本文作者：Irene Chen （目前在資料科學領域已有八年多經驗，現職為 KKday 旅遊電商 AI 組長，過去曾任職 Martech 公司 AI 團隊負責人，希望藉由分享讓更多人可以踏入資料職涯領域）
內容媒體的種類
內容媒體與我們非常息息相關，它們豐富了我們生活，最常見的就是新聞媒體和部落格/論壇。若我們或公司未來也想規劃做自媒體，那接下來的內容肯定也與我們有關。
廣告主、內容媒體、客人的三角關係
廣告主 (Advertiser) 通常是品牌或電商網站，他們需要販售自己的商品，但需要透過更多渠道來曝光自己的商品，進而達到更高的轉換率。
內容媒體 (Publisher) 即指先前提到的類型，而現況為何我會開始關注這部分，除了因為公司也在做內容之外，我自己也正在做自媒體，所以特別關注內容媒體的產業知識與資料分析方向。
客人 (Customer) 可能是消費者也可能是讀者，客人因為對品牌的商品有興趣，所以會購買品牌的商品; 客人因為對內容網站的文章有興趣，所以在內容網站上停留許久。客人的瀏覽行為，就造就了網站的流量。
而這三種角色，形成了很有趣的三角關係：
內容媒體提供流量給廣告主，並向廣告主收取廣告費用 ; 消費者花錢購買廣告主的商品 ; 讀者上內容網站因此提供流量。
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內容媒體產業的盈利模式
根據前段的三角關係，我們會發現廣告主 (商家) 與內容媒體的依附關係超級大，商家目標讓自己的商品可以觸及到更多消費者，以台灣來說，通常會選擇 Google 和 FB 聯播網投放商品廣告，而另一種觸及方式是會向流量很大的內容媒體網站買廣告版位，目標吸引更多對自己商品有興趣的消費者讓他們點擊廣告、進而促進消費者加入會員以及購買商品。
所以我們發現，內容媒體經營者的商業模式，不外乎就是需要把自己的流量賣給「需要流量」的廣告主 (商家)，或是讓讀者用「訂閱制」的方式看付費的文章內容，執行優質內容需付費的概念。今天我們先聚焦在前者。
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因此，培養站內流量池至關重要
AARRR 行銷漏斗也能直接用於內容媒體產業，我們需要在網站上創造優質的讀者體驗才能讓流量源源不絕，若要以廣告收益為目標，唯有高品質的流量，內容經營者才可能販售站內廣告版位來盈利。
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提高讀者活躍度 (Activation) 與讀者留存 (Retention) 會是我們資料人最能施力的點，我們可以使用站內瀏覽數據與文章數據洞察讀者的閱讀習慣與閱讀喜好，用各種分析手段讓讀者在站內的時間可以停留得更長、提高整體留存。
除此之外，我們資料人的作品也能變成內容媒體業務向外販售廣告版位的武器，例如：如果站內有高優質的化妝品文章與流量，我們就可以製作分析報告向化妝品廣告主證明站內的讀者對於化妝品文章的喜好程度，讓廣告主信任在這裡投放廣告可以促進銷售。
延伸學習：《解密用戶成長指標：讓你的資源配置更高效》
資料科學可以派上用場的地方
資料科學在內容媒體產業可以發揮很多空間，我將我經歷過的題型列於下圖中，分別為文章自動貼標 (或文章主題分群/文章分類)、相似文章推薦、讀者分群與個人化文章推薦。
下圖有一個箭頭關係供大家參考，通常先對文章有基礎的分類後，我們才能執行相似文章推薦、以及對讀者執行參有文章偏好的讀者分群結果，當一切基礎資料分析題目累積足夠，甚至我們還能執行個人化文章推薦。
(1) 文章自動貼標
我們可以透過文章主題分類模型挖掘文章潛在主題字，供編輯上架文章時參考。還可以透過文章自動貼標模型，自動將文章貼標風格與重要元素，未來假設有讀者看了這些文章，我們可以辨識讀者的文章風格偏好程度，並統計整體文章風格偏好趨勢。
(2) 相似文章推薦
通常執行完文章貼標/分類或是主題挖掘模型，我們就掌握文章與文章的相似性，接續可以定期算出文章與文章的相似分數，並把結果與網站前端呈現串接，舉例而言：當有讀者讀了某文章 A，我們就可以推薦 B 文章給他，因為 A 文章與 B 文章都是提到保濕相關的化妝品。
(3) 讀者分群
當文章已經有被貼上分類或標籤、同時若我們也有網站數位足跡數據，那我們就能將讀者根據價值與興趣角度分群，知道讀者們有無相似的進站偏好、相似的文章風格興趣。了解讀者特性後，可以直接發送 EDM，同時也能變成個性化推薦的線索。
進階學習：《執行數據分析專案的關鍵步驟 - 以內容媒體執行精準分眾應用為例》
(4) 個人化文章推薦
個人化推薦通常需要兩個先前要素：文章之間的相似度、讀者對於文章的偏好。當這兩個要素都準備好，我們就可以執行個人化推薦演算法，此結果也可以直接與網站前端呈現串接，可以利用專屬頁面呈現個性化推薦結果，也可以與相似文章推薦、熱門文章推薦等推薦結果共存在推薦列表中。
以上跟大家分享內容媒體的基礎知識，希望你們會喜歡！資料分析專案的成功與否跟是否能夠定義商業問題息息相關，多吸收一些產業知識絕對對後續分析非常有幫助，一起加油！
原文連結：《寫在分析專案之前 – 做內容媒體資料分析專案之前，你必須先知道這些產業知識》
