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基于百度指数的景区网络关注度及搜索需求特征研究
——以安徽万佛湖风景区为例

2017-08-07余佳华孙贤斌倪建华

洛阳师范学院学报 2017年6期

余佳华, 孙贤斌, 倪建华

(1.皖西学院 资源环境与旅游管理学院, 安徽 六安 237012; 2.南京大学 地理信息科学系, 江苏 南京 210023)

基于百度指数的景区网络关注度及搜索需求特征研究
——以安徽万佛湖风景区为例

余佳华1, 孙贤斌1, 倪建华2

(1.皖西学院 资源环境与旅游管理学院, 安徽 六安 237012; 2.南京大学 地理信息科学系, 江苏 南京 210023)

以安徽省万佛湖风景区为研究实例, 基于2013—2015年百度搜索指数, 分析景区网络关注度的时空分布特征、 人群属性特征、 搜索需求及其影响机理, 为景区提升营销管理提供数据支撑。 研究表明: 2013—2015年该景区网络关注度时间分布上平稳上升, 季节性变化强, 年内呈“双峰形”, “十一”黄金周内呈“单峰形”; 空间分布上稳定集中, 主要集中在省内周边区域和长三角地区; 年龄段集中在20—39岁; 搜索需求集中在住宿、 门票、 旅游攻略等方面。 因此, 万佛湖风景区需要创新思路, 对接主要客源市场的旅游者特征, 开发旅游产品, 开展网络平台服务, 提升网络关注度, 满足信息搜索需求。 关键词: 百度指数; 网络关注度; 万佛湖风景区

一、 景区网络关注度研究概述

随着互联网的迅速发展和移动终端的普及, 旅游与互联网已深度融合, 发生了全新的变革。 越来越多的旅游者通过互联网搜索引擎去获取旅游目的地相关信息、 查询旅游目的地攻略、 预订支付、 分享旅游目的地评价等。 这些互联网搜索记录的信息可以采集、 汇总和存储, 作为旅游大数据的一部分, 通过搜索引擎工具分析景区网络关注度特征, 挖掘数据背后的用户属性来源、 需求偏好、 关注趋势、 满意度等, 从而更好定位用户, 实现优化产品、 精准营销和精细管理, 对提升景区竞争力具有重要的现实意义。

目前在旅游领域, 网络搜索数据研究主要集中在旅游目的地、 旅游景区和客流量预测等方面, 通过网站论坛、 调查问卷、 预测模型、 搜索引擎等方法进行分析。 王玉霞等利用百度搜索指数, 对首都博物馆的网络关注度与实际客流量的关系进行分析[1]; 杨秀会等运用百度指数工具分析河北省地级市网络关注度状况并分析其成因[2]; 张丽峰等以北京5A旅游景区为实例, 基于百度指数分析了网络关注度特征[3]。 总体来看, 研究旅游景区网络关注度的偏少, 研究的时间段以一年为主, 研究跨年度动态发展趋势的不多。 本文以安徽万佛湖5A景区为实证研究对象, 以百度搜索指数作为衡量网络关注度的指标, 获取2013—2015年搜索指数数据, 从时间、 空间、 搜索需求、 人群属性等方面分析网络关注度特征及其影响机理, 为安徽万佛湖景区揭示趋势发展, 精确地进行市场定位, 把握用户偏好, 强化营销推广和提升管理提供数据支撑。

二、 研究设计

(一) 研究景区概况

万佛湖地处大别山东麓, 江淮之间, 距安徽省会合肥市54公里, 经沪宁、 宁合高速公路与南京、 上海相通, 京九铁路南北贯通, 地理位置优越。 万佛湖是皖西五大水库之一, 属国家地表Ⅱ类水, 景区面积135平方公里, 湖中大小岛屿66座。 作为国家5A级旅游景区, 万佛湖先后获得国家级水利风景区、 大别山国家地质公园主园区、 中国自驾游最佳目的地、 国家级青少年户外体育活动营地、 国家级风景名胜区、 省级旅游度假区等称号。 景区内拥有丰富独特的岛湖景观、 大坝景观、 火山景观和历史人文景观。

(二) 研究方法

百度作为全球最大的中文搜索引擎, 目前拥有5亿PC端和7亿无线端用户, 覆盖全国95%的网民, 每天响应超过60亿次电脑终端和40亿次无线终端的搜索请求。 百度指数是基于百度网民行为数据所构建的数据分享平台, 拥有搜索指数、 数说专题、 品牌表现等功能模块, 是大数据时代重要的统计分析工具之一。 其中, 搜索指数以关键词为统计对象, 通过查询关键词搜索量, 计算出关键词在百度网页搜索频次的加权和, 具有趋势研究、 搜索需求、 地域分布、 人群属性等分析功能。 采用的技术路线如图1所示。

图1 研究技术路线

(三) 数据来源

本研究运用百度指数中“关键词检索”, 以“万佛湖风景区”为关键词, 检索获取从2013年1月1日到2015年12月31日之间的3年用户搜索数据, 客观分析万佛湖风景区游客网络关注度时空分布规律及影响因素。

三、 万佛湖风景区网络关注度时空特征分析

(一)网络关注度时间分布特征分析

1. 网络关注度的年时段特征

获取2013—2015年每年搜索指数均值, 得到网络关注度年时段趋势图。 图2表明3年间万佛湖风景区的整体搜索量基本逐年上升, 搜索指数均值保持在220—290之间, 搜索频率较稳定, 说明万佛湖风景区自2013年争创国家5A景区以来, 强化科学规划、 基础设施建设, 注重景区形象宣传、 品牌建设, 知名度和美誉度逐年上升, 网络关注度有所增强。 其中2014年用户搜索指数均值最高, 达到284, 比2013年增长22%, 成为游客热点旅游趋势。 这与万佛湖风景区在2014年先后开展地方特色菜肴制作大赛、 首届全国库钓大赛等系列大型活动, 组织客源市场旅游专题推荐活动, 与媒体合作宣传万佛湖休闲度假旅游品牌等活动密切相关, 在用户心中形成了一定的关注度和影响力。 2015年的网络关注度均值比2014年有所下降, 下降比例为10%, 反映出2015年万佛湖风景区在持续营销宣传力度、 热点新闻事件影响、 媒体关注、 重大节庆活动推广等方面还有待加强。

图2 2013—2015年安徽万佛湖风景区网络关注度年时段趋势图

2. 网络关注度的月时段特征

`获取2013—2015年每月搜索指数均值, 得到网络关注度月时段趋势图。 从图3中可以看出, 3年曲线总体呈现双峰形特征, 变化趋势大体一致。 2013年万佛湖风景区搜索指数均值最高峰出现在9月、 10月, 小高峰值出现在4月, 谷底出现在1月、 2月, 其余月份基本保持均值水平。 2014年万佛湖风景区网搜索指数最高峰出现在4月、 5月, 小高峰出现在9月、 10月, 谷底出现在1月、 12月。 2015年万佛湖风景区搜索指数最高峰出现在10月和8月,小高峰出现在4月、 9月, 谷底出现在1月、 12月。

图3 2013—2015年安徽万佛湖风景区网络关注度月时段趋势图

综上分析, 2013—2015年万佛湖风景区网络关注度旺季集中在4、 5、 8、 9、 10月, 淡季集中在1、 2、 12月, 平季为3、 6、 7、 11月, 季节性差异大。 形成这种月度分布状况, 一是受假期效应影响, “五一”小长假、 暑假、 “十一”黄金周等节假日, 用户闲暇时间充足, 有利于集中出行, 出游热情需求高涨, 更加关注对景区相关信息的搜索。 二是受季节变化影响, 季节气候直接影响着旅游者对景区的感知体验和出行选择。[4]万佛湖风景区是以万佛湖为中心的湖泊型观光休闲景区, 与气候变化关联紧密。 春秋季气候温暖适宜, 景区风光旖旎, 游人可以尽情欣赏湖光山色, 是出行的高峰期; 而到了冬季, 气候寒冷, 湖区很多水上旅游项目无法开展, 影响人们的出游意愿。

3. 网络关注度的周时段特征分析

将万佛湖风景区2013—2015年的日搜索指数相加求平均值, 得到万佛湖每年周内网络关注度趋势图。 图4表明, 3年每周分布情况大体一致, 呈现两头低中间高的特征, 周二、 周三搜索指数开始逐步上升, 周四、 周五两天网络关注度达到高峰, 周日、 周一关注度较低。 周内分布特征表明, 万佛湖风景区的平时客流量主要集中在六安市和省内周边, 空间距离近, 出游决策临时制定偏多, 游客在周末出游前两三天进行相关信息网上搜索。

4. 网络关注度的“十一”前后特征分析

获取2013—2015年“十一”前后14天每日安徽万佛湖风景区搜索指数, 统计出“十一”长假前后网络关注趋势图。 从图5可以看出, 2013—2015年的“十一”黄金周中, 万佛湖风景区搜索指数趋势变化基本一致, 呈现两头低中间高的形态。 具体表现为9月24日到9月26日趋势大体平稳, 增长幅度平缓, 从9月27、 28日开始搜索指数开始显著增加, 到长假的第二、 三日即10月2、 3日, 搜索指数达到高点, 最高搜索均值达到1047, 高峰值一直持续到10月4日, 5日开始较快下降, 在6日进入平缓下降状态。 这说明在“十一”长假前一周左右, 用户会搜集旅游信息, 进行旅游决策, 网络关注度逐步上升, 长假期间, 旅游中的用户对景区的搜索保持在较高状态。 “十一”长假期间网络关注度集中, 反映出游客在旅游过程中, 随时随地通过移动端进行旅游景区相关信息查询, 调整优化自己的旅游行程。

图4 2013—2015年安徽万佛湖风景区网络关注度周时段趋势图

图5 2013—2015年安徽万佛湖风景区网络关注度“十一“前后趋势图

(二)网络关注度空间分布特征分析

通过百度指数, 获得2013—2015年对“万佛湖风景区”关键词访问人群在各区域、 各省和城市的分布排名表。 从表1可以看出, 2013—2015年万佛湖风景区网络关注度空间分布相对稳定集中, 排名前5的省份、 城市近2年基本没有变化。 网络关注度空间分布上, 短线距离区域的安徽省用户网络关注度最高, 省内城市以合肥、 六安、 巢湖、 芜湖等为代表, 均是景区附近城市, 部分也是省内经济发展较好的城市。 中长线距离区域的江苏、 浙江、 上海等省市网络关注度保持稳定, 该区域具有人口资源密度大、 经济基础较深厚、 出游意愿高、 网络发达、 交通便捷等优势。 万佛湖在长三角地区已有一定的知名度。 同时, 北京、 广东作为新兴市场, 关注度也有了一定的增长。

表1 2013—2015年万佛湖风景区网络关注度空间分布排名汇总表

(三)网络关注度人群属性特征分析

对2013—2015年“万佛湖风景区”关键词访问人群的年龄分布比例加权平均, 得到搜索人群平均年龄分布比例表。 表2显示, 占比最多的是30—39岁人群, 占46%, 接近一半, 这一人群的特点是工作家庭压力大, 有一定经济实力, 旅游动机主要是休闲度假、 亲近自然、 放松身心、 增加家人感情, 组团形式以亲子游、 自驾游、 家庭游方式为主, 对旅游服务设施质量要求较高。 其次为20—29岁年龄段, 占31%, 人群特点是自由个性化, 喜欢探险, 关注体验, 追求新奇的事物, 自助游成为旅游主要方式。 这两个年龄段可作为万佛湖旅游产品推介的突破口。

表2 2013—2015年万佛湖风景区搜索人群平均年龄分布比例表

年龄段比例19岁以下6%20—29岁31%30—39岁46%40—49岁12%50岁以上5%

(四)网络关注度人群检索需求分析

用户的检索行为直接呈现出用户最关注的信息和需求, 相关的指标分为来源相关词、 去向相关词、 搜索指数三项。 前两个指标反映用户在搜索中心词前后的搜索需求, 第三个指标反映中心词所有相关词中搜索指数热门的关键词。 以百度指数现有对万佛湖风景区相关词分类统计, 获得2015年9月28日—2016年9月25日用户相关词分类统计表, 结果见表3。 可以看出, 用户在搜索“万佛湖风景区”关键词中, 住宿、 门票、 旅游攻略、 舒城是用户最关心的需求, 这些词语分属于旅游要素、 旅游行程、 旅游目的地等信息。

表3 2015年9月28日至2016年9月25日安徽万佛湖风景区相关词分类统计

四、 研究结论与建议

(一)研究结论

万佛湖风景区2013—2015年网络关注度, 在时间分布上, 年时段总体平稳, 呈小幅增长趋势; 月时段呈现双峰形特征, 网络关注度受到气候、 节假日等因素影响, 季节性明显; 周时段表现为单峰形特征, 周工作日后半段关注度逐步攀升达到高峰, 周末关注度下降; 在“十一”长假期间, 节前四五天关注度开始逐步上升, 节假日第二、 三天达到顶峰, 节末缓慢下降并逐步稳定。 万佛湖风景区网络关注度, 在空间分布上稳定集中, 与实际旅游客源市场分布大体一致, 本省及周边城市网络关注度最高, 经济发达的长三角地区则持续保持较高关注度。 网络关注度人群, 年龄集中在20—29岁、 30—39岁两个年龄段。 在搜索需求方面, 住宿、 门票、 舒城、 旅游攻略是用户最主要的需求。

(二) 研究启示

1.多层次对接主要客源市场

游客网络关注度是实际客流量的一种体现, 客源地因素是主要影响因素之一。[5]依据万佛湖风景区网络关注度空间分布格局, 把握不同地区、 不同类型的客源特性, 维系和开拓重点客源市场。 重点巩固省内周边客源市场和长三角客源市场, 举办专场旅游交易会、 推介会、 展销会、 旅游文化节等活动, 邀请旅行社、 新闻媒体代表并进行系列宣传报道。 对于合肥、 南京、 上海等重要客源城市, 利用重大节事旅游活动, 提高知名度和影响力。 加强与主要目标旅游区域的旅行社、 旅游公司进行合作, 制定联合促销和旅游奖励政策。

2. 多元化开发旅游产品

旅游资源的丰富度和旅游产品的多样性, 会使得各景区的网络关注度存在差异。[6]万佛湖风景区应根据网络用户不同属性, 匹配各具特色的旅游产品线路, 在旅游产品设计中, 精确地进行市场定位, 更多贴近用户, 吸引用户。 通过把20—29岁、 30—39岁年龄段作为主要目标客户群, 不断创新旅游产品, 推出运动健身型、 亲水休闲型等项目。 充分挖掘万佛湖的水文化、 地质文化、 美食文化等内涵, 大力发展自驾游, 突出“山水人文”旅游品牌特色, 彰显品牌影响力。

3. 多样化开展网络平台服务

针对用户偏好和使用习惯, 开辟多元化的万佛湖风景区网络服务平台, 如官方网站、 自助游APP、 微信公众号、 官方微博、 旅游论坛等, 向用户推送最新旅游产品、 旅游优惠政策、 景区实时动态, 做好覆盖游前、 游中、 游后的全过程服务。 加大对移动终端旅游界面开发和使用力度[7], 让用户可以便捷地通过手机、 平板电脑等获得相关旅游服务。

4. 多渠道提升网络关注度

针对主要客源市场, 在旅游淡季实行优惠政策, 如门票打折、 团队折扣、 自驾游组团优惠、 本区域用户免门票等刺激淡季的客流量。 加大线上线下推广力度, 充分利用万佛湖知名的旅游节庆品牌, 如“国际龙舟赛”“全国库钓大赛”“摄影大赛”等品牌活动, 扩大影响力和声势, 与电视综艺节目对接, 突出景区的形象和优势。 积极与网络流量较大的旅游电商、 知名网站, 如携程、 途牛、 驴妈妈、 百度、 搜狐、 新浪等开展战略合作, 联合推出促销活动, 设置互动话题。 建立景区社区、 俱乐部等, 以社群传播形式, 让更多的人分享和关注景区信息, 拉升景区人气。

5. 多形式满足信息搜索需求

信息搜索是消费者决策的重要基础[8], 万佛湖风景区应根据当前用户的旅游网络搜索真实需求, 把关键信息放置在网站、 论坛最显著的位置, 丰富网站内容, 提升微信公众号、 官方微博的信息平台作用, 向旅游者提供详实的体现旅游景区现状的真实信息。 选择准确的关键词进行扩展, 实现旅游信息查询、 信息咨询、 产品预订、 智能导游、 导览、 导购等服务一体化, 更好地满足游客搜索需要, 帮助旅游者制定合理的旅游决策。

[1] 王玉霞,王静.客流量与网络关注度的关系分析:以首都博物馆为例[J].北京联合大学学报,2016,30(1): 75-80.

[2] 杨秀会,庞秀平,马书刚.河北省区域网络关注度研究[J].河北经贸大学学报:综合版,2013,13(2): 98-102.

[3] 张丽峰,丁于思.北京5A级旅游景区网络关注度分布特征研究[J].资源开发与市场,2014,30(11): 1382-1384.

[4] 李世霞,田至美.基于百度指数的旅游目的地网络关注度影响因素分析:以青岛为例[J].首都师范大学学报:自然科学版,2014,35(1): 56-59.

[5] 张晓梅,程绍文.古城旅游地网络关注度时空特征及其影响因素:以平遥古城为例[J].经济地理,2016,36(7): 196-202.

[6] 龙祖坤,任红丹.湖南省5A 级景区网络关注度分布特征及形成机理研究[J].湖南财政经济学院学报,2016,32(2): 141-147.

[7] 潘丽丽,户文月.基于百度指数旅游景区假期网络关注度特征研究:以西湖风景区为例[J].北京第二外国语学院学报,2015,245(9): 67-74.

[8] 周晓丽,李振亭.基于百度指数的搜索引擎中旅游搜索行为研究:以西安典型旅游景区为例[J].天津商业大学学报,2016,36(3): 12-16.

[责任编辑 李继峰]

Research on the Characteristics of Network Attention and Search Demand of Scenic Spots Based on Baidu Index—Anhui 5A Wanfo Lake Scenic Area as an Example

YU Jia-hua1, SUN Xian-bin1, NI Jian-hua2

(1.CollegeofResourcesEnvironmentandTourismManagement,WestAnhuiUniversity,Lu’an237012,China; 2.DepartmentofGeographyandGeo-information,NanjingUniversity,Nanjing210023,China)

Anhui 5A Wanfo Lake Scenic Area taken as an example, based on 2013-2015 Baidu search index, this study analyzes time-space distribution of network attention to scenic spots, demographic characteristics, search demand and influence mechanism, to provide data support for the scenic spot marketing strategy. As the results indication: 2013-2015 network attention to scenic spots rises steadily from the aspect of temporal distribution, with strong seasonal variety; a obvious double spike distribution is visible on a yearly basis and a single spike distribution is visible within October 1stgolden week; spatial distribution of Internet search concentrates in the surrounding areas and Yangtze river delta area. Search user age range concentrates on 20-39; search demands mainly include hotel, tickets and travel routes. Therefore, Wanfo Lake 5A scenic spot needs to innovate business concepts, to meet the characteristics of tourists, to develop relevant tourist products, to provide network platform service, to enhance the network popularity, and to meet the demands of network search.

Baidu index; network attention; Wanfo Lake Scenic Area

2016-11-29

安徽省教育厅人文社科重点项目(SK2017A0392); 安徽省质量工程项目(2014zy057); 皖西学院质量工程项目(2014xq02)

余佳华(1978—), 女, 安徽六安人, 讲师; 孙贤斌(1970—), 男, 安徽含山人, 教授, 研究方向为旅游生态。

F590

A

1009-4970(2017)06-0017-06