所谓“生态平衡”（ecological equilibrium），是指在一段时间内，生态系统中的生物和环境之间、生物各个种群之间，通过能量流动、物质循环和信息传递，使它们相互之间达到高度适应、协调和统一的状态。水族缸、小池塘、大海，尽管大小不一，但都需要一个平衡状态，特别是水和鱼之间的平衡。
同样，内容生态也需要平衡。没有平衡，生态就会被破环。我们大家可以称之为“文态平衡”。
其中的核心，是生产和分发之间的平衡。它的背后是内容创作者和用户（读者）之间的平衡。那么，我们靠什么来掌握这种平衡呢？
两个字：数据。在真正懂得新媒体运营的人的眼里，数据不是冰冷的数字，而是用户行为的反映。每一个数据的背后，都是用户的一种动作，代表着用户的一种动机。比如，如果一篇文章的点击率很高，但用户在这篇文章上只花了几秒钟阅读，那这篇文章十之八九就是“标题党”——能骗人进来，但留不住人。
对于一个APP而言，核心数据只有两个：其一是日活用户（DAU），当然，这里也涉及用户质量的高低；其二是用户平均停留时长。DAU是多少人喜欢的问题；停留时长是喜欢到什么程度的问题。这两个数据指标，会决定一个公司的收入，并影响市值。
在类似一点资讯、今日头条这样的算法平台上，除了有相对传统的品牌广告之外，效果广告也占收入的很大部分。而效果广告的收费，是由某一条广告的点击数和转化数决定的。所谓转化，指的是多少人在看了这个广告后下单。所以，用户的多少、用户停留时长以及给某个用户推荐的广告产品是不是真的是他需要的，决定着平台的收入。而在类似快手这样的平台上，收入主要是靠直播打赏分成，也与用户数密切相关。
DAU和时长背后，是新用户次日留存率（今天来了，明天会不会再来）、7日留存率（今天来了，7天后会不会再来）、30日留存率（今天来了，一个月后会不会再来）。目前拥有2.2亿DAU的抖音，在每日活跃用户刚刚超过100万时，就预料到未来可以做大，因为次日留存率高得惊人。
为了留住更多用户，我们应该精细刻画每一个用户的画像。比如，他的地理位置、使用电子设备的型号、他的自然属性（比如性别、年龄、学历、职业等），以及他的爱好，也就是之前的点击、评论、分享、搜索、订阅等阅读行为。这一些数据掌握得越全面，对用户的把握就越准，就越容易投其所好。
其中很重要一点，就是“冷启动”的效率。“冷启动”就是在用户第一次打开某个APP时，要给他推送什么内容。因为用户的信息不全，所以判断推荐什么更容易让他留下来的难度很大。目前通行的规则是，给出此前点击率最高的内容或者近期最热门的内容。
这里的数据不单单是内容分发一端的数据，还包括内容生产一端的数据。在分发端是有多少用户在阅读，在生产端是有多少人在投稿。媒体和自媒体的“日活作者”（指每天有多少人发文），每天发出的文章数，这两个核心指标，与用户数和停留时长相对应。而对每篇文章（这里的文章指一个内容单元，而不是单纯的文字）而言，它的题材（报道领域）、形态（比如是文字还是视频）、作者（是哪个媒体或者自媒体发布的）、长短等，如同每个用户的画像，是内容生态中最为微观的数据指标。
比如，对我写的这篇文章，可以贴上“新媒体领域、文字、深度报道”，和来自“一点晨光”自媒体的标签。如果某一个用户之前一直点击关于新媒体的内容，或者订阅了“一点晨光”，那么这篇文章就会被算法或者社会化媒体推荐给他。于是，在这个微观的点上，供需之间就有了一个平衡。
真正的难度来源于整个生态体系的平衡。比如，在一点资讯——一个DAU超过6000万的平台上，每天需要有多少内容的输入、什么样的内容输入？而明天呢？后天呢？用户每天都在变化，内容生产者每天也在变化。但在信息流的汪洋大海里，一点资讯也就是个小池塘——中国的网站已超越500万个，DAU上亿的平台至少有七八家，内容生产者更是不计其数。那就要看一个平台的数据能力，乃至一个国家的数据能力。
所以，在十九大报告中，最高领导人指出：“中国特色社会主义进入新时代，我们国家社会主要矛盾已经转化为人民日渐增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。”在供给侧，是市场提供的产品、服务与政府提供的产品、服务（比如养老、医疗），在需求侧，是人口的数量、性别、地域、职业、年龄等属性——而这代表着民众的需求。这里讲的对“平衡”和“充分”的判断，同样依据于数据的统计。
1.有没有。这取决于技术人员要不要进行了“埋点”，如果没有埋好，很多具有重大价值的用户行为就像过眼云烟一样流失了。这就如同花钱没有记账一样。
2. 准不准。很多数据是有水分甚至是错误的。若使用假数据做分析，会影响对结果的判断、对未来的预期。这就如同会计做假账一样。
3. 细不细。这涉及数据分析报告的质量。如果一个数据分析报告的结论没能超过运营者的常识，那这个报告就是在说正确的废话。
比如，某地发生了一次地震，这个信息要推送给震中周边多少平方公里内的人，才可以做到最高的点击率，就是对数据能力的检验。我们叫做“围栏”的准确度。围栏取决于地震中的伤亡人数、震级、发生位置、发生时间、地震性质（深源还是浅源），需要非常细腻的分析和判断。
4. 有没有用。这是最重要的一点——某个数据分析报告是否指导运营者做出战略或战术上的有效调整，让内容和产品上一个台阶。
还有一点，信息流里内容的排序，是按照什么样的数据维度。依据用户的点击行为排出来的东西和依据用户搜索行为排出来的东西，是两种不同的信息流——前者有趣，后者有用。在这里，两个维度可能都是正确的，这就要看我们到底想要什么，这又涉及产品定位的问题。最怕的是，产品定位是朝南，数据依据又偏向北，或者一个产品中出现了若干数据维度，不同团队之间的沟通变成鸡同鸭讲。
2017年乌镇互联网大会上，阿里巴巴创始人马云做了关于大数据的主题演讲。他把大数据定性为新时代的“生产资料”。如果按照这一个逻辑，互联网——特别是移动网络——构建了新型的生产关系，而以AI为首的技术代表着新型生产力。
但从另外一个维度说，优秀企业家的决策不仅取决于数据、取决于“硬的知识”，同样依赖于“默性知识”——它指的是个人对选题、产品、未来市场发展的潜力、技术前景和资源可获得性的想象力、感知力、判断力。用技术语言表达就是“先验指标”。只有把判断力和数据结合起来，才能精准把握市场、准确决策，或者做出类似微信这样伟大的产品来。
所谓“生态平衡”（ecological equilibrium），是指在一段时间内，生态系统中的生物和环境之间、生物各个种群之间，通过能量流动、物质循环和信息传递，使它们相互之间达到高度适应、协调和统一的状态。水族缸、小池塘、大海，尽管大小不一，但都需要一个平衡状态，特别是水和鱼之间的平衡。
同样，内容生态也需要平衡。没有平衡，生态就会被破环。我们大家可以称之为“文态平衡”。
其中的核心，是生产和分发之间的平衡。它的背后是内容创作者和用户（读者）之间的平衡。那么，我们靠什么来掌握这种平衡呢？
两个字：数据。在真正懂得新媒体运营的人的眼里，数据不是冰冷的数字，而是用户行为的反映。每一个数据的背后，都是用户的一种动作，代表着用户的一种动机。比如，如果一篇文章的点击率很高，但用户在这篇文章上只花了几秒钟阅读，那这篇文章十之八九就是“标题党”——能骗人进来，但留不住人。
对于一个APP而言，核心数据只有两个：其一是日活用户（DAU），当然，这里也涉及用户质量的高低；其二是用户平均停留时长。DAU是多少人喜欢的问题；停留时长是喜欢到什么程度的问题。这两个数据指标，会决定一个公司的收入，并影响市值。
在类似一点资讯、今日头条这样的算法平台上，除了有相对传统的品牌广告之外，效果广告也占收入的很大部分。而效果广告的收费，是由某一条广告的点击数和转化数决定的。所谓转化，指的是多少人在看了这个广告后下单。所以，用户的多少、用户停留时长以及给某个用户推荐的广告产品是不是真的是他需要的，决定着平台的收入。而在类似快手这样的平台上，收入主要是靠直播打赏分成，也与用户数密切相关。
DAU和时长背后，是新用户次日留存率（今天来了，明天会不会再来）、7日留存率（今天来了，7天后会不会再来）、30日留存率（今天来了，一个月后会不会再来）。目前拥有2.2亿DAU的抖音，在每日活跃用户刚刚超过100万时，就预料到未来可以做大，因为次日留存率高得惊人。
为了留住更多用户，我们应该精细刻画每一个用户的画像。比如，他的地理位置、使用电子设备的型号、他的自然属性（比如性别、年龄、学历、职业等），以及他的爱好，也就是之前的点击、评论、分享、搜索、订阅等阅读行为。这一些数据掌握得越全面，对用户的把握就越准，就越容易投其所好。
其中很重要一点，就是“冷启动”的效率。“冷启动”就是在用户第一次打开某个APP时，要给他推送什么内容。因为用户的信息不全，所以判断推荐什么更容易让他留下来的难度很大。目前通行的规则是，给出此前点击率最高的内容或者近期最热门的内容。
这里的数据不单单是内容分发一端的数据，还包括内容生产一端的数据。在分发端是有多少用户在阅读，在生产端是有多少人在投稿。媒体和自媒体的“日活作者”（指每天有多少人发文），每天发出的文章数，这两个核心指标，与用户数和停留时长相对应。而对每篇文章（这里的文章指一个内容单元，而不是单纯的文字）而言，它的题材（报道领域）、形态（比如是文字还是视频）、作者（是哪个媒体或者自媒体发布的）、长短等，如同每个用户的画像，是内容生态中最为微观的数据指标。
比如，对我写的这篇文章，可以贴上“新媒体领域、文字、深度报道”，和来自“一点晨光”自媒体的标签。如果某一个用户之前一直点击关于新媒体的内容，或者订阅了“一点晨光”，那么这篇文章就会被算法或者社会化媒体推荐给他。于是，在这个微观的点上，供需之间就有了一个平衡。
真正的难度来源于整个生态体系的平衡。比如，在一点资讯——一个DAU超过6000万的平台上，每天需要有多少内容的输入、什么样的内容输入？而明天呢？后天呢？用户每天都在变化，内容生产者每天也在变化。但在信息流的汪洋大海里，一点资讯也就是个小池塘——中国的网站已超越500万个，DAU上亿的平台至少有七八家，内容生产者更是不计其数。那就要看一个平台的数据能力，乃至一个国家的数据能力。
所以，在十九大报告中，最高领导人指出：“中国特色社会主义进入新时代，我们国家社会主要矛盾已经转化为人民日渐增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。”在供给侧，是市场提供的产品、服务与政府提供的产品、服务（比如养老、医疗），在需求侧，是人口的数量、性别、地域、职业、年龄等属性——而这代表着民众的需求。这里讲的对“平衡”和“充分”的判断，同样依据于数据的统计。
1.有没有。这取决于技术人员要不要进行了“埋点”，如果没有埋好，很多具有重大价值的用户行为就像过眼云烟一样流失了。这就如同花钱没有记账一样。
2. 准不准。很多数据是有水分甚至是错误的。若使用假数据做分析，会影响对结果的判断、对未来的预期。这就如同会计做假账一样。
3. 细不细。这涉及数据分析报告的质量。如果一个数据分析报告的结论没能超过运营者的常识，那这个报告就是在说正确的废话。
比如，某地发生了一次地震，这个信息要推送给震中周边多少平方公里内的人，才可以做到最高的点击率，就是对数据能力的检验。我们叫做“围栏”的准确度。围栏取决于地震中的伤亡人数、震级、发生位置、发生时间、地震性质（深源还是浅源），需要非常细腻的分析和判断。
4. 有没有用。这是最重要的一点——某个数据分析报告是否指导运营者做出战略或战术上的有效调整，让内容和产品上一个台阶。
还有一点，信息流里内容的排序，是按照什么样的数据维度。依据用户的点击行为排出来的东西和依据用户搜索行为排出来的东西，是两种不同的信息流——前者有趣，后者有用。在这里，两个维度可能都是正确的，这就要看我们到底想要什么，这又涉及产品定位的问题。最怕的是，产品定位是朝南，数据依据又偏向北，或者一个产品中出现了若干数据维度，不同团队之间的沟通变成鸡同鸭讲。
2017年乌镇互联网大会上，阿里巴巴创始人马云做了关于大数据的主题演讲。他把大数据定性为新时代的“生产资料”。如果按照这一个逻辑，互联网——特别是移动网络——构建了新型的生产关系，而以AI为首的技术代表着新型生产力。
但从另外一个维度说，优秀企业家的决策不仅取决于数据、取决于“硬的知识”，同样依赖于“默性知识”——它指的是个人对选题、产品、未来市场发展的潜力、技术前景和资源可获得性的想象力、感知力、判断力。用技术语言表达就是“先验指标”。只有把判断力和数据结合起来，才能精准把握市场、准确决策，或者做出类似微信这样伟大的产品来。
