Podcast 雜談: 從一些角度切入頻道優化
Podcast 隨著贊助商、主持人個人興趣、上架平台限制、推廣平台、播放器排版、受眾族群輪廓、軟硬體設備以及各種其他因素的不同，有著五花八門的優化方式。我這幾個月嘗試從其中的某些面向切入。另外，優化也是一個很模糊的概念，針對可驗證的部分或者是各種情境下的頻道 KPI (例如 DAU / MAU / 商品導購率 / 聽眾年輕化 / 排行榜前幾大)，都有可能是優化的參考標準，因此在決定優化的切入點之前，需要釐清自己的目標為何。
話說回來我自己的目標是探索這個生態系一些應用面的可能性，因此嘗試切入的角度廣而粗淺，若有較深入的問題探討再請諮詢專業人士，以下是我整理的一些心得，算是做個紀錄。
將大綱分成以下數個部分：
- 播放器排版
- 受眾族群輪廓
- 結論
1. 播放器排版
簡單看一下各大 HOSTING 廠商的後台數據就可以知道自己頻道的主要聽眾都來自哪裡，以我為例，我頻道的聽眾大多來自 Apple Podcast 以及 Mixerbox，因此在排版上只需主要針對這兩家廠商播放器的呈現方式做優化即可。
題外話，參考這篇文章，可以了解到 RSS 對於各家播放器的排版方式，但由於現階段的 Apple Podcast 因為推行新的訂閱制度，所以版面呈現出現了一些微調異動，技術上說 iOS 14 與 iOS 12 針對相同頻道的呈現方式、排行榜、單集取得方式已完全不同，基本上可以視為兩套播放器，我要做的就是優化 iOS 14 上的播放器。
繼續參考這篇國外的技術分析，現階段的 iOS 14.5 對於 RSS 單集中的各個標籤支援不足，簡單來說就是原本有的超連結與簡易的 HTML 排版功能都沒了，對於會在單集中放置商品導購連結或資訊展示連結的人來說就很不友善，官方指出這個問題將會在 iOS 14.6 獲得修正，但詳細情況會需要持續關注這些議題才能得知。
上面的引文也探討單集描述在 Apple Podcast 的字數限制約為 4000 字，還是可以滿足大部分節目的需求，至於唯一可用的 CTA 目前就落在這裡:
意謂所有商品的導購連結與其他連結都需要放置於單集網站內，單集網站連結就是 RSS 中的 <link></link> 括號內的超連結，這時無論頻道單集的文字描述，或者是主持人都需要在頻道中提示聽眾如何能造訪。
相同情況放在其他的播放器就會有不同的支援方式，請參考引文連結網站的最新消息，撰寫各平台通用的提示文字，再藉由精簡提示文字的字數，使之可出現在列表頁面中不被截斷。另外也需要在節目中口頭指引不同平台聽眾如何才能造訪你的 CTA。
2. 受眾族群輪廓
蒐集聽眾資訊的方式有很多，除了 HOSTING 方的後台可以大致看出聽眾的平台、造訪時間等等資訊以外，類似聽眾興趣這樣的資訊往往都得自行取得，除了透過網路問卷之外，也有部分節目會利用時事梗製作對應的特別企劃，又或者會在各大論壇或業界的討論群組中交流。
聽眾興趣似乎是每個頻道主持人發想議題很重要的資訊來源，不過類似這類型的資訊在定義上顯得很模糊，且 HOSTING 也罕有提供這樣的資訊；我在這個環節所能想到的解決方式有兩種，一種是上架到含有社群類型的播放平台，紀錄自己節目聽眾的收聽喜好，另一種就是打造自己節目的線上互動機制。
先講第一種：擁有社群功能的 Podcast 平台很多，在這邊介紹的是 Mixerbox，這是一個包含社群功能的多媒體平台，Podcast 只是他的一項業務，當節目在這邊上架後會有聽眾的訂閱功能，每個單集也會有聽眾的按讚留言功能，由於 Mixerbox 累積了較有規模的聽眾數量，所以與頻道互動的人還不少，例如這樣:
由於 Mixerbox 是一個多媒體影音平台，這些聽眾都有在上面收藏的歌單跟影片清單，我們只要經過統計，就可以大致找出聽眾的共同偏好:
雖然聽眾的輪廓深度不及質化的問卷或者訪談，但由於它有著速度快且方便取得的特點，用來做快速的議題發想還算是有些參考價值。
接著講第二種：自己製作一個可按讚留言的社群功能，並利用播放器排版的規則或者節目內容本身引導聽眾與之互動，先參考這張圖:
利用排版的特性將聽眾導引至目前介面中唯一的 CTA，接著才能在自己的著陸頁上做手腳，例如使用 GA 追蹤、 Pixel 追蹤等等。
接著就處裡按讚或留言的問題，由於如何定義兩個按讚或留言行為是否屬於同一個人這件事牽扯到了會員登錄機制，因此這個問題就有了解決方案，我們只要使用「含有 Open API」功能的社群平台，利用他們的會員登錄機制以及他們的會員資料就可以拼湊出頻道需要的「聽眾興趣」了，以我的頻道特性為例我選擇了 Spotify Open API 作為會員登錄以及資料蒐集剖析的媒介。
現在流程來到的聽眾按下 CTA 來到著陸頁時，常見的單集著陸頁除了這個單集在各平台的入口的連結之外，還有簡易的網頁播放器，最後就是這次我們的重點，也就是互動功能，參考圖中的按讚留言按鈕。
按下去之後就會來到 Spotify 的登入畫面，對於第一次登入的而言如此，往後就會跳過這一流程，這時頻道藉由用戶的登入而取得了用戶會員身分認證、公開播放清單
獲得了這些資訊，就又可以按照第一種方法來統計聽眾喜好了。
3. 結論
這次我嘗試使用用戶體驗上的排版優化，以及量化的方式切入，取得統計過後的聽眾喜好並以這些題材進行往後節目的發想，是否反映在 DAU 或者 UV 上其實不太好說，很仰賴其他相關數據的切入點(衰退率、爆紅斜率等等)加以佐證，但就好玩程度的話還是挺不錯的。
今天介紹到這邊，謝謝收看，我們下次再見。
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