随着智能媒体时代的到来，在线内容平台的运营出现了新的问题需要解决，包括收集和使用大数据的能力是否能够满足发展的需要，如何处理5G环境下知识服务产品的边际成本，如何避免信息茧房的出现以及如何应对内容价值的不断分化。
这些问题在即将到来的5G时代将是不可避免的，而对于内容生产机构来说，内容生产和管理能力的提升将成为内容运营平台自身长期发展的重要命题。
内容精准营销成为常态。
基于用户画像和内容画像匹配用户和内容是目前互联网公司常用的方法。因此，互联网公司通过用户大数据和用户画像来指导自己的内容生产，推动精准营销，已经成为常态。
作为传统内容厂商，内容发布机构相对落后的信息技术手段、其他互联网平台等渠道对大量数据的拦截、自身用户运营能力较弱等诸多原因，导致以阅读器对用户的方式获取流量和用户数据并不现实。
因此，传统的内容生产机构需要通过不断的学习和创新，实现未来读者向用户的真正转化，通过在众多优质垂直知识领域的深度运营，获取大量新用户数据，通过算法将用户与内容深度关联，让基于数据的精准内容营销成为常态。
内容传播会逐步推荐。
无论是内容生产者还是互联网内容平台，都是在了解用户需求的基础上，按照假定的需求从事内容生产和内容运营。而内容生产者生产的内容，投放市场后几个月内就被市场淘汰，甚至整个互联网环境充斥着用户不感兴趣的信息流，浪费了宝贵的信息展示窗口，这是很正常的。
所以让市场自动分析内容制作和内容运营策略的优劣，自动进行下一个策略的内容推荐方法，是大势所趋。制作方在未量产时提前将部分内容放入互联网环境，以测试读者和用户的反应；在运营端，可以将内容投放到特定人群总数的一定比例，通过观察内容的点击率和阅读时间来判断内容与用户的匹配程度。
渐进式内容推荐可以在有限的运营资源中保证内容效益的最大化。
内容推荐持续优化
推荐是扩大用户内容消费场景，提高内容传播的主要方式，目前大部分互联网公司都采用。推荐的逻辑是通过大数据挖掘用户的基本画像，在与用户阅读的内容相邻的位置提供用户可能感兴趣的其他内容，从而引导用户消费内容。
在现有的内容推荐逻辑中，其关联算法基本是基于知识图谱和内容标签关联系统，但这种推荐方式会容易导致信息茧。这是由于数据量不足，大数据分析和人工智能的算法不完善造成的限制。
在智媒时代，大量打破现有知识关联体系的非线性关联逻辑的建立，有利于拓展内容消费场景，打破信息茧。5G业务推动未来技术链快速发展。因此，把握未来内容生产运营的新变化，积极思考如何应对，是当前内容生产机构亟待解决的问题。
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