智媒时代下内容生产平台的运营新趋势-AI内容审核

智媒时代的到来致使在线上内容平台的运营方面产生了新亟待解决的问题，包括大数据的采集运用能力是否满足发展的需要、如何处理好5G环境下知识服务产品的边际成本的问题、如何规避信息茧房的出现和如何处理好内容价值持续分化的问题。

这些问题在即将来临的5G时代都将不可回避，而对于内容生产机构而言，内容生产和管理能力的提升在很长一段时间内都将成为内容运营平台自身发展的重要命题。

1、内容精准营销成常态
基于用户画像和内容画像进行用户与内容的匹配是当前互联网公司常用的手段，由此对于互联网公司而言，通过用户大数据和用户画像来指导自身内容生产并推动精准营销已成为常态。

而作为传统内容制造商而言，由内容出版机构信息技术手段相对落后、大量数据被其他互联网平台等渠道截留以及自身用户运营能力较弱等众多原因共同导致了读者转用户的方式来获取流量和用户数据在当前还不够现实。

因此，传统内容生产机构需要通过不断学习和创新，在未来实现真正意义上的读者转用户，并在众多优质的垂直知识领域内通过深度运营获取大量的新增用户数据，通过算法进行用户与内容的深度关联，使数据为依托的内容精准营销成为常态。

2、内容传播将渐进式推荐
无论是内容生产机构还是互联网内容平台，都在自认了解用户需求的基础上按照设想的需求进行内容生产和内容运营，但内容生产机构所生产内容面市后几个月内就被市场淘汰已是常态，甚至整个互联网环境中也充斥着大量用户不感兴趣的信息流，浪费了宝贵的信息展示窗口。

因此让市场自动分析内容生产和内容运营策略的优劣，并自动开展下一步策略的内容推荐方法是大势所趋。生产端将部分内容在未批量生产时提前投放到互联网环境中以测验读者和用户的反应；运营端，可以通过向特定人群总量的一定百分比进行内容投放，通过观察内容的点击率和阅读时长来判断内容与用户的匹配程度。

渐进式内容推荐才能确保内容在有限的运营资源中获得最大的效益。

3、内容关联推荐持续优化
关联推荐是扩大用户内容消费场景、提高内容传播度的主要方式，被当前大部分互联网企业所采用。关联推荐的逻辑是通过大数据挖掘用户的基础画像，在用户所阅读内容相邻的位置为用户提供其可能感兴趣的其他内容，从而引导用户进行内容消费。

在现有的内容推荐逻辑中，其关联的算法基本上还是基于知识图谱和内容标签关联体系，但这种推荐方法很容易将造成信息茧房。这是由于数据量的不够庞大以及大数据分析、人工智能相关算法的不够完善造成的局限。

在智媒时代，大量打破现有知识关联体系的非线性关联逻辑的确立，有利于扩大内容消费场景并打破信息茧房。5G商用推动技术链快速发展的未来，因此，把握未来内容生产和内容运营的新变化并积极思考如何应对，是当前内容生产机构亟须解决的问题。