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门户新闻客户端的信任度反超电视

时间:2016-11-22 23:31:42 作者:采集侠 来源:网络整理
近日,腾讯应用宝、企鹅智酷联合发布《(十月)中国Android生态大数据报告》,报告对十月新闻资讯热点行业展开多维度分析和研究。2016年,新闻资讯客户端市场渐

  原标题:安卓生态大数据报告:门户新闻客户端信任度超电视

  近日,腾讯应用宝、企鹅智酷联合发布《(十月)中国Android生态大数据报告》,报告对十月新闻资讯热点行业展开多维度分析和研究。2016年,新闻资讯客户端市场渐趋饱和,作为用户获得新闻信息的主要渠道,门户新闻客户端的信任度反超电视,成为满足用户信息需求的移动互联网信息主要入口。

  报告分析指出,如今,越来越多用户获取新闻渠道从PC、电视转移到手机、平板等移动智能平台。在十月的新闻资讯星APP榜单中,今日头条、21世纪经济报道、QQ阅读、天天快报、多看阅读占据前五,新闻移动化已经是可以看得见的趋势。

  

门户新闻客户端的信任度反超电视

  图1:《(十月)中国Android生态大数据报告》:新闻资讯类APP使用人数呈上升趋势

  对于新闻资讯类APP来说,内容为王,把握到优质的新闻内容便能吸引到用户。在近一年中,优质新闻资讯类APP分别在5月和10月出现了两次人数使用峰值,且使用人数在10月之后呈现上升趋势,可见新闻资讯类APP在移动市场也是用户刚需。

  

门户新闻客户端的信任度反超电视

  图2:《(十月)中国Android生态大数据报告》:中小城市是新闻资讯类APP用户的主力军

  而据报告中新闻资讯类APP的用户画像显示,男性使用新闻资讯类APP居多,占取比例的58%,多于女性。使用新闻资讯类APP的用户年龄也更为集中在20-29岁,占33.7%,其次是30-39岁人群,占比为25.3%。从城市级别来看,三四线城市使用资讯类APP要高于一、二线城市,汇聚了超过一半的用户量,成为新闻资讯类APP用户的主力军。同时,用户在学历的分布上则比较平均,并没有集中化的表现。

  

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  图3:《(十月)中国Android生态大数据报告》:个性化新闻推荐人均使用时长增速

  在内容决胜的新闻资讯行业,主打个性化新闻APP的平均用户使用时长,在过去一年里增涨了55.3%。其中,天天快报因应用大数据算法推荐技术,向用户推荐个性化内容而增速最快,达到283%。

  

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  图4:《(十月)中国Android生态大数据报告》:网站/客户端成新闻资讯入口第一

  在用户选择新闻资讯的入口上,新闻类网站/客户端仍是移动用户看新闻的首选,占据比例高达63%,而社交应用作为新闻渠道的比例接近半数,占49.4%,成为超过传统媒体和电视的第二大新闻入口渠道。

  从报告上可以看出,新闻类网站/客户端和社交应用已成为用户获取新闻渠道的第一梯队,用户占比为22.8%的电视则为用户选择的第二梯队,而纸媒、广播、视频应用三者加起来仅占渠道的10%,用户获取新闻的渠道随着移动互联网发展,已然发生了翻天覆地的变化。

  同时,在新闻来源的信任度上,用户对门户网站客户端的信任程度最高,占比46.3%,其次是电视,占40.6%;传统媒体客户端、占24.9%;个性化资讯客户端,占14.2%。

  

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  图5:《(九月)中国Android生态大数据报告》:年轻用户更重兴趣类资讯

  在新闻资讯类型的偏好上,用户有很明显的年龄分水岭。对热点新闻的偏好程度随着年龄的增加而增加,50岁以上群体最偏向热点新闻,比例达到61.5%。对个人兴趣内容的偏好程度随年龄增加而降低,19岁以下用户对个人兴趣类资讯喜爱度最高,占据比例的38.4%。

  

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  图6:《(十月)中国Android生态大数据报告》:用户对个性化推荐缺陷已有感知

  虽然个性化内容推荐成为新闻资讯类APP的抢眼表现,但也面临着一些用户的感知缺陷。个性化推荐并未满足用户的需求,32.6%的用户认为推荐的内容太少;32.3%用户担忧个性化推荐会让视野变狭窄;30.7%认为推荐内容不准;29.4%的用户则认为推荐的内容太低俗。用户对个性化推荐扔保持基本的审慎态度。

  

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  图7:《(十月)中国Android生态大数据报告》:机器写作无法替代人的三个关键

  此外,在刚刚结束的乌镇互联网大会上,能在信息内容创作和分发上发挥作用的机器人写作备受大家关注。但在报告中显示,机器写作有三个无法替代人的关键——41.6%的用户认为机器缺少新闻判断力,39%的用户认为机器缺少人情味,还有37.3%的用户认为机器缺少人的创造力。而要解决这些担忧,需要发挥人在新闻行业内不可替代的价值。

  据了解,腾讯应用宝联合企鹅智酷共同成立“安卓生态研究院(AERI)”,通过相对均衡的APP表现力计算模型,每月发布应用宝“星APP榜”,并发布数据解读报告。报告将从总体趋势、细分领域等多个维度进行阐述,并针对当月最热的一个移动APP领域,进行深度的用户调查和解读。最终形成覆盖APP产品大数据和用户行为调研的综合性APP价值判断。(完)