业精心包装的。 那么,算法显示的信息理论上是由“技术”这一相关人员筛选出来的。
—by料理鸡宣传
你好。 我是一个不太专注于网络危机公关案例分析的菜鸡公关。
以前,有粉丝问,作为曾经的企业宣传,如何看待搜索引擎和推荐算法带来的派生问题。
上一篇文章由于篇幅有限,只谈了搜索引擎。 今天让我们继续讨论算法。
如果,搜索引擎提供的信息,都是企业精心包装的。 那么,算法显示的信息理论上是由“技术”这一相关人员筛选出来的。
过滤的一端通过文本分析等对内容进行标签,另一端通过跟踪用户的网络行为和所处的环境来对用户进行标签。
两者进行标签匹配,最终在APP上出现你看到的信息,在某种程度上,我以为这些内容也是技术上喜欢你的。
由于不同的企业公关部在定位上有所不同,所以在谈算法对公关的影响之前,料理鸡公关要先定义好公关的工作。 本文的公关活动与营销公关活动和营销公关活动无关,简单来说,只谈钱少的模块。
就料理宣传工作的经验而言,一般的网络公司的宣传部分为几个小组:
1 .媒体集团
2 .内容和舆论小组
3 .新媒体集团
4 .活动小组
关于算法对各组的影响,我们主要谈谈前三组吧。
01
算法对媒体集团的影响:媒体话语权的重构
媒体集团的主要工作是扩大和维护媒体、记者的资源,争取媒体的曝光机会。
在传统媒体时代,话语权集中在少数媒体手中。 企业公关处于弱势地位,企业曝光渠道没有选择权。 另外,由于技术手段不成熟,无法对媒体投放的质量和效果进行数据化、精准化分析,媒体岗位的专业化需求很低
算法时代,媒体百花齐放,企业公关掌握主动权。
首先,就媒体选择而言,传统媒体和网络媒体、综合媒体和垂直媒体、权威媒体和KOL意见领袖、媒体岗位的扩大和媒体维护幅度大幅增加;
其次,从媒体传播效果来说,算法技术的发展、用户画像产品的成熟,使得媒体从业人员实现了目标人群的精准传播,带动品牌和销量的双重增长;
最后,从记者的维护程度来说,算法加标签的手段实际上也适用于媒体存储库的维护。 在稍大的网络公司公关部,记者的维护人数可以超过100人。 专业媒体人员根据记者所属媒体的背景、记者自身的背景、记者的性格、爱好等记者的个人特质进行标签设置,使部门其他同事能够迅速熟悉记者的风格。
算法在促进媒体事业繁荣的同时,当然也有负面影响。 例如,企业投入成本的增加、个别媒体的影响力的减少、媒体工作人员专业性要求的提高……
但是,总的来说,发展趋势很好。
02
算法对内容和舆论群体的影响:永不醒来的用户
这里说的“内容”相当深刻,内容组主要生产行业稿件,简单的新闻稿件制作任务一般由媒体组承担。
由于内容团队需要了解行业、产品、资本,所以容易与舆论紧密联系,最终,只有每天浏览大量新闻信息,才能动笔。
这也是菜鸡公关将内容和舆论融为一体的原因。
本文认为算法对内容的影响主要体现在数据新闻这一新的叙事方式上最具代表性的是“插图行业”,很多互联网公司都发表了类似的数据报告。
可视化和精准化的优势,为内容群体创造了更大的发挥空间,尤其吸引了同行。 例如,两大常见行业公司都在争夺自己是第一。 用户数,销售额,增长速度,总之什么数据好看又在说什么?
算法对舆情的影响,可以说是巨大的。
曾经看到过一个段子,某CEO在自媒体平台上刷到一篇公司负面的文章,很生气,转给自家公关处理,没想到一刷新又看到另一篇,再一刷新,这负面是没完没了了。
这个故事很好笑,但也引人深思。一方面,作为用户的我们,好像点开app,可以了解全世界,但实际上我们每天都在将自己包裹在一个像蚕蛹一般的“信息茧房”里。
我们在app上看到的,是技术认为我们喜欢的,我们也确实很开心,因为这些内容都很吸引我们,很有趣,但绝大部分的知识,都是无趣的。
就舆情这块来说,算法的影响有两方面:
一方面是由于媒介渠道的分散化、媒介内容的指数级化,舆情变得越来越难以监测和提前预警。
风口上的互联网公司,基本是公关部全员都会承担舆情监测任务,渠道从早些年的论坛、到后来的微博,再到现在的各大自媒体,都会同时覆盖。
任何一点风吹草动,都让人心惊胆战。
另一方面是受利益的驱使,负面内容的生产呈现组织化和批量化趋势。
算法时代,自媒体生产者收入与阅读量牢牢绑定,阅读量与用户的阅读行为牢牢绑定,而最吸引用户的内容,往往是负面的。比如企业破产、倒闭、资金链断裂;比如员工打架闹事裁员……
这类负面舆情,由于利益的驱使,基本上是“野火烧不尽,春风吹又生”的状态。
再加上前面谈到的,所谓的个性化订阅、精准推送,实际上用户看到的内容都是同质化,这也导致如果用户偶然读到一篇企业负面,无论企业公关策划再多的正面新闻内容,都可能无法触达用户。
03
算法对新媒体组的影响:数据盲从下的牺牲品
新媒体组的工作就是负责企业自媒体运营和KOL投放。
算法对新媒体组的正面作用,其实与前面媒介组类似,这里就不赘述。我们来谈点对新媒体的负面影响。
菜鸡公关认为,算法对新媒体组最大的负面影响,就是诱导新媒体公关人员过度迷恋数据,导致企业品牌受损。
最常见的就是各种花式追热点,蹭热搜。一切以数据为导向,为求热度,甚至连负面热点都敢蹭,更有甚者,直接把公号当个人号使用,在线追星什么的。
客观来说,这并不完全是新媒体公关人员的锅,毕竟,新媒体组算是唯一一个真正拿得出数据的小组,很容易成为数据的牺牲品。
四、算法对活动组的影响:无
这里的公关活动组仅指公司层面的,比如融资发布会、记者见面会等,营销公关相关的营销活动并不在内。
从这个限定来说,算法对活动组没什么实质性影响,加上菜鸡公关这块涉足有限,就不多谈。
04
简单的小总结
算法对公关的影响是巨大的:它为媒介组创造了更大的发挥空间;它为内容与舆情组带来了一种新的数据新闻叙事方式的同时,也加大了舆情监测和危机公关的难度;它为新媒体组赋予了靠数据说话的权利,也增加了一道无形的枷锁。
说了这么多,关于算法,菜鸡公关给公关朋友的建议是,利用好数据,但不要被数据所利用。给非公关朋友的建议是,如果无法做到多看书,那么就多用搜索功能,而不要不断地点击“刷新”,甚至再刷新。
文/我家公关是个菜鸡(全网同名)
我是菜鸡公关,七年互联网公关,自由撰稿人,拥有互联网独角兽企业和互联网投行的双重经历。如果你对公关感兴趣,欢迎留言、分享、关注,你的每一次互动都是我更新的动力!
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