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中国泛娱乐产业生态白皮书2017-20181
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分析背景泛娱乐是2011年出现的概念,是基于互联网与移动互联网的多领域共生。其核心是IP,可以是一个故事、一个角色或者其他任何大量用户喜爱的事物。IP多领域共生
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中国泛娱乐产业生态白皮书2017-2018
2018/4/27
2
数据分析驱动业务升级
分析说明
数据说明
分析背景
泛娱乐是2011年出现的概念,是基于互联网与移动互联网的多领域共生。其核心是IP,
可以是一个故事、一个角色或者其他任何大量用户喜爱的事物。IP多领域共生的联动与
协同,是泛娱乐与单个领域的最大区别。
目前,大多数泛娱乐厂商处于积极构建核心竞争力阶段,主要行动是:在上游增加内容
储备,在中游加大宣发力度,在下游进行粉丝运营。
泛娱乐产业:本分析中,主要分析泛娱乐核心产业,其包含影、音、文、漫、游、线下娱乐等多个细分领域;
泛娱乐形态:是指泛娱乐核心领域中常见的作品形态,也叫泛娱乐形式。主要包括:影视作品、音乐作品、文学作品、
动漫作品、游戏作品、线下演出作品等;
泛娱乐厂商:是指厂商业务可以涵盖内容生产、放大影响力、变现三个环节中任意两个环节的厂商。
泛娱乐用户:是指在日常生活中,喜爱影视类、音乐类、文学类、动漫类和游戏类的任意一种娱乐应用的用户。
数据来源:易观千帆只对独立APP中的用户数据进行监测统计,不包括APP之外的调用等行为产生的用户数据。截止2018年第1季度易
观千帆基于对22.9亿累计装机覆盖及5.8亿活跃用户的行为监测结果采用自主研发的enfoTech技术,帮助您有效了解数字消费者在智能
手机上的行为轨迹。
易观千帆“A3”算法升级说明:易观千帆“A3”算法引入了机器学习的方法,使易观千帆的数据更加准确地还原用户的真实行为、更
加客观地评价产品的价值。整个算法的升级涉及到数据采集、清洗、计算的全过程:1、采集端:升级SDK以适应安卓7.0以上操作系统
的开放API;通过机器学习算法,升级“非用户主观行为”的过滤算法,在更准确识别的 同时,避免“误杀”;2、数据处理端:通过机
器学习算法,实现用户碎片行为的补全算法、升级设备唯一性识别算法、增加异常设备行为过滤算法等;3、算法模型:引入外部数据
源结合易观自有数据形成混合数据源,训练AI算法机器人,部分指标的算法也进行了调整。
分析定义
2018/4/27
数据分析驱动业务升级
3
泛娱乐联动开发趋势明显
随着居民可支配收入的大幅提升,用户物质需求得到满足,精神需求逐渐增加。同时,由于内容生产、渠道推广、用户信息接收等层面的技术升级,
使得内容生产门槛降低,大量用户投入到文化创作中来,多样化的原创内容激活了内容市场,用户原创内容逐步得到市场认可。用户参与度增加,用户对
自己所生产内容的掌控权随之加大,内容跨领域进行二次开发逐渐成为趋势。
C
专业化
生产机构
内容
参与生产
的用户
图例
Pg
Ug
U
用户
阶段性特征:用户不仅可以参与内容生产,而且能自主进行宣传发行。
如:Papi酱自主生产内容,投放至微博,进行自我营销与传播。
UGC内容生产2.0(用户主导生产)
阶段性特征:由传统专业机构生产内容,用户对内容生产过程的参与度低。
如:电视台制作专业内容并传播;新闻社生产内容进行出版。
PGC内容生产(传统专业机构生产)
阶段性特征:用户开始参与内容生产。
如:网络文学平台出现,部分用户开始主
动进行投稿。
UGC内容生产1.0
(用户单向生产)
阶段性特征:用户在自主完成内容生产、宣传推广后,逐渐
发展为专业化二次创作。
如:作者创作小说并收获关注度,具备影响力之后,开始转
变为工作室专业化创作。同时,将IP授权给专业化厂商,进行
后续的跨领域IP联动开发、再生产。
UPGC内容生产(泛娱乐联动开发)
U
C
小说
影视剧
唐家
三少
影视
公司
用户
U
C
Pg
Ug
U
C
Ug
U
C1 C2
Ug
Pg
01
中国泛娱乐产业规模和现状
02
中国泛娱乐用户概况
03
中国典型泛娱乐生态企业竞争分析
04
中国泛娱乐生态运营典型案例
05
中国泛娱乐产业发展趋势展望
目
录
中国泛娱乐产业规模和现状
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