“使用與滿足理論”下今日頭條商業模式研究

洪亮 俞又琪

【摘 要】隨著移動互聯網技術和大數據技術的興起，傳統的新聞媒體壟斷新聞資源，獨占利益的時代已經過去。人們越來越多的養成了使用手機APP來獲取新聞信息的習慣，而今日頭條便成為了其中的“佼佼者”，利用其獨特的大數據算法推薦和UGC平臺生產內容的模式，給受眾不斷地推送自己感興趣想要看到的東西。本文基于傳播學使用與滿足理論，對今日頭條的商業模式進行了梳理和分析，探索今日頭條為什么能夠在新媒體時代下獨占鰲頭，收獲如此之多的用戶。

【關鍵詞】使用與滿足；今日頭條；商業模式

一、“使用與滿足理論”的相關釋義

“使用與滿足理論”最早出現于20世紀40年代，起初是美國為了調查廣播媒介的普及是否會給很多不識字的受眾學習知識和接受教育的手段。但初期一些聽眾調查數據顯示，那些以啟蒙、教育和修養為目的的“好”節目并不擁有很多聽眾，反而是“格調低俗”的娛樂節目的收聽率卻很高。

1974年，著名傳播學家卡茨在前人和自己的研究前提下，總結出“使用與滿足”過程的基本模式。1977年，日本學者竹內郁郎對該模式做了若干補充。其基本的觀點是，受眾接觸媒介是為了滿足需求：來自社會和個人的心理起源；實際接觸行為需滿足兩個條件：媒介接觸可能性和媒介印象；根據媒介印象，人們選擇特定媒介或內容開始具體接觸行為；接觸的結果有兩種：需求得到滿足或沒有得到滿足；無論滿足與否，這一結果將影響以后的媒介接觸行為，人們會根據滿足的結果來修正既有媒介印象，在不同程度上改變對媒介的期待?！皞鞑W之父”施拉姆將“使用與滿足理論”喻為“自助餐廳”，他表示受眾參與傳播，猶如在自助餐廳就餐，每個人都根據個人的口味及當天的食欲來挑選菜品。媒介只能像自助餐廳提供豐富的菜品一樣提供給大眾盡可能多的信息和服務，而無法強求受眾接受自己所傳播的信息，就像不能把大量飯菜硬塞進人的嘴里。

二、今日頭條內容生產與發布機制

（一）UGC和PGC融合的平臺

在傳統的媒體時代下，受眾一方面只是扮演受傳者的角色，另一方面無法自主的選擇自己想要接收到信息或是選擇的范圍十分狹窄。而今日頭條則是提供了一個平臺，在這里有主流媒體的聲音也有自媒體的發聲。用戶生產內容彌補了內容單一和選題的問題，專業生產內容解決了內容挖掘不夠深入的問題，兩者相互彌補。使受眾在今日頭條上可以獲取海量的資訊，又可以參與其中發表自己的意見。而今日頭條本身坐享他人“數字勞動”所帶來的“紅利”，他們并不是內容的生產者，只是內容的搬運工。

（二）大數據背景下利用算法進行的智能推送

今日頭條能收獲無數用戶的背后，是其應運大數據時代而生的算法推薦。前者我們提到了“使用與滿足理論”中，受眾選擇媒介是為了滿足其自身的需求，無論使何種需求，在傳統媒體時代下是很難獲取和得知的。而在大數據背景下，智能設備通過受眾瀏覽記錄來收集的相關的數據進行分析，在海量的資訊中尋找與用戶瀏覽習慣相匹配的內容進行推送，從而滿足用戶的這種“需求”。今日頭條采用典型的層次化文本分類算法，用戶的每一次閱讀都可能成為該用戶的興趣標簽，以及用戶的年齡、性別、所處的環境特征，算法模型綜合上述的內容、用戶、環境特征預測該用戶喜歡的內容推薦，這種算法推薦不僅使用再聊今日頭條及其頭條系抖音等產品的運用中，在淘寶等購物APP中也得到了廣泛的使用。

三、今日頭條盈利模式分析

新媒體的誕生和發展主要是基于數字技術的運用，隨著數字技術的發展，新媒體呈現出樣式多、發展快、趨向小眾化的特征。和傳統媒體相比，新媒體的盈利模式呈現出多樣化、個性化的特征。今日頭條作為新媒體的領頭羊，在擁有強大的算法推薦和龐大的用戶基礎后，如何實現變現盈利也是值得我們深究的。

今日頭條現階段的盈利模式主要包括，廣告投放；收費訂閱；提供渠道獲得利潤分成；電子商務和O2O業務。其中，廣告是傳媒產品的核心業務，也是新聞類APP最核心的盈利業務，目前主要以硬性品牌廣告為主，如開屏廣告、旗幟廣告、新聞頭圖、新聞末廣告、應用推薦廣告等。此外，嵌入式軟性廣告也得到了運用。今日頭條目前的營收便是來自于開屏收入以及信息流廣告。提供渠道獲得利潤分成則是通過新聞APP的訂閱頁面，媒體和客戶端進行合作，在用戶下載好APP之前就將欄目預裝在訂閱欄里；或者用戶在頻道下選擇訂閱欄目時，APP可以以類似于出租攤位的方式，將靠前的位置租給需要的合作方，幫其進行導流。這時新聞客戶端就像一個分銷商，提供攤位，獲得一定的利潤分成。電子商務和O2O業務也是主要的盈利部分之一，今日頭條創建了商城，同時也為多個城市設立了本地頻道，同步提供美食、旅游、促銷等信息，用戶可直接在APP完成查詢、預定及購買行為。根據交易量及交易金額由商家向平臺支付一定的費用。最后，游戲和其它增值業務也在成為“主力軍”，尤其是在小視頻中插入了秒玩的鏈接，這也是進一步鞏固用戶黏度的一種手段。

【參考文獻】

[1]趙雙閣，岳夢怡.新聞的“量化轉型”：算法推薦對媒介倫理的挑戰與應對[J].當代傳播，2018（04）.

[2]宋釔凡.移動互聯網時代下的算法推薦——以今日頭條為例[J].新媒體研究，2019（04）.