新浪微博商业化步伐加快：与淘宝合作 推信息流展示广告

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4 [; `& l+ w+ m新浪微博商业化步伐加快：与淘宝合作推信息流展示广告
! V. t8 s; j8 ~TechWeb4月18日报道文/王晶
继粉丝通之后，新浪微博商业化又有新进展。昨日下午开始，新浪微博与淘宝合作推进的橱窗推荐功能正式上线，每日在用户信息流中推送约3-5条商品展示橱窗，当用户所发布微博中含有淘宝单个商品页面链接时，下方也会自动出现该模块，点击会进入更丰富的淘宝产品展示页面。
按照新浪微博方面的解释，橱窗推荐功能是新浪微博与主流电商平台基于微博用户社交关系和兴趣图谱进行的数据方面的深度合作产品，依据微博信息流中商品相关数据的深度挖掘匹配触发相关内容的推荐。
' `& W6 @4 H6 Y4 b( k3 M1 \" H据介绍，新浪微博通过广告内容筛选机制，由微博平台与合作方共同对短链进行分析，向用户推荐可能感兴趣的相关产品，并在此基础上了解用户在电商网站的行为数据，向这部分用户实现精准化推送。
0 q% Z/ P3 W) d3 C橱窗推荐功能的推出标志着新浪微博用户数据挖掘从单兵作战转向跨平台合作，也符合微博自成立之初就推出的开放平台策略。
新浪微博商业化步伐加快
/ d" b9 N& d1 B: L9 C2012年，新浪微博用户突破5亿，但庞大的用户数并未带来收益并不足以与之匹配，2012年新浪微博总收入仅为6600万美元，却耗费了1.6亿美元的支出。另一方面，腾讯微信在短短两年间用户数突破4亿，也给新浪微博带来不小的压力。
商业化已经成为新浪微博2013年必须要做的事。事实证明，其商业化步伐也正在逐步加快。
( T/ H+ D$ h0 _) A目前，广告仍然是新浪微博的主要收入模式。据2012年财报显示，新浪微博有77%的年度收入来自于广告，数额超过5000万美元。这些广告是基于社交媒体的展示广告，广告主主要为品牌广告主。
新浪微博目前主要采取两种广告变现形式，一种是PC端及移动端广告的展示广告，另外一种就是信息流广告。橱窗推荐也是继粉丝通之后，新浪微博尝试的另一种信息流广告。
  k: Z0 m: k% ^' y3 U3 C4 ~去年年底，新浪微博首次尝试信息流广告粉丝通，即统一、定时、定量向用户微博信息流中推送广告。据内部数据显示，粉丝通采取CPM CPE的计费方式，CPM计价方式为5元/千次曝光，曝光针对的是在线的活跃粉丝;CPE方式为0.5元/次起有效互动计费，每次最低竞价幅度为0.01元(有效互动包括转发、关注、收藏、短链点击)。
此外，新浪微博在增值服务方面也推出支付系统，以及试水社会化电子商务的销售等模式。2012年，微游戏以及会员等增值服务为微博贡献了23%的收入。
新浪相关负责人层表示，尽管目前展示类广告仍占据微博广告收入的重头，但信息流广告作为一种典型的原生广告，从效果上讲比右侧的微博展示类广告效果提升了10倍左右，且更适合移动端平台。
" S  z3 ]" p( A1 p1 k8 v+ Z电商或成微博商业化爆发点
随着近年来社交网站的发展，电子商务与社交网站的结合正在逐渐加深。在新浪微博商业化进程中，电商的地位也越来越重要。
从2012年年底到今年3月，小米手机、奔驰Smart、乐视盒子相继在微博上发起在线销售活动，被称为微博试水社会化电商的代表案例。新浪微博相关负责人表示，微博与电商有着天然的结合契机，微博平台对于电子商务的导流效果明显，而电商也已成为微博商业化的爆发点。
DCCI发布的《2012中国微博蓝皮书》显示，微博平台对于电子商务的导流效果明显，有超过半数的微博用户看到微博平台上的电子购物信息后会进入到电子商务网站，进一步了解和操作，还有接近50%的用户会主动点击微博上的电子购物产品的链接或者图片等。
而为何选择首先接入淘宝，也源于微博及淘宝用户定位及兴趣的高度相关性。众所周知，在淘宝上开店的绝大多数商家都属于中小企业，对社会化营销的需求强烈;而微博上充斥的大量年轻用户对于购物类营销的接受度也位于前茅，与此同时，新浪微博也希望借此与第三方共同开拓中小市场。
新浪微博《2012年网站微博年度发展报告》显示，2012年，新浪微博短链分享排名中，前10名网站共占总分享量的27.2%，其中仅淘宝网就占到8.2%;短链点击量排名中，淘宝网排第一占7.6%，天猫占0.5%;短链回流比排名中，前10名网站电商占据6席，天猫2328%，淘宝网1006%。
此次新浪微博推进信息流展示广告，瞄准的也是电商。其模式是通过向电商网站导流，获得流量或交易量分成，至于具体分成比例新浪微博方面并未透露。但不可否认的是，这还仅仅是开始，下一步新浪还将引入更多电商平台。
3 k# {; b9 S: ?6 c0 A2 v上述人士透露，除了根据商品ID进行相关推荐，未来微博与电商的合作还存在更多想象空间，微博账号和淘宝账号也可能实现打通，进而可根据用户历史点击兴趣和购买数据进行精准推荐。