近日,王宝强事件闹得如火如荼,杜蕾斯这个文案界典范也被大乌龙强行推上风口。

消费王宝强苦难:今日头条「落后」杜蕾斯1572年

许多网友表示:“和热点事件结合得多巧妙啊,杜蕾斯真是太牛逼了。”然而,面对绝佳的传播效果,杜蕾斯不但不要,其新媒体团队负责人还在微博公开辟谣称“社交网络上关于王宝强事件的杜蕾斯广告,不是杜蕾斯官方创作,杜蕾斯品牌方和创意服务商对热点有基本判断原则,不会对这种热点有任何动作”。

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杜蕾斯新媒体负责人金鹏远微博

为何连芝麻大节日都不放过的杜蕾斯,面对这么大的热点却无动于衷呢?真相是,凭借多年老司机的经验,杜蕾斯早就看出了这是个跟优衣库事件一样性质的坑。

 负面、灾难类事件不应被消费 营销应该坚守底线

杜蕾斯深谙负面类热点背后的底线,因此没有上套,但是其他品牌可做不到杜蕾斯这么清醒,往往脑袋一热就上了。

比如今日头条发布的数据报告《头条大数据里的王宝强:一天漫长过半年》,人家离婚已经够伤心了,拿公众对这事儿的关注度和口水大做文章真的好么?

借势营销必须坚守底线,不能消费别人的痛苦来满足自己的利益,每个企业在借势热点时对外传播的还有自身品牌的价值观,正如杜蕾斯新媒体团队负责人金鹏远所强调“不要做社交网络的造粪机器”。

消费王宝强苦难:今日头条「落后」杜蕾斯1572年

失去初心的“个性化”推荐 令人心痛的1572年光阴

数据还不是最可怕的,可怕的是数据背后暴露的问题。仔细看下头条内最受欢迎的文章标题,头条你确定不是在自黑?

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内容LOW还不是最致命的,致命的是这种单纯基于用户点击数据的推荐机制对人们阅读品味的消磨。据“新榜”透露此次今日头条还对一些违规帐号进行了处罚。虽然采取了措施,但看下标题,不得不为头条用户感叹,因为这些标题党文章浪费了多少时间在毫无价值的虚假内容上。

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今日头条数据还显示,8 月 14 日当天,共有 8715 个头条号参与了这场热点追逐战,短短一天里总阅读时长达到了惊人的 49,561,872,650 秒,相当于 1572 年的光阴,今日头条将这起滥觞自娱乐领域却引发全中国网民普遍关注和参与讨论的现象定义为对“兴趣圈层”的打破。

究竟是打破了“兴趣圈层”还是把所有人囚禁在了一个圈层?仅 8月14日一天,提到「王宝强」的头条号文章就有 10629 篇之多,假如用户对八卦不感兴趣,但依然要因为大部分用户关注这件事情,而不得不面对满屏的「王宝强」。

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今日头条推荐频道截图

所以,究竟是用户本就感兴趣,还是今日头条从娱乐、时尚、育儿、社会、财经等各种五花八门的角度进行包装,成功引起用户好奇点击文章?

举个例子,A、B、C用户身份分别是母亲、律师、化妆师。在他们眼里“王宝强离婚事件”本来只是一个普通的离婚案。然而面对以下标题,他们能不好奇么?

《专家谈王宝强离婚,对孩子的负面影响》

《王宝强律师简历真是逆天了,曾为李天一律师》

《王宝强昔日娇妻马蓉的伪素颜妆容教程大公开!》

但是点开以上三个页面,你会发现虽然角度不同,但是内容重复、观点雷同。

今日头条那句十分到位的Slogan“你关心的才是头条”本意是根据用户的独特喜好,从海量数据中挑选出你真正关注的内容,大大节省用户时间。但现在看来,确实本末倒置了。用户被裹挟在披着不同行业外衣的八卦热点中不得不看,进而在机器推荐中失去阅读的主动性和初心,在这种推荐和好奇裹挟的阅读体验中消耗着使用时长。

虽然一时好奇点进去了,但用户并不傻,前几日头条被苹果应用商店下架、众人点赞的用户反应就是一个缩影。

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作为“今日头条”的核心竞争力,提升用户的客观行为指标,比如推荐新闻的点击率是做好个性化推荐系统的一大关键。提高指标最稳妥的方式是什么?当然是推荐符合大众观看习性的八卦热点最为保险。

这一指标在《头条大数据里的王宝强:一天漫长过半年》报告中十分华丽,但海量数据背后映射出的是:自媒体和用户就像绑在今日头条这根绳上的蚂蚱,自媒体为了取悦用户绞尽脑汁找角度,今日头条将其匹配给似乎和这些内容沾边的用户,用户一时好奇按下手指从此“王宝强们”穷追猛打,本应极具个性化的平台逐渐变得“集社会,娱乐,天上人间,洗脚房,市井,朋友圈,电线杆子广告,马路楼道办证等等于一身”。

移动时代信息获取越来越碎片化的同时,内容垃圾化现象也越发严重,为了搏眼球,标题党、虚假、重复等内容层出不穷,华丽大数据下其实更映射出今日头条的low,只是这被浪费的1572 年光阴谁来买单?

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。