大數據時代的新媒體發展

文｜續揚

最近兩年，有一些行業趨勢非常明顯，用關鍵詞來總結就是：大數據、OTT、多屏互動。大數據是從互聯網和IT領域發展起來的一個專業術語，它存在于各個領域、各行各業；而“OTT”、“多屏互動”是廣電行業的專業術語，但它們和大數據有關，和廣大受眾的媒體體驗更是密切相關。

第一個關鍵詞是大數據，可以說這是眼下整個TMT行業的大背景。互聯網發展到今天，生產、存儲、積累的數據量之大，已經超越了一般人所能想象的范圍。數據讓人們不僅能掌握歷史信息，還能更好地預測未來變遷，甚至有很多觀點認為，對大數據的利用，可能會在無形中影響一個企業甚至一個國家未來的競爭力。

人們不停地利用各種設備在任何時間和地點瀏覽、搜索、購買、交流、分享、存儲，使得大量數據的生產、消費成為不可遏止的趨勢。根據麥肯錫全球研究院估計，全球企業2010年在硬盤上存儲了超過 7EB(1EB等于10億GB，相當于美國國會圖書館中存儲的數據總量的4000倍)，同時，消費者在PC和筆記本等設備上存儲了超過6EB新數據。對大數據的挖掘和應用，將在政府公共服務、醫療服務、零售業、制造業、以及涉及個人位置服務的廣泛領域產生很大的社會價值和產業空間，還可能幫助解決當今許多緊迫社會問題，例如，面對全球氣候變化問題，有關部門可以根據污染等相關數據進行分析，得出最佳方案，指導努力方向，研究緩解問題的辦法。

那么，大數據挖掘與分析對于我們新媒體行業發展有沒有價值或啟示？答案是肯定的。

這里舉一個很典型的例子。如果問美劇迷們最近熱門的美劇有哪些，很多人的答案中一定會有《紙牌屋》。這部口口相傳的電視劇并非出自傳統的電視制作巨頭公司，而是由影片租賃提供商Netflix制作推出。對電視行業來說，《紙牌屋》效應得益于制作團隊抓住了幾個關鍵詞： 觀眾喜愛的導演大衛·芬奇和演員凱文·史派西、政治驚悚劇、1億美元預付款、整劇同時上線。

Netflix擁有2700萬名美國訂閱用戶、3300萬名全球訂閱用戶，它因此擁有用戶年齡、性別、居住地、使用服務終端、用戶每天/每周的觀看時間。Netflix會對用戶評分、觀看記錄、用戶好友推薦等信息進行深度挖掘，甚至會收集觀眾按下暫停或快進的數據，從而找出用戶喜歡的視頻風格、內容風格、導演和演員，等等，這些關鍵信息整合在一起，造就了這部廣受歡迎的熱播電視劇。因此《紙牌屋》對流媒體視頻行業來說，打開了大數據應用的一扇窗，使節目制作更加貼近觀眾的需求，甚至激發觀眾的潛在需求。誰用好了數據，誰就將有可能獲得更大的市場競爭力。

第二個關鍵詞是OTT。2012年，“OTT”成為視頻產業最炙手可熱的關鍵詞。OTT正受追捧，競爭也十分激烈，七家牌照商在2012年紛紛推出自己的OTT，互聯網企業（如小米、樂視等）也加入了搶占客廳的陣營；各種“盒子”紛紛上市，可以說，眼下的OTT呈現出“亂花漸入迷人眼”的局勢。

“盒子”多了是好事情，起碼觀眾能夠有所對比和選擇。但在用戶并不能分清各種“盒子”差別的情況下下，決定用戶長期使用哪一種“盒子”的核心點還得回歸最基本的兩點：內容和體驗。由于OTT盒子具有開放性，各家運營商的平臺內容差異化目前并不太大，因此，如何能夠讓用戶方便地找到他們希望看到的視頻節目，或者把用戶最希望看到的視頻節目推送到他的眼前，就顯得非常重要。

大數據分析在OTT優化方面也能有價值嗎？答案同樣是肯定的。以用戶體驗優化為例，國雙科技在視頻數據挖掘方面做了一些工作，也積累了海量的數據，通過這些數據的挖掘和分析，能夠發現一些阻礙用戶使用“盒子”的問題。例如，目前通過數據分析，發現OTT 機頂盒的遙控器操作體驗并不好，UI如何設計、遙控器如何設計更符合用戶需求？這也是決定OTT用戶體驗的一個重要原因，因此我們認為，OTT的一切優化都應當以數據為基礎。

由于OTT的純互聯網特性，會與DVB及IPTV不一樣，需要CDN網絡進行支撐，用戶看視頻就可能出現卡頓，這是導致用戶體驗差的原因之一，也是我們與多家OTT牌照商溝通下來他們最重視的一點。國雙科技在流媒體性能監測方面也做了很多的工作，包括：檢測用戶的可用性、卡頓情況等，并提供視頻多維度性能剖析及實時流媒體監測，目前在CNTV我們已經將后臺賬戶開放給多家CDN，讓他們每天看著后臺數據進行CDN調優。用戶應該注重那些看似不太起眼的應用，它們將有可能幫助你留住觀眾，從而留住廣告主。

視頻數據挖掘是國雙科技今年的開發重點，針對客戶后臺的大量用戶觀看數據，我們將為用戶描寫興趣圖譜和用戶屬性，根據大量同屬性用戶的行為預測進行相關視頻推薦。基于國雙數據挖掘，結合國雙獨有的CV/CS曲線，我們正在嘗試研究新媒體節目研發平臺，如果成功，它將有望打破原來新節目看片會和小黑屋的模式，將新媒體平臺用于傳統新節目制作的反饋，這是視頻數據挖掘分析的又一價值所在，也是國雙視頻統計分析系統從一開始就倡導的新媒體價值體現。

第三個關鍵詞是多屏互動。隨著互聯網的快速升級和智能終端的發展，用戶獲取內容的渠道不再局限于電視，而是逐漸向電腦、手機、平板等多終端延伸。全媒體、全渠道、全終端，成為視頻產業發展的趨勢。

針對傳統廣電系統新媒體轉型、三網融合、三屏互動的行業需求，我們國雙科技基于核心技術平臺Gridsum Dissector推出了面向網站、移動終端、互聯網電視機、OTT、IPTV機頂盒、CATV機頂盒的多終端用戶行為分析及體驗優化解決方案，包括視頻用戶行為分析產品Video Dissector、視頻運營適時監控產品Streaming Dissector、網頁用戶行為分析產品Web Dissector、移動用戶行為分析產品Mobile Dissector。該解決方案至今已獲得包括中國網絡電視臺CNTV、上海文廣、江蘇衛視、廣東衛視等多家主流網絡電視臺采用。

新媒體技術不斷發展，推動跨屏觀看、多屏互動成為行業趨勢，但在很多情況下，由于各終端部門的獨立，各部門往往采用獨立的數據分析系統，數據處于孤島狀態，數據統計方式不統一，造成數據間的誤差，這在很多時候會帶來一個問題：孤立去看用戶在各個終端的行為，而并沒有將一個用戶在多終端之間的行為串聯起來。這對數據分析的客觀結果是有很大影響的。

除了體驗優化，打破跨屏數據藩籬對于提升新媒體營銷也大有必要。從兩個方面來看這個必要性：第一，用戶收看渠道正從單一媒體到多終端整合。目前，較多電視臺品牌節目都發現一個問題，由于這些節目會被放到自己的PC、移動互聯網、IPTV和OTT等平臺進行播放，而冠名商廣告費還僅僅按照傳統媒體的收視率進行計算，在這些新媒體平臺上，每一次視頻的播放都是在為冠名商進行廣告傳播。因此，很多客戶其實都提出對新媒體平臺的傳播價值進行評估的需求。

第二，用戶接收從固定接收到無縫傳播。傳統的接收模式下，人們被要求在固定的時間接收固定的內容。但在終端化的新模式下，人們可以在任意時間接觸任意內容，這就形成了多終端的無縫傳播模式。由于受眾的信息接觸和分享模式變化，廣告主和媒體決定營銷時間和地點的傳統營銷模式也隨之改變。廣告投放不再固定時段、固定位置，而是與受眾出現的時間、位置、終端相匹配。

因此，新媒體多終端數據必須整合，才能進一步優化用戶體驗，從而最大化新媒體平臺的價值。而良好的多屏互動為大數據分析提供了堅實的數據基礎，數據來源和維度更加豐富，相同用戶在不同終端、不同用戶在相同終端上的行為分析，對于用戶體驗優化、提升媒體商業價值來說都至關重要。■