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知识付费赛道拥挤,「得到」如何聚焦内容,保持领先?

小腾老师 腾讯大学 2019-05-17


2016年,罗辑思维团队推出知识服务应用「得到」App,近三年时间推出大量优质的知识产品,包括《万维钢 · 精英日课》《薛兆丰的经济学课》《梁宁 · 产品思维三十讲》《李翔知识内参》等热门课程,抓住用户的学习痛点,生产高品控的精品课程,在知识服务这条赛道上脱颖而出,成为头号玩家。


「得到」有哪些生产内容的独家心法?

「得到」知识转述师是做什么的?

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腾讯大学出品的《临厂发挥》第四集


本期《临厂发挥》邀请了「得到」资深知识转述师 怀沙,回应用户对「得到」的关注好奇,解读「得到」生产知识内容的方法论,探索知识服务的更多可能性



在怀沙老师的“临厂发挥”中,其演讲内容可以被分为三部分。



首先是基本面:我们需要知识服务吗?如果学习知识不是用户的真实需求,那么知识服务的基础也就荡然无存了。


接下来,怀沙老师为我们揭秘了「得到」知识转述师的3条“内容生产线”,它们分别是:榨汁保留果粒酿酒


最后一部分是技能点,怀沙老师介绍了「得到」团队研究语速值句号率这2个概念,并详细阐述了这2个概念在「得到」知识生产中的重要影响。


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怀沙提出了一个问题:我们需要知识吗?来看看知识的5个真实使用场景


其一,吹牛需要知识。


其二,知识可以成为交际时的谈资


其三,我们可以借助知识做简单判断。例如,该不该跳槽、买花生油等。


其四,我们可以借助知识做复杂决策,分析什么事情更具价值。例如,该不该下海经商、跳槽去创业公司等。


其五,满足我们对世界的好奇,想看看上帝的书房到底是怎样的。


以上这些关于知识,那知识服务是否必要呢?


怀沙谈到我们日常生活中需要调用的知识太多、太繁杂,普通人短时间内难以全部掌握,时间和精力是有限的;我们学习、拆解知识的时间是有限的,但人类的知识总量很大,普通人究其一生无法穷尽。


针对第一点,怀沙老师抛了一个有趣的问题:如果你不差钱,又很在乎健康,那么你该买古法压榨的非转基因花生油吗?


这个问题非常常见,但我们好像没仔细思考过,怀沙老师作为知识转述师给出的答案是:NO,不要买。为什么呢?怀沙动用自己的知识储备出理由:


“古法压榨的花生油”是一个伪概念,所有压制花生油的技法都来自于清朝末期,在此之前,中国人不用花生榨油。


“转基因花生”也是一个伪概念,世界上根本没有转基因花生。


食用油的本质是脂肪酸,市面上99%以上的食用油都是一样的脂肪酸。所以,在购买食用油时,我们大可不必浪费我们的脑容量。


日常生活中的如此常见的一个决策,居然要调用这么多知识。


针对第二点,怀沙老师又举了一个很巧妙的例子:有限单群分类定理的证明。


这个定理的证明形成了一本书:《有限单群分类》,完整的证明有15000页,是数学史上最庞大的证明。


在这个证明中,删掉其中任意一行,整个证明将全部崩塌。先看看这些论文的画风,你们敢相信,人类的知识已经繁复到这种程度了吗?



听到这里,你可能会质疑,这个定理有什么用吗?难道不是数学家们无聊的游戏吗?


其实不然,这个定理有可能帮助我们实现星际穿越。天体的运行和宇宙的大尺度分布,很可能符合群论的一个物理应用。群论,可能是打开上帝书房之门的金钥匙,这是真正有价值的知识。


但是,这些知识我们穷尽一生都无法了解。知识就是力量,但往往复杂的知识才能带给我们智慧。一个好的知识转述者,就是跳到这样的知识海洋里游一圈,然后告诉你这件事情有价值,并给你输出一个结果,这就是知识服务的价值。



知识是有用的,知识服务也是有必要的。那么,「得到」的知识转述师,如何转述生产知识内容呢?


怀沙将知识转述师的工作,生动地比喻为榨汁保留果粒酿酒这三步心法。如果知识就像橙子,橙子很好吃,但是皮太厚,该剥哪个橙子?要从哪里下嘴?我们可能并不清楚,也可能没有时间辨别。


1

榨汁:牺牲部分精确性,将知识通俗化



吃橙子不是挺麻烦的吗?你没有时间甄选、剥皮,甚至没空细嚼慢咽。那么,知识转述师就来帮你榨汁。


在榨汁方面,怀沙老师颇有心得。说不清楚,就是没想明白。如果一位老师皱了半天眉头,说这件事情太难了,我说不明白,你也听不懂。那么,对不起,你可能没有找到权威。为什么呢?因为他从未将自己的知识完整地表述出来过,这是一门手艺,并不是每一位老师都会的。


2

保留果粒:在知识转述中加入知识颗粒



市面上汽水用2、3块就能买到,可果粒橙却要卖到5、6块,为什么呢?因为后者保留了果粒,咬上去口感更好。


知识转述者也需要保留果粒。果粒,就是那些可被用户感知的知识颗粒。


怀沙谈到罗振宇老师在知识转述中保留的一个颗粒。当时,罗老师给用户讲述美国曼哈顿计划。如果罗老师这么说:曼哈顿计划投资50亿美元、历时3年、有多位诺贝尔奖得主参与,我们恐怕记不住这么多知识。


所以,罗老师巧妙地保留了一个颗粒:当时,科学家们要建造一个巨大的线圈,来营造一个庞大的磁场。在工程推进的关键时刻,线圈的铜线却不够用了,有一位大胆的科学家,向财政部提出了用银代替铜制作电线的想法,用6000吨白银,达成了曼哈顿计划,如果你是一位女工进到这个磁场,发卡瞬间会被吸走。可能你没记住那些难懂的数据,但女工飞发卡这个动作,你记住了。


3

酿酒:得出结论、总结规律,进行人格化提炼



酿酒,不再是单纯的知识转述,而是知识转述师对知识的人格化提炼。酿酒有3个功能:得出结论总结规律以及表达感悟


比如「得到」讲“西方音乐史”课程的严伯钧老师,他打了一个比方,“莫扎特就是那个时代的周杰伦”怎么样?如果你原来对莫扎特的定位有点模糊的话,现在是不是彻底懂了?


当然,这种知识转述肯定牺牲了精确性,但绝对比什么都不知道要好。


还有罗振宇的一个例子,他从来不给别人贴上“傻瓜”的标签。为什么呢?一旦他给别人贴上这种标签,他就会用尽浑身解数,去证明对方确实就是一个傻瓜。如此一来,他就会失去对这个人的全部兴趣。对于创业者来说,封闭自己的感官是绝对要不得的。


永远不给别人贴上负面的标签,这样的价值观,我们或许非常认同,也可能完全无法接受。但没关系,这就是罗振宇老师酿出的酒,喝与不喝,全凭个人选择。


最后一个例子,是万维钢老师的人生观:不做一惊一乍的人。万老师提出,一个真正有知识、有修养的人,听到任何事情都应该是:“我知道了”的反应。他认为,一件事情发生,在我们的思维和知识体系中进行复杂的反应,但我们始终应该平稳地输出结论。


万老师解释道,为什么一惊一乍不好?因为这种生活方式太简单了,这样的人生就像开着一辆赛车在公路上横冲直撞。我们的世界正在变得越来越复杂,只有复杂能够对抗复杂。复杂思维是万善之源,简单思维是万恶之首。


平稳地输出对于世界的反馈,这种生活方式一定是正确的吗?仁者见仁,智者见智,但万维钢老师酿的这杯酒,确实正在帮助许多人应对他们生活中的难题。


4

一个好的知识转述者,应该具备哪些特质?



在这一part的最后,怀沙老师特别总结了一个好的知识转述者,必须具备的5个特质:对知识好奇对知识敏感乐于分享知识大量阅读,避免一惊一乍保持克制,避免使用低端技能吸引眼球


怀沙老师说,如果用一句话概括他对于知识转述者的感悟,有趣就是用个性化的方式驾驭正确的知识。



最后介绍「得到」团队的一个研究《口语化转述的语速与句长》。如果前文分享的是知识生产的心法,那么这个研究就是得到做知识付费时一以贯之的战术性动作,在本期《临厂发挥》中,怀沙老师特别针对这个研究,进行了详实的分享。在寻找口语化转述的规律时,怀沙老师和他的团队发现了两个关键指标:语速值句号率


1

语速值



语速值是用文稿字数除以音频时长,是指进行知识转述时,你说话的速度。例如,文稿字数2500字,音频时长10分钟,那么你的语速值就是:2500字÷600秒=4.17字/秒。



接下来,我们来一起看看,得到上不同栏目的语速值对比。


从2017年3月到2018年10月,罗振宇老师的语速值呈现明显的下降趋势,从开始的5.0,到最后频繁下探4.0,多数分布在4.3以下,这是罗老师的进化路线。他发现说慢一点更好,提出问题以后要留一些给大家思考的时间,给大家一个节奏感。


再来看看精英日课,因为精英日课是付费节目,所以最开始的语速值能够冲到五点多。但同样,怀沙老师的语速也呈现出下降的趋势。


卓克科学思维课的语速值则呈现出上升趋势,这是得到上唯一一门语速上升的课程。这是因为,我们要求音频时长不能超过12分钟,所以他开始越说越快。所以,本质上这是一个干扰指标。


2

句号率



句号率是文稿字数除以文稿中句号的个数,是指文稿中断句的频率。例如,文稿字数2500字,句号80个,那么你的句号率就是:2500字÷80个=31.25字/个。



接下来,我们来一起看看,《罗辑思维》栏目从206期到625期的句号率变化情况。


显而易见,《罗辑思维》在两年多的时间内呈现出下降趋势。说白了,罗振宇老师的句子越来越短了。数据显示,《罗辑思维》的句号率最开始可以冲到40以上,现在则经常下探到20,有时甚至还不到20。罗老师的句子短了一倍,这是他在寻找最佳的服务姿势。


再来看看《每天听本书》,它的句号率仍然很高,有时甚至可以冲到60。这相当于罗老师三句话说明白的事情,《每天听本书》一句就说完了。大家想想,这样听课能不累吗?所以,得到目前正在做的,就是基于数据进行详尽分析,合理降低句号率。


3

什么样的语速值和句号率是最合适的?


「得到」研究团队给出了语速值和句号率的建议区间,语速值的建议是4.2-4.5字/秒,这样说话最舒服。句号率的建议是25-35字/个,文稿写成这样,是有助于口语化的。



在《临厂发挥》最后的Q&A环节中

观众也提出很多好奇关心的问题

「得到」到底解决了用户什么问题?

「得到」上学到的知识如何内化?

怀沙老师都如何回答

快到正片中一探究竟吧


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