你的宝贝是适合搜索流量还是推荐流量？#淘宝运营#
众所周知，目前淘内最大的两块免费流量：搜索流量、推荐流量。我在平时跟很多商家聊天，发现几乎所有的商家都有一个痛点，就是什么流量都想要，这里甚至包括很多大商家。
有些商家测款之后看到数据OK，就开始推广。有些商家希望先把搜索做起来，开始直通车关键词拉搜索流量。有的商家偏爱首页流量，就开始用定向去推广期待首页流量有一个大的爆发。
但是这里有一个问题，什么样的产品适合首页流量，什么样的产品适合搜索流量？所以这篇文章是希望可以清晰地告诉大家，你的产品到底适合运营什么样的流量。这样当你测完款之后就会在运营方向上是明确的。
第二点是数据PK，我在做搜索的时候该怎么给自己定目标。
这里会有几个问题，就是你确定了自己的产品适合做搜索，肯定要有一个判断标准，那么这个判断标准是什么？很多商家是迷糊的。
我平时说的最多的一句话就是：数据没有绝对值，只有相对值，把竞品找出来做数据PK，或者说对比，你的数据好不好不是你看着好就是好的，在市场中的表现是什么样的你清楚吗？你知道了自己的产品是OK的，那么你该怎么给自己定目标呢？
我要先和大家聊一聊你测出来的款到底该运营哪部分流量。
我们都知道四率：点击率，转化率，收藏率，加购率。往往很多商家在平时的运营过程中会一直聚焦点击率和转化率。却很多时候很多商家会忽略收藏率和加购率的重要性。
大家都知道新品前期由于销量不高，人群不精准导致点击率和转化率表现不好，这个时候很多商家就会认为自己选品有问题。所以这个时候收藏率和加购率这两个指标的数据反馈对我们来说就尤为重要。接下来我会从三个角度（买家的角度、平台的角度、商家的角度）给大家分析收藏率和加购率这个两个指标。
从消费者的角度
收藏：
（先互动）大家平时逛淘宝什么情况下会放入收藏夹，什么时候回放入购物车。
1、喜欢，但是暂时买不起（经济实力不够）：
我们有一些店铺做高客单女鞋，我们在和客户沟通的时候发现平时买几十块钱的客户，看到我们的鞋子而且喜欢。但是因为经济实力不允许，通常这些客户会把这些产品放在收藏夹。收藏夹有一个特别有趣的名称——“心愿单”，大家理解一些这三个字，希望将来有能力能实现自己之前的心愿。
2、喜欢，但是暂时不需要：
有一次，我在和一些朋友沟通的时候，聊到这一点，马上就有一个朋友已告奋勇的说，我这个月底准备回老家看望家里的老人，想给老人带一些礼物，我平时空下来的时候都会到淘宝上逛逛，感觉适合老人的就放在收藏夹，现在买还早，将来快回去的时候在决定买哪些。
我还有一些做全屋定制以及高客单家具的朋友，他们说，我们有一些客户，刚摇到号，还没有开始交首付，就已经逛淘宝，思考将来房子装修成什么样子了，距离成交还很远，这种一般都是放在收藏夹。
3、喜欢，但是自己hold不住：
大家试想一个这样的场景，一个平时穿OL的女性，如果遇到一个很不适合自己但是又很好看的时髦的连衣裙，女性嘛，都爱美，看到漂亮衣服谁不喜欢呢，但是喜欢归喜欢，很难穿到自己身上，这种一般都是放在收藏夹。这种场景还有很多我就不多赘述了。
购物车：
1、要买了，有同款，还需要比一比价格；
做女装的朋友很多都记得在14、15年的时候在杭州四季青服装第一街。有一个市场叫意法。在这个市场的二楼，有专门的女装分销模式的档口，那生意真的是一个红火。
但是在今年的上半年这种模式已经彻底消失了，大家想想为什么。女装，典型的非标品类目，这些档口的这种分销模式活生生的把女装做成了标品，一样的产品，一样的价格，一样的款式，一样的图片。还有比这更标准化的吗？消费者遇到这种情况该怎么办？可能最终会选择一个优惠券大的成交，也有可能最终干脆就不成交了。
2、要买了，决定要买这个东西，还需要对比一下款式；
比如，你要买一台空调，买空调已经想好了，就是拿不定主意买格力的还是买海尔的。
先放购物车比较一下吧。
3、要买了，放在购物车和别的东西一起付款；
所以我们可以从上面的分析总结得出：收藏和加购两个指标的反馈区别在于消费者距离成交距离的远近，收藏距离成交距离远一些。加购距离成交距离更近一些。加入购物车更接近转化率的提升。加入购物车是满足购物需求，放入收藏夹是感兴趣满足的是逛街的需求。
从平台的角度
我们都知道淘宝APP的最大流量来源：搜索和首页；
作为商家你更喜欢运营首页流量还是更喜欢运营搜索流量呢？接下来我和大家一起来分析一下首页流量和搜索流量的区别在哪里？
搜索流量：搜索是消费者带着需求去找满足的。对于平台而言谁家的产品能更准确的满足消费者需求谁家的产品就是好产品。所以这个时候对转化率的要求就很高。
新品前期成交能力比较弱，这个时候商家在测款期对加购率这个更接近。在这里我要告诉大家转化率的指标就尤为重要了。一个知识点，就是搜索词分析里面每个关键词都有一个指标：转化率。这个是指平台的转化率，并不是平均转化率。所以搜索的目的就是为了成交。
总结：能展现给搜索客户的产品，需要你的关键词转化率和销售额达到行业标准或者超越竞品的数据。
推荐流量：首页有一个特点就是满足逛街需求的消费者，一直翻着首页猜你喜欢的消费者通常都是爱逛的，如果说搜索是等着消费者来搜索成交的话，那么首页的产品就是让消费者在逛的时候产生需求，在逛的时候激发消费者潜在需求。
所以首页的分发流量的产品一定要能逛的起来。所以收藏率这个反馈指标在这个时候就尤为重要了。只是收藏够吗？当然不够！大家想，淘宝是一个电商平台，一切都是为了奔着成交去的，如果你的产品大家都喜欢看，没有人能激发购买需求，那肯定是不行的。所以加购率这个指标也很重要。
总结：能出现在首页，得到首页流量的产品，首先要能满足消费者逛的需求（个性化），其次要有激发消费者购买欲的能力。
从商家的角度
如果你测试出来的款式的反馈数据来看：
1、加购率远大于收藏率（要满足行业优秀水平）：这个时候就很适合做搜索流量；
2、收藏率和加购率两个指标都不错（同时处于行业优秀水平）：这个时候就很适合做首页流量；
搜索和推荐流量的不同逻辑
淘宝的搜索流量，个人感觉就是词根权重和标签，当然了赛马是机制，这个暂且不谈先，从某种层面来说，词根权重决定了你的宝贝展现的排名，具体维度有成交数据，转化数据，收藏加购数据，点击数据等等！而标签进一步决定了什么人能看到（没有千人千面之前，这个是唯一因素，搜索词根大家看到的都一样），其实基于搜索的标签这个场景个人理解就是对搜索流量的进一步精细和细分！
推荐机制的流量，他不像搜索的对象是词汇，他的作用对象是人群（当然是基于兴趣标签的），通过平台获取用户的数据来进行猜测你感兴趣的商品是什么，然后再把符合的商品推荐给你，平台获取你数据的路径一般都是采用数据追踪的模式，渠道包括但不局限于站内站外搜索（这个站外的话需要APP有追踪你数据的权限，现在的应用大多数都有，但是测试过苹果手机会提示你是否愿意让这个应用追踪你的数据信息），浏览内容，点击内容，结合用户信息等等！
这两个流量的一些公认特点，搜索流量转化高些比较精准，但是比较难获取一些，就是低曝光高点击高转化难获取（标准情况下），而推荐流量本身就是系统猜出来的流量，具有一定的误差性，不可控性，简言之就是高曝光低转化低点击！
众所周知，目前淘内最大的两块免费流量：搜索流量、推荐流量。我在平时跟很多商家聊天，发现几乎所有的商家都有一个痛点，就是什么流量都想要，这里甚至包括很多大商家。
有些商家测款之后看到数据OK，就开始推广。有些商家希望先把搜索做起来，开始直通车关键词拉搜索流量。有的商家偏爱首页流量，就开始用定向去推广期待首页流量有一个大的爆发。
但是这里有一个问题，什么样的产品适合首页流量，什么样的产品适合搜索流量？所以这篇文章是希望可以清晰地告诉大家，你的产品到底适合运营什么样的流量。这样当你测完款之后就会在运营方向上是明确的。
第二点是数据PK，我在做搜索的时候该怎么给自己定目标。
这里会有几个问题，就是你确定了自己的产品适合做搜索，肯定要有一个判断标准，那么这个判断标准是什么？很多商家是迷糊的。
我平时说的最多的一句话就是：数据没有绝对值，只有相对值，把竞品找出来做数据PK，或者说对比，你的数据好不好不是你看着好就是好的，在市场中的表现是什么样的你清楚吗？你知道了自己的产品是OK的，那么你该怎么给自己定目标呢？
我要先和大家聊一聊你测出来的款到底该运营哪部分流量。
我们都知道四率：点击率，转化率，收藏率，加购率。往往很多商家在平时的运营过程中会一直聚焦点击率和转化率。却很多时候很多商家会忽略收藏率和加购率的重要性。
大家都知道新品前期由于销量不高，人群不精准导致点击率和转化率表现不好，这个时候很多商家就会认为自己选品有问题。所以这个时候收藏率和加购率这两个指标的数据反馈对我们来说就尤为重要。接下来我会从三个角度（买家的角度、平台的角度、商家的角度）给大家分析收藏率和加购率这个两个指标。
从消费者的角度
收藏：
（先互动）大家平时逛淘宝什么情况下会放入收藏夹，什么时候回放入购物车。
1、喜欢，但是暂时买不起（经济实力不够）：
我们有一些店铺做高客单女鞋，我们在和客户沟通的时候发现平时买几十块钱的客户，看到我们的鞋子而且喜欢。但是因为经济实力不允许，通常这些客户会把这些产品放在收藏夹。收藏夹有一个特别有趣的名称——“心愿单”，大家理解一些这三个字，希望将来有能力能实现自己之前的心愿。
2、喜欢，但是暂时不需要：
有一次，我在和一些朋友沟通的时候，聊到这一点，马上就有一个朋友已告奋勇的说，我这个月底准备回老家看望家里的老人，想给老人带一些礼物，我平时空下来的时候都会到淘宝上逛逛，感觉适合老人的就放在收藏夹，现在买还早，将来快回去的时候在决定买哪些。
我还有一些做全屋定制以及高客单家具的朋友，他们说，我们有一些客户，刚摇到号，还没有开始交首付，就已经逛淘宝，思考将来房子装修成什么样子了，距离成交还很远，这种一般都是放在收藏夹。
3、喜欢，但是自己hold不住：
大家试想一个这样的场景，一个平时穿OL的女性，如果遇到一个很不适合自己但是又很好看的时髦的连衣裙，女性嘛，都爱美，看到漂亮衣服谁不喜欢呢，但是喜欢归喜欢，很难穿到自己身上，这种一般都是放在收藏夹。这种场景还有很多我就不多赘述了。
购物车：
1、要买了，有同款，还需要比一比价格；
做女装的朋友很多都记得在14、15年的时候在杭州四季青服装第一街。有一个市场叫意法。在这个市场的二楼，有专门的女装分销模式的档口，那生意真的是一个红火。
但是在今年的上半年这种模式已经彻底消失了，大家想想为什么。女装，典型的非标品类目，这些档口的这种分销模式活生生的把女装做成了标品，一样的产品，一样的价格，一样的款式，一样的图片。还有比这更标准化的吗？消费者遇到这种情况该怎么办？可能最终会选择一个优惠券大的成交，也有可能最终干脆就不成交了。
2、要买了，决定要买这个东西，还需要对比一下款式；
比如，你要买一台空调，买空调已经想好了，就是拿不定主意买格力的还是买海尔的。
先放购物车比较一下吧。
3、要买了，放在购物车和别的东西一起付款；
所以我们可以从上面的分析总结得出：收藏和加购两个指标的反馈区别在于消费者距离成交距离的远近，收藏距离成交距离远一些。加购距离成交距离更近一些。加入购物车更接近转化率的提升。加入购物车是满足购物需求，放入收藏夹是感兴趣满足的是逛街的需求。
从平台的角度
我们都知道淘宝APP的最大流量来源：搜索和首页；
作为商家你更喜欢运营首页流量还是更喜欢运营搜索流量呢？接下来我和大家一起来分析一下首页流量和搜索流量的区别在哪里？
搜索流量：搜索是消费者带着需求去找满足的。对于平台而言谁家的产品能更准确的满足消费者需求谁家的产品就是好产品。所以这个时候对转化率的要求就很高。
新品前期成交能力比较弱，这个时候商家在测款期对加购率这个更接近。在这里我要告诉大家转化率的指标就尤为重要了。一个知识点，就是搜索词分析里面每个关键词都有一个指标：转化率。这个是指平台的转化率，并不是平均转化率。所以搜索的目的就是为了成交。
总结：能展现给搜索客户的产品，需要你的关键词转化率和销售额达到行业标准或者超越竞品的数据。
推荐流量：首页有一个特点就是满足逛街需求的消费者，一直翻着首页猜你喜欢的消费者通常都是爱逛的，如果说搜索是等着消费者来搜索成交的话，那么首页的产品就是让消费者在逛的时候产生需求，在逛的时候激发消费者潜在需求。
所以首页的分发流量的产品一定要能逛的起来。所以收藏率这个反馈指标在这个时候就尤为重要了。只是收藏够吗？当然不够！大家想，淘宝是一个电商平台，一切都是为了奔着成交去的，如果你的产品大家都喜欢看，没有人能激发购买需求，那肯定是不行的。所以加购率这个指标也很重要。
总结：能出现在首页，得到首页流量的产品，首先要能满足消费者逛的需求（个性化），其次要有激发消费者购买欲的能力。
从商家的角度
如果你测试出来的款式的反馈数据来看：
1、加购率远大于收藏率（要满足行业优秀水平）：这个时候就很适合做搜索流量；
2、收藏率和加购率两个指标都不错（同时处于行业优秀水平）：这个时候就很适合做首页流量；
搜索和推荐流量的不同逻辑
淘宝的搜索流量，个人感觉就是词根权重和标签，当然了赛马是机制，这个暂且不谈先，从某种层面来说，词根权重决定了你的宝贝展现的排名，具体维度有成交数据，转化数据，收藏加购数据，点击数据等等！而标签进一步决定了什么人能看到（没有千人千面之前，这个是唯一因素，搜索词根大家看到的都一样），其实基于搜索的标签这个场景个人理解就是对搜索流量的进一步精细和细分！
推荐机制的流量，他不像搜索的对象是词汇，他的作用对象是人群（当然是基于兴趣标签的），通过平台获取用户的数据来进行猜测你感兴趣的商品是什么，然后再把符合的商品推荐给你，平台获取你数据的路径一般都是采用数据追踪的模式，渠道包括但不局限于站内站外搜索（这个站外的话需要APP有追踪你数据的权限，现在的应用大多数都有，但是测试过苹果手机会提示你是否愿意让这个应用追踪你的数据信息），浏览内容，点击内容，结合用户信息等等！
这两个流量的一些公认特点，搜索流量转化高些比较精准，但是比较难获取一些，就是低曝光高点击高转化难获取（标准情况下），而推荐流量本身就是系统猜出来的流量，具有一定的误差性，不可控性，简言之就是高曝光低转化低点击！
记录一份感动：
那天我们仨去逛miniso，进去以后雯雯就冲着她想买的自己逛去了，我就和她黏在一起看了好可爱的围脖！！（为什么不给我买可爱的呢？可能是太可爱了觉得我不配吧QAQ）
然后转身一眼又瞄到羊羔毛渔夫帽！我拿起那个帽子说哇毛茸茸好酷！然后她说买咯，我铁定是先看标签哇，我一看！我觉得我又不戴的不买了不买了，我就放回去走去（有看到超级可爱的玉桂狗毛毛鞋）找雯雯了…
我跟着雯雯出来快出到收银台都看不到她去哪里了，谁想到没东西买的人会在收银台人堆里呢，所以我看不见，也没看去那边
我就自己又回到里面找她！！！结果找不到，出来就碰上她过来了…诶她自己又出现了！！我们仨还一起看了好一会美甲贴呢！！我都没发现有什么不妥…直到我站起来，她很庄重的把手放在背后，我就从来没见过她休闲时间这么端庄的！！
我就很奇怪！就拽她想看看！！结果就发现了呜呜呜呜…就发现了那个帽子在miniso的袋子里了呜呜呜呜…………好感动啊！！我只不过随口一说！！！！这人就认真去做了！！！
那天我们仨去逛miniso，进去以后雯雯就冲着她想买的自己逛去了，我就和她黏在一起看了好可爱的围脖！！（为什么不给我买可爱的呢？可能是太可爱了觉得我不配吧QAQ）
然后转身一眼又瞄到羊羔毛渔夫帽！我拿起那个帽子说哇毛茸茸好酷！然后她说买咯，我铁定是先看标签哇，我一看！我觉得我又不戴的不买了不买了，我就放回去走去（有看到超级可爱的玉桂狗毛毛鞋）找雯雯了…
我跟着雯雯出来快出到收银台都看不到她去哪里了，谁想到没东西买的人会在收银台人堆里呢，所以我看不见，也没看去那边
我就自己又回到里面找她！！！结果找不到，出来就碰上她过来了…诶她自己又出现了！！我们仨还一起看了好一会美甲贴呢！！我都没发现有什么不妥…直到我站起来，她很庄重的把手放在背后，我就从来没见过她休闲时间这么端庄的！！
我就很奇怪！就拽她想看看！！结果就发现了呜呜呜呜…就发现了那个帽子在miniso的袋子里了呜呜呜呜…………好感动啊！！我只不过随口一说！！！！这人就认真去做了！！！
【高书生：文化数字化当中有哪些难题待破解？】
10月27、28日，2021中国文化计算大会在北京云南两地连线同步举办。中宣部文改办一级巡视员、中国公共关系协会文化大数据产业委员会副主任委员高书生受邀作大会报告。以下为报告实录。
文化数字化我们10年前已经提了，从“十二五”时期开始推动这项工作，实施文化数字化建设工程，从文化资源到文化生产再到文化传播，最后到文化消费，实现全面数字化。
去年党的十九届五中全会讲到文化的时候讲了两个数字化，一个叫作公共文化数字化建设，一个叫作文化产业数字化战略。这就意味着文化数字化已经从工程项目上升为国家战略。
文化数字化本身就是文化和科技融合的产物，要实施国家文化数字化战略，一定要依靠科技的支撑。下面我从四方面给大家介绍一下在推动文化数字化战略的实施和文化大数据建设过程中遇到的一些难点问题。
第一个难题是数据关联
为什么提出这样的问题？因为经过10年的努力，宣传文化领域当中数据量非常大，比如说我们的新闻单位有好多图片库，广播电台、电视台有大量的媒资库，还有出版社、文化机构有大量的数据库。数字化之后形成了许多的数据库，随之出现了一个问题，就是数据的孤岛。数据库很多都是各个单位自建自用，量是非常大的，但都是孤岛，使用率很低。
数据关联的本意是要把这些数据连到一起，能够共享，这是我们的出发点。怎么实现这种关联？拆成两个方面：
一个是实现内关联，拥有数据的文化机构能够把这些数据关联起来，我们称之为内关联。内关联主要是三个步骤。一是分类。我们现在就是按照联合国教科文组织2009年版的文化统计框架进行分类的，分成6个类别。在这个基础上再做编目，编目主要是依靠我们各个行业、各个领域的专业化知识图谱做编目。在完成这两个工作的基础上，数据的坐标定好了，再对这些数据的特征进行描述，我们叫标注，实际上就是标签化。通过这三个步骤实现内关联。
二是实现外关联。内关联基本上很容易做到，但是最难的就是外关联。我们想到了依托有线电视网络，把所有的文化机构的数据中心贯通，连一起，形成一张生产的互联网。
一说国家文化专网，马上就想到搞重复建设，不是的。我们依托现有的有线电视网络、正在建的广电5G网络和互联互通的平台，就能实现外关联。
国家文化专网有三个功能：一是闭环运行，二是标识解析，三是结算制度。这三个功能我们一定要具备，如果没有的话，我们的外关联还是实现不了。
为什么闭环运行，是保障数据的安全。
下面我想重点解释一下标识解析，我们的标识解析主要是依托中国主导的一项国际标准，即信息和文献的关联标识国际标准作为依托，在有线电视网络部署标识编码的注册登记和解析系统，这样就完成了第一步标识解析。这样就等于有线电视网络要新开展一项业务，国家文化专网接入服务，就是要把各个文化机构的数据中心贯通，实现互联互通，最终的目的是达到外关联。
外关联最后要达到的是把零散的文化数据和不同领域的文化数据，比如说文化旅游、文物、新闻出版、广播电视、电影、网络文化，把这些数据贯通起来。还有一个是不同形态的，比如说文字、图片、音频、视频关联起来，还有一些是把文化资源的源和实体关联起来，最后实现内关联和外关联统筹，最终形成关联数据，这是文化数字化重要的成果。而这种关联数据由于凝结了专业工作者的劳动价值，所以说这种关联资产要实现资产化，就可以实现交易，让这种数据能够变现，成为文化机构一个重要的收入来源。
在这个过程中我们需要大量的技术，不管是内关联技术还是外关联技术，特别是在数据的传输、安全、存储方面，需要大量技术。
第二个难题是数据加工
每一个文化机构先接入国家文化专网，第二步部署一个底层关联集成系统，这也是刚才提到的标识解析的第二个方面，就是依托我们国家主导的国际标准，在各文化数据中心部署这样一种底层关联的引擎和应用软件，最后实现互联互通。
在两个条件具备以后，每个文化机构或者若干个文化机构结合在一起的形成数字化文化生产线。这个文化生产线当中主要是解决解构这些数据和关联这些数据以及解构数据、重现数据的功能，最后形成两个产品，一个是通过解构形成的文化资源数据，另外一个是通过关联、重构和呈现形成的文化数字内容，这样就进入了数据的分发和内容的分发阶段。最后往下接的实际上就是数据超市，能够把这些数据变现，把生产单位的生产成果能够转化为资产，转化为产品，最后形成共享的东西。
生产线一定要坚持守正。怎么实现守正呢？我们提了四个方面：第一个是数据要保真，第二创作要严谨，第三内容要把关，第四互动要有序。只有这样才能实现守正。如果不能够守正，也就谈不上创新，如果不能够守正，也就不能赢得人民的信任，这个产品的生命力就会大打折扣。
数据加工能够关注两个方面，一方面是把大家的积极性调动起来；第二是要改造业务流程，让每一家传统文化机构都能够搭上数字化这辆快车。
第三个难题是全景呈现
现在数据也有了，也有人加工，也有人传输，也有地方交易，最后我们最关注的问题是在消费环节，大家所看到的东西是和过去不一样的，如果说和过去一样，那么这个数字化就没有意义。我们现在，尤其是去年疫情以来，都在推线上的活动，线上内容确实是多但也有问题，就是现在大量的内容都是平移过来的，就是把线下的内容平移到了线上，也有一些博物馆，也有一些云演艺等等，这些活动比过去要多，但是看起来不方便，没有完全体现出数字化以后的那种新体验，这方面差。文化数字化不能止步于网页化，把过去一些东西搬到网页上就万事大吉了。我们能不能改写展陈史，能够让展陈方式发生根本变化，比如说我们能不能场景化，有些东西现在已经做到了，但大量的东西还没有。包括戏剧的形式，怎么能在线上看的和在剧场一样，同时又有比剧场更近一步的东西，空间还是很大的，我们把它叫做全景呈现。
下一步要推动数字化的文化文化消费新场景，包括线上和线下，线上关注大屏和小屏，大屏是电视机，小屏就是移动终端。线下关注文化体验园、文化体验馆和文化体验厅，形成了在所有的体验场合都能有文化数字体验产品能够体现，这是我们最终的目的。
第四个难题是数据安全
这些年每个单位都有大量的数据，但为什么没有拿出来？经过调研发现大家还是有些担心，担心数据拿出来之后很难识别数据是谁的，结果我们也用了很多技术，比如说区块链等，但是什么东西都依靠打官司，这个社会是没法运转的。
能不能有一些前置和有效的手段来确保数据安全？
我们现在想到的数据安全，主要是三道门：第一道门是建国家文化专网，这也是我们为什么依托现有的有线电视网络做这件事，因为互联网和公网是物理隔离，数据没有流失，而且也不可能盗取；第二道门是数据存储的方式，文化机构最害怕的一件事就是把数据拿走，所以我们现在提出了一个基本原则，就是所有的数据中心即使贯通了，但还是按照物理分布、逻辑关联部署，别人需要你的数据，必须要经过授权才能使用；第三道门是刚才提到的标识解析，所有的数据一出来，就形成了唯一的标识符，可以实现溯源，但这是我们被动的手段，前两道是最关键的。
以上问题中涉及到大量的技术问题，特别是最近几年在和北京邮电大学一起合作的时候，发现还有一些基础学科研究的问题，希望有更多的机构和更多的专家学者能够加入到这个行列当中，破解我们在文化数字化过程中这些难题，共同推动国家文化数字化战略的实施以及文化大数据的建设。
10月27、28日，2021中国文化计算大会在北京云南两地连线同步举办。中宣部文改办一级巡视员、中国公共关系协会文化大数据产业委员会副主任委员高书生受邀作大会报告。以下为报告实录。
文化数字化我们10年前已经提了，从“十二五”时期开始推动这项工作，实施文化数字化建设工程，从文化资源到文化生产再到文化传播，最后到文化消费，实现全面数字化。
去年党的十九届五中全会讲到文化的时候讲了两个数字化，一个叫作公共文化数字化建设，一个叫作文化产业数字化战略。这就意味着文化数字化已经从工程项目上升为国家战略。
文化数字化本身就是文化和科技融合的产物，要实施国家文化数字化战略，一定要依靠科技的支撑。下面我从四方面给大家介绍一下在推动文化数字化战略的实施和文化大数据建设过程中遇到的一些难点问题。
第一个难题是数据关联
为什么提出这样的问题？因为经过10年的努力，宣传文化领域当中数据量非常大，比如说我们的新闻单位有好多图片库，广播电台、电视台有大量的媒资库，还有出版社、文化机构有大量的数据库。数字化之后形成了许多的数据库，随之出现了一个问题，就是数据的孤岛。数据库很多都是各个单位自建自用，量是非常大的，但都是孤岛，使用率很低。
数据关联的本意是要把这些数据连到一起，能够共享，这是我们的出发点。怎么实现这种关联？拆成两个方面：
一个是实现内关联，拥有数据的文化机构能够把这些数据关联起来，我们称之为内关联。内关联主要是三个步骤。一是分类。我们现在就是按照联合国教科文组织2009年版的文化统计框架进行分类的，分成6个类别。在这个基础上再做编目，编目主要是依靠我们各个行业、各个领域的专业化知识图谱做编目。在完成这两个工作的基础上，数据的坐标定好了，再对这些数据的特征进行描述，我们叫标注，实际上就是标签化。通过这三个步骤实现内关联。
二是实现外关联。内关联基本上很容易做到，但是最难的就是外关联。我们想到了依托有线电视网络，把所有的文化机构的数据中心贯通，连一起，形成一张生产的互联网。
一说国家文化专网，马上就想到搞重复建设，不是的。我们依托现有的有线电视网络、正在建的广电5G网络和互联互通的平台，就能实现外关联。
国家文化专网有三个功能：一是闭环运行，二是标识解析，三是结算制度。这三个功能我们一定要具备，如果没有的话，我们的外关联还是实现不了。
为什么闭环运行，是保障数据的安全。
下面我想重点解释一下标识解析，我们的标识解析主要是依托中国主导的一项国际标准，即信息和文献的关联标识国际标准作为依托，在有线电视网络部署标识编码的注册登记和解析系统，这样就完成了第一步标识解析。这样就等于有线电视网络要新开展一项业务，国家文化专网接入服务，就是要把各个文化机构的数据中心贯通，实现互联互通，最终的目的是达到外关联。
外关联最后要达到的是把零散的文化数据和不同领域的文化数据，比如说文化旅游、文物、新闻出版、广播电视、电影、网络文化，把这些数据贯通起来。还有一个是不同形态的，比如说文字、图片、音频、视频关联起来，还有一些是把文化资源的源和实体关联起来，最后实现内关联和外关联统筹，最终形成关联数据，这是文化数字化重要的成果。而这种关联数据由于凝结了专业工作者的劳动价值，所以说这种关联资产要实现资产化，就可以实现交易，让这种数据能够变现，成为文化机构一个重要的收入来源。
在这个过程中我们需要大量的技术，不管是内关联技术还是外关联技术，特别是在数据的传输、安全、存储方面，需要大量技术。
第二个难题是数据加工
每一个文化机构先接入国家文化专网，第二步部署一个底层关联集成系统，这也是刚才提到的标识解析的第二个方面，就是依托我们国家主导的国际标准，在各文化数据中心部署这样一种底层关联的引擎和应用软件，最后实现互联互通。
在两个条件具备以后，每个文化机构或者若干个文化机构结合在一起的形成数字化文化生产线。这个文化生产线当中主要是解决解构这些数据和关联这些数据以及解构数据、重现数据的功能，最后形成两个产品，一个是通过解构形成的文化资源数据，另外一个是通过关联、重构和呈现形成的文化数字内容，这样就进入了数据的分发和内容的分发阶段。最后往下接的实际上就是数据超市，能够把这些数据变现，把生产单位的生产成果能够转化为资产，转化为产品，最后形成共享的东西。
生产线一定要坚持守正。怎么实现守正呢？我们提了四个方面：第一个是数据要保真，第二创作要严谨，第三内容要把关，第四互动要有序。只有这样才能实现守正。如果不能够守正，也就谈不上创新，如果不能够守正，也就不能赢得人民的信任，这个产品的生命力就会大打折扣。
数据加工能够关注两个方面，一方面是把大家的积极性调动起来；第二是要改造业务流程，让每一家传统文化机构都能够搭上数字化这辆快车。
第三个难题是全景呈现
现在数据也有了，也有人加工，也有人传输，也有地方交易，最后我们最关注的问题是在消费环节，大家所看到的东西是和过去不一样的，如果说和过去一样，那么这个数字化就没有意义。我们现在，尤其是去年疫情以来，都在推线上的活动，线上内容确实是多但也有问题，就是现在大量的内容都是平移过来的，就是把线下的内容平移到了线上，也有一些博物馆，也有一些云演艺等等，这些活动比过去要多，但是看起来不方便，没有完全体现出数字化以后的那种新体验，这方面差。文化数字化不能止步于网页化，把过去一些东西搬到网页上就万事大吉了。我们能不能改写展陈史，能够让展陈方式发生根本变化，比如说我们能不能场景化，有些东西现在已经做到了，但大量的东西还没有。包括戏剧的形式，怎么能在线上看的和在剧场一样，同时又有比剧场更近一步的东西，空间还是很大的，我们把它叫做全景呈现。
下一步要推动数字化的文化文化消费新场景，包括线上和线下，线上关注大屏和小屏，大屏是电视机，小屏就是移动终端。线下关注文化体验园、文化体验馆和文化体验厅，形成了在所有的体验场合都能有文化数字体验产品能够体现，这是我们最终的目的。
第四个难题是数据安全
这些年每个单位都有大量的数据，但为什么没有拿出来？经过调研发现大家还是有些担心，担心数据拿出来之后很难识别数据是谁的，结果我们也用了很多技术，比如说区块链等，但是什么东西都依靠打官司，这个社会是没法运转的。
能不能有一些前置和有效的手段来确保数据安全？
我们现在想到的数据安全，主要是三道门：第一道门是建国家文化专网，这也是我们为什么依托现有的有线电视网络做这件事，因为互联网和公网是物理隔离，数据没有流失，而且也不可能盗取；第二道门是数据存储的方式，文化机构最害怕的一件事就是把数据拿走，所以我们现在提出了一个基本原则，就是所有的数据中心即使贯通了，但还是按照物理分布、逻辑关联部署，别人需要你的数据，必须要经过授权才能使用；第三道门是刚才提到的标识解析，所有的数据一出来，就形成了唯一的标识符，可以实现溯源，但这是我们被动的手段，前两道是最关键的。
以上问题中涉及到大量的技术问题，特别是最近几年在和北京邮电大学一起合作的时候，发现还有一些基础学科研究的问题，希望有更多的机构和更多的专家学者能够加入到这个行列当中，破解我们在文化数字化过程中这些难题，共同推动国家文化数字化战略的实施以及文化大数据的建设。
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