许多内容生产者都说，他们的工作是由数据驱动的。究竟什么样的工作才真正算是数据驱动型？美国内容创业网红BuzzFeed在这个问题上很有发言权。
他们把从数十个内容分发平台和合作伙伴那里所得的数据聚合在一起，供所有员工开放查询。如今，在BuzzFeed，近一半的员工每个月都会使用数据库中的数据。具体来说，BuzzFeed是如何让员工工作变成数据驱动型的？本期全媒派（qq_qmp）带你一起跟这个美国新媒体翘楚取取经。
传统新闻媒体：数据科学团队的重度依赖者
如今，有越来越多的内容生产机构都倾向于把有关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收集，并由他们来负责处理各个部门调取数据的请求。这些数据对于内容生产者而言极为重要，它们可能是很多内容的灵感和基础，比如说把一个爆款小测试转化为系列视频、推出全新的的品牌内容等等。
不难看出，数据科学团队的工作往往是极为繁重的，因为他们需要处理来自编辑、客户经理、产品团队主管等源源不断的调取要求。因此，《纽约时报》、《赫芬顿邮报》、赫斯特集团等许多传统新闻媒体的数据团队规模都在逐年扩大。
而BuzzFeed的战略则有所不同。BuzzFeed数据科学团队的高级数据师Lyle Smith这样说道，“也许很多企业都认为，数据技术团队就跟看门人一样，而我们却希望能让数据变得更民主化。”他们用了将近一年的时间来做工具研发，让员工能在不依赖其数据科学团队的情况下自由地调取数据。
BuzzFeed：平台+工具+机制=数据驱动
数据管理平台Looker
BuzzFeed首先启用了一个叫做Looker的数据管理平台，它能够将不同来源的数据以可视化的方式呈现并共享出来。因此，即使不熟悉SQL等编程语言，员工也可以直接从平台上搜集数据，直观地观察内容的传播效果。此外，值得一提的是，Looker还支持用户在其界面上同时查看多个平台的数据。
Lyle Smith表示，自从把部分工作移交给Looker之后，原本需要处理大量数据调取请求的数据团队就可以把更多的时间和精力投入到开发一些辅助编辑工作的工具之上了，比如可以优化内容缩略图的机器学习工具，又比如用来提醒海外版编辑不同区域实时流行话题的Slack聊天机器人。不仅如此，Looker还能让编辑们频繁地查看数据以监控热点，有了技术的支持，内容团队总结出了更多的病毒式传播套路。
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20多种内部工具
“数据并不是遥不可及的，只是需要克服一些技术上的障碍而已。”
为了让获取数据这件事变得更简单，BuzzFeed近年来在技术开发上持续发力。据公司数据科学团队负责人Gilad Lotan透露，BuzzFeed已经为员工提供了超过20种内部工具来协助员工使用庞大的数据库，如今，每一个员工都能够畅通无阻地频繁使用数据。
BuzzFeed针对2015年2月“蓝黑白金裙子”的病毒帖所做的网络扩散图
有效的数据反馈回路
“人们在这个公司里做出的所有创意，都是基于一个反馈闭环（feedback loop）。”
为了让员工更懂得观众到底关心什么、究竟喜欢什么，BuzzFeed强调在每一项工作中都构建数据的反馈闭环。举个例子，如果你是BuzzFeed的内容生产者或是业务分析师，你应该了解自己每一个举措背后的数据表现，并据此及时调整你的工作。从视频战略，到头条定位，到改变内容模式，以及为广告商提供品牌内容，对数据的重视已经蔓延到了BuzzFeed的每一个部门。
分发式的媒体策略：数据支持下的大胆决定
Gilad Lotan认为，与其说BuzzFeed是一家媒体，不如说它更像是一家技术和数据导向型的公司。
和许多传统媒体不同，BuzzFeed在技术层面和数据基础设施上投入了大量的资金。而正是因为这样的策略，让它每每想要尝试新事物时，都能够不被传统的商业模式所束缚，更快地改变战略。例如，几年前，当BuzzFeed发现Facebook、YouTube是创造内容的绝佳平台，亦是了解用户口味的好地方时，他们便决定改变战略，不走传统媒体把用户拉到自己平台上的老路子，而是把重点放在将内容传递出去。
在不断地拓展社交网络分发渠道之后，BuzzFeed先于所有竞争者，构建起了一个强大的社交帝国：通过把内容分发在Facebook、Pinterest、Snapchat等30多个平台之上，BuzzFeed的文章和视频能保证每月50亿的流量。据统计，当某月BuzzFeed的视频揽获了30亿播放量时，其中只有不到百分之五是用户在BuzzFeed自家网站上观看的。
通过联合数据管理平台、开发内部工具、构建反馈回路，BuzzFeed实现了高效便捷的数据使用通路，让员工得以在日常工作中最大限度地获益于数据。
如今，国内外模仿BuzzFeed的内容创业者络绎不绝，但除了BuzzFeed的清单体、短视频和小测验这内容三大宝典，未来大家也许应该将更多的目光转向这些创意的内里——作为一家以数据为驱动的公司，BuzzFeed是基于对数据的重视和强大的数据分析处理能力，才能不断创作出在社交媒体上被用户疯转的爆款内容。
