Abstract：本文是对喜马拉雅FM的全方位产品分析，分为产品分析部分和内容分析部分。涉及到其商业模式、内容生产模式、文字内容创意特色、个性化推荐机制背后的原理、发展战略等的分析。
//其实是一次课堂展示的作业 ~ w

产品部分

产品视频

创始人采访短剪辑

产品介绍

1.产品定位

喜马拉雅FM：一款为音频生产者提供内容生产渠道的，通过平台的各种展现形式把“PGC+UGC”内容传递给用户的，国内最大的，在线移动音频分享平台(移动电台)。用语音形式做知识与内容“大而全”的极致的声音媒体。

2.产品发展史

2012年8月：组建，致力于在线音频分享平台的建设与运营，成为音频领域的YouTube

移动互联网的风口：移动互联网野蛮生长时期，音频是唯一的伴随式媒体;
内容创业风口：内容为王的时代;
创始团队的老练和多年创业积累的资源:创始人经历（余建军，喜马拉雅FM联合创始人兼联席CEO）——连续创业者，2个虚拟现实项目和1个3D街景项目，在喜马拉雅FM前创业10年.2012年再度出发：围绕移动互联网重新定位——选取音频为切入点，致力于成为音频领域的YouTube。

同时期诞生的产品：微信，今日头条，快手等。

2013.3：APP上线；半年达成千万用户目标
2014.5：突破5000万用户大关，成为国内最大的在线音频分享平台
2015.9：用户量达2亿
2016.12.3：打造国内首个知识付费节——123知识节，24h销售破5000万
2017.10：3.5亿用户，500万名主播，2000多种付费节目，市场占有率73%，人均收听的时长128分钟

3.市场和用户需求

用户需求

两类用户：听众 + 主播

移动电台App，通过连接主播和听众、满足了两者的需求。

1.听众：便捷低成本地获取音频内容

用户痛点：当双眼被占用的时候，希望解放双手和双眼，自由阅听。

深挖-用户心理：在无法看的时候以听的方式学习，降低内心的焦虑感。

再深挖-内容创业抓住的根本矛盾：有限的生命与无限的资讯矛盾。人的需求没有变化，变化的只是工具和技术。

如：往返于地铁，公交或驾车中的人们；处于运动；，吃饭，洗漱，干家务，睡觉前或入睡时等碎片或休息的时间；当然除了这些还有育儿需求等。

2.主播：便捷低成本地获取听众需求；高效获取收入和名气

高效制作内容；高效上传+管理内容；高效分发内容；高效变现；高效建立粉丝圈
主播工作台：UGC、PGC生产的载体，满足平台UGC、PGC主播在喜马拉雅平台上生产、运营的需求。

目标用户

目标听众：上班族（职场人士），汽车用户，学生，家庭主妇，分类频道目标听众，不方便收看视频者，对文本信息疲劳者。

目标主播：内容生产者（如文字创作者有扩展平台的需求），专业的电台人，节目人，行业名人，讲书人等。

4.竞品分析

竞品对象

荔枝FM，蜻蜓FM

竞品市场分析

用户规模

用户渗透率

差异化分析

1.目标群体

喜马拉雅FM：用户群体极为广泛，学生党、上班族、有车一族都是它的主要用户群
荔枝FM：小众化（由于内容类型小众化）；年轻、女性用户为主，白领
蜻蜓FM：对音频质量有更高要求的用户（由于PGC）；男性占大多数

2.内容生产模式

喜马拉雅FM：PUGC(PGC + UGC)；加V过滤系统；

PUGC模式：
1.PGC：(1)拉拢头部KOL;(2)全方位的主播培养机制：专注孵化腰部、尾部KOL,期间孵化了2000位知识网红以及超过10000节付费课程，为主播建立了“录音平台 – 主播学习指导（喜马拉雅大学） – 数据收益分析 – 发展方向”闭环的需求满足。
2.UGC：推出全民朗读功能，鼓励用户主动录制音频上传。

用户自制是自媒体时代的利器，它最大限度地给予个体创作的自由。喜马拉雅吸引大量专业人士参与到内容生产中，同时喜马拉雅的平台门槛很低，每一个用户注册后都可录制、上传节目，这吸引了大量用户，极大地提高了普通用户的创作积极性和参与度。

加V过滤系统:在主播的确立上，喜马拉雅建立了一套加v系统，当用户的节目质量达到一定的质和量之后，可申请加V，这对于喜马拉雅平台内容本身的质量建设而言，这套加V系统起到了过滤和沉淀的作用。整体而言，喜马拉雅的内容质量相对荔枝，高了不少。

荔枝FM：纯粹UGC

主打的是“人人都是主播”的概念，主播权限开放给全用户，主播门槛低，每一个人都能够在其web端的主播入口申请开专辑，在其手机客户端录制音频节目上传。

蜻蜓FM:PGC

除直播外，大部分内容都是来自于与传统电台和一些机构团体的直接合作。这使得蜻蜓在三家中，是一个纯粹度比较高的声音聚合类的pgc平台。但直播对用户来说是一种偏向被动接受的形式，减少了用户主动选择的机会；虽有点播但比不上荔枝、喜马拉雅。

3.内容类型

喜马拉雅FM：不被风格化，大平台，海纳百川(全品类覆盖)；内容细分程度高

喜马拉雅为用户提供了海量音频内容，其中也不乏小众和冷门的优质内容，满足不同用户的口味和需求，使每个用户都能找到自己感兴趣的内容。

荔枝FM：风格标签最强烈（文艺，精致，界面复古，小清新，情感电台）；内容的整体质量上却是很糟（因为纯粹UGC）；情感、治愈内容为主
蜻蜓FM:主打直播，有点播

为了体现其直播的概念，甚至你一打开他的网站，声音便随之而来，真的像收音机。

5.社交功能强弱

喜马拉雅FM：全面的社交性，包括关注、评论、点赞、转采和圈子等

本平台社交：植入社交媒体中的虚拟社区功能:当用户在进入喜马拉雅平台之后，在“新鲜事”版块看到自己好友圈好友的全部动态。通过好友的转载内容，用户可在自己相对封闭的好友圈中获得其他用户好友圈的内容。这种分享节目的模式类似于传统广播中听友口碑相传自己喜爱节目的模式，但是在直观性和时效性上都明显优于传统广播。

多平台并进：除了在喜马拉雅用户之间的节目分享方式外，喜马拉雅也建立了与微信平台、新浪微博平台、腾讯微博平台、人人网等多种社交网络平台的交互关系。
喜马拉雅用户可将任何一个喜欢的节目分享到微信朋友圈、新浪微博、腾讯微博和人人网上，增强了节目的传播效果。

荔枝FM：只能点赞和转发和社区发帖
蜻蜓FM：封闭，只有关注和一个信息流的实时聊天功能

平台的社交功能：加强UGC主播与听众之间的联系；UGC主播通过互动交流来获取用户需求以改进内容生产；兴趣相投的听众聚集在一起也可提高平台粘性。

5.商业模式

商业模式

商业盈利模式：

1.广告营收

部分音频节目有广告声音，APP中的游戏中心功能中也有游戏宣传。

优化广告投放方式:喜马拉雅 FM 尝试了通过软性的方式为商家提供广告方案，努力将其与音频节目定位、内容、风格相结合，避免因为广告的介入而影响收听体验。
此外，喜马拉雅 FM 在上线之初便把粉丝互动、社群运营放在重要位置，使黏度高的主播、用户都成为了喜马拉雅 FM 的代言者与传播者。在形成一定体量的粉丝、社群规模之后，便具备了基于社交机制开展多元化运营的条件，成为盈利模式创新的重要基点。

2.版权分销

喜马拉雅FM可以将自己的专有内容、原创内容分销给其他公司。

3.订阅服务

喜马拉雅FM一个月的会员开通费用是25元，会员享有多种特权，包括每天获赠一本有声付费书、去除广告声音、购买专辑9.5折等。

4.粉丝经济

喜马拉雅FM上有大量音频主播，用户也可以增送主播礼物。

5.硬件增值

APP中有商城功能，商城中主要有耳机、音响、喜马拉雅随车听。
AI音箱：体现喜马拉雅FM在智能家居领域布局的野心。

++注：这里需要配一张喜马拉雅的硬件图（如其最新开发的AI音响“小雅”）++。

6.付费专辑

如123知识节、66会员日、典型付费专辑、喜马拉雅FM与混沌研习社共同打造的付费音频课程《30分钟口袋商学院》。
对123知识节展开讲一下：国内第一个知识付费节，当天24小时销售额突破5000万。

内容部分

1.整体内容特色和风格

海纳百川，不被风格化：大平台定位，不愿在其品牌上被贴上一个标签，做的是大平台，什么样的内容，什么样的风格均有。（淘宝）

人格化：有背书
干货多：有内容
生活化、轻松化和泛娱乐化（自媒体时代的受众需求）

2.文字创意特色

分析流程

根据用户接触喜马拉雅FM的先后逻辑来分析其文字创意特色：

产品slogan——推送和小广告——专栏名称——专栏简介——音频标题——音频本身内容

产品slogan和广告语

slogan：

4亿用户的选择，海量音频任性听:
国内领先音频分享平台，随时随地，听我想听
听，见真知
动口不动手，想听啥都有
没有一本书的有声图书馆
堵车无聊，听喜马拉雅；家务枯燥，听喜马拉雅；晚上失眠，听喜马拉雅

文字创意特点分析：

聚焦于产品的核心特点：聚焦于“听”这个字眼，强调喜马拉雅FM内容的丰富性与高度的伴随性,朗朗上口
摆用户量，利用用户从众心理

4亿用户的选择//国内领先

将己方角度扭转至用户视角

我们对世界的认知都是基于“自我”（self-concept）构建的，可想而知，如果我们想让用户像溜滑梯般轻松的解读文案，那我们就必须将“自我视角”语言转化成“用户视角”语言。
也是基于同样的理由，对于大部分人，撰写文字时的直觉习惯也是基于“自我视角”出发的，这样表达出来的内容在用户看来，往往是很难引起他的“注意”。

例子：来自泰国的乳胶枕，果冻般的质感（自我视角）——一夜沉睡，找回婴儿般的肌肤（那我们从用户视角看，睡眠不好可能会导致哪些问题？身体疲乏、精神不集中、加速衰老等等。所以，如果产品的核心目标用户是女士，我们可以从用户最在乎的问题——“影响外貌”入手思考文案）

任性//随时随地，听我想听//想听啥都有//有声图书馆//用户场景

场景化：暗示行为，告诉用户什么时候该使用这款产品，然后再暗示提醒你赶紧使用

暗示产品的使用行为，其实就是给给产品定位。定位的好处是什么呢？这就像有了一个标签，有了细分。能让顾客快速在万千商品中找到你，就像图书馆的图书编码一样。

六个核桃：用脑时刻，喝六个核桃。//吃完喝完嚼益达//今年过节不收礼，收礼就收脑白金。

用「比较」来凸显产品,而非量词、数字

比较——找到“锚定物”作为参照，然后凸显自身产品的优势。
没有一本书的有声图书馆（以图书馆为锚定物）

贴标签

一旦告诉我们某个新事物的类别，对“类别”的特征记忆就能迅速的降低大脑的认知门槛，同时产生初步的“预期”。

有声图书馆。

推送和小广告

平台广告：直播 + 精品 + 分类

形式：图文搭配

文：大号字体的文字清晰传达广告目的（不超过15字）

如“我要上首页”，“喜马拉雅直播绿色公约——从我做起”

图：宣传对象——主播，书封面，其他对象

++注：这里需要配一张主页的轮播图的截图。++

文字创意特点：

名人吸睛法,以权威吸引人

凭借知名人士与推荐音频的关系，在音频推荐上刻意表现该名人与音频的相关程度，以达到吸引特定用户的目的。主讲人的名气本身就是吸引用户的一大特色。
如于晓非金刚经导读，窦靖童星球会客厅。

站在用户角度

让用户感觉更亲切，更有代入感，以此吸引用户点击。如图3“天冷了，听这些歌暖暖吧”，图7“科学家爸爸讲故事：……”

适当夸张，引发读者的点击欲。

“火爆开抢”，“那些插曲只应天上有”，“有人颠覆世界”。

蹭热点大法。

精品课程本身就具有一定的吸引力，而这样的精品推送再融入当下的时事热点，使其传播效果成倍增加，手段十分高明。如《致剁手族：双十一如何不花冤枉钱》

直指利益

比如精品音频推荐几乎很少细节描绘，而直截了当地告诉用户“这个音频讲的是什么”，“点进去你能得到什么”，很真诚，很干货。

专栏名称

文字创意特点：

专栏性质 + 主题 + 人物名

清华名师肖星的财务课;李开复：十堂人工智能课;王玥波说聊斋

数字型标题，引发用户兴趣

如：十秒钟学会说英语，3招速成英语发音等，靠数字吸引眼球；

用户视角

如：我知你心：你的故事我来解读；年糕妈妈：宝宝怎么带更聪明(告诉用户这款音频栏目到底有什么用)；小学问：如何在职场快速获得认可；一个人用英语去旅行；

场景化

暗示用户去养成这个习惯，如每天一个成语故事，每天听见吴晓波

音频简介

关于音频简介：一般决定了是否听众愿意进一步了解此音频。

引经据典

引用大众熟悉的概念，而又对其有一些创新，从而引发听众兴趣。
真实三国，不需要演义;一个吃人的世界，狂人总行狂妄事;大内密谈，一个努力脱离低级趣味的电台;一日之计在于晨，新闻早餐不能少

将该音频主播能力或成就为噱头，暗示听众音频内容的质量上乘

看从5美元到一亿美元投资奇迹

采用诙谐有趣的语言，引起用户兴趣

君臣智斗，爆笑开演;小眼看世界，说学逗唱我最萌;

洞察人性，打情感牌，戳痛点

别以为你情能自禁;有些爱，止于唇齿

音频标题

抓特定群体的痛点，提问句

能不能问你几个问题;唱起毕业歌我们挥别了什么？这些校园民谣你都会唱吗?你们怎么好意思向粉丝要账?你真希望她过得比你好？要不要逃离北上广？工作中遇到讨厌的上司怎么办？避孕套是怎么来的？你是看上了人，还是看上了钱？工作应该怎么选，要高新还是凭喜好？感觉人生道路选错了，坚持还是放弃？大学打工到底有没有用？
露大腿不露底裤

他为了吃去到这里，却被风景美哭.谢谢你们，给我的感动.三大奸臣干过的那些你不知道的事。原来各省的名字是这样来的。自带热搜体质，人人艳羡的高福利国家。

语气诙谐,口语化，趣味性强

说好一起胖到老，你却偷偷瘦三斤;我们都是路人甲，但我们不是炮灰；不要！二郎神怎么会是太监！放开我，我要和麻辣火锅结婚！洗澡的时候我们都是戏精。

音频本身的内容

用BGM渲染气氛

大多是抒情缓慢的歌曲，不会喧宾夺主，但又能起到很好的渲染气氛的作用。如《灰色轨迹》——Beyond，《涛声依旧》——辛晓琪，《红玫瑰》——陈奕迅，《心肝宝贝》——刘德华。

语速语气语调跟节目类型有关

人文历史类语速轻缓、语气柔和，资讯快餐类语速较快，新闻播报类语速偏快，语调基本上没有波动。

内容的时间安排上详略得当

如《新闻早餐》：十几秒的开场白之后，是一分钟左右的头条播报，之后的每条新闻不超过20秒，最后是十几秒的结束语。

话题新鲜，语言风格诙谐幽默(经常在解说时卖萌耍贱开玩笑)

如《“大力”史》：《古人是如何玩“自媒体”的？》《谁是中国史上最牛的伯乐？》《“piapiapia”——看看历史上哪些名人被“打脸”》等。语言表达和用词很活泼幽默，比如在“士别三日当刮目相待”这个典故里，把孙权称作吕蒙的老板，用孙权的口吻喊吕蒙“蒙蒙”。

如《李峙FM》中解说《红玫瑰》的“得不到的永远在骚动，被偏爱的都有恃无恐”时，提到用表情包表达这句话就是“一边的人嘤嘤嘤，另一边的人hiahiahia”。/提到《围城》“城里的人想出去，城外的想进来”时，调侃说“不如住在城乡集合部，进去方便，出来也方便”。/提到许秋怡在专辑封面上的一张照片，因为拍摄得不是很好，显得脸大，被李峙调侃成“也是巴掌脸，只不过是两个三个巴掌”。

3.案例创新

根据以上总结的内容创意方法，自己设计了一个音频专栏：

女生睡前卧谈会

4.内容智能推荐和分发机制

每个产品都有衡量自己体验的关键指标，而对于视频/音频这类的产品来讲，最能代表的体验核心指标就是「活跃用户日收听时长」，它代表了这款产品到底占用了用户多少时间，多少的忠诚度。

喜马拉雅FM的用户使用时长长期领先对手，但在2015Q4阶段仍实现明显提升（日均收听时长达103min）。这一增长其上线的“猜你喜欢”功能密不可分，而它的背后则是一整套基于大数据的个性化推荐系统。

1.猜你喜欢

喜马拉雅FM是音频界最早启用智能推荐系统的平台，基于用户兴趣图谱进行个性化推荐。

2.用户兴趣图谱

用户操作行为记录

用户的每一次点击和搜索，以及其他各种行为，都会被记录下来产生数据，然后再基于年龄、性别、地域、职业等维度建立用户兴趣图谱。

对平台的意义:个性化内容推荐、广告投放、商品推送，被主播及运营团队用于节目内容的质量判定，同时平台也可对数量庞大的主播进行优劣筛选，构建主播自动孵化体系。
对用户的意义：尊重用户个性；降低用户使用成本（相比文字，音频需要试听），用户迅速找到自己想听的节目；伴随性媒体，实现不同场景的精准推荐（睡前，起床，堵车）；主播对听众进行精准定位；总的来说是大幅提升了平台的撮合效率。

3.推荐的本质

搜索：用户主动寻找内容
推荐：系统主动推荐给用户(从人工筛选到机器算法推荐)

推荐和搜索本质有相似的地方。搜索满足用户从海量数据中迅速找到自己感兴趣内容的需求，属于用户主动获取。推荐则是系统从海量数据中根据获取到的用户数据，猜测用户感兴趣的内容并推荐给用户，属于系统推荐给用户。本质上都是为了在这个信息过载的时代，帮助用户找到自己感兴趣的东西。

4.推荐系统

5.推荐算法

基于内容：基于内容的推荐算法，是将item的名称、简介等进行分词处理后，提取出TF-IDF值较大的词作为特征词，在此基础上构建item相关的特征向量，再根据余弦相似度来计算相关性，构建相似度矩阵。

如你看过《36氪商业情报局》，则系统会关联数据库中《36氪商业情报局》的信息。系统会推荐36氪的其他专栏，如《36氪创业谍报》。如果这个音频系统的数据被很好地分类，那么推荐系统也会给用户推荐这个分类下的其他作品。如果《36氪商业情报局》被归为IT科技作品，那么可能会推荐其他IT科技作品，比如《虎嗅商业评论》等。

基于内容的推荐好处在于易于理解，但是坏处是推荐方式比较依赖于完整的内容知识库的建立。如果内容格式化比较差，那么基于内容的推荐就无法实行。同时如果用户留下的数据比较少，则推荐效果很差，因为无法扩展。

基于用户的协同过滤（user-based CF）：通过用户的历史数据来构建“用户相似矩阵”和“产品相似矩阵”来对用户进行相关item的推荐，以达到精准满足用户喜好的目的。

比如亚马逊等电商网站上的“买过XXX的人也买了XXX”就是一种协同过滤算法的应用。

协同过滤（（Collaborative Filtering））大致可分为两类：一类是基于邻域的推荐、一类是基于模型的推荐；邻域方法是使用用户对已有item的喜爱程度来推测用户对新item的喜爱程度。与之相反，基于模型的方法是使用历史行为数据，基于学习出的预测模型，预测对新项的喜爱程度。通常的方式是使用机器学习算法，找出用户与项的相互作用模型，从而找出数据中的特定模式。

基于内容的协同过滤（item-based CF）

基于内容的协同过滤会分析系统已有数据，并结合用户表现的数据，对该指定用户对此信息的喜好程度预测。通过用户对不同内容的评分来评测内容之间的相似性，基于内容之间的相似性做出推荐；最典型的例子是著名的“啤酒加尿布”，就是通过分析知道啤酒和尿布经常被美国爸爸们一起购买，于是在尿布边上推荐啤酒，增加了啤酒销量。

基于标签：关于tag和分类，基本上是互联网有信息架构以来就有的经典设计结构。内容有标签，用户也会因为用户行为被打上标签。通过标签去关联内容。

标签查找的方法这里有很大可以发挥的空间，比如，通过知识库进行处理，或者语义分析处理。而对于一些设计之初就有标签概念的网站，就比较容易，比如豆瓣和知乎。对于知乎而言，公共编辑的标签是天然的标签内容，对于知乎的用户而言，浏览回答关注等行为则是天然的用户标签素材。

流行度推荐算法:对item使用某种形式的流行度度量，例如最多的下载次数或购买量，然后向新用户推荐这些受欢迎的item。就和我们平时经常看到的热门商品、热门推荐类似。
混合推荐算法：混合推荐算法很好理解，就是将其他算法推荐的结果赋予不同的权重，然后将最后的综合结果进行推荐的方法。

举例来说，比如上述已经提到了三种方式，协同过滤算法中的基于用户和基于item的协同过滤推荐，和基于内容的推荐算法；而混合推荐算法中是将这三种推荐结果赋予不同的权重，如：基于用户的协同过滤的权重为40%，基于item的协同过滤的权重为30%，基于内容的过滤技术的权重为30%，然后综合计算得到最终的推荐结果。

猜测：混合推荐算法（基于内容 + 基于用户的协同过滤 + 基于内容的协同过滤 + 场景）

6.机器 vs 人工

算法非万能，需要人不断调整修正算法模型，以及人工对算法结果进行有效干预。

//以淘宝的个性化推荐遍布全站的前后为例：

使用前的人工工作：

- 需要大量的运营、文案编辑去填写补充布局（后被替代）

使用后的人工工作：

- 运营：双十一怎么运营，什么营销测流；怎么更好的利用个性化推荐引擎，抓住用户眼球
- 模型设计：大量人工的标注和边界策略以保证个性化推荐引擎的有效性；通过人对业务的理解不断修正模型；人对业务的理解形成的外围策略，构成了模型的边界.

总结：算法非万能，需要人不断调整修正算法模型，以及人工对算法结果进行有效干预。

5.未来发展规划

1.构建完整的音频生态圈

音频生态上游：提高IP能力。在版权方面，继续加大版权签约力度和平台建设；内容制作方面，加快完善有声自媒体孵化体系，围绕内容创业者建设内容生产体系，并促进商业变现让平台主播获得更多收益。
音频生态中游：提升大数据技术。收集更多维度数据，建立用户兴趣图谱，用于内容质量判定、主播自动孵化体系，以及个性化内容推荐、广告投放、商品推送等各种用途。
音频生态下游：继续开拓硬件分发，建立手机+车+智能硬件的音频分发平台。加大与科大讯飞等智能语音技术公司的合作力度；完善开放平台，目前已与几百家硬件公司有合作关系，未来数量将进一步增加。