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在這個聰明人輩出的時代，有人想要“改變潮水的方向”，但更多人并不需要、也不具備改變生態的能力——事實上，只要能夠對潮水的方向做出一點點預判，就足以甩開大部分同行者。

不知從什么時候起，UGC、PGC、PUGC已成為內容業聊天入局的標配，然而潮流改變得太快，在你剛學會走時，別人已經在商量升級賽道了。我們不認為空洞地談論概念會有什么益處，走進概念、并且走進概念背后的人群、內容、渠道、生產關系和流量交易，才是獲得“方向感”的關鍵。

全媒派（qq_qmp）將對行業內最新的概念進行解讀，當然，背后的關鍵趨勢才是我們最想觸達的知識點。

層出不窮的XGC？說到底是渠道塑造內容

UGC和PGC這兩大基礎概念已經沒有過多解釋的必要了，前者是用戶產生內容，大量傳統社區仍沿用這種模式；后者是平臺或專業主導內容生產，常應用于大平臺或達人分享型社區。

現在，概念越分越細，從渠道來看，主要以內容從人群端到交易端的中間環節作為區分：誰在生產、如何生產？

 DGC | 數據先導，興趣覺察

所謂DGC（Data Generated Content），即“通過人群信息的采集匹配平臺自由數據庫，以生成用戶所需內容”,通俗地說，就是通過數據熱點偵察人群趨勢，從而生產這一人群所需的內容。

舉個例子，美國大選期間，主流聲音都不相信特朗普會勝出，只有中國義烏做選舉旗子的工廠老板道破天機：“做希拉里的很少，特朗普的多，特朗普的旗子不要定金都敢做”。這在當時無人注意的信息，其實是值得警惕的數據信號，從接單數量映射出兩位候選人支持者的強弱關系，后面的事實證明老板的推測是正確的。

刺猬公社作者水當當在介紹DGC的文章中提到：

突發熱點事件發生后，傳統PGC媒體生產的資訊屬于事實真實（專業詞叫“永遠無限逼近”）、邏輯真實（專業詞叫“立場”）、情緒真實（專業詞叫“導向”）范疇；而在DGC驅動下，基于UGC+算法匹配，大量內容是“情緒真實”反映了“事實真實”。

受益于DGC，我們可以深挖更多信息點。比如宣布設立雄安新區后，地圖數據將實時反映去往雄安的出行數據：從哪去、怎么去、去了哪些具體地方，這里面可做的文章就太多了。

DGC強調對數據的采集與加工，除了熱點挖掘，行業發展白皮書、信息圖表、交互式呈現等都是高度應用領域。

MGC+IGC | 智能編輯室的兩大元素

和DGC配套討論較多的是MGC和IGC，他們都是構建智能編輯室的重要組成部分。MGC，即“機器生產內容”（Machine-generatedContent），突出代表是寫作機器人，在部分報道領域，水平已能匹敵人工實力。

以《華盛頓郵報》寫作機器人Heliograf為例，它的工作原理是：

編輯事先為新聞報道創建固定的“敘事模板”，包括描述潛在結果的關鍵語句（例如“中國隊戰完勝韓國隊、“泰國隊逼平伊朗隊”等）；然后把機器人掛到結構化數據源網站上，機器人識別數據并與模板中的短語匹配合并，就能產出稿件并在不同平臺上自動發布。

同系列機器人生產內容案例很多，騰訊Dream Writer,《今日美國》的短視頻制作機器人WIBBITZ，能夠將圖片和視頻剪輯在一起并用合成的語音進行新聞播報；BuzzFeed開發的BUZZBOT能夠自動從新聞現場收集信息；路透社的NEWS TRACER智能算法能幫助記者判斷消息的真實性，基于傳播渠道、可信度和新聞價值為消息評分……它們可被視為一波MGC代表。

IGC（ Intelligence Generated Content ）則指的是智能化內容生產。正如《智能編輯部》發展報告所指出的，IGC是圍繞“智能編輯部（Smart Newsroom）”展開的內容業務，以智能化技術為基石，以人機協作為特征，以提升內容生產與傳播效率為目標的新興編輯部形態。它能夠包含寫稿機器人這一生產環節，強調的是整個內容生產流程與組織結構的靈活高效。

 CGC | 消費者內容生產的日常儀式

消費者生產內容（Consumer-Generated Content ），包括電商網站的商品評論，電影社區里的影評和問答，甚至是社交媒體上的餐廳吐槽……一切具有消費評價或再創作性質的內容都屬于CGC的范疇。

爛番茄《速8》影評

現代消費者做出決策的參考是由大量其他用戶意見所塑造的，CGC內容是消費者購買決定最主要的參考依據之一。

今年3月，社會化點評機構Bazaarvoice發布的《CGC 2017報告》指出，消費領域中CGC運營的五大特點是：用戶評價信息集成、社交平臺擴散、消費者主體敘事、傾聽意見反饋以及與消費者對話。

Bazaarvoice 2017報告：CGC顯著促進消費

當商品評論區和社會化媒體成為消費者表達意見、抒發心情的巨型擴音器，購買前后的“看評論”與“發感想”就成了消費體驗過程中不可或缺的固定儀式。CGC不僅是個人生活的重要組成部分，也為產品和品牌形象打上了鮮活的人肉標簽，甚至每個人的朋友圈都有可能成為消費感想記錄冊。

BGC | 品牌“金主”自制內容

BGC（BrandGenerated Content）指企業為主體的內容生產。在消費場景和媒介場景日趨多元，內容生產傳播日趨碎片化社交化的今天，品牌想要觸及消費者變得越來越難了，強營銷模式對于千禧一代來說不再討巧，“用內容打動消費者”成為企業傳播的新思維。

企業推廣時常常會陷入重媒介輕內容的困境，花重金進行大量媒介投放，收獲的卻是無效內容反饋；大規模粗暴的單向傳導，結果是只能“灌入”品牌認知，卻無法產生品牌認同。

如今BGC則扛起了喚起品牌認同的重任，這些內容擺脫了原來的洗腦廣告模式，嘗試用品牌價值觀這種全新的方式去連接更多消費者，讓消費者找到品牌氣質與自身的契合點，在強烈的價值認同感中完成消費行為的自我滿足。

KGC | 頭部“大觸”的意見領航

KGC（key opinion leader generated content）指某領域的頭部用戶或意見領袖（KOL）為主體的內容生產。常用于二次元、游戲等產業，包括高品質的翻唱、同人、cosplay等原創內容，而這些頭部UP主們（KOL）則被稱之為“大觸”。

二次元領域的KOL包括畫師、唱見、舞見、coser、游戲愛好者、混剪達人等等，他們可能是微博大v、b站UP主，也可能混跡lofter等其他各種具有二次元屬性的平臺上，且擁有大量的粉絲。

畫師司先生手繪作品

以b站為例，現如今當紅的一批人氣UP主，也是伴隨著bilibili等視頻平臺的發展而共同成長起來的，如游戲區的敖廠長、起小點、史丹利快報；鬼畜區的伊麗莎白鼠、女孩為何穿短裙；娛樂區的暴走漫畫、山下智博；動漫區的尕天堂、六道輪回以及柚子字幕組、谷阿莫、星際老男孩等。

伊麗莎白鼠，人稱白鼠，是一位b站知名視頻混剪大觸，他所制作的鬼畜作品《全明星Rap 黑喂狗！》、《電音單曲 我是papi醬》、《高能Rap》你從未看過的家有兒女》等作品時長僅為2-3分鐘，卻分別獲得了904萬、1439萬和497萬的超高點擊量。

#視頻：白鼠出品《你從未看過的家有兒女》

PGC的內容成本高，UGC的質量難以保障，大觸們生產的KGC介于普通的UGC和PGC之間，因此頭部UP主們所貢獻的KGC可以理解為高配版UGC，但同時其受到認可的專業技能、龐大的粉絲群體和與平臺的共生關系又使他們具備PGC的許多特征。

TGC | 協同式跨團隊內容生產

TGC（team-generatedcontent）指分布式協作，強調跨地域跨時空的內容協同生產。在日常辦公環境中，團隊成員常常因為溝通不暢等因素導致工作量重復，和大量的時間浪費，基于協作工具的團隊內容生產則可大大提升團隊戰斗力。

以谷歌文檔為例，這是一款輔助團隊協作編輯的文檔應用，具有實時保存、端口同步、多人編輯、多方標注等功能，能夠幫助身處不同地理位置的團隊成員共同完成內容產出。

同時，TGC的協作模式中也蘊含著社區協作和知識眾包的力量。例如短視頻共享網站MixBit，將所有上傳的素材及作品分開儲存，供用戶制作需要時調取和下載。TGC促進了知識的人際流動，讓學習者能夠得到多方的學習經驗，個體擁有的知識經驗能夠借助社交媒體、網絡社區等平臺進行傳承和積累，從而成為全社會的知識財富。

趨勢解讀：XGC背后的核心邏輯

新名詞、新概念層出不窮，內容生產者是成為核心參與者還是邊緣人，取決于能否吃透這場傳播革命的核心邏輯。

①“誰來生產”的界限不再分明

內容生產者中，User與Professional的界限早已被打破，而當下出現的趨勢已衍生出類經紀模式——中間商MCN。這是因為，用戶秉持效用第一原則去尋找信息，例如在消費場景中、游戲場景、知識分享等不同場景中，用戶的角色會進行無限細分，每個人都是不同類型的用戶，也是特定內容的生產者。而第三方代理機構成為入局內容生態的新力量，強IP弱平臺將成為未來新格局。

在MCN組織的下，優質內容生產者會迸發出聚合性力量。大型MCN即將開始優質UP主的收編爭奪戰，未來的戰線格局將越來越清晰，最TOP的那批內容生產者，甚至可以自己成立MCN簽約新人，實現個人IP效應最大化。

美國典型MCN公司

 ②信息集成趨向數據中心化

任何媒介都不外乎是人的感覺和感官的延伸，傳統信息集成囿于人工因素，存在信息遺漏和變形；而數據中心化時代，動態數據的監測不僅呈現當下，更是未來的預兆。因此，數據洞察將成為傳媒業去中心化提速的重要參照。

當然，數據智能化的內容生產漏洞也很多。機器采寫能力仍存在較大缺陷，事實查證方面還需依賴人工甄別。此外，數據依賴癥會消磨生產者的創意，數據不一定代表著客觀。從抽樣是否合理到分析方法是否科學，自動化數據選取與處理的偏向則更不易被人們察覺。