站在巨人肩膀上的UC订阅号 准备怎么？

　　信息爆炸，基于用户兴趣和爱好的移动内容分发成为移动互联网阅读的热门方向。

　　而浏览器手中掌握海量用户，又是移动互联网重要入口，进军移动内容分发市场可谓近水楼台先得月。

　　从UC浏览器推出UC头条的成绩来看，确实如此。

　　据艾媒咨询数据显示，在2015年中国移动资讯行业活跃用户分布方面，前三名分别是：腾讯新闻，网易新闻和UC头条;日均阅读篇数和在推送用户好感度方面，UC头条均排名第二。

　　

　　用不到半年时间就跻身前三，此处应有掌声。

　　最近，UC动作频频，5月10日，阿里巴巴移动事业群召开"UC订阅号"战略发布会，阿里移动事业群总裁俞永福指出，UC订阅号是UC落地"赋能媒体"计划的第一步，UC将致力于推动内容提供商向内容服务商转变。站在巨人肩膀上的UC订阅号，准备怎么玩?

　　【强大的内容分发机制】

　　利用自身6 0亿庞大的日分发流量，并打通阿里大数据资源，接入淘系、支付宝、高德、微博、优酷土豆等基础数据，掌握更多维度，进行精准推荐，帮助自媒体人找到自己真正的读者。

　　针对非垂直类内容，常规算法能够满足分发需要，而垂直类内容，机器不足以判断文章深度，需算法辅以人工筛选。平台需要有足够多的活跃用户量，更需要有价值的数据中台支撑，而这正是十二年来UC的积累优势。

　　【内容商铺】

　　俞永福指出，UC订阅号就是UC在"内容店铺"打造上的第一步，UC要让内容创造者拥有自己的"内容店铺"，并把自己的店铺作为自己长期经营的阵地，这样内容提供商的经营价值不是一次性的流量售卖，可以利用内容店铺沉淀自己的品牌价值。

　　【保护原创，鼓励原创】

　　在UC体系内如果发现抄袭，将进行全网下线或封禁处理，并将对原创文章进行原址导流保护。UC还将提供绿色举报通道，对侵权行为进行快速响应，同时设置反举报机制，对虚假恶意举报进行限制。此外还将提供第三方法律援助，为UC订阅号提供维权协助。内容保护体系还接入了阿里知识产权平台，提供快捷的品牌保护服务。

　　同时，"原创号"将被赋予"全网分发、优先大流量曝光"、"多场景推荐"、"原创率与流量激励正相关"等优势，"优质订阅号"还将被给与"算法与最大权重倾斜"、 "人工流量干预、专题专栏定向投放"等照顾。

　　【多元变现方式】

　　今年4月，"新榜"对全国不同地区领域、不同粉丝规模的500多位媒体人进行调研，深度挖掘他们的真实诉求，也在会场发布报告，总结"增粉、变现、运营"三大痛点。报告发现尚有近半数自媒体无任何收入。

　　所以，UC订阅号准备补贴自媒体吗?NO!!

　　UC订阅号的优惠，除了独享自营广告100%收益外，还打通阿里妈妈、汇川推广资源，免费联接供需两端，还相当少见的支持外链，为创作者提供了足够的变现空间。

　　除了流量、变现之外，也瞄准社群电商领域，为有能力的创作者提供了产品闭环的可能，打通天猫、淘宝、支付宝体系功能，完成从阅读-商品推荐-商品浏览-下单-支付的完整通路。UC方面也透露，这套体系并不排斥第三方平台。

　　【更多线的互动关系】

　　当前大多数订阅号甚至只有"回复"这一种方式，而在UC订阅号中，作者可与用户无障碍沟通，消息、私信、赞赏、讨论、分组等服务一应俱全。在UC订阅号中，文章只是形式的一种，视频、音频、直播等等给了自媒体人更多展现的空间，不仅如此，UC订阅号的一大特色即"千人百面"，作者可自定义栏目、菜单、欢迎词。UC订阅号将于两周左右正式上线，相关玩法细节也将持续对外公布。

　　【谁能真正掌握未来阅读格局?】

　　所谓大数据，一方面在数据采样之大;而另一方面更在数据维度之深。前者对于多数内容分发平台而言问题不大，但关于数据多维度问题却让很多平台感慨"臣妾做不到啊"。

　　在信息爆炸，门户网站编辑话语权降低的时代，谁能真正掌握精准推荐，谁就能掌握未来的阅读格局。

　　而UC在角逐未来阅读格局的战争中，有几分胜算呢?

　　也许UC算法架构师郑颖给出了答案："阿里的大数据，涵盖了搜索、电商、视频、地图、社交、应用、游戏，移动几大互联网最top的应用场景都在其中。反观百度和腾讯，百度在电商和社交方面可以说是一穷二白;腾讯虽然在数据丰富程度上也不逊色，但在对应资讯而言最为重要，也是最能打出差异化亮点的搜索、电商、地图这三个方面都是处于下风;而对比其他的第三方非BAT公司，如今日头条、网易新闻，他们在数据的覆盖率和数据质量方面不能与BAT相提并论"。

　　应对算法竞争，郑颖特别强调了他的团队对内容、使用场景、用户画像的系统理解，不同标签的的内容，兴趣爱好，阅读时段、甚至地点都将是算法机制的准确参考因素。

　　通过对几大应用场景的数据的联通，UC可以实现对用户有层次的精准画像。同时，配合UC的算法，还可以对内容进行清晰的分层，实现内容的准确分发。

　　另外，UC的算法属于第三代算法，利用社群结合场景的模式，规避了第一代算法过于优化全局导致的对深度阅读的不良影响，也规避了第二代算法过于细粒度带来的一些噪音，避免了用户因为误点或者短期兴趣而陷入了一些局部奇点。

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