精准传播：传统电视供给侧改革的,重要选项

【内容摘要】当前，中国传统的电视行业面临着较为严重的供需错配现象：电视节目产量多，精品内容少；同质化内容多，原创性内容少；综合性频道多，专业性频道少；资金投入多，盈利回报少；内容总量多，受众时间少等。本文在已有研究的基础上，从电视行业的现实困境入手，提出“精准传播”可以作为传统电视供给侧改革的重要选项，并试图从内容生产、传播路径和目标受众等层面探讨电视实现精准传播的可能性策略。

【关键词】传统电视；供给侧改革；精准传播

近两年来，“供给侧改革”已然成为经济商业领域的高频词汇和学界业界研讨的热门话题。进行供给侧改革的原因表面上是需求不足，而根源却出在供需的不匹配上。比如，虽然国内消费的增速下降，但中国居民赴海外扫货的热度不减，这显然是国内供给和居民需求之间的错位造成的。因此，从供给端着手改革，是国家着眼于长远的治本之策。可以说，供给侧结构性改革为我国经济的持久发展提供了战略方针，也为传统媒体的转型升级提供了一个重要契机。电视行业作为传统媒体的代表，其“供给侧”与“需求侧”之间长期存在严重的不匹配现象，在移动互联时代表现尤甚，因此，推动电视业进行供给侧结构性改革、优化产能配置成为当前中国电视生存与发展必须认真面对的问题。

一、文献综述分析

在公开可见的文献资料中，把“精准传播”与电视的“供给侧改革”结合起来研究的论文尚未发现，相关的研究成果也并不丰富，大略表现为如下两部分。

（一）“供给侧改革”相关研究

所谓“供给侧改革”就是从供给和生产端入手，旨在调整经济结构、优化供给体系，最终实现生产要素的最优配置，减少由于行政干预所带来的供需不匹配问题，使供给体系更好地适应需求结构的变化。虽然“供给侧”在经济商业领域并不算一个新鲜词汇，但在国内对其进行专门研究则始于2015年末，2016年呈井喷之势，2017年依然热度不减。很显然，对这一问题的研究主要集中在经济领域，但随着供给侧改革的作用逐渐显现，这一改革的思路也被其他领域所借鉴，并延伸到新闻传媒领域。若再具体到电视行业，相关的研究大致涉及以下三个方面：

第一是借鉴中央领导提出的供给侧改革“四则混合运算”，提出指导电视媒体做好“加减乘除”的改革思路。周笑盈等人的《广电媒体供给侧改革的“四则运算”》综合分析了广播电视媒体的具体改革路径：“加法”就是加强全媒体发展模式构建，打造一体化、多元化平台；“减法”指政企分离、制播分离，进行传媒产业集团化改革；“乘法”指树立互联网思维，利用大数据和云计算技术推进新闻生产；“除法”指遵循优胜劣汰方法，推动媒体资源要素整合等。①张志君等人的《新常态语境中电视传播供给侧改革刍议》一文，也是分别从加、减、乘、除不同角度对新常态语境中电视传播“供给侧”改革进行了探讨：做好“加法”就是補齐短板；“减法”包括“减权、减产”；“乘法”包括合作设立私募基金、“互联网+”等；“除法”主要指清除传统电视传播机构的发展路上的制度障碍。②以上这些文章都是借鉴经济领域供给侧改革的“四则混合运算”的思路，从“加、减、乘、除”四个视角为电视媒体的发展提供了一个总体布局，对电视供给侧改革具有一定的指导意义。但毋庸讳言，这些改革策略大都相对宏观。

第二是探讨电视剧、综艺节目或新闻节目等某一具体节目形态的供给侧改革策略。《现实主义：电视剧供给侧的原创驱动》一文指出目前电视剧供给侧改革需要增加现实主义的原创作品。③《电视新闻节目的供给侧结构改革》从供给侧改革视角提出了实现电视新闻节目创新发展的建议。④《电视综艺的泡沫化倾向及对策——基于“供给侧改革”理论的探析》一文认为中国电视综艺节目出现了泡沫化倾向，并从供给侧改革视角提出了基于供给端的对策。⑤这些文章着眼于具体节目形态的供需问题，并尝试提出解决对策，具有一定的针对性和指导性，但往往失之于浮泛化和表面化。

第三是从内容、生产、营销、制度等不同层面探讨电视媒体供给侧改革的策略。比如史安斌的《践行供给侧改革战略、推进电视行业转型升级》一文，从内容侧、生产侧和营销侧等三个方面就开辟电视媒体的内容产制和实践创新路径进行了分析探讨；⑥张涵等人的《中国本土电视传播机构供给侧改革策略》从制度、观念和综合层面提出化解“供需错配”的路径与方法。⑦

从总体上来看，当前讨论电视供给侧改革的文章大体思路都是指出目前中国电视行业存在“供需错配”现象，然后分别从不同角度提出电视供给侧改革的相应策略。这些策略大都是全局性的，从宏观层面对整个电视行业或电视节目提出建议，提供了电视供给侧改革的总体思路，但对于电视行业具体要怎么做、从何处突破未做过多的探讨。其中，有的文章虽然也提到了运用大数据等技术按需生产、精准传播，但是将供给侧改革和精准传播联系起来的思路尚未发现。

（二）精准传播相关研究

在中国知网等数据库中以“精准传播”为关键词进行检索，相关的学术论文不多，而且大部分都是针对广告的传播策略。在为数不多的关于“精准传播”的定义中，比较权威的应该算是北京大学陈刚教授的定义：“精准传播是指企业抓住搜索问答、垂直网站等生活者主动表达的机会，利用相关传播资源的特点实现精准的传播。精准传播能够通过检测准确识别生活者的个性化需求，为细分的，甚至是单个的生活者提供匹配他们需求的信息，引导他们访问企业的网站，促使他们转化为企业的消费者”⑧。这个定义是基于互联网环境而言的，对企业实现精准传播的过程进行了概括。他强调的是信息传播的针对性，充分考虑用户的个性化需求，以特定的个人或较小的用户群体为对象进行的传播。潘洪亮在其导师陈刚定义的基础上对精准传播的概念作了较为细致的界定，并将精准营销纳入到“精准传播”的定义中。

在极少数探讨电视精准传播的文章中，大致涉及电视广告、电视剧和电视综艺三个方面。《社会“碎片化”趋势下的中国传统电视广告传播精准化策略研究》从传播学和营销学角度对广告进行阐释，论述了在“碎片化”趋势下传统电视广告传播精准化的必要性，并对传统电视广告精准传播提出应对策略。⑨《精准定位创新传播，探索电视剧融合之路》一文以中央电视台为例，探讨了在精准定位、精准传播思想的指导下，央视在节目编排、媒体融合等方面取得的成就和经验。⑩《基于大数据的电视综艺节目精准营销》结合电视综艺节目营销的特点和要求，引入“大数据”的概念和思路，构建了基于大数据的电视综艺节目精准营销框架。可见，目前关于电视精准传播的研究还处于比较单一和粗浅的阶段，没有形成对精准传播的系统认知。

二、中国电视为何需要供给侧改革？

按照张志君等人的研究分析，中国电视的供给侧和需求侧之间的关系大致经历了三个不同的阶段，即20世纪50年代至70年代初期的“少供少求”阶段、80年代至21世纪初期的“求大于供”阶段、21世纪初至今的“供大于求”阶段。进入21世纪，尤其是2003年以来，中国的电视剧产量每年都达到1万集以上，花样繁多的电视节目也开始席卷电视荧屏，還有铺天盖地的商业广告。时至今日，各类电视节目的生产与供给已呈过度饱和甚至泛滥之势，而与此同时，电视开机率却持续走低。除了被手机、平板、PC等分流了大量受众外，电视节目的供给与观众需求之间的错位也是造成开机率下滑的重要原因。近年来，虽然出现了《琅琊榜》《欢乐颂》《人民的名义》等一批优秀的国产剧，但持续受到青年人关注、经常引爆话题的更多的却是一些韩剧、美剧等海外剧，比如《来自星星的你》《太阳的后裔》《纸牌屋》《权利的游戏》等，都引发了年轻受众尤其是网生代的追剧风潮。2016年，中国电视综艺节目高达400余档，但仍有很大一部分观众群体对国产综艺嗤之以鼻，反而对韩国、日本等综艺节目乐此不疲。可见，观众对电视节目并不是真的需求不足，而是现在生产的大量节目不符合观众的多元化需求，是供给侧出现了问题，具体来说传统电视的供需错配问题体现在以下五个方面：

（一）电视节目产量多，精品内容少

我国是当之无愧的电视剧生产大国，连续多年万余集的年产量高居世界榜首，2012年更是达到史无前例的1.7万多集，是排名第二的美国的两倍。然而由于各种制约，这些电视剧能在电视台播出的比例仅仅在50%左右，播出的作品中能盈利的也仅占1/3，电视剧面临严重的产能过剩。即使播出的电视剧中，能够称得上精品的少之又少，绝大部分电视剧只能算是粗制滥造，在内容品质和制作工艺上与韩剧、美剧都存在不小的差距。目前，国内电视剧行业为了赶进度滥用技术手段，为了高收视率一味依赖流量明星等做法，使得电视剧产业呈现出畸形发展的态势。电视综艺节目同样存在着严重的产量过剩：据统计，2015年全国综艺节目215档，2016年超过400档，电视综艺节目出现井喷式发展。尽管产量惊人，但真正优质的节目只占极少数，大多数节目制作水平低、形式没有创新性、内容缺乏吸引力，只能面临无法在电视台播出或播出后入不敷出的局面，沦为名副其实的“炮灰节目”。至于难以计数的各类新闻节目，既缺乏新闻的品质也缺乏信息的含量，更是不折不扣的“鸡肋”。应该说，这些大都是盲目追求高产量而忽视内容品质的恶果。

（二）同质化内容多，原创性内容少

同质化现象严重是中国电视老生常谈的一个问题了。早些年，抗日剧、清宫剧、穿越剧、仙侠剧轮番扎堆出现，家庭伦理剧《媳妇的美好时代》走红后，又出现了一系列婆媳剧，剧情也是换汤不换药，情节设计有诸多雷同之处，让观众心生厌倦。综艺娱乐节目作为电视台抢占市场的重头戏，更是存在着严重的跟风克隆现象。一个节目火了以后，总有一批相似的追随模仿者。2016年喜剧类节目大受欢迎，于是就出现了《欢乐喜剧人2》《我为喜剧狂》《跨界喜剧王》《喜剧总动员》等近十个喜剧类节目，从节目模式到明星嘉宾，都经常遭遇“撞脸”的尴尬。不难想象，央视的《朗读者》大热过后，一定会有一大批类似栏目出现。这种缺乏版权保护的跟风行为虽然在短期内会有一定的收视率，但从长期来看，则会令观众产生审美疲劳，并严重影响创新者的热情。近几年，一些具备实力的电视台纷纷“将海外节目的版权引进作为提高收视率的救命稻草，梳理火遍大江南北的综艺节目名单，不难发现，当前霸占荧屏的王牌综艺节目几乎都是重金购买国外版权，改换面目而来”。一种节目模式引进成功后，便开始了新一轮的争相模仿，原创节目极为稀缺，甚至成为奢侈品。这种一味靠引进、模仿的电视生态，不仅会削弱中国电视节目制作的创新能力，而且会极大地影响观众对电视媒体的满意度和信任度。

（三）综合性频道多，专业性频道少

当前我国电视频道也存在着严重的过剩问题。据统计，中国现有的电视频道超过2000个，当然大多都是区域性地方频道，但一般受众通过IPTV、电视盒子等各种OTT渠道也可以接收到几百套节目。然而，大多数观众常看的可能只是部分央视和几大省级卫视，最多还有一点本土节目，其他上千个频道对普通观众来说几乎没有吸引力。从电视频道的构成来看，全国性电视频道除央视的相关频道以外，30多家省级卫视几乎都是清一色的综合性频道，只有海南的旅游卫视体现出一定的专业诉求。这些综合性频道的内容看似全面，包罗万象，但同样存在着严重的同质化现象，无法实现差异化竞争。

（四）资金投入多，盈利相对较少

当前电视节目一方面追求高产量，另一方面追求大制作。浙江卫视《中国好声音》第一季推出时，四个月投入一个亿，这在当时可以说是轰动业界的大制作，但如今亿元以上制作早已遍地开花，甚至一个明星一季节目的出场费就高达5000万元。电视剧方面，2016年备受争议的《幻城》花了3.3亿，但其内容情节、后期特效等方面依然饱受诟病。这种盲目追求大制作、非理性的高投入会使节目面临巨大的风险：比如江苏卫视《前往世界的尽头》、东方卫视第一季《欢乐喜剧人》在播出平台不错、聚集大量明星的情况下，依然都遭遇了没有冠名商的尴尬。事实上，电视行业的马太效应已然十分明显，像《歌手》《奔跑吧兄弟》等名牌栏目自然不愁广告商，而一些同样是大制作但却刚刚起步的栏目却常常面临零冠名的窘境，因为受众喜好难测、市场风险巨大。据估算，“中国每年投入到电视剧上的资金有50亿元，但是它创造出的产值只有不到17亿元，有一多半的钱不知去向。上千家电视剧制作机构，能盈利的只有十几家”。一个不争的事实是，从总体上来说，传统电视的广告投放总量已经连续出现了负增长，2015年同比下降5%，2016年同比下降3.7%。2014年，互联网广告收入就已经超越了电视广告总量。

（五）内容总量多，受众时间少

《全球电视剧产业发展报告2016》显示，2015年中国电视剧产量为16540集，若按每集40分钟计算，足足有1万多小时，而2015年中国观众人均收看电视剧总时长只有269个小时；另据收视中国调查，2016年观众全年人均综艺节目总收视时长为701分钟。受众的注意力和时间是有限的，面对海量的电视节目，受众常常面临“挑花眼”的困境，打开电视，无所适从，只能乱按一通，最后悻悻关机。当前，受众普遍生活在快节奏、强压力的环境下，节目选择的时间成本较高，因此，电视在与已实现智能推送的视频网站竞争的过程中，往往会因为传播的针对性较差而失去大量受众。电视目前还处于“拉取”（pull）内容的阶段，即让受众寻找电视节目，而不是将电视内容主动“推送”（push）给受众。

三、中国电视如何进行供给侧改革？

鉴于中国传统电视行业面临的严重供需错配问题，笔者认为若想真正推进供给侧结构性改革，就要做到精准把握受众需求，按需生产、精准传播。大数据和云计算为精准传播提供了强大的技术支撑，互联网电视的发展为精准传播提供了稳妥的现实路径。目前，互联网电视用户的规模不断扩大，2015年实现了100%的增长，并从年轻人群体逐渐向全年龄段渗透和扩张，受众收看也从传统的“黄金时段”向全天候扩散。一个可喜的趋势是，随着互联网电视技术的发展和进步，用户开始逐渐从PC和各种移动端“回迁”至电视大屏幕，互联网电视也许将成为人们高品质影像收视的理想终端。

（一）在内容生产层面：准确预测需求，按需生产节目

过去，观众只能通过电视播出线性收看节目，错过了时间点就只好借助网络或重播时观看。随着有线数字电视、IPTV、互联网电视和各种电视盒子等技术的日新月异，电视已经可以轻松实现直播、点播、回放等多种收看方式，甚至实现了“弹幕”等交互式传播。乐视电视的开机语即为：“我不是台电视，而是一套完整的大屏互联网生态系统。”用户点播的内容、回看的时间点、快进的节奏等都成为非常有价值的数据，通过这些数据可以分析出用户的观看行为、内容偏好和关注热点等，从而判断具体内容对用户的吸引程度，最终指导节目内容的生产。除此之外，还可以综合微博、微信、视频网站、搜索引擎等多方面的用户数据，对这些大数据进行处理，获取目标受众的内容偏好。通过基于用户偏好的大数据预测，电视内容生产者可以全面了解观众喜好和观看心理，从而有针对性地研发节目，更加精准地直击用户的现实需求，甚至预测相对隐秘的潜在需求，避免盲目性生产和资源浪费。

高明的商家不仅能够满足用户的需求，更能够精准了解用户心理，创造崭新的欲求。乔布斯的苹果早已超越了手机的通讯终端，嬗变成一种时尚甚至是“宗教”。阿里巴巴的“双11购物节”就凭空为用户打造出一个购物的狂欢盛宴。淘宝作为一个拥有海量用户数据的平台，可以通过大数据和云计算等技术对用户的消费需求了如指掌，从而精准地为不同消费者推送不同商品，不断激发出用户新的“败家”需求。盛大公司代理的网络游戏《龙之谷》的运营及电影的开发也是一个相对成功的案例。盛大多年的游戏运营积累了大量玩家的数据，通过这些数据，他们分析出玩家喜欢的人物造型、人物特征等多方面的信息，使得电影版的人物能够符合观众的期待。同时，为了吸引更多的非玩家观众，盛大还请来了胡歌、景甜等当红明星为电影配音，通过“粉丝效应”来扩大电影的影响力。《龙之谷》原本只是一款在游戏迷中有较高认知度的游戏，通过合理运营开发，成功升级为涉及电影、动漫等诸多领域的品牌。可以说受众对《龙之谷》的影视需求完全是盛大公司通过大数据精准测算创造出来的。

同理可推，阿里巴巴和盛大的经验可以借鉴到电视行业的内容生产上：通过大数据精准预测，按照用户需求生产。在电视剧拍摄方面已经有不少成功的案例，其中公认最早的是奈飞公司2013年推出的美剧《纸牌屋》。奈飞通过大数据分析得出：美剧《纸牌屋》虽然已经播出了很多年，但依然广受追捧；大卫·芬奇导演的片子反响都很不错；好莱坞明星凯文·史派西在受众中很受欢迎等等。综合大数据分析的结果，奈飞公司将观众喜欢的这三项指标集中到一起，斥巨资翻拍了这部电视剧，并取得了巨大的成功。这是奈飞公司在对大数据精准分析的基础上作出的科学决策，满足了受众的潜在需求。《琅琊榜》《三生三世十里桃花》等IP作品的火爆，当然不排除有资本追捧、营销炒作的成分，但实际上更多地也是准确地预测并把握住了受众的收视脉搏。

（二）在传播路径层面：积极推进“互联网+电视”战略

当前，“互联网+”作为一种全新的技术范式和思维方式，正在被各行各业广泛运用，当然更会对媒介产业的生产方式、经营模式产生深刻的影响。电视行业供给侧改革也要积极拥抱“互联网+”战略，可以说“互联网+电视”将成为电视行业可持续发展的必经之路。

电视+智能手机等移动终端，可以形成多屏互动格局。移动互联时代，超过半数的人有在看电视的时候玩手机的习惯。因此，以手机等移动终端为桥梁，将用户和电视节目连接起来十分必要，“大屏观看、小屏互动”的收看方式，为电视的发展提供了机遇。电视方面已經致力于建立节目与手机的互动，比如“摇电视”、扫屏幕上的二维码等。这是目前电视跨屏互动的主要方式，但“电视+移动终端”不应仅限于此。互联网智能电视的普及将会促使多屏互动的新格局的形成。电视和智能手机等使用同一网络的终端用户数据将实现跨界互通，用户在电视端的收视数据和在其他智能终端的浏览数据相互融合，可以得出全面的用户数据。通过对这些数据的分析，就能得到用户的兴趣爱好、年龄分层、收看习惯等多种信息。每个人的收看喜好都是不同的，因此电视提供的内容也可以随观众的变化而变化。不同于个人化的手机，电视是种家庭媒介，不妨假设，电视机开机后提供一个二维码，由此刻打算看电视的用户用手机扫一扫，电视就会读取手机里的数据，掌握当前用户的收看习惯，并将他感兴趣的内容精准地推送到电视屏幕上。

电视+电商，可以打造全新营销模式。东方卫视《女神的新衣》、江苏卫视《一票难求》等节目已经进行了电视节目电商化的成功探索。在电视终端上，智能电视和电商也开始联姻，比如阿里巴巴和海尔联手推出智能电视，观众在收看电视过程中看到喜欢的商品，不必另外用手机或电脑购买，利用智能电视就能直接下单。传统电视台和电商的融合互动也将成为“台网融合”的重要策略。北京卫视和阿里巴巴就宣布进行全频道的互动合作：北京卫视将电视剧场时段、综艺时段、全天广告时段的内容资源，全方位提供给阿里巴巴，实现电视台和网络电商平台的实时导流，而电商则在这些时段的内容中植入场景营销。“电视+电商”的合作为电视台主动拥抱互联网提供了更大的可能。未来电视与电商的合作可以实现从数据共享到内容资源共享等全方位的合作。电视的优势在于它的权威平台和内容资源，而电商的价值在于它所拥有的海量用户数据。用户的商品搜索行为、购物记录、消费习惯等数据对于电视制作方、广告商来说同样是非常重要的。电视与电商打通数据壁垒后，通过对数据进行挖掘和关联分析，就能使电视方面更加精准地对目标用户进行定位，准确地找到目标受众，从而实现广告和节目的精准放送。

（三）在目标受众层面：精准定位用户，个性推送内容

正如广告学中那句经典名言所说：“我知道我的广告费有一半被浪费了，可问题是我不知道浪费的是哪一半。”电视上的节目和广告同样有很大一部分被浪费了，这些未能到达目标群体的内容就成为了无效供给，或者说是荧屏噪音。要减少无效供给，精准定位哪些用户是目标受众无疑是非常必要的。互联网电视的发展、“互联网+电视”战略的推进将使精准定位目标用户、精确分析用户需求成为可能。互联网电视用户的电视数据不仅包括回放、快进等观看行为，还包括不同地区的收看情况、不同时段收视情况、不同群体的收视习惯等。这些数据再与PC端、移动端的数据相关联，就可以得出全面的用户画像。用户画像（User Profile），即用户信息的标签化，就是企业通过收集并分析消费者的社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息数据后，抽象出来一个用户的商业全貌，这是企业应用大数据技术的基本方式。用户画像为企业提供了充分的信息基础，能够帮助企业快速找到精准用户群体以及用户需求等更为广泛的反馈信息。用户画像的理念在电视行业也变得越来越重要：创建用户画像有助于电视的制作方、播出方和广告商更全面地了解用户，从而可以将内容和服务更精准地推送给有潜在需求的用户，为影视公司制作内容、电视台编播节目、广告商投放广告带来巨大的价值。

通过用户画像，可以针对人群特点精准传播内容。“今日头条”就是通过解读不同用户的特点形成用户画像，根据用户画像精准地向用户推荐他们感兴趣的文章，实现个性化的新闻信息推送。电视节目的传播也可以借鉴“今日头条”的模式，根据不同人群特点精准推荐节目。比如依据大数据可以掌握每个家庭中儿童、老人、家庭主妇等不同群体收看电视的时间段、收看的内容，通过不同终端在不同时间向不同受众群体推荐他们各自感兴趣的内容，让每个电视机所播出的节目随观看人群特点而变化。也就是说，电视不再仅仅是在特定时间播出特定内容的大一统的收看工具，而是成为内容都不一样的个性化的“影像”提供者。这才是最终意义上的从传者中心向受者中心的转变。

通过用户画像，可以根据用户喜好精准投放广告。新媒体时代，传统电视广告的市场份额不断被瓜分，作为电视台生命线的广告面临诸多挑战。从深层来看，受众并不真正排斥广告，反感的只是自己不需要的广告。在“病急乱投医”的情境下，最迫切需要的是靠谱的广告信息和资讯推介。与此相呼应，精准传播理应成为电视广告未来的发展趋势。了解不同节目受众群体的特征和需求，广告商就可以有针对性地选择与自己的产品目标用户相一致的节目，自然也会缓解当前电视节目广告投放中日益明显的“马太效应”。随着互联网电视的发展，“程序化购买”将会成为常态，这是对传统电视广告范式的一次重构。所谓程序化购买就是基于自动化系统和数据来进行的广告投放，借此可以提供高度定制化的广告。通过技术“以屏识人”，更加精准化、个性化、实时化地定位用户场景，借助精准数据和用户标签进行人群画像，再根据人群画像进行精准营销。

四、结论与讨论

在当前中国传统电视行业存在严重供需错配矛盾的情况下，将精准传播作为电视供给侧改革的重要选项应该是十分必要的。通过精准传播可以有效减少无效供给和资源浪费，提高电视内容的利用效率，满足受众日益个性化的审美需求。同时应当清醒地看到，传统电视的供给侧改革是一个复杂的系统工程，很难一蹴而就。本文仅从精准传播角度为电视的供给侧改革提供一个可能的解决思路，且更多地表现为一种学术型的设想，而非具体化的操作模型。随着互联网智能电视逐渐进入普通家庭以及“互联网+电视”战略的不断深化，精准传播将成为未来电视业的常态，从而为中国传统电视的供给侧改革带来更大的实质性裨益。

注释：

①周笑盈、曾祥敏：《广电媒体供给侧改革的“四则运算”》，《中国广播电视学刊》2016年第5期。

②张志君、张涵：《新常态语境中电视传播供给侧改革刍议》，《现代传播》2016 年第4 期。

③李树榕：《现实主义：电视剧供给侧的原创驱动》，《当代电视》2016年第12期。

④王春俊：《电视新闻节目的“供给侧结构改革”》，《新闻窗》2016年第4期。

⑤黄永文：《电视综艺的泡沫化倾向及对策——基于“供给侧改革”理论的探析》，《视听》2016年第2期。

⑥史安斌、廖鲽尔：《践行供给侧改革战略，推进电视行业转型升级》，《电视研究》2016年第8期。

⑦张涵、张志君：《中国本土电视传播机构供给侧改革策略》，《中国广播电视学刊》2016年第5期。

⑧陈刚等：《创意传播管理》，机械工业出版社2012年版，第109页。

⑨刘佳琼：《社会“碎片化”趋势下的中国传统电视广告传播精准化策略研究》，上海交通大学硕士论文，2009年。

⑩郭婷：《精准定位创新传播，探索电视剧融合之路》，《电视研究》2016年第3期。

任錦鸾等：《基于大数据的电视综艺节目精准营销》，《现代传播》2015年第5期。

杨洪涛：《电视节目同质化之痛》，《光明日报》2016年6月29日。

魏璐花：《电视剧制作机构几千家 盈利只有十几家》，阿里云，https：///zixun/content/2_6_1099156.html，2015年1月15日。

《你确定你真的懂用户画像？》，搜狐网，http：//mt.sohu.com/20160106/n433692701.shtml，2016年1月6日。

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