番茄小说扫文报告:大数据迷阵和阵中人
本学期网文课共设置了八个扫文小组,对晋江言情、晋江纯爱、阅文女频、长豆小众、起点中文、男频小众、免费番茄、免费七猫等平台开展了分组扫文工作,并给出阶段性扫文报告。从今年开始,我们将在“媒后台”公众号开设专栏,陆续分享同学们的扫文成果,敬请期待!
2018年,免费阅读APP的兴起成为网文圈近年的一大重要事件。番茄小说是2019年11月上线的免费阅读APP,通过在阅读过程中插入广告从而免费阅读正版小说的方式吸引读者,并以优秀的大数据推送手段著称。自推出后,番茄小说读者增量显著,很快成为免费阅读模式的业内代表。2022年秋学期网文课上,同学们首次展开针对番茄小说的扫文工作,经过近两个月的扫文,对番茄小说的榜单、书荒广场与猜你喜欢等模块进行了观察,据此给出本次扫文报告。
免费阅读依靠读者阅读小说时浏览的广告盈利,基于这一基本盈利模式,我们推测重视读者“目光”是番茄小说作品与平台等多方面的主要特征。对免费阅读平台而言,吸引并留存读者注意力先于一切,后续扫文工作从多方面证明了这点。番茄的“注意力诱捕器”依靠大数据(不同调性、定位的榜单)与纯人工(“书荒广场”读者论坛)的组合架构而成,本次报告侧重生产机制的实际考察,试呈现番茄小说的“大数据世界”如何运转。
从番茄文基本生态说起
番茄小说的基本生态可以简单概括为三点。首先,“下沉”是它的关键词,这一特点由作品的“套路、标题党、无脑爽”三板斧组成;其次,番茄会引进众多渠道文,即其它平台的口碑好文,渠道文质量显著高于平台原创且榜上有名,具有与原创文同等重要的地位,即便在番茄已经培养原创力量两年后的今天也是如此;最后,番茄缺少像起点、晋江等付费阅读平台上那样的“大神作者”,至于原因,除了免费阅读的模式天然不容易形成读者对特定作者的黏附以外,番茄平台缺少培养自家头部作者或健全IP向内容生产体系的努力也是重要的一点。
传统榜单概况
一、最为传统的口碑榜(分数榜)
口碑榜是显示在番茄小说APP首页的核心榜单之一,分为日榜和月榜,也按内容类别分为古代言情、现代言情等。口碑榜主要依据读者评分排名,其次是评分人数和阅读人数。从变化程度看,榜单内容变化不频繁,变化也不大,是一个相对稳定的榜单。以日榜为例,部分书籍甚至可以保持数日都在同一名次上。而从榜单书籍类型的多元程度看,除了硬指标排名,这一榜单似乎还顾及入榜类型的平衡与较小众优秀书籍的推送。
大数据带来的个性化定制是番茄所有榜单的基本特质。这在一定程度上决定了扫文组同学在所负责的相应位置见到的榜单底色,比如此次扫文所见口碑榜内的小说类型就以言情为主,但相对而言,在“言情文”这一基本推送维度内部,所推的书籍类型达到了较丰富的程度,既有节奏优秀、较为耐看的传统爽文如《逆天萌兽,绝世妖女倾天下》,也有功成名就的经典渠道文《宫墙柳》,以及结合时事热点的典型换皮爽文《我在修仙界搞内卷》。此外,与快节奏爽文、脑洞文相对地,扫文组还发现了或许可以代表番茄小说新趋势的“平淡文”类型。
这里简单对“平淡文”这一新趋势文的面貌做个介绍。番茄这一趋势的代表作品是《嫁给喻先生》和《多情应笑我》,前者是原创文,后者是渠道文,都已经完结。相对口碑榜上的其他作品,它们的阅读人数少得可怜,评分也不很高,却登上了口碑榜,并保持在一个相对稳定的排名。
这类作品有如下特点:第一,字数短。这两本书字数均在二十万字到四十万字之间,有“老女频文”的特色,在如今顺着设定与脑洞动辄延展百万字的番茄小说上堪称清流。第二,剧情平。文中男女主的感情线几乎都是一帆风顺地发展,比起情节大起大落、无数狗血反转的传统网文,剧情堪称“平淡”。《嫁给喻先生》是先婚后爱的现言,剧情基本是男女主的日常记录,十分流水并无比甜蜜;《多情应笑我》则带有一些“复古”要素,书中女主从开始女扮男装到最后。和传统甜宠文相比,这类作品普遍经过了“去油”工序,不再有男主以压倒性的身份、地位等为筹码和依靠,进行物质上奢侈铺张的“宠爱”来满足读者爽点的经典浮夸桥段,小说中更多的是两个主角之间细腻的情感进展、更接地气的生活互动,虽然情节平淡,胜在细节耐嚼。尽管还称不上“现实向网文”,“平淡文”的爽点在于从另一个方向加强了读者的代入感,有更多“落到实处”的感觉。脱离番茄自身的平台背景,这也可能是言情向网文的新趋势之一。
二、排名固化的阅读榜(人数榜)
和口碑榜类似,阅读榜的更新频率也不高。虽然榜上书目较多,跻身阅读榜的门槛却不低。上榜书籍需要培养起一定数量的固定受众和大量的读者基本盘,这导致新书不容易在阅读榜出头。据观察,阅读榜的排行依据是“正在阅读人数”,最多的、大多数的读者是它的目标。在此基础上,阅读榜的内容多元程度相对丰富,榜单前十名覆盖了霸总言情、玄幻神话、上门赘婿、风流神医、都市脑洞,甚至还有“赌博题材+日常风格”这种较为特别的类型文(《老千》)。整个榜单上,神医、赘婿两种类型文比例较高;脑洞爽文居多;原创文为主。
由于要呼应最多数的读者需要,阅读榜上的书籍内容整体比较下沉,意味着更低的阅读门槛与更廉价易得的爽点,或更符合大众阅读市场需求的“王道”配置。比如,在这个前十名排名变动都不是太大的榜单内,前三本书籍为《相亲当天,豪门继承人拉着我领证》《我在精神病院学斩神》《徒儿,下山去祸害你师姐吧》,它们的阅读人数都能对靠后排名的书籍造成断层,其内容基本符合前述特点。
大数据系统:从“亿万之选”到“私人XP”,番茄如何保证“你爱看”
一、推荐榜:大家都爱看,你也喜欢吧?
推荐榜是读者打开番茄小说第一眼就能看到的一个榜单。与传统榜单不同,推荐榜是一个纯实时榜单,内容变动极为剧烈,每次刷新,榜单书籍都完全不同,似乎完全符合大数据推荐“千人千面”、“无限信息流”的外部印象。
推荐榜的排行依据是“实时阅读热度”,并不是个非常明确的标准。据观察,构成“热度”的指标大致包括点击量、阅读量、加入书架数量、评论量等,在此基础上进行实时或短时间内相当大量的“热度”计算。相对的,在读人数、评分、书籍完结与否都不重要。
相较于番茄大数据系统中更为灵敏的模块,推荐榜上的小说同质化较高,受读者行为的影响相对不那么灵敏,榜上推的是番茄小说最擅长、最富集的类型和套路。就像番茄小说的“实时晴雨表”,推荐榜主推番茄原创文,主推连载中的文,主推爽感要素流动更快更密集的男频、都市、玄幻文;具体说来,批发爽点的系统文一枝独秀,配以平均两章就有爽点供应的快节奏,像这样的小说在每次刷新得到的一张榜单上会占到五分之三左右。
显而易见,推荐榜和阅读榜并不是一样向度的“下沉”,但其榜单定制思路有一定程度的相似:对于“下沉市场”的读者来说,“随便找文来消遣时间”的“文化产品快消费”是再平常不过的一件事。因此,虽然看上去琳琅满目,推荐榜尚不是足够千人千面的精细化定制,而是通过大数据主导和高刷新率赌一个“大概率满足”的注意力回收,以争取读者的“第一眼留存”。
二、人气榜、书荒广场、猜你喜欢:群众选书,
私人推送
NO.
1
人气榜
在番茄小说APP首页展示的三个榜单中,和推荐榜、完本榜一起,人气榜占据了最后一个席位。人气榜的排行依据与其他榜单有所不同,它参照的是另一个功能模块的二级指标:根据书荒广场的话题推荐次数排序。相应地,在上榜书籍的详情页面也会出现“被话题收录#XXXXX”的字样,听起来似乎有更强的“民选”意味。人气榜满足读者的两种需求场景,一是有目的性地搜索想看的书,二是无目的性,但会被更生动、新鲜的推荐理由吸引,阅读平台推荐的书籍。于是,在推荐与被推荐的环节之间,大众读者再度参与进来,组成番茄小说筛选、推荐链条的重要部分。
书荒广场的单话题数据排行可视为人气榜的基础榜单。点进书荒广场,首先能看到一列夺人眼球的话题,每个话题里都设置有“书友热读榜”,即读者在话题内写帖子推荐的书单结合每本书的被推荐次数、互动热度生成的书目排行,既是榜单,又是“筛选民意”后聚合而成的“话题代表书单”。人气榜榜单是基于这些话题榜单推出的,某种程度上看,从人气榜也能看到整个书荒广场近期的热度趋势。配合上榜书籍,书荒广场的近期热门话题也出现在人气榜的榜单内,它们往往是热门类型标签及其组合的活性化提炼,如“快穿,快穿,女主软软糯糯”、“求求女配穿书文,三观正”、“女主穿成路人甲”等话题,匹配的总是带有“女配”、“末世”、“穿书”、“快穿”等标签的书籍。
书荒广场通过读者对关键词(标签)的使用组成话题,在每个话题内部,读者与读者之间的发帖回应交流组成话题小组,读者也很乐于参与这些经过筛选和凝聚的话题讨论。基于书荒广场提供的数据,平台再根据读者行为达成个性化推荐——除了根据广场上话题的推荐次数,读者在书荒广场上关注话题、参与话题讨论、发帖等行为都会使得人气榜发生相应的变化。下面给出一个例子。读者在书荒广场随机关注了一些关键词为“恐怖”、“惊悚”、“末世”、“无限流”的话题,人气榜就会逐渐变成符合读者“口味”的书单。
NO.
2
书荒广场
书荒广场是番茄最基础也是重要的功能模块之一。书荒广场兼有推书求书、交流分享和兴趣小组的三重功能,是番茄打造的垂直而纯粹的网文论坛,功能简明完备,轮廓清晰,读者活跃度很高。
如报告上文已揭示的,书荒广场的基本运转形式是读者以话题(tag)形式进行求书和推书,如热门话题“纯肉体,暴力,武力至上,拳拳到肉”(男频)和“特虐,虐到心疼的那种,虐到流眼泪”(女频),单个推书话题参与量能够达到近百万,话题下每天都有稳定的推书帖子更新。广场中会出现相当具体地描写男女主人设特点的求书话题,或细化到某一情景的求书话题,如“红发,赤脚,脚带铃铛,白发,赤眸,明明很正义”、“少年的面具被女帝击落的那一刻,女帝浑身颤抖:夫,夫君?”等,这类话题的数量和参与量都很高。矛盾的是,从设定的角度看,这些求书描述都很具体,而从以往求书的情况看,这些形容又非常“意识流”——不要求形而上的某一故事核心概念,或用类型标签足以概括的某些核心爽感套路,而是想要获取根据其他次要元素精细化定制的网文。而且,这些话题的求文描述与回应帖子所推文的适配度非常高,基本上在前几章就会出现一模一样的场景,让人感叹“还能这样求文?”、“这样求文竟能找到?”。从前,“伸手党”哪敢“说三道四”;如今,书荒广场的求书话题要更具体、更“鲜活”才好。无论这种类型的话题互动是否为一种“另类双簧”,它都预示着一种新的生产机制与潮流。
此外,书荒广场还有不少有趣的“乐子话题”,如“我不信有2.0以下的书不服来辩”,这类话题的互动效果都很好。由于乐子话题多、求书推书逻辑简单粗暴而有效,相比其他网文APP或网站的类似论坛功能,番茄小说的书荒广场氛围较好,不易踩雷,话题更新快,初看下确实给人以持续不断的新鲜感。
在读者自行交流的同时,扫文组发现,番茄小说也着意于培养APP内部的推书kol(Key
Opinion
Leader,关键意见领袖,指拥有更多、更准确的产品信息,且为相关群体所接受或信任,并对该群体的购买行为有较大影响力的人)。但目前这些驻守在书荒广场的推书博主文案质量并不高,粉丝数和互动量也不多。
NO.
3
猜你喜欢
“猜你喜欢”模块位于番茄小说APP首页的末尾部分,从功能位置可以明显看出,该功能是各类推荐榜单的补充,当读者无法在其他书籍推荐功能中找不到喜欢的书籍时,才会使用到猜你喜欢。换言之,会使用到该功能的读者很可能更挑剔,因此猜你喜欢的推书精度和灵敏度会更高。同时,除去榜单、论坛等额外筛选机制的猜你喜欢,为读者呈现出的是大数据推荐“自助式系统”的纯粹面貌。
“猜你喜欢”的推书依据“扁平标签体系”运行,推荐依据不再是简单的类型文划分,而是在最基础的协同推荐逻辑之上,将书提取出细化的、不同的标签和特征点,结合读者当前已阅读书籍的特征点和其他可能存在的特征点进行书籍推荐。这种推荐方式将书籍的爽点进行了提炼式的描述,能够更加准确的迎合读者口味。这仅仅是初步的观察,扫文组认为,其推书的内在逻辑比其他平台更加复杂,因而能够达到目前的推荐效果。番茄小说的个性化推荐系统同样需要一定的冷启动时间。在读者对猜你喜欢功能较长时间的使用后,此模块能基本实现读者兴趣画像和异类推荐。
值得一提的是,书荒广场上由论坛读者人工总结、提炼的话题功能,不仅方便了机器给读者个人贴喜好标签,很可能也训练了机器去更好地理解、“肢解”动辄数百万字的小说作品,这个意义上,所有接受着“聪明”的个性化推书功能的读者们都在为这一功能的良好运转提供着大数据劳动。
下面我们同样给出一个具体的使用案例,以展示“猜你喜欢”功能如何根据读者行为逐步实现精细化推书,并兼顾新类型的推荐:
以下例子中的“黑科技”、“大国崛起”等关键词,都是书荒广场上的话题与推书帖子会使用的词汇,也即,它们源于人工概括。人气榜、书荒广场、猜你喜欢组成一个联动的系统,达到相当灵敏的推荐精度与推荐效果。
1.第一轮推书特征:都市+都市异能+玄幻奇幻
推荐内容以都市打脸文为主,男女频皆有,同时伴随一部分的奇幻文,如《老千》(都市、男频、打脸)、《玄学大佬下山后震惊世界》(都市、女频、打脸)、《异兽迷城》(奇幻,男频)。读者初次阅读书籍为女频文,后续主要阅读男频都市文,没有阅读奇幻玄幻文。
2.第二轮推书特征发生变化:都市+黑科技+大国崛起
推荐内容中女频书籍减少,类型趋向单一,基本是小白甜宠文。同时,推荐了更多男频文,其中出现一系列都市黑科技文,如《人在监狱:为了出狱研发机甲》《舔狗四年,我不舔了校花急了》(下称《舔狗》)等。这些都市黑科技文是都市分类下一个细化套路的产物,其中《舔狗》是典型的文不对题、标题欺诈,从具体内容看还是黑科技文的套路,即帮助国家发展黑科技,实现大国崛起的梦想。读者在这一阶段没有阅读女频恋爱文,主要阅读黑科技文。
3.第三轮推书特征再次发生变化:黑科技+大国崛起+历史穿越
女频文已经从推荐列表中消失。男频文的推荐从上一阶段的都市黑科技文变为历史科技文,加入了新大类,如《流氓帝师》《大唐之超级军火商》《厨师的我,竟是李二女婿》。这些历史科技文是起点历史穿越文的翻版套路文,内容上更加简单直白,但其内核与都市黑科技文类似,仍然是实现大国崛起的幻想故事,只是故事背景从都市变成了历史上的各个朝代。
4.第四轮推书特征发生细化:历史穿越+偷听心声;黑科技+天灾+避难所
在前几轮推书的基础上出现了两类标签组合后的精细化类型文推荐,从历史文分化出帝王能够偷听主角心声的套路文,从都市黑科技文分化出天灾下建设避难所的套路文,如《开局教扶苏抡语》《大秦:朕准你当咸鱼了吗》,还有《全球灾变:我在避难所的凡尔赛生活》《末世:我能升级避难所》。到此,猜你喜欢已经能够为读者推送相当标签化和特征化的类型文,符合读者当前口味的同时,尽管故事对设定的完成度并不太高,仍能因为很有特色而收获读者的点击、阅读。
结语
在本次扫文工作中,令扫文组同学印象深刻的其实有好几点。番茄小说的大数据系统确实以迥然不同于其他网文平台的面貌和高技术力达成了平台内部的生态自洽,初看之下,流动的榜单和个性化定制的首页像赛博朋克作品中的光幕那样,让习惯了清晰计分规则和固定榜单的同学们有些摸不着头脑。对此,在目前已基本明晰的免费阅读商业模式之外,本次扫文报告着力就更具体的生产机制给出说明,并试图找到每个榜单推送书籍的基本逻辑与导向。事实上,在本次报告未能触及的部分,如作者与读者生态等诸方面,作为免费阅读代表的番茄小说也呈现出与其他网文平台不同的特征,乃至症候性的矛盾表现。所有这些异样的生态,将在下次报告中,以作品安利/吐槽的形式获得更加具体的呈现。感谢观看!
番茄小说扫文组
助教:雷宁
组员:刘涵湘、陈艺、张玮珊、韩宝莉、黄竞仪、徐声然、吴若瑜