如何做好郵件推送渠道的學術內容傳播？

編輯導語：為了解決讓目標使用者“看到內容”這個問題，我們會通過如郵件推送這樣的傳播方法來連結使用者與內容。為了解決讓目標學者使用者“看到學術內容”這個問題，為什麼要做學術內容傳播，為什麼要選用郵箱渠道傳播內容，閱讀文章，探究答案吧。

一、為什麼要做學術內容傳播

本文的學術內容特指學術論文。科研研究人員通常會以論文為載體體現自己的學術成果，並向各期刊社投稿。其他學者可能會在這個期刊社的紙質雜誌上、官網上、其他第三方平臺例如知網、百度學術等平臺上、又或者是通過他人推薦分享等方式看到這篇學術論文。某個投稿作者的論文被其他更多學者發現的過程就是我們這裡提到的學術內容傳播。

為什麼要做學術內容傳播，是為了解決讓目標學者使用者“看到學術內容”這個問題。

不管是在投稿作者角度還是在期刊社的角度，投稿的論文被其他學者閱讀、引用的頻次都影響著投稿作者個人或者期刊的影響力，因此，在期刊社接受作者的論文後，通常會通過刊登紙質雜誌、發表到官網或者是通過其他傳播方式來對論文進行宣傳，目的就是希望論文被更多地發現與引用，從而提高自身的影響力和水平。

二、為什麼選用郵件渠道傳播內容

傳統紙刊發行滿足不了學術內容傳播的需求，於是催生了新傳播方式。例如通過期刊官網、第三方平臺（知網、萬方等）、郵件等渠道來傳播學術內容以提升期刊影響力。

本文針對郵件推送渠道詳細探討。通過郵件渠道傳播學術內容，是指把學術論文通過發郵件的形式傳送到高相關度學者的郵箱。

為什麼會選用郵件傳播渠道，是因為我們作為SaaS服務提供商在為客戶服務時， 郵件渠道是較好的能觸達使用者的渠道 。

首先，我們作為SaaS服務提供商，目前沒有具有權威性的面向C端學者使用者的文獻平臺（如知網），作為吸引學者的載體，而選用郵件渠道，僅僅一個郵箱就能連結文獻與學者。

其次，對於學者來說，通過郵件檢視學術內容的使用者習慣已被培養。對一些知名度不高、影響力不大的期刊，文獻的宣傳更是沒有門路，而郵件推送的方式就能有效觸達期刊編輯部關注的學者。

傳送郵件時，只需要知道學者的郵箱，就能幫助客戶（編輯部）把文獻傳播到相關的學者，從而實現精準的個性化推送。而其他方式的傳播，例如平臺類的文獻網站等，都需要先建立有影響力的平臺並引流學者到平臺來。

在通過郵件推送來傳播學術內容時，難點在如何找到相關學者，即如何構建本次推送的使用者群體。

三、如何構建郵件傳播的使用者群體

為了在每次郵件推送時能找到高度相關的學者，首先，我們搭建了學者庫，然後，再從學者庫中篩選相關學者進行推送。

學者庫儲存了學者使用者的各類資訊，學者資訊主要包括基礎資訊和行為資訊：

• 基礎資訊是靜態的，是描述學者基本屬性的資料，例如學者姓名、郵箱、單位、研究方向、學術成果等。
• 行為資訊是動態的，是使用者產生操作行為後記錄下來的，如開啟過郵件、閱讀過文章等。

學者庫是所有學者的集合，每次推送的學者都是學者庫的子集。在做郵件推送時，就是對學者庫中儲存的這些學者資訊進行分析，從而找到編輯部關注的學者，給他們推送學術文獻。

1. 構建傳播學者庫

(1) 為什麼要構建學者庫？

資料是企業的資產。

學者庫資料包括學者基本資訊資料，以及學者行為資料。

擴大學者基本資訊資料量，可以簡單理解為要擴大學者庫的學者數量。

這就像PGC音樂圖書類產品中總要不斷擴大版權庫、UGC類總在激勵創作者生產更多的優質內容。客戶在選擇郵件推送服務時，學者儲備量是他們考慮的重要因素，學者覆蓋範圍廣才更有可能帶來高質量的傳播效果。

學者行為資料是學者收到推送郵件後的一系列閱讀、操作等行為資料。這些資料和學者基本資訊一起，來豐富學者畫像，以為下次推送時提供決策支援。

行為資料有很多，如關於閱讀文章行為，我們記錄了歷史推送以來，每個學者閱讀過的文獻的領域/主題，以此作為衡量學者關注/興趣領域的因素之一，下次再做推送時，若某個學者的關注/興趣領域與本次文獻的領域/主題相似，該學者則是我們考慮推送的重點目標物件。

舉個例子，某次推送的文獻主題是“醫學免疫學”，若某個學者閱讀過的文章的關鍵詞包含“醫學免疫學”，那麼該學者則是本次推送要考慮的目標物件。因為文獻的關鍵詞通常概括說明了文獻主題，學者在眾多文獻列表中曾經閱讀過某篇文獻，一定程度說明了學者對該主題的興趣，因此後續再推送相關主題，該學者有很大可能性關注。

這些學者資料豐富了學者畫像，在推送時就是根據學者和內容的匹配度，來決定每次推送內容的學者群。因此，學者資訊的多少和推送效果的好壞是強關聯的，學者資訊資料是產品服務的競爭力之一。

資料複用以快速提供服務。

作為SaaS服務提供商，面向的客戶很多，推送的任務也會很多。推送時需要為每個任務準備學者，而準備學者是需要一定週期的。

在沒有學者庫（即學者儲備）的情況下，推送的學者都需要採集。採集之前，要對本次內容進行分析，以發現一些採集學者的線索。例如，會分析本期文獻作者的機構，以及這些作者發表文獻的其他期刊，再以這些機構和期刊為線索去採集該機構下的學者或該期刊的其他作者。文獻、作者、期刊、機構之間錯綜複雜的關聯使得分析後的線索源（也就是地址）常常都是千位數，這些都需要一個個列出來後安排採集。

當期刊變多，多線索源的採集，就會導致服務程序很慢。

但若有自己的學者庫，就能快速提供服務了。

快速提供服務是指對後續推送提供快速支援。為某個期刊客戶提供推送服務後，後續可能會有相同研究領域的期刊客戶要推送郵件給該學者。因此我們把每次推送過的學者及其行為都儲存進入學者庫，這些都是後續相同領域文獻推送時的可複用資料，而非等到有新的推送任務時再臨時採集學者。

從另一個角度來說，快速服務也是指對其他產線能提供快速支援。推送只是完整產品線的一個環節，其他環節，例如編輯部對學者徵稿的邀約、對審稿專家的邀請等，這些也會用到學者資源。如果在推送時，就把已有的資料建立成學者庫，就更能體現資料的資產化及價值。

(2) 如何進行學者庫的資料積累？

在第一次推送時，沒有任何學者資料，也沒有學者庫，學者庫的資料是如何積累起來的呢？

初始資料來源於我們為客戶提供的產品價值。

學者庫最原始的學者資料以我們為客戶提供的郵件傳播產品服務為線索獲得。郵件傳播作為一種文獻傳播服務產品提供給客戶時，我們為客戶帶來的價值是通過對該刊物/文獻的畫像分析並採集相關學者，再發送郵件來吸引學者閱讀、引用等一系列關注。

從分析文獻到匹配學者，這期間獲得的資料，包括期刊之間引用引證關係資料、期刊發文機構資訊、引用引證機構資訊、關鍵詞/共現詞資訊、學者基本資訊尤其是學者郵箱等資料都是我們提供給客戶的產品價值，其中學者相關資訊則是學者庫最初始的資料來源。

在這個基礎上，學者開啟郵件閱讀文章等一系列行為資料也被記錄，這些資料都在不斷補充進學者庫。

除了每次為客戶提供服務時獲取到的資料能作為學者庫的資源，另外，其他產線，如投稿平臺學者投稿時提交的資料，又或者其他第三方平臺的公開資料採集都是後續學者庫資料的補充。

學者庫的海量資料不但可以為後續推送提供支援，還可以給其他產線如審稿邀請提供服務。

2. 學者篩選

學者篩選，是指為每次論文推送從學者庫中選擇一部分更為精準的學者推送。

每次推送密切相關的學者數量都是有限的，若選擇太多人數，部分相關度不夠高的學者會帶來流量資源的浪費，並且過多郵件還會導致被當成垃圾郵件等問題。

所以，從節約成本提高質量的角度出發，我們要篩選出相關度最高的一批學者來推送。

學者篩選可以從領域相關的角度，也可以從關注指標的角度來入手。

從領域相關的角度，指的是找出與本次推送論文研究領域類似的學者。

如何定義或確定論文的主題和學者的研究方向有較強的相關性？

首先，可以以期刊論文的基本資訊為線索來篩選。從期刊的角度，期刊通常會有所屬的中信所分類（一種期刊常用的標準分類），可以篩選出該中信所分類下其他刊的學者；從期刊論文的角度，可以從論文的引用文獻來找到引用引證文獻的作者作為推送目標學者；從發文作者機構的角度，可以找到論文作者的同機構學者，以及引用引證機構的學者。

其次，是對論文主題的再次分析。一般從關鍵詞、共現詞、分類號，以及摘要中觀點的分析，來總結出本期論文的研究領域詞，再去匹配具有相同研究領域詞的學者。

從關注指標的角度，是以結果為導向，來篩選學者以保證達到預期效果。

比如推送時，客戶更關注開啟郵件和閱讀文章學者的絕對數量，那我們會盡可能篩選更多的學者數量。如果客戶更關注郵件開啟率及文章的點選率，一方面要儘可能提高文章主題和學者研究領域的相關度，如可以提高引用引證的閾值，或找到高發文機構，另一方面則是要關注歷史推送時學者的表現，可以通過歷史資料篩選部分高開啟率和點選率的學者作為目標推送學者。

四、衡量傳播效果的資料指標

每推送完一次，都需要向客戶反饋本次的傳播效果，而衡量傳播效果是需要通過一系列的資料指標的。

常用的資料指標有郵件開啟量、郵件開啟率、文獻點選量、文獻點選量等。

郵件開啟量是指本次推送後，郵件被閱讀的人數。閱讀郵件的人數越多，表示帶來的曝光量越大。郵件開啟率是指閱讀郵件的人數/推送成功的人數。這是一個比值，開啟率越高，表示推送的精準度越高。

類似的，文獻點選量是指文獻被閱讀的人數，文獻點選率是指閱讀文獻的人數/推送成功的人數。

在選取指標來衡量效果時，要結合以下兩個要點來考慮。

資料指標要從產品定位和價值出發。

即便是同類型的產品，其定位也是有差異的。例如做郵件推送服務的產品，有些產品的賣點是推送學者足夠精準，他們推送服務按次收費，每次推送的郵件總數固定，那麼匹配的學者足夠精準就能帶來不錯的郵件開啟率，因此他們將郵件開啟率作為傳播效果的指標。

而有些產品的賣點是覆蓋範圍廣，他們包月或包年收費，每次推送郵件數量較多，這種情況，他們就會以每次推送郵件開啟的絕對數量為關鍵指標來衡量。所以在指定資料指標時，要結合產品定位和價值來選取。

除了關注客戶關切指標也要關注自身企業指標。

能否把客戶關切指標做好關係到客戶是否選用該產品從而簽約的問題，因此做好客戶關切指標是必要的。

但是另一方面，也要指定企業自身的資料指標，這些指標通常是有利於提升效率節約成本，從另一個角度來說，也可以引導客戶關注某些和企業自身資料指標相關的指標。

還是以推送產品為例，可能客戶關注的指標是閱讀郵件的使用者數量，這就需要保證每次推送的郵件數量要足夠多，但是每次傳送的數量多，可能被退信或是垃圾郵件，而且傳送數量多對企業來講成本也會更高。

這種情況下，我們就需要關注企業自身的資料指標，如推送一定數量的前提下，開啟率是多少。也就是在這種情況下，如果產品能做到精準匹配學者，可以將資料指標定為開啟率。

五、總結

為了解決讓目標使用者“看到內容”這個問題，我們會通過如郵件推送這樣的傳播方法來連結使用者與內容。

在內容確定的情況下，做傳播的重要環節是要找準這次傳播的目標物件。通常我們會構建自己的使用者群，再根據每次推動內容的不同，指定策略來精準篩選使用者。

最後還要對傳播效果做評價。評價傳播效果的資料指標要從產品定位和價值觸發，除了關注客戶關切的資料指標，企業自身的資料指標也需要關注。

本文由 @相與 原創釋出於人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載

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