第一节 新媒体行业趋势认知

1.1.1 新媒体产生背景

新媒体是一个相对的概念，是在报刊、广播、电视等传统媒体之后发展起来的新的媒体形态，包括网络媒体、手机媒体、数字电视等。新传媒产业联盟对新媒体的定义为：“新媒体是以数字信息技术为基础，以互动传播为特点，具有创新形态的媒体。”从空间上来看，“新媒体”特指当下与传统媒体相对应的，以数字压缩和无线网络技术为支撑，利用其大容量、实时性和交互性，可以跨越地理界线最终得以实现全球化的媒体。平台是互联网时代视听新媒体最常见的组织形态，除传统广播电视网络外，PC端的网站、移动端的App等都是随着移动互联网时代的到来而诞生的视听新媒体平台。

人类文化的传播发展始终伴随着传播技术的进步，现代人一刻也难以逃脱传播技术的影响。人类有史以来的信息交流与传播经历了从烽火报警到鸿雁传书、从广播电视到互联网络、从现实世界到虚拟空间的转变。变化的不仅仅是信息的内容，更令人瞩目的是信息处理与传播的方式。新媒体的产生和发展是技术、社会和经济等多种因素复杂交织的结果。预计未来，新媒体将继续在经济、文化、政治和社会生活的各个领域发挥更为重要的作用。

在传统媒体时代，通过报纸、杂志、电视、网站，包括所有的版面、频道和栏目，受众接收到的信息往往千篇一律，各报道平台并没有考虑到不同受众需求的千差万别。导致的结果是，信息发布主体传播的信息并没有送达真正需要和关心这个信息的受众手中，而真正需要这个信息的受众又没有准确有效的接收渠道，信息需求得不到满足。在新媒体时代，受众在广告传播中的地位有了前所未有的提升，企业要想在竞争中立于不败之地，就必须研究新媒体时代的广告受众，从而制定有针对性的营销传播策略。新媒体行业作为一个新兴的行业，包括社交媒体、短视频、直播、内容创作等多个领域，其对新媒体内容创作、运营、营销和数据分析等人才的需求非常大。

1.1.2 新媒体AI技术

AI（Artificial Intelligence，人工智能）技术主要应用于自动化过程。人工智能技术的应用领域广泛，可以用于信息的搜集、数据的建模、算法的优化，也可用于机器控制、自动推断和深度学习等方面。随着人工智能技术的不断发展，它已经深入人们的生活，新媒体领域也不例外。人工智能技术在新媒体领域中的应用，不仅极大地提高了新媒体的生产效率，而且让新媒体传播更加精准和智能化。

（1）自媒体智能化。自媒体在新媒体领域中占有非常重要的位置，人工智能技术凭借智能化为自媒体提供了更加全面和便捷的服务。例如，在自媒体平台中，人工智能技术已经可以为创作者推荐相关的文章、视频、图片等素材，还能自动审核发布的文章内容是否含有涉黄信息、违法信息、不良信息等。此外，基于人工智能技术的智能化推广渠道选择工具可以帮助新媒体从业者自动分析不同平台用户的特点和阅读习惯，并根据文章主题和风格推荐合适的推广渠道。

（2）智能化推荐。传统的推荐算法往往基于用户的浏览历史和兴趣，而智能化推荐算法不仅能够收集和分析用户的历史数据，还可以根据用户行为和兴趣更加精准地推荐内容。随着用户对内容的需求逐渐细化，传统的推荐算法已经无法满足用户的需求，智能化推荐算法成了内容发布系统的重要发展方向。智能化推荐算法对用户行为进行深度学习和分析，从而实现更加精准、个性化的推荐。例如，App推荐算法可以根据用户的使用习惯和兴趣偏好等信息，为用户提供个性化的推荐服务。

（3）智能化客服。在新媒体领域中，智能化客服无疑带来了良好改变，它不仅可以提升用户体验，而且可以为企业节省大量的人力和物力成本。智能化客服可以使用自然语言处理技术，24小时为用户提供服务，有效地减轻客服负担。智能化客服系统可以提高用户满意度、节省成本、优化用户体验、增强数据安全性等，是现代企业不可或缺的一部分。

（4）智能化营销。人工智能技术在新媒体领域中的另一个重要应用便是智能化营销。智能化营销系统可以通过大数据分析，了解用户需求和喜好，从而更加精准地投放广告和推荐产品。例如，在社交媒体中，智能化营销系统可以根据用户的兴趣、行为等，帮助企业实现精准营销。

（5）智能化内容生成。智能化内容生成是新媒体领域中最引人注目的应用之一。智能化内容生成通过机器学习和自然语言处理技术，自动地生成文章、视频、图片等内容。这使企业和个人在短时间内可以快速生产海量的内容，并且还可以根据需求调整风格和主题。互联网内容生成方式经历了PGC—UGC—AIGC的过程。PGC（Professional Generated Content）意思是专业化生成内容，例如，Web1.0时代广电行业中专业人员生成的文字和视频，其特点是内容生成主体专业、内容质量有保证；UGC（User Generated Content）意思是用户生成内容，其伴随Web2.0概念而产生，特点是用户可以自由上传内容，内容丰富；AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）意思是由人工智能生成内容，其特点是内容自动化生产，效率高。随着自然语言处理技术和AI模型的成熟，AIGC逐渐受到大家的关注，目前人工智能技术已经可以自动生成文字、图片、音频、视频，甚至3D模型和代码。

人工智能技术在新媒体领域中的应用越来越广泛，不仅为新媒体带来了更加便捷和高效的服务，而且也提高了其智能化和精准化的水平，还可以帮助新媒体从业者更高效地进行创作、管理和营销。未来，随着人工智能技术不断进步和完善，相信其在新媒体领域中的应用会越来越多样化和广泛化。

1.1.3 新媒体主要特点

随着信息技术、数字技术、网络技术的飞速发展，新闻传播的渠道和方式发生了很大变化，以微博、微信和抖音为代表的新媒体成为人们获取信息的主要渠道，其主要特点如下。

（1）千人千面的个性化。新媒体的传播形式越来越多元化，新媒体用户最终接收到的信息可以是一样的，也可以是完全不同的，这与传统媒体用户只能被动地接收千篇一律的内容有很大不同。微信、微博、抖音等作为主要社交媒体，从最初的文本和图片内容向视频内容聚合转变发展，在传播信息的同时，也提供了音乐、美食等丰富内容。同时，新媒体平台的互动性也逐渐增强，用户通过点赞、转发、评论等方式，展现了高度个性化的需求。

（2）表现形式的多样化。新媒体形式多样，各种形式的表现过程也比较丰富，可融文字、音频、画面为一体，并且可以即时地、无限地扩展内容，从而使内容变得丰富。此外，在新媒体时代，人们越来越希望与内容进行互动，从而增强参与感。新媒体工具为用户提供了许多新的互动手段，如在线问答、投票、在线游戏等，这些互动手段使新媒体内容更加丰富和生动。

（3）信息发布实时。独特的网络介质使信息传播者与接收者的关系发生了变化，从传统媒体的主导用户型变为新媒体的用户主导型，广大用户可以通过参与新媒体互动，发出更多的声音，从而影响信息传播者。“人人都是记者”是网络时代广为人知的口号，新媒体打破了传统媒体的垄断，赋予了每个人信息传播的权力。用户能够利用社交平台和新媒体平台随时随地发布信息，还能与内容创作者进行深度互动。

（4）交互性强。新媒体具有超强的交互性，与传统媒体相比，新媒体的信息传播渠道更加多元化，用户可以自主地参与到信息传播中。新媒体不是一种单向传播的媒体，而能够实时反馈用户的需求，并与用户进行交互的媒体。传播的方式也不再是单向的、不可选择的，而是双向的。新媒体可以实现双向交流和互动，让用户成为内容的创作者和传播者。

1.1.4 新媒体行业趋势

在新的传媒时代，新媒体更加广泛地渗透到人类社会生活中，从“万物互联”到“万物智能”，AI、虚拟现实、增强现实等技术将极大地改变人们未来的生活。当下5G、云计算、大数据、AI等新技术的迅猛发展，催生出全程媒体、全息媒体、全员媒体、全效媒体。从传统媒体与新媒体的碰撞和融合中，如今日头条的个性化推荐、澎湃新闻的内容微创新，不难看出定制化、可视化、数据化、移动化已成为媒体发展的大方向。随着互联网用户规模增速逐步放缓，用户下沉成为新媒体行业发展新动向。趣头条等新媒体平台积极开拓下沉市场，将目光投向三线以下城市并构建多元内容生态。

（1）新媒体平台发展。新媒体平台之间的竞争愈加激烈，在流量触顶的趋势下，各平台为争夺流量，不断推出新功能，但各平台仍保留了自身最具竞争优势的特点。在不同平台的运营中，时事、消遣类内容增长速度最快，而知识干货型的内容长尾效应更强。随着各平台规范化建设的进一步深入，平台活跃用户数量保持稳定增长，原创保护力度不断加大、激励计划层出叠见，为平台上优质内容的涌现提供了有力保障，整个新媒体行业呈现出健康有序的发展态势。当前，典型的综合类新媒体平台有微信、今日头条和微博等，视频类新媒体平台有哔哩哔哩、抖音和西瓜视频等，音频类新媒体平台有喜马拉雅、荔枝FM等，新闻类新媒体平台有搜狐号、网易号和头条号等。

（2）新媒体产业数字化。随着我国对互联网平台常态化监管政策的施行，互联网平台朝着规范、健康的方向发展，新媒体产业数字化趋势进一步加强，并持续开拓海外市场。近年来，传统官方媒体纷纷建设内容聚合平台、媒体资源库及媒体智库，打造集咨询服务、生活服务、政务服务等于一体的融媒体平台，推动“媒体+政务”运作模式的落地。此外，数字经济和实体经济加速融合。传媒产业积极推进数字化改造，提高数字经济比重，产业数字化趋势明显。传统媒体对策划、采编、发布等业务流程和应用场景进行了改造升级。媒体行业不断整合互联网思维，推动传统广告模式朝着电商广告、信息流广告等以流量转化为导向的广告经营新模式发展。

（3）新媒体营销发展。随着短视频平台和直播平台的兴起，视频营销成了新媒体营销的重要形式。企业可以通过制作有趣、有价值的视频内容来吸引潜在用户，提高品牌曝光率和用户转化率；通过精准推送广告，发布有趣、互动性强的内容来吸引粉丝，提升粉丝对品牌的忠诚度，提高销售转化率；根据用户的浏览历史、社交行为等数据来提供个性化的营销服务，为用户提供更好的购物和服务体验；通过AI技术的支持，企业可以自动分析客户行为和需求，快速响应用户需求，提升用户满意度。