Buzzfeed做数据绝非空谈！所有员工必要掌握20种工具

出品 | 外言社

编译 | kewell 编辑 | 倪惠

导语：Buzzfeed研发新的数据平台，让所有人都有机会接触、查询和利用庞大的数据库优化内容和报道，并希望能在商务领域拓展出更多新机会。

BuzzFeed是所有对新媒体有兴趣的人都会留心观察的一个现象级媒体。它的身上背负着像“病毒传播”、“原生广告”这样的传统媒体人看来不合“新闻原则”的媒体形式。它的内容三件宝 – 列表、短视频和小测验(List, Video, Quiz)也难以归类到新闻传播学院教的内容类型中。

同时它的急速发展和商业成功又让很多致力于新媒体转型的传统媒体人积极揣摩学习，希望能够从这个被称为“社交媒体的媒体”的媒体踹门人那里偷学到立竿见影的法宝。

国内的媒体界对于BuzzFeed的模仿者也络绎不绝。大家从网站设计到媒体内容都力求细心模仿，希望由形似到神似。但是这神似从何而来?其实BuzzFeed的背后是数据的支撑。对于BuzzFeed的理解应该更加深入到对其背后的数据和其运行机制。

让数据驱动日常工作——所有员工都可以使用数据

现在，很多媒体都会说他们的日常工作是由数据驱动的。但在Buzzfeed，他们真正做到了把在所有平台和合作伙伴上分发的大量内容数据聚合起来，供所有员工查询研究。目前，Buzzfeed接近一半的员工每个月都能从数据库里调取数据使用。

Buzzfeed花了接近一年的时间做工具研发，就为了让员工能够在不依赖技术团队的情况下独立调取数据。他们的高级数据师莱尔-史密斯就表示：“我觉得很多企业机构可能都认为，数据技术团队的作用就跟看门人一样。而这也让我们选择把数据给民主化了。”

越来越多的媒体都把关于内容和广告效果的数据信息交给一个小型数据科学团队来处理，由他们负责接收其他部门对于调取数据的要求。这些数据可能成为很多报道的基础，比如把一个流行测验给转化为系列视频、推出全新的品牌内容等等。所以这些调取要求是非常繁复的，可能来自编辑、客户经理或者是产品团队的领导。这么庞大的工作量，也是越来越多的数字媒体开始扩充数据团队规模的主要原因。

提供20种内部工具——让员工更高效的使用数据

Buzzfeed的做法就有所不同。他们有一个名为“Looker”的数据管理平台，编辑部的所有人都能够从中搜集数据，观察内容效果。他们不需要学类似SQL这样的编程语言，因为接触到的并不是异构数据源（disparate data source）。而且Looker的界面还能让使用者同时查询到多个平台的数据。

史密斯表示，自从启用了Looker之后，原本要处理大量数据调取请求的Buzzfeed的数据团队就有更多时间去开发工具和改进其它编辑系统的操作了，比如优化内容略缩图的机器学习工具，造一个Slack机器人用来提醒海外版编辑不同区域的实时流行话题，让他们能及时进行翻译编辑等等（注：Slack在上线以来就开始提供Bot服务，Buzzfeed和《纽约时报》都在使用其服务来检测内容效果）。

同时，Looker也让编辑能够更频繁地查看数据验证设想，这也是为什么他们能够总结出手撕芝士面包的视频会刺激更多点击量的原因。

现在，Buzzfeed把对数据的重视贯彻到每个部门的运营，从视频战略到头条，再到改变内容模式，为赞助商提供品牌内容。史密斯也说：“这家公司里产生的所有创意，都来自反馈回路（feedback loop）。”

而近来他们又专注于做到让获取数据变得更简单高效，让每个员工都更频繁地使用数据。他们数据科学团队的新总监吉拉德-罗坦表示，现在Buzzfeed已经为员工提供了超过20种内部工具，帮助他们接触到庞大的数据库。

这些工具不仅可以分析内容的效果，就算是在Buzzfeed准备更认真拓展的商务领域，也能派上大用场。史密斯说：“数据并不是无法接触的，只是需要克服一些技术上的障碍而已。”

从入职就开始培训——媒体人的直觉+数据的头脑

很多人认为BuzzFeed内数据决定内容，但是实际情况并不是这样。既不是内容完全听数据的，也不是媒体人自主决定内容。确切地说，BuzzFeed采取方法是培养媒体人强烈数据意识，将媒体人“天然”的内容直觉配上数据的头脑。这样在媒体人创作适合网络传播的文章时就会有一根一直绷着的数据弦。

BuzzFeed的编辑、记者在进入公司时，会被分配到数据和技术团队。他们会一边工作一边学会理解各种数据和使用数据的习惯。在有了数据意识后，才转向类似于“总编辑”这样的内容负责人的团队。

所以一个BuzzFeed的内容创作人同时需要具有媒体人的直觉和对数据的理解。他们需要随时看数据，然后才是“艺术家”式的天马行空、头脑风暴。