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腾讯新闻灾难突发报道指南:运营战术+产品策略首度公开

2017-08-14 腾讯传媒 全媒派

8月8日21时19分,四川阿坝州九寨沟县发生7.0级地震,震源深度20千米。强震发生后,余震不断,截至8月13日已造成25人死亡。入夏以来,洪涝、地震、台风及其引起的泥石流等次生突发接二连三,无一不对媒体的硬实力提出更高要求。

 

图片来源:新华社

 

面对密集灾难突发,如何保证快速反应同时坚守住媒体的全面客观?全媒派(quanmeipai)首度公开腾讯新闻运营团队内部复盘材料,总结提炼腾讯新闻灾难性突发报道指南,其中所涉流程策略既有以往成熟打法,也有此次孵化的创新思路,希望能为媒体从业者/观察者提供战术参考和研究素材。

 

秒速反应他们如何跑赢时间?


“快本身没有负效应,快的负效应往往是由你慢的那部分带来的。”《纽约时报》老编辑的这句话用在突发报道中可堪精确。灾难触发,信息饥渴期内,核心信源缺失,新闻现场成为第一位的诉求。

 

如何让新闻信息最快到达用户,并且尽可能降低可能出现的谣言等负效应,考验的是一家媒体的整体突发策略。

 

Push领跑:9分钟触达全国用户

 

8月8日21时19分,九寨沟地震发生,中国地震台网发布6.5级地震消息。腾讯新闻在监测到这一信息后,快速进行信源核实,于21时28分推送全国用户。其后信息跟进的重要事件节点,如正式测级7.0,伤亡人数,领导人指示等均领先行业。

 

多家新闻推送时间截屏


腾讯新闻在新闻推送上已经形成成熟的操作规则权责分明,专人专项,重大新闻一旦触发,首先进行多维信源核实,包括新闻现场、权威机构及中央级权威媒体,确保跑得最快的新闻也是最准确的。

 

资源联动:大网/地方权威媒体/自媒体

 

大网系统是腾讯新闻的地方血脉,地震发生后,腾讯新闻值班/运营编辑第一时间联动大成网,激活/联动四川当地企鹅号媒体发文,得到四川在线、成都商报、封面新闻、红星新闻、川报观察、慢新闻(重庆晚报)、CDTV5成都的积极响应。

 


随即联动四川政务类账号(四川发布与四川微政务)、国内重点媒体(新京报、我们视频、南方都市报等)、军方媒体(西部战区、南部战区、中国陆军、解放军报等)以及自媒体图片作者,充分发挥已经成熟的新闻定制机制,建立腾讯新闻专项信息供稿群

 

腾讯新闻专项供稿群


地震发生后18个小时内,腾讯新闻独家发稿200余篇,联动核心媒体企鹅号100余个,总发文量达2300余篇,其中380篇为核心报道,播放量超过2.1亿。这些信息从多个维度,在传播窗口期内还原了新闻现场。

 

流程优化:纵向分工,横向突破

 

如果说快速反应和资源联动是“跑赢时间”的基础,那么在运营流程上的优化则是整个灾难突发报道的润滑剂,它保证每一个环节之间无缝衔接,既严丝合缝又不失灵敏。



地震正式定级Push后,新闻值班团队,随机调整分工:除了1人专门负责APP全局之外,分出1人专门负责直播与监控,1人搭建专题,1人准备核心主稿和一文读懂,团队中的每个成员只负责一个纵向的任务,而不是横向参与多项任务。(注:这种分工方式在国外的突发新闻报道中也颇为受欢迎,比如《华尔街日报》突发报道团队在2016年的“尼斯暴恐”突发后就着重介绍过。)

 


除了策略性分工,在信息运营上,腾讯新闻也形成了自己的一套规则。比如第一时间联动企鹅号运营、企鹅问答、视频以及各频道同事,建立九寨沟地震专项沟通群,横向突破,互为补充。当视频直播无法继续时,编辑立即以滚动文字流主稿作为头图,标题随时根据时间进展与关注点调整。当现场/受影响区域未明时,企鹅问答立即发起“四川阿坝发⽣生7级地震 你那⾥里里有震感吗? ”问题,3k+网友提供自己所在地的震后情况,优质UGC为官方信息做了详实补充。

 


守护真相事实是如何跑赢谣言的?

 

谣言是灾难性突发事件最大的敌人,也因此,常常陷入先谣言,再辟谣,最后再消除影响的怪圈。在这次九寨沟地震的报道中,新闻事实却跑赢了谣言。

 

核心信源:官方媒体&第一现场

 

腾讯新闻一直对稿件采用有着严格的筛选机制,权威来源稿件重点推荐选用,确保新闻信息的真实准确,这从本次九寨沟地震的突发报道中可见一斑。在专题稿件组织过程中,大量选取了新华社《人民日报》央广网央视等官方媒体的讯息。

 

稿件来源

 

除此之外,在还原第一现场的过程中,腾讯新闻也非常注意与专业媒体之间的合作。例如在封面新闻独家航拍画面发布后,腾讯新闻及时联动,将视频调用至要闻首页。

 

封面新闻无人机&央视直播

 

而当8月9日新华社开启对现场的直播后,腾讯新闻视频团队立即联络官方信源合作,在腾讯新闻客户端要闻页卡、直播页卡、手机腾讯网等多渠道联合推送四川地震救援现场,回应网友对灾情关切的同时,也有效避免不实局部信息造成的舆情恐慌。直播最高同时在线人数达17万。

 

新华社拍摄画面


专家解读:权威声音最大化

 

灾情发生后,围绕地震预警、次生灾害、自救救人、新疆精河地震与九寨沟地震之间是否有关联等专业问题,腾讯新闻以企鹅问答作为主要载体,邀请中国地震台网、国家卫计委、西部战区、成都高新减灾研究所、重庆市地震局、国家应急广播、丁香医生等20多个专家机构参与回答。问答根据内容匹配程度,在不同时间点被推荐给用户。

 


事实核查:谣言消于青萍之末

 

腾讯新闻事实核查平台较真在地震发生后12小时内共发文5篇,从辟谣和科普两个维度切入,给公众传递及时准确的信息。

 

针对各种地震谣言,较真平台主动出击,对网上刚冒出苗头的“地震前有异象”“地震云预测”等谣言,迅速组稿,8月9日凌晨推出,截至8月11日,总计有127万阅读量,5929条评论。

 


同时,较真团队以滚动方式呈现辟谣,并且加入了腾讯指数,显示谣言关键词的传播热度和趋势。


图为“地震局发短信号召捐款”谣言的传播热度

 

腾讯新闻与四川在线、成都商报、封面新闻、川报观察、中国青年网等各大媒体的企鹅号进行联动,及时梳理和更新,实现对地震相关热门谣言一网打尽

 

 

用户至上信息获取效率如何最大化?


一个新闻事实至少可以深入到知识、行业、社会三个不同的层面,越深,覆盖的人群就越广。如果说以上两大部分解决的是信息准确到达和自身质量问题,那么当报道度过信息饥渴期,面对杂芜资讯,如何让读者能更有效地消费信息就成为重中之重。


自2017年始,腾讯新闻app在“省时间”的核心定位上不断做出尝试,并沉淀出亮点打法。

 

一文读懂&信息精要

 

“一文读懂”是事件爆发后抽调专人搜集汇总核心事实,帮助读者在最短时间内了解整个新闻事件的新闻稿件操作方式,目前这种打法已经成为腾讯新闻大事件运营标配。

 


一文读懂的精要式信息组织方式也正在为越来越多的稿件所借用,其目的都是为了尽可能地提高用户的信息获取效率,从而在这个抢夺注意力的市场中,凭借产品化的思维赢得用户的信任。

 


模块化专题

 

专题模块化目前已纳入腾讯新闻值班运营标准,以九寨沟地震专题为例,专题划分为8大板块。包括震区最新播报、直击震灾现场、这些传言都是假的、救灾进行时、救灾故事、亲历者讲述、实用信息、部队救援、地震知识、捐助受灾民众。栏目间打破文字、组图、视频等呈现形式的壁垒,一律按照内容划分。

 

 

专题显示在要闻页面的两条根据最新消息动态更新,点进去则可看到整个新闻事件的全貌,满足用户对最新及全面信息的需求,同时也满足用户根据内容遴选有用信息的需求。腾讯新闻也是在本次灾难突发中最早整合推送专题的媒体,真正实现了信息饥渴期用户信息消费边际效用最大化。

 

从信息到行动

 

信息在有效到达用户后,如何与其形成互动呢?腾讯新闻在话题和行动两个方向进行了尝试。

 

企鹅问答联动体育/娱乐等频道,策划“为灾区祈福”问题,邀请孙杨等KOL参与互动,形成良好正能量话题导向。

 


引导社交话题之外,腾讯新闻还注重搜集公益、寻人、热线等实用知识信息:地震发生后,运营编辑联动公益,推出各大基金会腾讯捐款通道,为灾区贡献一份爱心。中期联动CCTV热线12 ,综合各地遇难、受伤、失联信息名单,推出“四川震后网友寻人”组图策划,帮助网友寻人,将网友的信息消费转化为行动力。

 



多维配合怎样运营信息长尾?

 

传播进入长尾期,用户对于信息的需求进入个性化和查漏补缺阶段,腾讯新闻在这一阶段,主要侧重在长尾话题策划及精华信息的二次传播上。

 

信息体量&传播节奏控制

 

事件发生后,腾讯新闻客户端要闻页卡信息流一度铺展2屏共8条。其中头图直播滚动更新,其后专题铺开5条,包括1条伤亡最新信息主稿,1条最新救援进展,2条现场视频,1个问答互动,较真辟谣信息单独重点推荐,其后再铺开一组现场优质组图。后随着事件信息点和时间推移,慢慢缩减报道规模,信息更新节奏也逐渐放慢。

 


优质信息沉淀&二次传播

 

除了节奏上的放慢,这次报道中积累的优质信息,也以精华新闻稿件的形式进行二次传播。以企鹅问答为例,围绕长尾话题——“九寨沟灾前灾后对比”,灾后双彩虹的话题设问,引导网友互动。与此同时,对本次互动产生的优质回答,也都再次落版主题海报。

 


伴随着技术、产品业态的进化,灾难性突发报道中,抢独家的定义已经发生了变化,“独家新闻已经由过去的独家占有,变成了独家角度、快速完成的独家深度,和独家表达”,如阿兰·德波顿在《新闻的骚动》中所说:“当今时代已经不缺少可靠的事实。重点不在于提供更多事实,而是如何处置手头的事实。”所有这些,在多个维度上呼唤着媒体的专业度升级——即快速反应、告知事实、持续关注并传递价值。

 

而以上,正是腾讯新闻一直在做,并且正在致力做得更好的。

 

最后,附上本次地震腾讯新闻运营全流程图:

 



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