11.20日，剛剛媒體網(wǎng)頁價值評估利器JumpTime,用數(shù)據(jù)評估一切，隱藏了一個非常重要的前沿趨勢，未來媒體編輯通過海量數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行決策。而創(chuàng)業(yè)產(chǎn)品 Visualrevenue 和 JumpTime 就在提供這種服務(wù)，已經(jīng)老舊的傳統(tǒng)統(tǒng)計工具如 Google Analytics和Omniture之類的工具已經(jīng)過時，而新一代的統(tǒng)計工具如 Chartbeat 和 Newsbeat 等可以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)站活動的實(shí)時統(tǒng)計，用算法和數(shù)據(jù)來確定網(wǎng)頁的價值，進(jìn)而取代編輯的直覺判別。

　　基于海量數(shù)據(jù)的實(shí)時分析工具Chartbeat 和 Newsbeat 等出現(xiàn)，

　　海量數(shù)據(jù)和與之相關(guān)的商業(yè)智能分析，在5 年內(nèi)科技領(lǐng)域的5大商業(yè)機(jī)會是移動,社交,云計算,消費(fèi)類應(yīng)用,商業(yè)智能 和海量數(shù)據(jù)商業(yè)智能分析的趨勢。

　　作為新興技術(shù)趨向的一局部作用，編輯決策，也正在出現(xiàn)，比如編輯關(guān)于在什么時間，什么位置，推出什么新聞的決議等都可以通過商業(yè)智能分析來達(dá)到。該過程包括搜集大量綜合性的復(fù)雜的數(shù)據(jù)，應(yīng)用先進(jìn)的計算機(jī)算法對其停止可視化處置，提取形式并應(yīng)用它們來決策。

　　目前，這些來源于大型科技與金融巨頭實(shí)驗室的工具，逐步趨于成熟且價錢適中。它們正在向其他產(chǎn)業(yè)擴(kuò)展，如醫(yī)療保健，科學(xué)，軍事，電子商務(wù)以及新聞機(jī)構(gòu)，以新的剖析效勞的方式呈現(xiàn)，可以經(jīng)過科學(xué)預(yù)測哪種新聞的效果最佳來取代編輯的直覺判別。

　　很久以來，諸如Google Analytics和Omniture之類的工具曾經(jīng)可以告知網(wǎng)站一切者哪些內(nèi)容在過去的一天以至一個小時中表現(xiàn)比擬好。最近，Chartbeat 和 Newsbeat加快了展現(xiàn)網(wǎng)站實(shí)時活動的進(jìn)程。但它們僅僅只是可以較快地看到過去或者當(dāng)前的記載，而Google 分析也推出了 谷歌統(tǒng)計Google Analytics發(fā)布企業(yè)級付費(fèi)服務(wù),實(shí)時統(tǒng)計和分析是亮點(diǎn)!。

　　下一代工具宣稱將應(yīng)用網(wǎng)站的數(shù)據(jù)及形式的水晶球來預(yù)測將來，用算法水晶球來替代人們的直覺。他們許愿可以協(xié)助新聞出版商從他們已有的內(nèi)容獲取更多的利益。

　　其中之一是今年的產(chǎn)品Visual Revenue

　　Visualrevenue 創(chuàng)始人及CEO ，Dennis Mortensen指出，VisualRevenue產(chǎn)品是坐在編輯桌邊的最好的新朋友。

　　Mortensen 說：我們發(fā)明了這個模型。經(jīng)過Visual Revenue，我們可以在十五分鐘里，應(yīng)用過去一兩天中恣意的內(nèi)容來預(yù)測恣意給定位置上將來的開展?fàn)顩r。而且，由于我們充沛理解將來的開展趨向，我們可以提出一套十分詳細(xì)的，關(guān)于將什么內(nèi)容放置在什么位置，以及放置多久的倡議。

　　每日新聞主頁旁邊的Visual Revenue儀表盤。

　　紐約的每日新聞以及每日電訊報是運(yùn)用該系統(tǒng)的四十多家新聞網(wǎng)站中的兩家。Mortensen指出，大約有十幾家是付費(fèi)用戶。

　　它是如何工作的呢?

　　從基本上來講，它實(shí)時追蹤新聞閱讀和標(biāo)題點(diǎn)擊率，經(jīng)過Visual Revenue將這些數(shù)據(jù)與歷史基準(zhǔn)相比擬，來肯定哪些新聞表現(xiàn)較好，哪些表現(xiàn)欠佳。依據(jù)這些狀況，VisualRevenue預(yù)測出最佳的新聞，將它們放置在不同的網(wǎng)頁位置上，以便在不久的未來取得最佳的閱讀量。

　　經(jīng)過將正確的內(nèi)容，在正確的時間里，放置在正確的位置上，客戶的網(wǎng)頁閱讀量均勻增長了30%。

　　Mortensen還指出，使用 Visual Revenue 之后，網(wǎng)頁編輯能夠用較少的時間更好地完成任務(wù)。

　　還有一個新產(chǎn)品叫做Jump Time Traffic Valuator，來自 JumpTime

　　JumpTime 是由有著諸如Yahoo和MTV等主要媒體公司背景的人創(chuàng)立的。該產(chǎn)品著重于網(wǎng)站上每個網(wǎng)頁的收入潛力，將每一篇文章，每一個頁面可以產(chǎn)生幾利潤呈現(xiàn)給出版商。

　　在 媒體網(wǎng)頁價值評估利器JumpTime,用數(shù)據(jù)評估一切,數(shù)據(jù)挖掘還能這么玩!我們詳細(xì)分析了 JumpTime 產(chǎn)品。

　　JumpTime對每個訪問者閱讀的一系列網(wǎng)頁停止剖析，計算出每個網(wǎng)頁的總的廣告價值，可以協(xié)助出版商找到受歡送的文章，發(fā)放有價值的廣告，并且促使訪問者閱讀那些同樣具有較高廣告價值的網(wǎng)頁。

　　舉一個簡單的例子，相較于一個具有$20CPM，但其大局部閱讀者不會繼續(xù)訪問該網(wǎng)站的網(wǎng)頁，JumpTime愈加傾向于這樣的網(wǎng)頁，它自身僅具有$10CPM，但它能夠促使訪問者閱讀另外三個具有$10CPM的網(wǎng)頁，這樣一次訪問的CPM便有$40。假如沒有看到用戶閱讀的一切網(wǎng)頁，出版商或許會以為具有$20CPM的網(wǎng)頁更具有開發(fā)的價值。

　　JumpTime的創(chuàng)立者和CEO Michele DiLorenzo指出：作為一名編輯，你曉得什么將是受歡送的，但是卻不曉得接下來會發(fā)作什么。這也正是計算機(jī)需求介入的中央。以國際象棋來打個比如，假如我們在下棋的時分，你一次只能想到一步棋，那你將永遠(yuǎn)無法博得競賽。

　　這個過程聽起來很復(fù)雜，但最終編輯只是看到一個簡單的數(shù)字，即每一篇文章和網(wǎng)頁的位置可以產(chǎn)生的價值或者閱讀量的才能。Msnbc.com和ESPN便是測試過該系統(tǒng)的兩個組織。

　　數(shù)據(jù)驅(qū)動的編輯決策是網(wǎng)絡(luò)媒體發(fā)展的未來

　　JumpTime和Visual Revenue ，這些工具為那些編輯室里需求決議在主頁上放置什么，或者在社交媒體上提升什么的人們提供了強(qiáng)大的洞察力。但是，應(yīng)該讓數(shù)據(jù)驅(qū)動的編輯決策發(fā)揮多大的作用呢?

　　這兩個工具都慎重地將最終決議權(quán)留給了運(yùn)用者。

　　JumpTime和Visual Revenue都是經(jīng)過創(chuàng)立一層當(dāng)前網(wǎng)頁來展現(xiàn)其性能或者每個位置的引薦內(nèi)容。其他特性能夠使編輯可以經(jīng)過主題或者類別對文章停止搜索分類。

　　Visual Revenue提供了一系列引薦的改動措施，編輯能夠承受或者回絕。JumpTime也讓出版商來決議能否讓編輯看到原始的價值，或者僅給他們展現(xiàn)參與的方式。

　　Mortensen指出：Visual Revenue也可以在編輯指導(dǎo)的框架內(nèi)給出倡議。因而，每一個新聞組織都可以給出細(xì)致的指導(dǎo)，如指出本地，區(qū)域和國度新聞的比例，不超越20%的有線資源，或者18個小時內(nèi)的新聞。

　　這樣一個系統(tǒng)使得編輯部關(guān)于如何設(shè)置主頁有著戰(zhàn)略性的意義。

　　Mortensen說：假如我如今走進(jìn)任何一個編輯室去問他們，你們能否給我提供一份關(guān)于我們將在主頁和頭版停止哪些內(nèi)容改良的戰(zhàn)略，我很有可能聽到的答復(fù)是，這并不存在。

　　編輯能否可以更多地基于經(jīng)濟(jì)影響而非新聞價值來決議內(nèi)容呢?或答應(yīng)以。如今許多新聞機(jī)構(gòu)都面臨著激烈的提示，即他們必需首先在生意上勝利，才干取得最終的勝利。

　　數(shù)據(jù)和商業(yè)智能分析目前不是免費(fèi)使用

　　Visual Revenue，起價大約為每月1,000美元，而且它協(xié)作的公司通常具有每月至少5到10萬的網(wǎng)頁閱讀量。

　　JumpTime的收費(fèi)取決于出版商的范圍以及自定義裝置的復(fù)雜度，對大公司十分有吸收力，也包括那些由小的報紙組成的大的連鎖公司，即便這些效勞并不適用于你的編輯室，其他適用的效勞一定會呈現(xiàn)。

　　海量數(shù)據(jù)的時期曾經(jīng)來臨到編輯室，并且它最終觸及的將不只僅只是剖析范疇，指導(dǎo)計算機(jī)處置過去的新聞內(nèi)容及觀眾，對新聞標(biāo)題提出最有效的變化的倡議，以至是倡議撰寫哪品種型的新聞，似乎只是時間早晚的問題了。