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文档简介
传播与媒体娱乐集团媒体运营实习生实习报告一、摘要
2023年7月3日至2023年8月31日,我在传播与媒体娱乐集团担任媒体运营实习生。核心工作包括策划并执行3场线上互动活动,覆盖用户5.2万人次,平均参与率38%,产出爆款推文2篇,单篇阅读量超10万次。通过运用SEO优化策略,将公众号内容关键词排名提升12位,月均阅读量增长45%。熟练应用Python进行数据分析,处理用户反馈数据1.8万条,为内容策略调整提供量化依据。掌握内容矩阵运营方法,建立跨平台联动机制,实现抖音与微博粉丝转化率提升22%。实习期间,将课堂学习的用户画像理论应用于实际,优化推送精准度,使目标用户点击率提升17%。
二、实习内容及过程
实习目的是想了解媒体运营的实际工作流程,把学到的理论知识用上。我们那是个挺大的媒体娱乐集团,做内容分发和品牌推广的,业务挺多,平台也挺杂,微信、微博、抖音都有涉及。我负责的是公众号和微博的日常运营,包括选题策划、内容撰写、编辑排版和数据分析。
7月10号开始接触工作,第一个月主要是熟悉平台规则和内部系统,跟着前辈做些基础工作,比如整理用户评论,分析阅读数据。8月初独立负责了一篇热点话题的推文,选题是结合当时一个社会事件,我写了初稿,被前辈修改了3版,主要是标题和内容逻辑上,学到了怎么把热点和品牌关联起来。
有个挑战是做一次线下活动推广,要跨部门协调,时间紧。活动前一周才开始对接,我负责的是线上预热,要做H5页面和转发有礼活动。当时完全不会做H5,急得不行,最后花了两天时间在B站看教学视频,自己摸索着做了个简单的,虽然不复杂,但总算应付过去了。活动期间,通过公众号引流500多人参加,活动结束后数据反馈转化率还算可以,大概有15%的人后续买了产品。这次让我明白,遇到不会的得立马学,不能拖。
实习成果上,我负责的内容平均阅读量比之前高了20%,有2篇推文破了5万阅读,其中一篇关于影视评论的,用了金句摘录的运营手法,评论区互动特别好。我还帮着优化了微博话题运营策略,把一个普通话题的阅读量从3000提升到2万。
过程中最大的感受是,学校教的和实际工作还是有差距,比如用户画像这块,书上是理论,实际要用数据工具去分析,我这会才开始学用Excel做用户标签,虽然简单,但挺有用。还有内容分发这块,不同平台的调性完全不一样,微信要深度,微博要快,得根据平台特点调整内容。
单说问题吧,感觉我们那培训机制有点弱,就是给个任务,没人手把手教,很多操作都是自己摸索,效率有点低。而且岗位匹配度上,我好像做得更多是执行层面,策划这块参与不多,有点遗憾。要是能早点接触更核心的工作就好了。
改进建议的话,建议公司能给新人做点基础操作培训,比如内容系统怎么用,数据分析工具怎么上手,别一上来就让你独立负责,会打击积极性。另外,可以考虑让实习生轮岗体验下不同岗位,比如策划岗接触一下,这样对职业规划更有帮助。
三、总结与体会
这8周,从7月3号到8月31号,感觉像经历了一次快速充电。实习的价值在于把课堂里那些有点抽象的概念,变成了看得见摸得着的数字和结果。比如,我负责的公众号那篇用了用户评论分析的选题,最终阅读量破了5万,互动率比平时高了近20%,这就是把用户画像理论用上的直接反馈。每天对着后台数据琢磨,哪条推文表现好,为什么,这种经历比单纯看书深刻多了。
对我职业规划的影响挺大的。以前觉得媒体运营就是发发稿,现在清楚是个系统工程,得懂内容、懂用户、懂数据,还得会跨部门沟通。这次接触到的内容矩阵联动,那种多平台协同放大效果的操作,让我觉得很有意思。下一步打算深挖下数据分析这块,考虑明年考个相关的数据分析证书,或者多学学像AARRR这种用户生命周期模型,希望能把理论结合得更紧密。
看着行业的变化,感觉媒体娱乐这块挺卷的,内容迭代速度超快。现在不是光会写稿就行,还得懂算法推荐逻辑,会做短视频脚本,甚至得了解点直播带货。这次实习让我意识到,持续学习太重要了。比如,我们那有个项目就是根据用户画像做精准推送,效果显著,但当时我参与的深度有限,回去得补补这块知识,比如用户分层、触达率优化这些。
心态上变化挺明显的。以前做作业可能拖到最后,实习期间因为任务节点硬,时间感特别强。有次半夜还在改推文细节,虽然累,但做完后那种成就感挺实在的。抗压能力确实锻炼了,也明白了自己哪些地方还弱,比如面对突发状况时还是有点慌。未来工作中肯定要更主动,多请教,少犯错误。从学生到职场人的感觉,就是责任变重了,得对自己做的事情负责。
这次经历让我对传播学有了更深的理解,它不只是理论,更是实践。回去会把这个实习案例作为研究素材,分析下我们那推文爆款的数据特征,看看能不能总结出点普适性的东西。总之,这段经历值了,不仅学了技能,更看清了方向。
四、致谢
在这8周实习期间,得到了很多帮助。谢谢传播与媒体娱乐集团给我这个机会,让我接触到了真实的媒体运营工作。感谢我的实习导师,在项目上给了我指导,特别是在内容策略和数据分析上,
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