MCN模式下的新媒体账号评价方法探究

刘帅军 刘雨丝

摘 要 在广电总局强调加强网络视听文艺节目及人员管理、抵制“流量至上”的背景下，新媒体账号评价方法顺应MCN模式的发展需要，侧重发掘新兴创作者，摒弃纯流量指标，其FLV综合指数模型由发布频率、单篇点赞数和单篇播放数构成，并最终将账号细分多子类加以诊断。采用下一年度数据进行验证，结果表明该评估方法对于发掘新兴账号有一定的参考价值，一定程度上证实单篇点赞数是运营关键指标之一，并提出了定量与定性结合的改进思路。

关键词 媒体融合；MCN评价指标；正态分布

中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 2096-0360（2021）19-0020-03

1 研究背景

作为内容产业的新兴链路，中国MCN机构自2017年出现了爆发式增长。MCN是基于内容行业、专注于以内容生产和运营为基础的不同业务形态的组织机构，让创作者、作品、品牌之间相互赋能，业态包括经纪、电商、知识付费、版权授权、广告等。当前互联网平台评价机制弊端日益显现，单纯依托点击数、销售量等指标进行榜单排序，致使一些公司为了获得更高曝光度进行的“刷量”，甚至被视为一种营销手段。评价标准单一、虚假流量催生了市场泡沫，推高了MCN机构的签约成本和风险。

数字化技术扩大了媒体的空间场景和使用时长，然而媒体业是深受内容驱动的，创作者依旧是核心卡点。相比千万级粉丝的头部网红，粉丝数尚在上千至百万量级的创作者在互动率、用户特征重叠度方面具备特定优势。为此，当下互联网放宽了对MCN的门槛限制，注重对创作者的培育和激励，例如视频网站bilibili的MCN入驻条件是up主（创作者）最低数量仅为2个。

本文探讨的评价方法的目标是发掘潜在的头部KOL（关键意见领袖），搭建创作者发掘体系，以期提高内容产品的社会影响力和商业价值。

2 评价指标的确定

本文的数据提取了2019年bilibili网站科技区（科学科普、科技人文、机械、汽车、野生技术协会、星海）共34 244条视频，包含播放、弹幕、收藏、点赞、分享、投币、评论等指标[1]。

2.1 内容创作的稳定性

MCN模式源于国外成熟的网红经济运作，将PGC（专业机构创作内容）、UGC（用户驱动内容）内容联合起来，依托媒介资源和运营经验，保障内容的持续输出，助力于品牌曝光和销售转化。量与质是一种辩证关系，稳定的内容输出是留住用户、产生“爆款”的前提，一定周期内的发布频率便是为了衡量内容生产的稳定性。

公式“发布频率=作品数/发布日期间隔天数”

得出的结果进行标准化，最大得分为1.0，最低得分为0。

2.2 运营关键指标挖掘

吸引粉丝、沉淀粉丝、将粉丝的注意力价值转化为社会价值，是新媒體账号运营的三个关键环节，互联网平台的用户行为数据可以反映出粉丝沉淀情况、用户付费意愿，比如签到、点赞、收藏、分享、打赏等。

评估体系指标过多有如下缺点，各指标之间可能存在高关联性而导致指标冗余，在实际运营中需要较高的算力成本、降低了数据管理的响应速度，不便于把握住关键变量、缺乏足够的参考价值等。考虑到互联网原始数据不符合线性分布，本文通过Spearman系数分析指标间相关性，以便去掉相关性高的指标，降低变量间的多重共线性，结果发现点赞数与投币数、收藏数的相关性都在0.77以上，与分享数的相关性也在0.7以上，表明点赞数是衡量用户行为具有代表性的指标，因此采用点赞数评估粉丝沉淀情况。此外，点赞数与播放数的Spearman相关系数为0.678，而且播放数是流量指标，因此播放数指标保留。

3 评价方法的分析过程

3.1 数据统计分析

根据测算，计算加总结果、忽略发布频次的算法，更偏向于成熟创作者，也容易产生数据作假、行业被流量裹挟等问题，因此点赞数指标平均到了每次发布的统计值，此方法符合鼓励精品创作和挖掘新创作者的需要，也是新媒体行业科学考核的一种探索。

本文基于数据的统计分布情况制定出目标值。分析bilibili网站“科学科普”这一分区2019年中发布条数大于5条的178位作者的点赞数据，看出创作者单篇点赞数分布符合“二八定律”，即占比重绝大多数的非头部创作者的单篇点赞数在5万以下，而对数化之后的图形基本符合正态分布特征。

单篇点赞数目标值=单篇点赞数平均值+3*单篇点赞数标准差

目标值如采用最大值，则可能受到异常值的干扰。根据统计学正态分布，单篇点赞数平均值正负三个标准差的范围，是可以将99.7%的个案涵盖在内的[2]，根据上述公式得到的目标值，将结果对数化的数据还原可知，“科学科普”分区创作者平均单篇点赞数的目标值为13万。使用同样方法，测算出“科学科普”分区创作者平均单篇播放数的目标值为158.6万。

根据“发布频率”“单篇点赞数”“单篇播放数”三项指标进行标准化，进而得出综合指数。

除了综合指数外，三项指标从三个不同维度评估了新媒体账号，“发布频率”表示活跃度情况；“单篇点赞数”表示内容质量，MCN机构可以将用户高度认可的内容打造为商业IP，将用户对创作者的喜爱转化为对品牌方的信任；“单篇播放数”表示流量价值，便于MCN机构结合内容细分、用户特征与广告主需求进行匹配。新媒体账号是否高于该指标平均水平，可划分为8种情况进行诊断，见表1。

3.2 内容创作者与细分领域的匹配

MCN机构为内容生产达人、网络主播等提供平台支持，其孵化的过程是将互联网的UGC（用户驱动内容）培育为PGC（专业机构创作内容），方法包括广撒网式拉新、多领域覆盖、跨平台合作，在运营实践中发掘、培育KOL（关键意见领袖），拓展变现能力强的业务模式。

新媒体账号粉丝数停滞的原因可能在于内容聚焦的领域尚在小众阶段、没有找准创作者个体特征与用户情感需求相吻合的人设，MCN机构应当通过精细化运营的方法，鼓励内容创作者在特定细分领域中进行多样化尝试、助其探索出当前阶段最适合的领域。

本文比较2019年B站科技区6个分区（科学科普、科技人文、机械、汽车、野生技术协会、星海）综合指数得分前15名创作者，发现仅有5名创作者（臥龙寺、思维实验室、-LKs-、小央视频、央视新闻）在多个分区中入榜，数量较少。该分析结果不是很理想，主要是原有网站的分区宽泛，实际运营上需要将标签进行细分和梳理。

3.3 数据验证

本文通过跟踪账号在下一年度（即2020年）的数据表现，来验证方法的合理性。

科学科普分区综合指数前15位创作者当中（表 2），发现6位在一个月内发布多篇作品的创作者。通过检索这些新创作者2020年的作品情况，发现其中3位在2020年已停止更新，这些号的共同特征是单篇点赞数在5 000以下；另外3位则持续更新，其中单篇点赞数9 000以上的两位创作者的粉丝数均突破了30万，其中“无穷小亮的科普日常”已经成为粉丝数200万以上的科普作家，而“视光医生马老师”是这些新创作者中单篇点赞数、单篇播放数两项表现最好的，粉丝数却止步于30万，最主要原因是其内容限制在视力问题，领域较窄。

综上可以初步得出，该评估方法对于发掘新兴明星账号有一定参考价值，一定程度上证实了单篇点赞数是新媒体账号运营关键指标之一，能够反应内容质量、粉丝沉淀情况，是衡量能否长期运营、实现粉丝数突破的特征性指标。此外，除了量化的综合指数，创作者细分领域市场潜力的定性研究是预测账号用户数量级的必要方法。

参考文献

[1]远辰.我用加强版RFM模型轻松扒出B站优质up主[EB/ OL].[2020-05-24].https：//mp.weixin.qq.com/s/0p_ FYefGm3M0l8n3jSYAEA.

[2]詹姆斯·麦克拉夫.商务与经济统计学[M].北京：中国人民大学出版社，2015：151-162.