基于用户偏好对豆瓣平台盈利模式的探索分析

摘要：信息时代，生活节奏越来越快，人们对碎片化信息的需求日益强烈，也在一定程度上催生了丰富个人精神世界的表达欲望。而门户类网站多将“物”放于第一要素，社会类网站多以“人”为第一要素，豆瓣是第一个将这两个要素置于同等重要地位的网站。它既推送优质音乐、影视、图书等信息，也为其用户提供自由言论的场所。但其盈利模式存在一定弊端，用户深度较浅。文章基于其用户偏好来对豆瓣平台的盈利模式进行探索分析。关键词：用户运营；豆瓣；盈利模式；网络评论一、引言近年来，网络平台围绕用户偏好，不断挖掘新的盈利模式。网络平台经济的快速崛起是近年来全球经济发展的一个重要特征，发展平台经济已连续3年写入国务院政府工作报告。豆瓣网以书影音起家，提供关于书籍、电影、音乐等作品信息，建立信息共享类社交网络平台。豆瓣网一直遵循“兴趣爱好”为核心的传播理念，积累了大量的用户资源，但其盈利模式较为单一。2009年之前，豆瓣的核心收入来自与电子商务网站的合作分成，即CPS模式，直到2010年才推出自己的广告产品，近年来，豆瓣网不断进行盈利模式的探索，本文从豆瓣电影评分视角出发，分析用户偏好，并基于目标用户群体探索豆瓣网的盈利模式。二、豆瓣网盈利模式及弊端目前，豆瓣网在中文类网站中排名第十，在社交类网站排名第三，前两名分别是新浪微博和知乎，微信排名第四。观察豆瓣平台近十年百度指数数据可知，其日搜索指数常年在40000次以上，最高值曾达97777次，可谓流量大站。豆瓣网网站访问率为65.38%，其中豆瓣电影网站访问率达47.62%，相较于其他豆瓣平台子网站，它的点击量和浏览量是最高的。其余子网站中，豆瓣读书网站访问率为11.05%，豆瓣搜索访问率为8.42%，豆瓣音乐网站访问率为1.31%，豆瓣账户访问率为1.22%。豆瓣网目前的盈利模式均依托于用户流量。（一）主要盈利模式1.佣金模式CPS模式依然是豆瓣网盈利的主要模式，豆瓣网借助用户流量红利，与各个领域合作，抽取佣金。具体的佣金模式有以下三种。（1）图书电商渠道分成。这一块是豆瓣最早的盈利模式，来源于豆瓣读书用户通过点击豆瓣上的购买链接进行图书消费，豆瓣就会得到推广收入，大约10%，但近年来电子商务竞争激烈，CPS分成比例下降幅度增大，已经降到4%以下。（2）影院模式分成。利用豆瓣用户的流量红利，与电影院进行多方式合作。一种是电影院付费给豆瓣，豆瓣在用户中精准推广影片；另一种是电影院将豆瓣作为售票渠道之一，按照影片的售票情况给豆瓣分成。（3）同城票务分成。豆瓣同城有大量的话剧、演唱会等活动演出信息，活动页面提供票务链接，用户通过链接访问票务网站，豆瓣以此实现销售分成。2.自有品牌变现（1）豆瓣阅读电子书售卖。豆瓣阅读付费店于2012年5月上线，这些电子书由免费电子书和售价0.99元至几十元的付费电子书构成。随着生活节奏的加快，人们对数字阅读方式的认同度逐步提高，电子化阅读市场持续增长，2021年我国数字阅读规模已达到5.06亿人次，大众阅读规模是专业阅读规模的11倍，为302.5亿元。豆瓣网站庞大的用户流量是这块业务得以发展的有利条件。（2）自有广告产品。作为社交网站，豆瓣和各个层次的用户流量构成了豆瓣平台进军自有广告产品市场的资本。依托于豆瓣电影、豆瓣音乐、豆瓣小组、豆瓣FM等产品，豆瓣推出包括展示类广告、品牌小站、音频广告等多种互动广告产品，为200多个品牌提供定制化广告方案，在与豆瓣用户高度贴合的前提下，为品牌商进行品牌定位并发布广告。3.内容变现（1）优质内容形成品牌效应。豆瓣优质内容及其创作者形成豆瓣独有的品牌效应，包括品牌小组和品牌联合活动在内的一系列品牌产品及其衍生品。目前变现较成功的是电影日历、豆猫彩袜、豆猫马克杯等产品。优质内容变现主要呈现为图书化与影视化。在中国电影市场中，由现实类题材网络文学IP改编的电影潜力巨大，豆瓣平台抢占类型文学市场的先机，目前已售出多本小说版权，如鲍鲸鲸在豆瓣阅读上发布的失恋日记《失恋33天》，梁柯的惊险犯罪小说《第十三天》，翼走的中短篇科幻集《追逐太阳的男人》。（2）豆瓣FM付费版。2013年初，豆瓣发布旗下电台產品的升级版——豆瓣FMRro，采用付费订阅模式。社会技术不断更新换代，人们消费观念已从物质领域转至精神领域，国家对知识版权的重视程度也在逐步提高，音频类付费平台步入高速发展阶段。截至2021年12月，我国在线音频用户规模达6.40亿人。推动音频付费高速发展的同时，音频类付费平台之间竞争激烈，豆瓣如何利用自身优势提升用户黏性迫在眉睫。（二）弊端1.结构占比不合理现有盈利模式中，流量变现占据大多数，其中广告对豆瓣盈利能力的作用与影响最大。各项业务对豆瓣盈利的贡献的分配不合理，盈利模式单一，自有品牌未及时得到合理规划，存在一定风险。2.子平台盈利模式同质性高豆瓣现有九个子平台，分别是豆瓣读书、豆瓣电影、豆瓣音乐、豆瓣同城、豆瓣小组、豆瓣阅读、豆瓣FM、豆瓣时间和豆瓣豆品，大部分平台和市面上的一些头部应用盈利模式高度一致，如豆瓣阅读与起点中文网的盈利模式类似，豆瓣FM与喜马拉雅FM的盈利模式类似。由此可以发现，豆瓣在创新性方面是不足的，无法更好地提升消费者黏性。3.社交优势发挥不明显作为高流量社交类网站，消费者基于豆瓣平台表达自己的喜好，并且传递给别人，在这个过程中消费者有着“传播者和受传者”的双重身份。利用这一优势，豆瓣网可以进行精准营销和内容营销。广告依然是豆瓣的主要盈利点，而优质内容变现只是一个很小的盈利点，成功案例并不多。如何利用社交优势，挖掘适合豆瓣自身的盈利模式，是值得探索的。三、基于豆瓣评分的用户偏好分析豆瓣当前的盈利模式同质性高，结构不合理，平台优势发挥不明显，基于此，笔者认为探索豆瓣网的盈利模式应从平台自身特点出发，分析用户需求，找出适合自身的盈利模式。笔者选取豆瓣平台关注度最高的豆瓣电影评分，针对用户评分特点，探索用户偏好。笔者利用python爬虫工具，对豆瓣在线评分数据进行爬取，分别爬取豆瓣前10%的高分电影数据和后10%的低分电影数据作为分析样本，经重复项删除，保留样本高分电影数据2552条，保留样本低分电影3469条，再利用SPSS和Excel进行数据分析。主要参考变量为影片上映时间，影片类型，用户评分，以及用户网评条数。研究主题是豆瓣用户偏好。（一）样本描述统计分析结合SPSS软件，利用描述统计的方法建立频率表，分别对样本高分电影和样本低分电影进行数据分析。1.占比最多的影片类型均包含“剧情”样本高分电影影片中，类型包含“剧情”占比最大，共计1527部，达61.12%；类型包含“爱情”次之，共计492部，占比19.70%。样本低分电影中，类型包含“剧情”的影片关注度最高，共计1309部，达37.73%；类型包含“喜剧”次之，共计879部，占比25.34%。较冷门的类型为“纪录片”，其中高分纪录片共有169部，而网络评分较低的纪录片多达177部。2.2010年之后上映电影井喷式增长，但高分电影比例明显降低样本高分电影上映时间跨度为1916-2021年，样本低分电影时间跨度为1912-2021年。总体上看，高分电影主要分布于2000年以前，说明用户对老电影评分普遍较高；2000年以后电影上映数呈井喷式增长，低分电影所占比例大于高分电影。在各自区间内，高分电影最多为652部，属于2000-2009年；低分电影最多为2742部，属于2010年以后。具体如表1所示。3.海外电影评分明显高于国产电影评分样本高分电影影片来源包含“中国”的有376部，“中国”包括中国大陆、中国香港和中国台湾。完全来自海外的影片多达2176部。样本低分电影中，来自“中国”的有539部，来自国外的仅有16部。经数据分析得知，海外的影片评分平均值为8.489，高于平均值的影片共有1129部；中国的影片评分平均值为8.47，高于平均值的影片共有128部，可见用户对海外影片的评分整体上高于对国产影片的评分。4.部分电影大众关注度与其评分不相符从爬取的数据分析，“剧情”类影评占比最高，因此，笔者就“剧情”影评作深入分析。利用Excel筛选出样本中影片类型包含“剧情”的影片。高分电影共1573部，低分电影共1308部。再利用SPSS中描述统计的方法，分析其用户网络评分和用户网评条数的均值与最值。样本高分电影中，最高评分9.7，最低评分7.3，平均得分和中值均为8.5，评论得分分布均匀。高分电影中，8～9分的影视作品最多，评论数差异较大，最低的评论数为302，最高为2366263。样本低分电影中，最高评分7.4，最低评分2，平均得分为5.150，中值为5.4，评论得分呈左偏分布。5～6分的影视作品最多；最低的评论数为301，最高为376891。在样本高分电影包含“剧情”类的影片中，评论数量低于10000条的达到1066部，而评论数量超过950000的仅有38部，即部分高分电影大众关注度较高，而部分电影虽评分高，但观影用户规模相对较小，评论条数较少，可知部分电影大众关注度与其评分不相符。（二）用户偏好的高分电影分析因原样本中高分电影主要来源于国外，为进一步研究，将样本高分电影中评论数量由低到高排序，按固定差值分成11组，再抽取每组评论数量最多的一部外国影片，如表2所示，组成新的外国高分影片样本进行数据分析。由表2可知，影片来源为“美国”的频数最高，可推断出用户对美国影片接受程度较高；上映时间跨度为1994-2019年，可见用户观影更倾向于20世纪90年代之后的经典作品；类型仍以包含“剧情”的影片为主，占比高达90.91%，包含“奇幻”的影片次之，共3部，可知剧情与奇幻类的外国高分影片较受观影用户喜爱。（三）研究中可能存在的误差1.不排除豆瓣用户在进行影片评分时所存在的锚定效应锚定效应，心理学名词，指的是人们在对某人某事做出判断时，易受第一印象或第一信息支配。常见表现形式为第一印象和先入为主。该效应存在于生活的方方面面，且不易消除。陈素白导师与其学生经研究印证，观影用户在进行影片评分时，由于外部锚的存在，本身观影感对影片评价的调整作用不够充分；且高锚会使观影用户评分偏高，低锚会使观影用户评分偏低。豆瓣界面简洁，无过多干扰因素，且评分透明，用户在进行影片评分时极易存在锚定效应。通过梁英豪与梁迎丽的论文可知，即使部分用户可能是影视相关专业的学生，或业内人士，在评分时也会受到内生锚的影响，且这种影响比起外部锚更大、更持久。影片带给人的主观情感较为直接，而情绪状态、时间压力等主观因素依然会对锚定效应产生影响。“悲伤情绪被试比快乐情绪被试做出的判断锚定偏差更大。”2.不排除豆瓣用户在进行影片评分时所存在的恶性评分行为陶一嘉，曹静在其论文《解读信息爆炸时代的电影评分信任危机——以豆瓣电影平台为例的改良性设计》中提出，用户的评分态势已从“信任大多数人的评价”重新转向“信任细分熟人的評价”，再加上大众评分的“动机－利益”具有不透明性，且其易受外部煽动影响的特征，易存在质疑、失衡或者追捧等恶性评分行为，这无疑加大了对豆瓣评分的客观度与可信度的影响。事实上，恶意评价对片方的票房影响可能性很小，而且这种影响是暂时的、个别的，豆瓣平台最终评分的生成是依靠二十四小时跑的程序。除此之外，豆瓣电影官方微博曾多次回应网传恶意刷分事件，声称豆瓣评分从未参与过相关商业合作；反刷分、评分的算法维护与更新是豆瓣电影的日常工作。即使恶性评分行为对样本数据分析的影响偏小，但出于科学与严谨的原则，仍需将其视为影响因素，不可排除。四、基于用户偏好的盈利模式建议（一）最大化发挥平台的用户流量红利豆瓣作为丰富大众精神世界的流量平台，其优质的文化内容和较大的用户流量所带来的红利是毋庸置疑的。第一，广告不在于数量上的多，而是在于品质上的优异和与用户对接的程度。正如全贞花，王小芳在其论文指出，口碑质量对感知可信度和期待产生显著影响，但是口碑数量并不对中介变量发挥较大作用，故不应以数量的多少为主要参考对象，内容优质才是重点，即以优质的内容质量来获取用户的信任，满足用户的期待。豆瓣平台应在积极打造自身独特的风格的同时，广泛寻找优质合适的广告品牌，还需重视广告变现模式。第二，积极进行内容运营和社群运营，以流量吸引流量。“碎片化”信息虽满足了人们快节奏的生活方式，但也在一定程度上弱化了用户间的社交互动。豆瓣平台应重点打造共情能力极强的社交体系，加强情感交流与深层的灵魂共鸣，这也有利于加快优质内容和优质产品的体验优化。如可以开设“最受争议的xxx”话题，具体内容可为影评，图书，音乐等，开启头脑风暴，在表达自己观点的同时，也能有效承接他人的精神输出。（二）与平台高质用户合作，加快推动优质内容变现豆瓣大量的优质文化内容，十分适合发展文创衍生品产业，衍生品可包括文创商品、图书、影视等。基于笔者对豆瓣平台样本高分电影与低分电影的数据研究，得出豆瓣平台用户更偏好来源于国外较近时期的剧情类影片，尤其以美国为首。剧情类影片情节紧凑，与日常生活或特定人群息息相关，极易引起情感上的共鸣，再创作的空间较大。而豆瓣平台拥有许多创意设计能力较强的用户、优秀写手及优秀音乐制作人，故可参考此类影片，与其合作研发相关电影的周边，创作并上架同人小说，上线影视原声带或进行词曲再创作，实现内容变现。目前豆瓣的文创衍生品产业链还不够完