洪亮 俞又琪

【摘 要】随着移动互联网技术和大数据技术的兴起，传统的新闻媒体垄断新闻资源，独占利益的时代已经过去。人们越来越多的养成了使用手机APP来获取新闻信息的习惯，而今日头条便成为了其中的“佼佼者”，利用其独特的大数据算法推荐和UGC平台生产内容的模式，给受众不断地推送自己感兴趣想要看到的东西。本文基于传播学使用与满足理论，对今日头条的商业模式进行了梳理和分析，探索今日头条为什么能够在新媒体时代下独占鳌头，收获如此之多的用户。

【关键词】使用与满足；今日头条；商业模式

一、“使用与满足理论”的相关释义

“使用与满足理论”最早出现于20世纪40年代，起初是美国为了调查广播媒介的普及是否会给很多不识字的受众学习知识和接受教育的手段。但初期一些听众调查数据显示，那些以启蒙、教育和修养为目的的“好”节目并不拥有很多听众，反而是“格调低俗”的娱乐节目的收听率却很高。

1974年，著名传播学家卡茨在前人和自己的研究前提下，总结出“使用与满足”过程的基本模式。1977年，日本学者竹内郁郎对该模式做了若干补充。其基本的观点是，受众接触媒介是为了满足需求：来自社会和个人的心理起源；实际接触行为需满足两个条件：媒介接触可能性和媒介印象；根据媒介印象，人们选择特定媒介或内容开始具体接触行为；接触的结果有两种：需求得到满足或没有得到满足；无论满足与否，这一结果将影响以后的媒介接触行为，人们会根据满足的结果来修正既有媒介印象，在不同程度上改变对媒介的期待。“传播学之父”施拉姆将“使用与满足理论”喻为“自助餐厅”，他表示受众参与传播，犹如在自助餐厅就餐，每个人都根据个人的口味及当天的食欲来挑选菜品。媒介只能像自助餐厅提供丰富的菜品一样提供给大众尽可能多的信息和服务，而无法强求受众接受自己所传播的信息，就像不能把大量饭菜硬塞进人的嘴里。

二、今日頭条内容生产与发布机制

（一）UGC和PGC融合的平台

在传统的媒体时代下，受众一方面只是扮演受传者的角色，另一方面无法自主的选择自己想要接收到信息或是选择的范围十分狭窄。而今日头条则是提供了一个平台，在这里有主流媒体的声音也有自媒体的发声。用户生产内容弥补了内容单一和选题的问题，专业生产内容解决了内容挖掘不够深入的问题，两者相互弥补。使受众在今日头条上可以获取海量的资讯，又可以参与其中发表自己的意见。而今日头条本身坐享他人“数字劳动”所带来的“红利”，他们并不是内容的生产者，只是内容的搬运工。

（二）大数据背景下利用算法进行的智能推送

今日头条能收获无数用户的背后，是其应运大数据时代而生的算法推荐。前者我们提到了“使用与满足理论”中，受众选择媒介是为了满足其自身的需求，无论使何种需求，在传统媒体时代下是很难获取和得知的。而在大数据背景下，智能设备通过受众浏览记录来收集的相关的数据进行分析，在海量的资讯中寻找与用户浏览习惯相匹配的内容进行推送，从而满足用户的这种“需求”。今日头条采用典型的层次化文本分类算法，用户的每一次阅读都可能成为该用户的兴趣标签，以及用户的年龄、性别、所处的环境特征，算法模型综合上述的内容、用户、环境特征预测该用户喜欢的内容推荐，这种算法推荐不仅使用再聊今日头条及其头条系抖音等产品的运用中，在淘宝等购物APP中也得到了广泛的使用。

三、今日头条盈利模式分析

新媒体的诞生和发展主要是基于数字技术的运用，随着数字技术的发展，新媒体呈现出样式多、发展快、趋向小众化的特征。和传统媒体相比，新媒体的盈利模式呈现出多样化、个性化的特征。今日头条作为新媒体的领头羊，在拥有强大的算法推荐和庞大的用户基础后，如何实现变现盈利也是值得我们深究的。

今日头条现阶段的盈利模式主要包括，广告投放；收费订阅；提供渠道获得利润分成；电子商务和O2O业务。其中，广告是传媒产品的核心业务，也是新闻类APP最核心的盈利业务，目前主要以硬性品牌广告为主，如开屏广告、旗帜广告、新闻头图、新闻末广告、应用推荐广告等。此外，嵌入式软性广告也得到了运用。今日头条目前的营收便是来自于开屏收入以及信息流广告。提供渠道获得利润分成则是通过新闻APP的订阅页面，媒体和客户端进行合作，在用户下载好APP之前就将栏目预装在订阅栏里；或者用户在频道下选择订阅栏目时，APP可以以类似于出租摊位的方式，将靠前的位置租给需要的合作方，帮其进行导流。这时新闻客户端就像一个分销商，提供摊位，获得一定的利润分成。电子商务和O2O业务也是主要的盈利部分之一，今日头条创建了商城，同时也为多个城市设立了本地频道，同步提供美食、旅游、促销等信息，用户可直接在APP完成查询、预定及购买行为。根据交易量及交易金额由商家向平台支付一定的费用。最后，游戏和其它增值业务也在成为“主力军”，尤其是在小视频中插入了秒玩的链接，这也是进一步巩固用户黏度的一种手段。

【参考文献】

[1]赵双阁，岳梦怡.新闻的“量化转型”：算法推荐对媒介伦理的挑战与应对[J].当代传播，2018（04）.

[2]宋钇凡.移动互联网时代下的算法推荐——以今日头条为例[J].新媒体研究，2019（04）.