編輯導讀：網際網路下沉市場涉及的領域眾多，其中最主要的兩塊就是電商和內容，那麼，內容型產品會佔據一席之地嗎？本文作者結合自身工作經歷，以面向下沉市場的產品型內容為切入點，由此深入分析了為什麼要內容型產品要關注下沉市場、下沉用戶對內容產品的需求邏輯是什麼、下沉市場內容型產品的未來發展走向，與大家分享。
最近幾年，「下沉市場」成為網際網路行業的熱詞，各條賽道上都湧現出了專注於下沉市場的產品，而且在整體大環境不佳的情況下，取得了相對亮眼的成績。比如大家熟知的「下沉市場三巨頭PKQ」（拼多多、快手、趣頭條）。
網際網路下沉市場涉及的領域眾多，其中最主要的兩塊就是電商和內容，關於電商筆者並沒有太深的了解，而且目前關於拼多多等下沉電商的分析文章已經數不勝數，這裡就不加贅述了。
在此主要聚焦於下沉市場的內容型產品，一方面個人對於內容分發比較感興趣，內容型產品是用戶使用最高頻的產品之一，重要性不言而喻；另一方面，筆者曾經在某家內容型產品實習過半年，負責產品策略，對產品邏輯和分發策略有過一些思考。
這篇文章主要談到了三個問題：第一，為什麼要內容型產品要關注下沉市場？第二，在下沉市場做內容的產品邏輯是什麼？第三，下沉市場內容型產品的未來發展走向會是什麼？
第一個問題，為什麼要內容型產品要關注下沉市場？
那麼在此首先要明確的是什麼是「下沉市場」，下沉市場作為一個較新的概念，其實並沒有明確公認的定義。筆者查閱了一些相關報告，發現目前多僅從地域的單一維度對「下沉市場」進行定義，如Mob研究院在《2019「下沉市場」圖鑑》中指出下沉市場是指三線以下城市（非一線、新一線、二線城市），包含三線、四線、五線城市以及廣大鄉鎮農村地區；QuestMobile研究院在《下沉市場報告》中將下沉用戶定義為三線及以下城市用戶的網民。
但是單從地域一個維度對市場進行劃分顯得有些單薄，對於目標用戶子群體的細分還需要更多元的維度。尤其是對於內容型產品而言，最需要關注的是用戶的內容審美（直接決定提供的內容和用戶需求是否匹配）以及內容消費的模式（消費時長、時段、頻率、形式、設備等等）。而這兩個要素直接指向的用戶屬性就是用戶的受教育程度（大概率決定用戶的審美）、收入以及工作屬性（大概率決定用戶的使用時長）。
因此這裡就內容型產品而言，給下沉市場下一定義：下沉市場即身處三線以下城市、受教育程度不高（高中及以下），收入較低(不到5000員)，可自由支配時間較多的的用戶構成的市場。
明確了下沉市場的概念之後，我們再來思考一下為什麼內容型產品要關注下場市場。
首先，下沉市場具有廣闊的增長前景
從目前情況來看，經過十多年的跑馬圈地，網際網路巨頭已經將早期的觸網人群瓜分殆盡了。存量市場競爭激烈，就必須尋找增量市場，而下沉市場就是一個很好的答案。中國是典型的二元結構社會，在網際網路原住民之外，還存在數以億計的下沉用戶。
從地域維度來說，根據國家統計局數據，中國一、二線城市的人口大約佔到總人口的 18.1%，三線及以下城市以及農村的人口佔比超過8成，規模接近 11 億。從學歷維度來說，根據CNNIC發布的《第45次中國網際網路發展狀況統計報告》，只有19.5%的網民擁有大學專科及其以上學歷，其中本科率更是不足10%，如果推及到中國總人口，本科率應該會更低。
從收入維度來說，同樣根據CNNIC公布的數據，月收入在5000元以下的網民佔比為72.4%。因此某種意義上來說 ，「下沉市場」是一個帶有明顯精英色彩的詞彙，就好像網際網路創業者或從業者居高臨下，俯視芸芸眾生一樣。所謂的「下沉市場」或許應該叫「大眾市場」更為貼切（社科院和趣頭條的一份聯合報告中將其稱之為「新興市場」，個人覺得也很合適）。
總之，下沉市場的海量用戶為包括內容型產品在內的各類網際網路產品提供了廣闊的增長空間，而且目前來看，下沉市場的流量紅利仍然存在。
根據CNNIC的數據，截至2020年3月，我國非網民規模為4.96億，其中多以農村地區以及老年群體為主，伴隨著5G的發展，在「換機潮+清庫存」的雙重影響下，以相對保守的40%的網際網路滲透率估算，未來在這部分人群中，將會有約2億人成為新增網民。
第二、下沉市場支撐了內容型產品的盈利模式
目前來看，內容型產品的主要商業模式仍然是各類廣告，是典型的通過內容吸引流量，再將流量販賣給廣告主的「二次售賣」模式。而如何才能吸引到廣告主？最核心的兩個指標就是產品的DAU和用戶的使用時長。
一方面，下沉市場海量的用戶基數保證了產品的DAU，快手已經達到3億，趣頭條的日活也突破了4000萬，另一方面，相對於非下沉用戶，由於工作屬性的不同，下沉用戶往往擁有大量的閒暇時間，而且受限於個人的經濟和文化條件,他們的內容消費和娛樂方式都比較單一，因此花在內容型產品上的時間往往更多。
這一點可以從Questmobile的監測數據得到驗證，數據顯示，在一天的6時到24時，下沉用戶中活躍用戶的佔比要高於非下沉用戶。同時Mob研究院的數據也顯示下沉用戶的日均使用時長突破5小時，高於非下沉用戶。
另外，廣告收入另一個重要數據就是轉化率，即用戶通過點擊廣告下載應用或購買產品的比例。相較於非下沉用戶，下沉用戶更容易受到廣告文案和圖片的吸引（典型的如陌生人社交的應用），甚至是誤操作點擊廣告下載應用的比例也更高。
而對於電商類廣告，下沉用戶的購買力其實並不弱，雖然收入方面不及非下沉用戶，但是他們不用負擔房租、通勤等支出，因此可支配收入還是較為可觀的，也更容易受到廣告的影響產生衝動消費。
筆者春節返鄉期間觀察發現，通過拼多多、淘寶特賣等平臺購買一些物美價廉的產品已經成為很普遍現象。除此之外，下沉用戶對廣告和推廣手段容忍程度也相對較高，知乎和貼吧的商業化進程就是最好的對比案例。
第三，一個內容型產品發展的好壞，最核心的問題就是其提供的內容能否和用戶的需求較好的匹配
相對於非下沉用戶，下沉用戶的的內容需求更加單一，他們最大的需求就是一些輕鬆化、生活化、娛樂化的內容，而這部分的內容已經有了豐富的來源，依靠爬蟲抓取和後續一系列內容處理即可。
當然這主要是趣頭條、波波視頻、好看視頻的內容模式，對於快手和抖音而言，高品質的UGC內容才是內容平臺的主流。另外，下沉用戶對內容質量和社區氛圍的要求相對較低，由於自身的遷移成本較高，因此當他們使用了某一款產品之後，容易形成使用粘性。
隨機刷新的趣頭條的推薦頁面
第二個問題，對於內容型產品而言，在下沉市場的運作邏輯是什麼呢？
其實這個問題的本質在於剖析下沉市場的用戶特徵，正是下沉用戶的一系列屬性決定了應該如何對症下藥，在這裡一定要具體問題具體分析，避免用針對一二線用戶的邏輯應對下沉市場。
首先我們還是來思考內容建設的問題
對於下沉市場的用戶需要什麼樣的內容，答案上文已經提及。筆者曾經看過今日頭條和趣頭條點擊率Top5000和Top10000短視頻的數據，視頻涉及的種類非常廣泛，但是其中佔比最多仍然是娛樂、社會、美女之類的分類。
從新聞資訊領域來看，筆者也曾經看過網易新聞的每周數據，閱讀量靠前的也大多是一些社會娛樂類的新聞。對於大多數下沉用戶而言，追求消遣和娛樂是進行內容消費的第一需求，相對而言，他們對財經、政治、經濟等嚴肅話題不太有興趣，如果說非下沉用戶消費內容的需求在於解決問題，提升效率，下沉用戶的內容消費需求則是消磨時間。
其次，下沉市場的用戶有很強的逐利性
對於他們而言金錢激勵有著最直接的效果，這一點上主打「網賺」的趣頭條是最典型的產品。趣頭條的激勵模式主要有兩個，其中最大的激勵來自於拉新，用戶每邀請一個新用戶都可以獲得十元左右的紅包；
另一方面，趣頭條給用戶設計了一些任務，當用戶打開app，連續籤到，觀看圖文，觀看短視頻都可以獲得一定的金幣獎勵，金幣達到了一定數量就可以提現，雖然獎勵很微薄，但是對於部分下沉市場的用戶仍然很具有吸引力，還是有大量的用戶樂此不疲的去完成任務。
目前許多專注於下沉市場的內容型產也都採取了類似的獲客模式，如好看視頻、火山小視頻、抖音極速版等等，所以是否有紅包/金錢的吸引也是判斷一個內容型產品是否下沉最直接的表現。
趣頭條的金錢激勵模式
第三，下沉市場是個熟人社交的社會
費孝通先生分析中國傳統社會的人際關係的結構特徵時，認為鄉土社會有一張龐大的關係網，人熟是一寶。相對於一二線城市，下沉市場用戶之間的聯繫更為緊密，關係也更加的包容和輕鬆。訊息分享轉發的人際成本較低，甚至還把它當作一種維持社交關係和親密度的方式。
比如上文提到的趣頭條拉新，許多下沉用戶都會自動的充當產品的推廣員。而熟人社會帶來的口碑傳播又使更多的人了解到趣頭條的網賺模式並加入其中。在用戶獲客成本動輒幾十元，幾百元的當下，10元能帶來一個新用戶也是非常划算了。
最後一個問題，內容型產品未來的發展走向會是如何？
基於上述兩點的思考和個人的一些經驗，筆者認為大致有以下幾點趨勢。
總體而言，下沉市場的內容產品競爭會日益激烈，雖然還有一些流量紅利，但是各大巨頭都已經意識到了這塊蛋糕有多大，開始了激烈的爭奪。之前曾經和朋友討論當前在下沉市場做內容還有沒有機會，大家的答案都比較一致——很難有機會。
內容行業發展到現在已經是不折不扣的「文化工業」了，從內容的生產（抓取/UGC），到內容的處理（入庫，審核，標籤化，去重，分類，評級）再到前端的推薦和分發，每一個環節都需要強大的技術、人力、資金作為支撐。
而內容型產品又是典型的規模化產品，只有有規模化的用戶、規模化的內容，規模化的數據才能實現較好的冷啟動和分發策略。而且相對而言，受限於手機內存和操作習慣因素，下沉市場的內容型產品先發優勢更加明顯，下沉用戶的使用習慣較難改變。
至於已有產品的未來發展，這裡不妨看一看快手、趣頭條、百度最近的布局，所謂「春江水暖鴨先知」，從他們的動作中可以窺見行業的大趨勢。
第一，內容建設和運營依然是最核心的的問題
金錢激勵的拉新爆發力強，但是不可持續，而且容易被競品複製。在行業整體趨於同質化的大背景下，如何對內容價值進行差異化，建立起一套可持續的高質量內容生產模式尤為重要。
之前說過下沉市場的內容型產品多靠一些娛樂獵奇類的內容吸引用戶，然而這部分內容的尺度會受到外部監管力度的影響，一旦尺度收緊，產品的數據也會慘不忍睹，波波視頻就是前車之鑑。下沉用戶雖然喜歡娛樂類內容，但產品也不能一味地低俗娛樂，而是要深刻理解下沉市場的文化環境和用戶心理，生產出既具有娛樂屬性又符合主旋律，積極向上的內容。
這裡一方面要加強內容審核，另一方面要對產品的整體調性進行升級，這是一個長期的過程。
快手這兩年的內容建設可以作為一個典型的正面案例，從當初提到快手就想到「LOW」、「低俗」，到如今在快手「看見每一種生活」的人間煙火氣，快手得到越來越多人的認可。如今的快手也已經不能說是一個完全的下沉產品，快手的註冊用戶已經達到7億，其中和抖音的重合用戶也高達46.5%。而以往主要依靠抓取內容的趣頭條也開始了UGC內容生態的建設，宣布為內容生產者提供豐厚的分成。
無論對於下沉市場亦或是非下沉市場，優質的作者和內容一直都是行業的稀缺資源，隨著受教育程度和收入水平的提高，下沉用戶也存在內容消費升級的趨勢，從抖音、快手發布的數據來看，筆者個人感覺本地化內容、知識性內容（科普+教學）、學科教育和職業教育這幾類的內容應該會是下沉市場未來較有潛力的內容領域。
第二、未來下沉市場的內容型產品會以內容為基礎，探索多重業務
比較普遍的是「內容+ 社交」，「內容 + 電商」。關於「內容+ 社交」，我在上一篇關於抖音、快手、抖音火山版的競品分析中已經提到，感興趣的朋友可以看一下（《短視頻競品分析報告：以抖音、快手、抖音火山版為例》）。
內容和社交可以說是天作之合，一方面可以通過用戶的行為數據和協同過濾提升算法推薦的效率，另一方面又可以通過增強社交屬性來增強用戶的使用粘性，可謂是一舉兩得。但是其中也涉及一些問題，比如說應該如何進行社區運營，如何維護內容社區的活躍度等等。
而關於「內容+ 電商」，一方面最常見的是信息流廣告，另外快手和抖音都分別推出了「快手小店」和「抖音小店」，形成了內容電商的閉環生態，不過目前來看，內容型產品再造一個「淘寶」或者「拼多多」的難度太大，未來應該仍然以導流到其他電商平臺為主。目前的快手越來越像一個綜合性的app，甚至還上線了本地生活的板塊，而趣頭條也早已布局泛娛樂領域。
第三、未來下沉市場的內容承載形式應該是以小視頻/短視頻為主，且各類手機瀏覽器產品將會擁有不錯的機會
短視頻具有播放時長短，拍攝門檻低，兼具娛樂性和社交性的特點，尤其是在5G通信技術發展和智能移動終端迭代的雙重推動下，未來內容的視頻化已經是大勢所趨。抖音和快手已經成為國內日活數據第一批次的產品，讓我們看到了短視頻的潛力。
目前各大泛內容型產品，包括新聞客戶端、資訊信息流、瀏覽器，長視頻app等都將小視頻/短視頻作為單獨的功能模塊。
這裡以趣頭條的小視頻數據為例，根據其2019年財報數據顯示，第四季度趣頭條小視頻日均PV達到3.2億，同比增長69.3%，日均互動量同比增長33%，人均消費時長同比增長近十倍。另外這裡稍微要說一下的是手機瀏覽器在下沉市場的機會，根據Questmobile研究院對下沉市場的用戶畫像，下沉用戶的主流手機價位為1000-1999元，其中主要是OPPO和vivo系列機型，下沉用戶獲取資訊主要是通過手機自帶的瀏覽器。
vivo瀏覽器的數據已經突破1億，想必oppo瀏覽器的數據應該也差不多。因此在下沉市場的內容行業，OV在內的手機廠商有不錯的機會，應該對網際網路內容分發業務予以重視。
下沉用戶資訊信息流相關行業MAU同比增量
最後
最後稍作總結，本文以下沉市場的內容型產品為對象，簡單地談了談其背後地發展動因、運作邏輯和未來走向。對於內容型產品，下沉市場是很有價值的，這裡不僅僅是說流量帶來的商業價值，更指的內容型產品為下沉市場創造的用戶價值以及背後帶來的社會價值。
如果說網際網路的發展是為了讓人類生活的更好，那我們就不得不關注這世界上的大多數人。內容是可以切切實實地影響他們的生活的。
PS：這篇文章只是一個剛進入職場的小白的一些粗淺的思考，本人寫作最直接的目的就是強迫自己進行輸出，沉澱一些想法（因為人的本質就是一條懶狗，需要外部力量的督促，尤其是工作了之後更加沒有時間）。如果能給大家帶來一些啟發，那就更好不過了
參考報告：
[1]第45次《中國網際網路發展狀況統計報告》.[R]. 中國網際網路信息中心
[2]《QuestMobile下沉市場報告》.[R]. QuestMobile研究院
[3]《解碼希望之地：三線及以下新興市場網民觸網習慣研究報告》.[R].中國社會科學院&趣頭條
[4]《Mob研究院：2019「下沉市場」圖鑑》.[R].Mob研究院
[5]《TalkingData：2020年下沉市場人群洞察報告》.[R]. TalkingData研究院
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