YouTube自有一套係統，讓用戶不同程度地參與並使用，這一事實改寫瞭一個時代。
第二章 惡搞視頻：開闢娛樂新時代
惡搞作品實現瞭觀眾與娛樂産品之間的互動，而互動是娛樂産業的大勢所趨。
第三章 混音：錶達自我的新語言
混音是對已有作品的一種操縱和重組，但隻要通過這種手段發齣瞭自己的聲音，它就是屬於你的作品。
第四章 網絡歌麯如何引領流行文化？
音樂所涉及的視覺體驗和聽覺體驗不可分割，如今音樂的定義再次被擴大，受眾的體驗被納入其中。
第五章 廣告的最高境界是娛樂大眾
當一個品牌擁有討人喜歡又有親和力的社交媒體賬戶時，它便完成瞭贏得消費者注意力的第一步。
第六章 10億目擊者正在改變曆史
視頻時代，我們與曆史事件的距離被鏡頭大大縮短瞭。我們不再是遠觀者，而成為瞭旁觀者和目擊者。
第七章 知識的盛宴
我們的文化由我們所獲取和分享的知識決定，而網絡視頻為我們提供瞭更加公平和個性化的獲取知識的方式。
第八章 小眾頻道的逆襲
傳統娛樂是為瞭娛樂大眾，而一個視頻越是小眾，它與受眾之間的關係就越親密，它就越能為我們提供歸屬感。
第九章 觸及最隱秘的欲望
YouTube是一個不用在意彆人眼色的網絡空間，每個人都可以盡情探索自己的怪癖，並且發現同好。
第十章 病毒視頻是怎樣煉成的？
在視頻時代，視頻的成功和金錢無關，甚至和視頻自身的藝術造詣無關，隻有創造齣全新事物纔能瘋傳。
第十一章 製造互動纔能創造潮流
在製作視頻時，創作者首先要考慮的便是如何鼓勵觀眾之間進行互動，其他因素都得往後靠。
第十二章 網紅的誕生
在這裏，隻要你有纔，就能齣頭，根本不用去紐約、倫敦、東京、香港之類的娛樂製造中心。
結語
緻謝
注釋
· · · · · · (收起)
具體描述
1.
YouTube流行趨勢經理，解密如何打造爆款視頻
在視頻時代，製造互動，纔能創造潮流 用戶不再是被動的觀眾，而是主動的傳播者
2.
《刷屏》以行內人視角解讀：
病毒視頻
粉絲經濟
網紅産業
平颱如何為內容創作者賦能
3.
你是否常常被病毒視頻刷屏？你是否覺得很多網紅火爆到“無法用常理解釋”？
視頻時代已經到來，我們每天觀看網絡視頻的時長近58分鍾，網紅粉絲規模近6億。當我們談到流行文化的時候，答案不再局限於世界杯或奧運會，一個簡單的視頻，如《江南Style》也能成為席捲全球的文化力量。
YouTube流行趨勢經理在《刷屏》中，以局內人的視角分析瞭近年來瘋傳網絡的病毒視頻，包括惡搞、音樂、廣告、知識傳播、小眾頻道等各種類型，深入探討瞭這些視頻是如何流行起來的，網紅主播怎樣快速吸引粉絲，以及如何引領流行文化。
《刷屏》指齣，在視頻時代，作為觀眾的我們擁有瞭前所未有的話語權，而這將改變娛樂産品的生産方式。爆款視頻往往與創意或內容品質無關，而在於它是否能夠最大限度地激發觀眾參與互動，比如對“騎馬舞”的模仿或對“冰桶挑戰”的接力。《刷屏》還探尋瞭網紅的誕生曆程，揭秘瞭與粉絲建立社交關係鏈的方法。
用戶評價
##一本關於視頻的書，鑿壁藉觀YouTube的導遊手冊，對我算是惡補瞭一下我從未真正關注過的網絡視頻業態。有趣的是，這裏麵貌似有著波粒二象性的意義——人文主義認為所有的體驗發生在我們心中，我們要從自己的心裏找齣一切事物的意義，進而為宇宙賦予意義。數據主義則認為，經驗不分享就沒有價值，而且我們並不需要（甚至不可能）從自己心裏找到意義。我們該做的，就是要記錄自己的體驗，再連接到整個大數據流中，接著算法就會找齣這些體驗的意義，並告訴我們接下來該怎麼做。
評分##一本關於視頻的書，鑿壁藉觀YouTube的導遊手冊，對我算是惡補瞭一下我從未真正關注過的網絡視頻業態。有趣的是，這裏麵貌似有著波粒二象性的意義——人文主義認為所有的體驗發生在我們心中，我們要從自己的心裏找齣一切事物的意義，進而為宇宙賦予意義。數據主義則認為，經驗不分享就沒有價值，而且我們並不需要（甚至不可能）從自己心裏找到意義。我們該做的，就是要記錄自己的體驗，再連接到整個大數據流中，接著算法就會找齣這些體驗的意義，並告訴我們接下來該怎麼做。
評分##還是可以的，講油管的進化和深入，但是數在微信讀書下架瞭。
評分##YouTube初代網紅速覽，第九章往後稍值得看些。PS，與媒介文化研究及傳播學也有些聯係，譬如Meme,對人欲望的挖掘與滿足，還是蠻有意思的。
評分##做視頻的時候再看一下吧
評分##沒看完 看到第四章，其實已經有點過時瞭 內容創造關鍵是産生共鳴
評分##不是操作指南，而是大量的案例分析，需要自己歸納分析裏麵暗藏的規律
評分##算是惡補瞭一下我從未關注過的網絡視頻領域的知識。
評分##一本關於視頻的書，鑿壁藉觀YouTube的導遊手冊，對我算是惡補瞭一下我從未真正關注過的網絡視頻業態。有趣的是，這裏麵貌似有著波粒二象性的意義——人文主義認為所有的體驗發生在我們心中，我們要從自己的心裏找齣一切事物的意義，進而為宇宙賦予意義。數據主義則認為，經驗不分享就沒有價值，而且我們並不需要（甚至不可能）從自己心裏找到意義。我們該做的，就是要記錄自己的體驗，再連接到整個大數據流中，接著算法就會找齣這些體驗的意義，並告訴我們接下來該怎麼做。
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