首先是几个最近发生的事实：
1，2013年优酷Q4还是亏的（非美国国家会计准则统计下实现盈利这个太牵强）。
2，Pandora广告收入无法cover版权成本。
3，Netflix重点投入自制内容后股价翻了近5倍。
我们看到一个让人忧愁的现象，这里尤其指视频网站、音乐、音频等高UGC门槛的内容平台，他们正在离自己最初所讲述的商业模式越来越远！所有抱有内容平台梦想的人讲述的都应该是同一个故事：“聚拢用户拥有流量后，广告、会员增值服务各种变现，UGC还能帮我免费产生内容，只要我成为老大，所有人都来我这里消费内容，我就赚翻了，哈哈”。
但现在这个“哈哈”要变成“呵呵”了，因为大家发现无论怎样“广告+会员费”的收入都没有“内容+服务器”的成本高，自己就是在为各种赚的盆满钵满的CP打工，所以号称要颠覆电视台的视频网站反倒正在变回电视台的角色来自己做CP，就如同Netflix首席内容官泰德•沙兰多说的那样：“我们要在HBO变成Netflix之前，将Netflix发展成为HBO”
内容彻底为王（仅针对视频网站、音乐、音频等高UGC门槛的内容讨论）
互联网的一个基本定理是“互联网让所有事物回归它最本质的价值”，互联网尤其是社交网络越发达，内容就越能撇开渠道直接到达受众，从而让内容和渠道的价值都回归其本质价值，就像电商撇开了线下渠道商直接卖东西给受众因此剥夺了线下渠道商的利益而让东西更便宜一样。
那么内容和渠道的本质价值是什么，拿《纸牌屋》为例，本质价值在于大卫芬奇和KevinSpacey的超高人气、牛逼的编剧和专业的制作，这些都是极其稀缺且高门槛的东西。而播放它的搜狐视频其本质价值仅仅在于：他搭建了服务器，给用户播放了这个视频而已。所以内容平台本身几乎不存在粘性，搜狐放纸牌屋你就去搜狐，爱奇艺放星星你就去爱奇艺！
你也许会说，不能忽略内容平台作为渠道他还是有分发能力的把，我认为渠道的分发能力也在削弱，比如，你决定去看纸牌屋一定不会是你没事干打开搜狐视频首页看到纸牌屋的推荐位才点开看的，你是在朋友圈里看到朋友们都在热议这个片子才去看的，那么分发能力是算在微信上的而不是视频网站！
因此未来可能会形成，无数个CP+一个社交平台的局面，内容平台只充当底层服务的角色。而内容平台们当然看到了这一点，因此以后会有越来越多的《纸牌屋》和《万万没想到》，但这还是内容平台的商业模式么，内容平台有哪些核心竞争力做CP呢？
内容平台的尴尬怎么破：
1靠UGC来降低内容成本
UGC这个东西并不是放之四海而皆准的，对于视频、音乐、音频内容平台来讲，UGC根本就是一场创业者和投资人共同的意淫。中国人UGC的能力和企图心太弱是一方面，而关键这个世界的本来就是99.9%的人在消费0.1%的人产生的内容，类似“人人都是主播”这种口号是不符合逻辑的，而视频网站这么多年的各种尝试的事实证明也的确是如此！
还有一个重要的事实是，即使出了非常优秀的UGC内容，那么只有在这个U成为P之前的时间段内容平台才能赚取高收益，就像叫兽成为专业化内容生产者之前他的UGC内容给视频网站带来了很多免费流量，而当万万没想到火翻天之后，下一季的内容成本可能就直逼一线电视剧的价格了！
2个性化推荐来提供差异化附加值
重点聊一下，因为这个太能误导人了，个性化推荐基本就是一场骗局，让很多新进创业者抱着不切实际的幻想走上了歪路。今日头条是最高调主打个性化推荐的APP，但最近被我卸载了，原因是有天我因为想换车看了下今日头条的“汽车频道”，一周后，我的首页40%都是汽车新闻，还有比这更简单粗暴的么？我不管你所谓的多高大上的后台算法，但呈现在我眼前的就是简单的分类、按标签来聚合内容而已。
通过机器学习来把握你的兴趣，从而推荐你感兴趣的内容？别开玩笑了！人之所以为人而不是机器就在于人类的不确定性，我都不知道我感兴趣的内容是什么，你通过一点所谓“算法”如何知道呢？另一方面，比如一个高富帅的微博标签可能是“互联网、投资、TMT、旅行、雪茄等等”，但他的实际点击行为很可能是“美女图、八卦、段子等”，这是人性决定的，门户时代大家就懂。
按照今日头条给我推荐汽车的逻辑，用了一段时间以后你老婆看你上今日头条还以为你在上黄色网站呢。因为我很一开始也很想去在个性化推荐上做文章，所以国内外跟个性化推荐、机器学习兴趣等相关的产品我都长期深度试用了，基本得出一个结论，个性化推荐这件事就是理论家的幻想题材和实践者的忽悠故事，本质上效果都跟分类标签化聚合内容没区别，并且像今日头条这样的只能越推荐越极端越狭窄，至少现在是这样！
再探讨一个更为根本的问题，需要个性化推荐么？像Kevin做的jing.fm这样的我认为还是需要的，因为你要从几百万首里挑歌给用户听。而各种具有实时性的内容分发APP，每个领域每天出来的有意义的新内容撑死了也就一百个，比如我数了一下今天所有的互联网新闻加起来只有40条，你还需要在这40条里给我个性推荐么？我随便翻两页就翻完了。所以，把分类标签做好基本就行了，个性化推荐你就省省吧。
3靠大数据来制作内容
最近Netfilx被互联网圈各种膜拜，号称用大数据来做纸牌屋，我看了他们的公关文后觉得基本完全是在扯淡，奇怪为什么没有人写文章黑Netflix。“用大数据判断大卫芬奇是人们最想要的导演、判断kevinspacey是人们最希望看到的演员”，拜托这个事实谁不知道，需要你用大数据这种倚天屠龙级别的武器吗？
Netflix的这个大数据分析估计就是去查了下twitter上哪个导演的粉丝数最多而已！还有，“记录用户每一次的暂停、播放”，我承认，这个数据很有用，能够充分分析美国人的上厕所频率……
本来我对Nexflix印象挺好，你《纸牌屋》拍的的确好，但你嘚瑟的把大数据这个概念强加上去就真的让人觉得你很装逼了。总之，内容生产的门槛本身还是在于明星、编剧、制作团队，大数据目前还只能辅助起到那么一丢丢的作用！
内容平台的竞争与未来
