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基于长尾理论的商业经济模型与长尾机制研究
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数字商业新模式：满足多样化的小微需求
　　PC互联网和移动互联网本质的区别是什么？从根本上来说是连接对象不同。PC时代的互联网，能留下的只有IP、MAC地址、Cookie等冷冰冰的数据。现在的互联网，不仅知道能上网的是谁，甚至知道上网者的性别、年龄、身高、爱好、住址等。
　　因此，移动互联网和PC互联网相比最大的不同点在于商业模式调整。PC互联网的商业模式是通过入口产品获取用户，把控网络流量，最后通过流量变现来获取盈利。移动互联网的商业模式是通过极致的产品和服务来获取用户，把用户变成自己的“粉丝”，然后通过跨界整合资源来为用户提供更好的用户体验，最终提高用户的ARPU值――可以针对更多更细的领域，甚至是更细的人群，并且可以通过移动互联网解决之前未能解决的难题。“用新的信息交互方式，改变成本结构、组织形态和商业模式。”这也是酷6网创始人对于互联网思维的极简概括。
　　在移动互联网时代，人与服务更紧密的结合在了一起。在生活中，可能还有很多非常小的需求、非常小的服务，甚至不是特别的高频。这些服务对于消费者来说，都是可以改进的，不论是出行、阅读，还是其它生活场景和工作场景，这里有更多的选择。互联网经济时代，以网页驱动商业模式的发展，也进化到了以长尾效应和眼球效应为代表的移动互联网商业模式。任何一个细分的领域，在移动互联网的背景之下，都有可能成就一家成功的企业，但核心在于即使是一个最小的领域，跟移动互联网结合，也要有合理的定位才会有结果。
　　实际上，每个人都有自己的生活和工作节奏，如果能够把时间的经度与空间的纬度结合好，就会创造更多的消费场景。例如手机可以非常好的捕捉位置、监测时间，如果可穿戴式设备得到普及，用户的身体就会变成一个数据的矿脉。把所有的要素结合起来，就像变魔方一样，可以产生不同消费的场景。这也是移动互联网的核心战略，对现实生活的侵入和对生活方式的改变，与过去的互联网时代是完全不一样的。
　　未来在移动互联网多元化的环境中，产业生态一定是多样性的，产业参与者可以通过不同方式实现价值，参与者将在共同的生态里合作共赢，而且这种合作不是短期的，而是整个互联网商业长期合作的模式。
　　而在英特尔高级销售总监Brent Young看来，当前市场竞争最大的瓶颈并不是技术，而是商业模式的启动和维持，而这一定要和行业生态链的合作伙伴一起来实现。根据英特尔“互联计算”的战略愿景，英特尔架构将为所有设备提供计算力支持：通过在云计算数据中心＋多样化个人信息终端及物联网终端的架构上构建通用的硬件、软件和生态系统解决方案，以及采用软件定义基础设施的理念和技术实现云数据中心内计算、存储和网络资源的灵活管理和调配，这些计算力才能支撑跨设备的计算无缝协同、实现即时且一致的用户体验，以低成本满足多样化的小微需求。
（责任编辑：HN025）
10/14 00:2210/09 22:2609/23 17:4209/16 15:2609/11 13:3409/10 17:0209/06 00:5909/03 16:51
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易观评论：移动互联网用户低频长尾需求突显，Light APP或成为主流
发布时间：&&&来源：易观智库&&&阅读：3408次
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事件背景：
5月14日，百度2013年Q1发布了《移动互联网发展趋势报告》（原文：），报告呈现了目前移动互联网的三大趋势：1.&PC互联网加速向移动端迁移；2.&浏览器的入口地位正被削弱；3.&Native&APP面临两大长尾困境。基于上述趋势，报告提出利用应用精准推荐改善长尾“分发困境”&，利用Light&APP&Service解决长尾“使用困境”&的观点。&
易观分析：
用户行为呈现低频、长尾特征
目前移动互联网用户的行为逐渐呈现低频、长尾特征。主要体现在两点，一是需求上的长尾性，二是使用上的低频。首先，用户对阅读、影音、生活服务、购物、任务、生活信息、游戏等多角度信息均有不同程度上的需求。用户需求分散、多样，长尾特征明显。其次，由于用户需求的多样，导致用户对单一APP的使用呈现低频特性。据百度《移动互联网发展趋势报告》数据显示，六成的Native&APP被下载安装后的一周内并未被使用，其中又有约1/3在一个月内都未被使用。可见用户在下载APP后，使用率并不高。用户行为呈现低频、长尾特征。
Native&APP安装、更新成本高；Web&APP受到用户体验限制，短期难以实现突破
虽然应用商店每天都有大量的APP产生，但过多的APP并未能给用户带来更好的用户体验。Native&APP的使用模式是用户登录应用商店，查找，下载，安装使用应用，过程繁琐。当用户需求的低频和长尾遇上Native&APP高成本的安装和更新，导致用户对Native&APP的使用热情有所降低，大量低频、长尾的的Native&APP逐渐被用户所淘汰，更多的用户开始热衷于使用移动搜索来满足低频需求。
&&&&&&&Web&APP是近期比较受关注的APP形式。Web&APP无需安装，只需要通过XHTML、CSS和JavaScript就可以在任意移动浏览器中执行，对碎片化的适应能力优于Native&App。这种种特性使得Web&APP被业界所看好。但受限于用户体验较差等因素的限制，Web&APP短期突破较为困难。
EnfoDesk易观智库分析认为，Web&APP是一种趋势，但要想彻底颠覆Native&App，在Web技术没有达到本地应用的效率和体验之前，仍需要时间。
Light&APP或将成为主流
由于低频和长尾需求，用户开始更热衷于通过移动搜索替代一部分低频应用，这为Light&APP模式提供了广阔的发展空间。
Light&APP是依附于已存在的App进行开发的插件或服务。其优点在于开发难度低，但可以实现与一般App差不多的功能。面对用户低频和长尾的需求，Light&APP可以满足一些轻需求，而不需要再用厚重的APP去满足。
目前，微信的自定义菜单的“对话即服务”模式，以及百度提供的Light&APP快速生成工具、分发机制和运行平台“搜索即服务”的模式，都在致力于在移动互联网上建立起一个基于APP和Light&APP之间的生态系统。
EnfoDesk易观智库分析认为，未来Light&APP简单轻便的使用形式，配以等同于Native&APP的丰富功能和交互体验，或将成为APP市场主流。
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长尾注意力是移动资讯平台的分水岭
最近数月，兴趣门户一点资讯连续获得来自凤凰新媒体总计1450万美元的两度追加投资，这是继今日头条之后，又一款获得资本青睐的独立资讯类App产品。近日，一点资讯又推出新版本，搜索功能前置，强化搜索基因，引导用户进行兴趣表达。
至此，移动资讯平台的几大阵营也初现端倪，一边是内容超市，以门户为代表，它们仍以结构化的新闻分类为惯性，辅以个性化的定制功能，希望解决资讯入口的问题，夹在中间的像今日头条，主要提供最热门的信息，同时也强调自己是推荐引擎、主打个性化。另一边则是分发引擎，它们则建立在强技术和创新的产品理念之上，像一点资讯定位于兴趣引擎，将搜索引擎和推荐引擎进行有机交融，为用户提供更加长尾的信息。
机器与人工的博弈
今年七月，美联社宣布启用机器写稿，但是机器能否比人工更加懂得人心——基于人的喜怒哀乐，识别人的爱恨情仇——这是相当有趣的一个实践方法论。
门户时代，编辑这一职业拥有最高话语权，其判断标准来自流程、经验及其供奉媒体的价值观，在大部分的公共议题，譬如经历世界杯、政治峰会等事件时，门户的表现，是胜过大部分个性化媒体的，一个机智的专题，足以汇聚万千流量。
然而，编辑毕竟依赖劳力堆砌，所以门户模式通常只能抓大放小，在那些无暇关注的长尾区域，则必须由用户主动寻找内容，搜索引擎、RSS阅读器、社交关注按钮，都是技术驱动而成的解决方案。
也就是说，编辑服务于大多数用户。但是伴随着媒体的变化，用户的注意力也随之发生改变，在富媒体资讯的背景下，用户注意力集中的时间越来越短暂。
统计显示，用户在每分钟大约会切换36次应用，这意味着平均不到两分钟就会切换一次应用。这意味着传统的PC门户模式已经无法满足用户，需要提供更加精准的内容，以降低用户的注意力成本。
而技术则服务于每一个的独立用户，把最合适的内容，最高效地送到最需要的人手里，即所谓的“千人千面”。
在短暂的互联网历史上，关于编辑导向和技术导向在引领用户获取信息上孰优孰劣的争论，似乎从未休止。但是，编辑的能力进化，相对技术的日新月异，速度差异似乎就有些大了。
以往诟病的机器算法不够“准确”，通常是受技术瓶颈限制——包括数据量、算法、用户样本、隐私条款等——所以，当个性化阅读等同于打包新闻链接、仅仅依靠关键词联想来完成推送，用户体验自然难以维系。
一个典型场景是，用户出于好奇，点击浏览了某娱乐八卦的新闻，接下来的数日内，他都会被判定为有着娱乐新闻的需求，产生大量的无效推送，此时，用户的预期被彻底打乱，与其接受这样混乱的“个性化”，还不如选择结构化的门户按图索骥。
技术输给编辑，是因为前者不具备后者的经验，但是，当技术也能够通过学习来积累经验，事情是否会不一样？
以Amazon久负盛名的推荐系统为例，其算法被称为“Item-based”，简单来讲，它会保持连续性的追踪用户行为，并将用户与用户之间的“邻里关系”也考虑进来（参考有着相似兴趣的用户行为），经过一系列的加权计算——即对用户已经有了相当程度的熟悉和了解——之后，才做出符合逻辑的推荐。
当然，和人相比，机器无法判断哪些消息能够突然蹿红，哪些人和故事能够打动人，涉及到复杂的情感的东西，人的作用是不可替代的。机器能够将哪些冗长复杂的机械工作快速完成，而优质的内容还是需要人的把控。
平台与内容的合作
随着用户的时间更加碎片化，已经覆盖到除睡眠以外的所有时间，其实用户已经不仅仅满足于那些热门资讯，在切分开的不同时段里，他们也需要更长尾的内容、有深度的解读。
基于这种兴趣引擎的发展，我们是不是可以展望，在未来建立这样一个媒体生态圈，编辑和技术不是对立而是互补。比如说发现了用户喜欢什么频道、喜欢什么样的内容，这些编辑或者在这一领域非常擅长的自媒体、UGC就来创造一些优质的、有价值的内容，满足用户，让用户在这里面走得更深入。
而媒体也不用一味的追逐热门的、娱乐的内容，形成这样一种机制，让市场引导媒体，回归到他们本来的业务，制造更多有深度、长尾的信息，然后利用一点资讯这样分发平台送到最需要这些信息的人手里。
一点资讯的创始人郑朝晖及其所带领的技术团队，有着深厚的搜索引擎和推荐引擎的履历背景，郑朝晖对一点资讯的引擎模式有过透露：“我们会根据用户的行为不断进化，为单个用户匹配资讯，进行智能拓展，这和传统的搜索引擎也不同，你今天搜一个词，明天搜一个词是不一样的，搜索会更加低频化、高质量。”
目前，一点资讯有超过100万个精选兴趣频道，能够真正满足用户的长尾兴趣需求。每个用户都可以单独创建兴趣关键词，比如看过《星际穿越》之后，就有“虫洞”这一关键词被创建成了频道——显然，立足于新闻的媒体及其编辑很难实现这样细密的内容切口。
总的来讲，编辑推荐和机器算法是移动新闻客户端产品对于用户需求的不同实现，前者让用户接受热点，是完全被动的，后者让用户发现新鲜，更加主动，这条分水岭，就构成了未来移动资讯入口的两种路径。谁能够抓住用户有限的注意力，提供更加符合需求的内容，大概会决定谁能成为下一代领先的资讯平台。
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