大数据:网络视频行业破局的关键必要条件
5G+4K超高清视频产业的发展前景及展望
5G+4K超高清视频产业的发展前景及展望作者:郑革来源:《科技风》2020年第35期摘要:相比于4G技术,5G技术能够给用户提供更为优质的视频、音频传输服务,这就为4K超高清视频产业的发展提供了新的发展方向。
本文对5G时代背景下超高清视频产业的发展前景进行了分析,旨在运用5G技术来推动超高清视频产业的高速发展。
关键词:5G;4K;超高清视频;发展前景1 5G概述与发展1.1 5G的关键技术对于5G技术而言,最为关键的部分在于网络组网技术以及无线空口技术。
一方面,网络组网技术能够对现有的移动终端网络进行端口优化,提升网络传输过程中的稳定性以及性能,进而确保用户能够享受到更为优质的视频、音频传输服务。
另一方面,无线空口技术则涉及Massive MIMO、新型多载波、高频段通信等领域,可以使得无线空口的容量增大以及无线空口的链路变小。
1.2 5G的特点总体而言,5G技术具有以下特点:第一,超高的物体互联性。
由于信息资源的传输路径以及传输速率发生了变化,所以各种智能化终端都有可能通过某一5G站点进行连接。
第二,超高的传输速率。
5G技术的速率为20Gb/s以上,这就意味着即使是最低的速率,下载1G的视频、音频资源也只需要一分钟。
这不仅能够给用户带来极强的体验,也可以为4K高清视频产业应用VR视频提供新的工具。
第三,低延时性。
5G技术对于延时的最低要求是1毫秒,能够提升用户在观看视频、音频时候的稳定性,也为4K高清视频产业融合娱乐等服务提供了新契机。
1.3 5G网络当中的核心技术1.3.1 高频段传输技术现阶段,因为我国移动用户数量的逐年增多,如果仍然采取常规的移动通讯网络,会增加移动网络频谱资源量,进而不断降低各大用户的通讯效率。
但是,在高频段范围之内,通过运用5G技术,可以提升毫米波频率,网络宽带能够达到284.6Hz,通信频段显著增加,在一定范围之内,能够完成短距离通讯工作。
1.3.2 多天线传输技术此项技术是移动通信网络当中的核心技术,从二维发展到三维,其通信频率由原来的3倍提升到15倍,属于5G技术重点研究内容。
生态链管理与现代化产业体系的打造:困境与破局之道
73系也暴露出了很多新的痛点问题,比如生态链企业生态链管理与现代化产业体系的打造:困境与破局之道肖勇波:清华大学经济管理学院教授胡行:清华大学经济管理学院MBA学生侯旭:清华大学经济管理学院MBA学生生态链管理与现代化产业体系的打造:困境与破局之道性,谋求多方进一步共赢的破局之道。
争。
步入大数据时代,消费者越来越希望能够以一站式、无缝衔接的方式满足不同类型的需求,这种一体化的消费者需求要求企业提供跨领域和多产品的综合性解决方案。
随着新一代信息技术的快速迭代和普及,企业能够依托物联网、云计算、人工智能、区块链等新一代数字和智能技术,实现设备、图1 小米生态链示意图一体化的消费者需求和数智化技术的应用共同推动了生态链商业模式的形成,企业间的竞争也由供应链竞争转向生态链竞争。
中游:生产制造下游:销售渠道上游:供应商……屏幕(三星、友达)摄像头(索尼、欧菲光)电池(比亚迪、德赛)内存(三星、东芝)芯片(高通、联发科)自营电商平台(小米商城)线上渠道设备控制电商平台(米家)家居生活(小米有品)第三方家电平台(天猫、京东等)体验展示销售中心(小米之家)线下渠道75人员和数据的连接,将过去不相关的产品或服务关联起来,形成网络化和动态化的生态圈。
一体化的消费者需求和数智化技术的应用共同推动了生态链商业模式的形成,企业间的竞争也由供应链竞争转向生态链竞争。
近年来,全球范围内的各大企业,如小米、华为、苹果、京东、亚马逊、联想、微软、腾讯、阿里、抖音等,都在打造以自身为核心的生态链商业系统。
这种生态链模式在学术界也引起了高度重视。
学术界通常将其定义为:具有异质性的企业(生态链企业)围绕一个或多个核心企业(链主)形成的一个商业生态系统,通常以用户体验为核心,在相互依赖、互利共赢的基础上,打破产业边界、组织边界、创新边界,达到资源共享、协同创新和共同发展的效果。
以小米为例,小米在2013年年底成立了生态链投资团队,通过投资孵化初创企业,纵向布局以手机周边、智能硬件、生活家居为主的生态链商业系统(见图1)。
字节跳动 互联网行业破局者
实务•案例I P ractice&C ase作为互联网行业后起之秀,字节跳动不仅颠覆了传媒业和娱乐业的传统商业模式,而且打破了“赢者通吃”的垄断格局。
字节跳动互联网行业破局者文/邵原■关键词:字节跳动TikTok飞书飞聊算法致胜产品矩阵流量变现2012年3月9日,北京字节跳动科技有限公司(简称字节跳动)注册成立,同年8月上线第一款综合资讯类APP——今日头条,目前已拥有十多款APP.总注册用户数量达十亿级别,其中的现象级爆款APP——抖音DAU(日活跃用户数量)突破4亿,公司估值达750亿美元,被CB Insights评为"全球最大独角兽企业”之一,并入选“2019福布斯中国最具创新力企业榜”。
2020年春节,受新冠肺炎疫情影响,院线停摆、电影撤档,字节跳动迅即以6.3亿元买下热门电影《冏妈》的全网独播权,满足人们“宅”在家里欣赏贺岁大片的需求,也创下春节档电影互联网首播的记录。
算法致胜给我想要的,猜你需要的字节跳动是最早将人工智能应用于移动互联网场景的企业之一,公司创立之初就致力于通过算法改变信息的分发方式,即由过去门户网站统一编辑的无差别分发模式升级为基于大数据和人工智能技术进行内容推荐和精准推送的个性化分发模式。
字节跳动2016年就成立了AILab(人工智能实验室),上百人的研发团队从事自然语言处理、计算机视觉、机器学习等人工智能领域前沿技术的研究,以应用于内容推荐分发、广告精准投放等业务。
字节跳动没有专门的内容采编人员,而是凭借其强大的大数据抓取和分析能力来搜集全网最新、最热、最火的内容,运用人工智能技术将不同的内容呈现给不同的用户,彻底改变了以往媒介批量汇总、简单分类、机械派发的模式。
从用户使用其APP的第一个界面开始,字节跳动后台的算法无时无刻不在捕捉、记录、学习用户包括浏览、搜索、支付等操作在内的所有行为特征,尽可能全面地更新和完善每个用户的数据包。
随着点击量、输入内容和使用时长等海量数据的采集和累积,以及数据挖掘和行为分析的逐步深入,每个用户的数据包变得越来越丰富,用户特征的描述越来越详尽,用户画像的勾勒越来越清晰,新的内容推荐和广告推送便能更加匹配用户需求,更能做到精准定位、精准推送和精准营销。
基于大数据分析的在线视频推荐系统设计与实现
基于大数据分析的在线视频推荐系统设计与实现随着网络技术的不断发展和人们对视频内容的需求增长,在线视频平台成为了人们获取娱乐与知识的重要渠道。
然而,众多的视频资源也给用户带来了选择困难,因此设计一个智能的在线视频推荐系统成为了必要的需求。
本文将讨论基于大数据分析的在线视频推荐系统的设计与实现。
一、引言在线视频推荐系统是根据用户的需求和兴趣,通过大数据分析来推荐合适的视频内容。
其基本原理是将用户的历史浏览行为、评分、个人喜好以及社交网络关系等数据进行收集和分析,然后根据这些数据为用户个性化地推荐视频。
通过这样的方式,用户可以更好地发现符合自己兴趣的内容,提高观看体验。
二、系统架构设计1. 用户数据收集和分析:为了实现个性化的推荐,系统需要收集用户的历史观看记录、评分、收藏、分享等数据,并对其进行分析。
这可以通过日志文件、数据库和用户反馈等方式实现。
数据分析的主要目标是建模用户的兴趣特点,为之后的推荐过程提供依据。
2. 内容数据预处理:视频内容数据的规模庞大,因此需要对其进行预处理,以提取出关键信息。
这可以通过分析视频的标题、标签、描述、分类等信息来实现。
同时,还可以使用图像识别和语音识别等技术,对视频中的关键内容进行提取和分析。
3. 特征工程和模型训练:在推荐系统中,特征工程是非常重要的一步。
通过对用户和视频特征进行提取和处理,可以为之后的模型训练提供合适的输入。
同时,还需要选择和构建合适的机器学习或深度学习模型来实现推荐功能。
4. 推荐算法设计:基于大数据的推荐系统可以使用多种推荐算法,包括协同过滤、内容过滤、混合推荐等。
其中,协同过滤是一种常用的方法,通过分析用户之间的相似性,为用户推荐兴趣相似的视频。
而内容过滤则是基于视频的内容特征,为用户推荐与其历史观看行为相似的视频。
三、系统实现1. 数据收集和预处理:通过在线视频平台的API接口,可以收集用户的观看记录、评分和收藏等数据,并存储到数据库中。
2009-2012年中国网络视频产业运行走势及发展前景咨询报告
2010-2012年中国网络视频行业市场深度研究及投资前景分析报告《2010-2012年中国网络视频行业市场深度研究及投资前景分析报告》《2010-2012年中国网络视频行业市场深度研究及投资前景分析报告》在大量周密的市场调研基础上,主要依据了国家统计局、国家商务部、国家发改委、国务院发展研究中心、中国海关总署、网络视频行业相关协会、国内外相关刊物的基础信息以及网络视频行业专业研究单位等公布和提供的大量资料,结合深入的市场调查资料,立足于当前金融危机对全球及中国宏观经济、政策、主要行业的影响,重点探讨了网络视频行业的的整体及其相关子行业的运行情况,并对未来网络视频行业的发展环境及发展趋势进行探讨和分析,最后在前面大量分析、预测的基础上,研究了网络视频行业今后的应对策略,给予了合理的授信风险建议,为网络视频企业在当前环境下,激烈的市场竞争中洞察先机,根据行业环境及时调整经营策略,为战略投资者选择恰当的投资时机和公司领导层做战略规划提供了准确的市场情报信息及科学的决策依据,同时对银行信贷部门也具有极大的参考价值。
(报告全文共十三章260页,19余万字,其中图表25个,2010年11月出品)目录第一章2008-2009年国际网络视频产业发展状况分析 (1)第一节2008-2009年国际网络视频产业发展分析 (1)一、欧美视频网站融资总额 (1)二、网络视频引起全球互联网流量猛增 (1)三、高速发展的网络视频将给全球带来巨大影响 (2)第二节2008-2009年国际网络视频产业主要国家分析 (3)一、网络视频在美国的广泛应用 (3)二、欧洲各大网络电视运营商开始销售网络视频内容 (3)三、英国视频网站发展现状 (4)四、韩国使用播客的网民比重不断增加 (5)五、百度日本在视频搜索领域的用户吸引力不断提升 (6)六、印度利用网络视频推广旅游资源 (7)第三节2009-2012年国际网络视频产业发展趋势分析 (8)第二章2008-2009年中国网络视频产业运行环境分析 (9)第一节2008-2009年中国宏观经济环境分析 (9)一、中国GDP分析 (9)二、城乡居民家庭人均可支配收入与恩格尔系数 (9)三、城镇人员从业状况 (12)第二节2008-2009年中国网络视频产业政策环境分析 (14)一、互联网等信息网络传播视听节目管理办法 (14)二、互联网视听节目服务管理规定 (18)三、中国互联网视听节目服务自律公约 (27)第三章2008-2009年中国网络视频产业运行形势分析 (31)第一节2008-2009年中国网络视频产业发展综述 (31)一、国内网络视频已经成为互联网应用的主流 (31)二、网络视频产业呈现出融合态势 (32)三、网络视频的面临三大机遇 (33)第二节2008-2009年中国网络视频产业链分析 (35)一、中国网络视频产业链总体发展状况 (35)二、内容商探索互联网生存之路 (36)三、技术商谋求以技术换内容 (38)四、渠道商在严酷处境中把握机遇 (39)五、电信运营商准备发力跨平台渠道 (41)六、广告代理商利用自身优势构建网络视频分发平台 (42)第三节2008-2009年中国网络视频用户分析 (44)一、中国网络视频用户特征 (44)二、网络视频产业的发展应立足于用户体验 (44)三、提升网络视频用户体验的四种途径 (45)第四章2008-2009年中国网路视频产业的问题与发展对策分析 (46)第一节2008-2009年中国网络视频产业面临问题和挑战 (46)一、网络视频受众需要与视频内容存在差距 (46)二、网络视频价值测量体系还不健全 (46)三、高成本成为网络视频发展门槛 (47)四、国内网络视频业存在四大硬伤 (50)一、网络视频产业迎来牌照经营时代 (51)二、牌照发放给视频行业带来的影响 (53)三、视频牌照颁发透露出媒体混业趋势 (54)第三节2008-2009年中国网络视频版权问题分析 (56)一、版权成为网络视频产业发展的重大问题 (56)二、网络视频内容版权保护的相关思考 (57)三、自寻片源成为视频网站发展出路 (59)四、产销一体化有利于破解网络视频版权难题 (60)五、视频网站解决版权问题的若干建议 (62)第四节2008-2009年中国网络视频产业发展策略分析 (63)一、网络视频企业的市场破局之道 (63)二、视频网站的内容整合策略分析 (64)三、网络视频产业发展需要宽松的政策环境和有效的保障机制 (65)四、西欧宽带视频业务发展带给中国的启示 (66)第五章2008-2009年中国网络视频盈利能力分析 (69)第一节2008-2009年中国视频网络盈利综合分析 (69)一、视频网站主要盈利模式 (69)二、盈利模式的缺乏成为视频网站发展的“绊脚石” (76)三、手机流媒体或成视频分享网站盈利新出路 (77)第二节2008-2009年中国视频网站对盈利新模式的探索动态 (78)一、Yutube推出覆盖广告以寻求新盈利模式 (78)二、PPLIVE投资拍摄网络互动剧以探索合作盈利模式 (78)三、酷6网开创视频博客收入分成模式 (79)四、土豆网携手娱乐产业巨头寻求盈利新途径 (79)五、纠客网打造新收益模式 (81)第三节2008-2009年中国视频网络盈利中的流量问题分析 (83)一、高流量转化为收入难题困扰全球视频网站 (83)二、中国网络视频市场上演流量争夺战 (83)三、视频网站流量的真正价值 (84)第四节2008-2009年中国视频网站实现盈利的措施与建议 (86)一、探索具有发展空间的盈利模式 (86)二、开拓视频网站盈利“蓝海” (86)三、加强与传统影视媒体的深度合作 (88)四、视频网站十种可行的盈利方法 (90)第六章2008-2009年中国视频分享运行态势分析 (92)第一节2008-2009年中国视频分享行业发展综述 (92)一、视频分享产业环境分析 (92)二、视频分享网站用户访问情况 (93)三、视频分享的崛起将不断压缩CDN服务市场空间 (97)第二节2008-2009年中国视频分享网站的主要发展模式 (98)一、UGC模式 (98)二、传统合作模式 (98)三、兼容并包模式 (99)第三节2008-2009年中国手机视频分享分析 (100)一、手机视频分享视受青睐 (100)二、价格和下载速度制约手机视频分享发展 (100)三、手机视频博客发展浅析 (101)第四节2008-2009年中国视频分享网站发展建议 (103)一、视频分享网现状的几种推广手段 (103)二、视频分享网站应建立利益刺激机制 (106)三、视频分享网站需要加强自律 (107)四、新浪播客的成功带给国内视频分享网站启示 (109)第七章2008-2009年中国P2P流媒体播放平台运行走势分析 (112)第一节2008-2009年中国P2P流媒体发展总体分析 (112)一、中国P2P流媒体市场经历了三个发展阶段 (112)二、P2P流媒体产业环境分析 (112)三、P2P流媒体发展形势分析 (113)四、P2P流媒体的发展战略 (116)第二节2008-2009年中国P2P流媒体厂商类型 (118)一、技术流族 (118)二、原创族 (118)三、拉帮派 (119)四、增值服务型 (119)五、另类派 (120)六、其他厂商 (120)第三节2008-2009年中国P2P网络电视运行分析 (122)一、P2P网络电视发展概况 (122)二、中国P2P网络电视发展现状 (123)三、P2P网络电视的制胜原因 (128)四、P2P网络电视还须跨越六道坎 (129)第四节2008-2009年中国P2P网络电视主要运营产品比较分析 (133)一、PPLive (133)二、PPStream (133)三、UUSee (134)四、QQLive (134)第八章2008-2009年中国其它类型的网络视频播放平台运行动态分析 (136)第一节2008-2009年中国视频点播与直播运行分析 (136)一、中国在线视频点播网站发展历程 (136)二、网络电影的发展前景与对策分析 (139)三、中国宽屏影视用户特征分析 (141)四、频繁赛事推动网络直播挺进主流市场 (142)五、广播网站视频直播产业发展分析 (143)第二节2008-2009年中国视频搜索产业分析 (149)一、视频搜索的定义与分类 (149)二、视频搜索市场发展现状与面临的挑战 (149)三、运营商掘金视频搜索市场的相关建议 (152)四、精准化将成为视频搜索行业未来发展路线 (153)五、网络视频世界视频搜索引擎大检阅 (154)第九章2008-2009年中国网络视频产业市场竞争格局分析 (157)第一节2008-2009年中国网络视频产业竞争现状分析 (157)一、网络视频竞争的五个关键点 (157)二、网络视频挑战传统电视地位 (158)三、门户网站和垂直视频网站间竞争愈演愈烈 (159)第二节2008-2009年中国网络视频产业竞争格局分析 (161)一、网络视频产业战略集团的划分 (161)二、视频分享类网站竞争格局 (162)三、视频点播类网站竞争格局 (164)四、P2P播放平台竞争格局 (165)五、视频搜索企业竞争格局 (165)第三节2008-2009年中国网络视频市场竞争动态分析 (166)一、MySpace发力挑战Yutube地位 (166)二、Joost正式登陆中国网络视频市场 (166)三、优酷凭借绝对优势与强势品牌达成战略合作 (167)四、风行推出全球首家影视SNS社区服务或改写网络视频格局 (169)五、暴风影音正式进军互联视频领域 (170)第四节2008-2009年中国网络视频企业竞争策略分析 (172)一、网络视频的竞争决胜点 (172)二、“快者为王”是网络视频行业竞争致胜法则 (173)三、优化内容是提高网络视频核心竞争力的根本 (174)第五节2008-2009年中国视频网站的竞争发展走向分析 (177)一、各类型视频网站未来生存空间分析 (177)二、专业视频网站仍将是网络视频市场的主流 (177)三、不同类型的网络视频服务将走向趋同性竞争 (178)四、立体式运营将会成为宽频网站竞争的核心 (180)五、视频新规将影响视频产业竞争格局 (181)第十章2008-2009年中国主要视频网站竞争力分析 (183)第一节优酷网 (183)一、网站概述 (183)二、网站投资情况分析 (183)三、优酷经营业绩分析 (184)第二节土豆网 (185)一、网站概述 (185)二、网站投资情况分析 (185)三、土豆网整合RoxioBuzz帮助用户简化视频发布步骤 (186)第三节我乐网 (187)一、网站概述 (187)二、网站投资情况分析 (187)三、2008年7月我乐网关闭一个多月后恢复运营 (189)第四节酷6网 (190)一、网站概述 (190)二、网站投资情况分析 (190)三、酷6网视频模式分析 (191)四、酷6的三大特色 (194)第五节21CN (195)一、网站概述 (195)二、网站投资情况分析 (195)三、21CN首页改版强化媒体内容建设 (196)。
大数据分析在传媒行业中的应用案例
大数据分析在传媒行业中的应用案例近年来,随着互联网技术的发展和普及,大数据分析在传媒行业中发挥着越来越重要的作用。
利用大数据分析技术,传媒行业可以更好地了解受众需求、优化内容制作、提高营销效果等。
本文将介绍几个大数据分析在传媒行业中的应用案例,展示其重要性和潜力。
案例一:新闻推荐引擎的优化传统媒体的新闻报道通常面临选择困难,无法精准判断受众的兴趣。
而利用大数据分析技术,传媒机构可以根据用户的浏览历史、点赞收藏行为等数据,建立个性化的推荐模型,从而为每个用户提供更匹配其兴趣的新闻报道。
这样不仅可以提高用户体验,也有利于传媒机构提高广告点击率和收入。
案例二:剧集制作和推广策略的优化在传媒行业中,剧集制作和推广策略非常重要。
利用大数据分析技术,传媒机构可以深入了解受众喜好和需求,从而精准制定剧集选题、演员选择、编剧风格等策略,提高剧集的观看率和口碑。
同时,大数据分析还可以对剧集的推广效果进行实时监控和反馈,及时调整营销策略,提高剧集的收视率和市场占有率。
案例三:广告营销效果的评估在传媒行业中,广告营销是一项重要的收入来源。
然而,传统的广告投放方式难以确定广告的真实效果和投放策略。
通过大数据分析,传媒机构可以实时监测广告投放效果、用户反馈、转化率等指标,为广告主提供准确的数据验证和广告优化建议。
这不仅为广告主节约了成本,同时也提高了广告投放的效果和转化率。
案例四:社交媒体活动的监控和分析在社交媒体时代,传媒机构越来越重视社交媒体平台的运营和互动。
大数据分析可以帮助传媒机构实时监测用户在社交媒体上的行为、情感倾向和观点等,进而研究用户需求和市场趋势。
通过分析社交媒体数据,传媒机构可以更好地了解用户心理和喜好,制定更具针对性的内容和营销策略,提高社交媒体活动的影响力和效果。
综上所述,大数据分析在传媒行业中具备广阔的应用潜力。
通过利用大数据分析技术,传媒机构可以更好地了解受众需求、优化内容制作、提高营销效果等。
大数据技术在影视剧产业中的应用分析
大数据技术在影视剧产业中的应用分析随着科技的发展,人们的生产和生活方式正在发生着巨大的变化。
其中,大数据技术的兴起成为了各大行业广泛关注的热点。
影视剧产业作为文化创意行业的重要组成部分,也开始在利用大数据技术方面积极探索。
本文旨在探讨大数据技术在影视剧产业中的应用分析,包括市场研究、制作决策、宣传推广等方面。
一、市场研究在影视剧产业内,市场研究是整个产业链的开端。
要对市场发展趋势、用户需求等进行全面、深入的调查研究,为后续的影视剧制作提供重要的决策依据。
传统上,市场调查需要耗费大量人力、物力和时间,同时得出的结论也有一定的主观性和偏颇性,局限性较大。
而随着大数据技术的逐渐成熟,影视剧产业开始通过利用大数据分析工具,对海量用户数据进行分析研究,提升市场研究质量和效率。
这些数据可以包括用户历史观影记录、行为特征、兴趣偏好等等。
借助大数据分析工具,市场调查局限性可以很大程度上消解,得出的研究结论更加具有说服力,更加真实、全面、客观。
例如,国内一家大型影视制作公司通过大数据分析渠道研究,发现其针对“欧美剧迷”的电视剧作品口碑极差,市场份额严重不足。
基于这个发现,该公司历经长达一年的市场细分、反复论证、精细调整后,积极调整自身制作风格,推出多部高评分、高口碑的欧美剧类型电视剧,取得了不错的市场效应和口碑优势。
二、制作决策在影视剧制作中,如何选择剧本、人选、场景等方面依然是制作方需要面对的难题。
倘若只依靠单一的主观判断,不能够对制作决策进行全面、科学的验证,那么制作方面临的风险和难度将大大增加,影视剧的成品质量也将大打折扣。
而借助大数据技术,影视剧制作方可以获取大量用户数据,并通过大数据分析工具对数据进行智能分析和处理。
通过大数据分析,可以为制作方提供多维度、多样性的数据支持,包括:用户需求分析、人物角色设定、剧本创作等等。
应用大数据技术支持制作决策,可以提高制作的合理性和可操作性,同时提升影视剧的质量和受众度。
媒体行业的大数据分析解决方案
媒体行业的大数据分析解决方案随着互联网和数字化技术的迅猛发展,媒体行业也面临着巨大的挑战和机遇。
在信息爆炸的时代,各种类型的数据穿插在各个媒体平台上,而如何准确地获取、分析和利用这些数据成为了媒体行业的重要课题。
大数据分析解决方案应运而生,为媒体行业提供了更好的数据处理和利用方式。
一、数据收集在大数据分析解决方案中,数据的收集是非常关键的一步。
媒体行业可以通过自有媒体平台、社交媒体、手机应用程序、在线调查等方式来收集数据。
这些数据包括用户的浏览记录、点击率、用户评论等,可以为媒体行业提供宝贵的市场分析和用户行为洞察。
二、数据清洗和整合大数据往往存在着杂乱无章和重复的问题,因此,数据清洗和整合是必不可少的环节。
通过数据清洗,可以去除重复数据、填补缺失数据、修正错误数据,在数据分析过程中提供高质量的可靠数据。
将不同来源、不同格式的数据整合在一起,可以获得更全面、准确的数据资料,为媒体行业的分析提供更有力的支持。
三、数据分析大数据分析是媒体行业解决方案的核心部分。
媒体行业可以利用数据挖掘、机器学习等技术来分析数据,发现其中隐藏的规律和趋势。
通过大数据分析,媒体行业可以了解用户的兴趣、偏好和需求,针对性地提供个性化的内容和服务。
同时,还可以对广告投放效果、产品销售情况等进行分析,为媒体行业的决策提供科学依据。
四、数据应用数据分析的最终目的是为媒体行业带来实际的利益和价值。
媒体行业可以通过数据分析优化广告投放策略,实现精准营销,提高广告点击率和转化率。
同时,还可以根据用户的兴趣和需求,提供个性化的内容推荐,提升用户体验和忠诚度。
通过数据分析,媒体行业可以更好地满足用户的需求,提高用户的黏性和留存率,从而实现商业的可持续发展。
总结:大数据分析解决方案在媒体行业的应用前景广阔。
通过合理的数据收集、数据清洗和整合、数据分析和数据应用,媒体行业可以准确地了解用户需求、优化运营效率、提高盈利能力。
未来,大数据分析将成为媒体行业不可或缺的核心竞争力之一。
纪录片在地方卫视的生存困境及破局
纪录片在地方卫视的生存困境及破局摘要:纪录片作为重要的电视节目载体,见证着新时期中国转型和发展的脚步。
近年来,随着国家广电总局对纪录片扶持力度的不断加大,涌现出了一大批各类重大题材的优秀纪录片,使纪录片这种电视形态进入了一个快速发展阶段。
然而,纪录片的传播,尤其是在影响力大的地方卫视的播出,依然是困扰目前纪录片发展的一大顽疾。
本文从纪录片在地方卫视所处的困境入手,深入浅出地分析破解这一难题的方法,提出了具有建设性的意见,为纪录片在地方卫视的传播提供了实践依据。
关键词:纪录片地方卫视生存困境破局方法中国故事随着地方卫视“泛娱乐化”倾向得到有效遏制和国家广电总局《关于年度优秀国产纪录片及创作人才扶持项目评审办法(试行)》政策的出台,纪录片这个一度被地方卫视视为“鸡肋”的电视节目形态,再次进入人们的视野,并被纳入重点节目的议事日程。
一些优秀纪录片出现在了常年被综艺娱乐节目霸占的地方卫视黄金时段,为单一的节目形态注入了活力。
因此,2018年被纪录片人称为“纪录片的春天”。
然而,即便是这样,也依然没有从根本上改变纪录片在地方卫视被“边缘化”的命运。
纪录片节目如何在夹缝中求生存、求发展,从边缘走向主流,从困境中突围?这既是所有纪录片人的梦想,也是新时期地方卫视改革面临的课题。
一、纪录片在地方卫视的生存困境持续十年的地方卫视“泛娱乐化”倾向和由此产生的高效益和高收视率,已让许多卫视无暇顾及其它形态的电视节目。
处在“收视率”前十位的地方卫视宁愿拿出大把的黄金时段反复重播综艺娱乐节目,也不愿意挤出时间播出诸如纪录片之类的文化节目。
加上综艺娱乐节目延伸出的花絮、集锦,地方卫视变成了彻头彻尾的娱乐卫视。
尽管广电总局三令五申要求在黄金时段增加文化类节目,尤其是给纪录片腾出时段,但纪录片依然没有在各地方卫视黄金时段占有一席之地。
(一)地方卫视生存压力造就纪录片的“边缘化”地方卫视从创建初期就被确立为各电视台的创收旗舰。
1989年,随着国家对广播电视改革的不断深入,电视台的体制由供养制、半供养制的事业性质媒体单位,逐步转变为自负盈亏的企业性质媒体单位。
互联网行业发展态势分析
互联网行业发展态势分析随着互联网技术的飞速发展和普及,互联网行业也正迅猛壮大。
互联网行业的发展对人们的生活和工作产生了巨大的影响。
本文将从多个角度对互联网行业的发展态势进行分析,揭示其未来的趋势和挑战。
一、互联网行业的兴起互联网行业的兴起源于信息技术的进步。
随着计算机和网络技术的快速发展,互联网得以普及和应用。
互联网行业涵盖了电子商务、社交媒体、在线教育、智能家居等多个领域,推动了信息时代的到来。
二、移动互联网的崛起随着智能手机和移动网络技术的普及,移动互联网逐渐成为互联网行业的主流。
移动互联网改变了人们的生活方式和消费习惯,推动了移动支付、共享经济等新业态的兴起。
三、云计算与大数据的应用云计算和大数据技术的应用为互联网行业注入了新的活力。
云计算大大降低了企业的IT成本,提高了资源利用率;而大数据技术则帮助企业实现更精准的市场定位和决策分析。
四、人工智能的破局之路人工智能是当前互联网行业的热门话题,也是未来发展的重要方向。
人工智能技术的不断进步,使得机器能够模拟和实现人类的智能,人工智能潜力巨大,涉及到自动驾驶、智能家居、金融、医疗等诸多领域。
五、用户需求的变化与个性化服务随着互联网行业的发展,人们对于互联网产品和服务的需求越来越多样化和个性化。
传统的一刀切的模式已经不再适应市场,企业需要不断提升用户体验,提供个性化的产品和服务。
六、安全与隐私问题的挑战随着互联网行业的发展,安全与隐私问题也日益凸显。
信息泄露、网络攻击等问题给用户和企业都带来了巨大的风险。
保护用户隐私和提升网络安全已经成为互联网行业亟需解决的问题。
七、产业升级与创新驱动互联网行业的发展离不开产业升级和创新驱动。
不断推出创新产品和技术,提升核心竞争力成为企业发展的关键。
互联网企业要始终保持创新意识,把握技术和市场的发展趋势。
八、国际化竞争与合作随着互联网行业的全球化,国际化竞争与合作也日益加强。
互联网巨头们在全球范围内展开竞争,同时也需要与各国企业共同合作,实现互利共赢。
视频大数据解决方案
视频大数据解决方案简介随着互联网的迅速发展和智能设备的普及,大量的视频数据被不断产生和存储。
这些视频数据包含着丰富的信息,可以应用于多个领域,如智能城市管理、安防监控、广告推荐等。
然而,由于视频数据的大规模和高维度,传统的数据处理方法无法满足对视频大数据的需求。
因此,视频大数据解决方案应运而生,以帮助用户有效地管理和分析视频数据。
解决方案数据采集视频大数据解决方案的第一步是采集视频数据。
根据具体应用场景的不同,可以从多个渠道获取视频数据。
常见的数据采集方法包括:1.视频监控设备:安装在公共场所或企业内部的监控摄像头可以实时捕捉视频数据,并通过网络传输到数据中心进行处理和存储。
2.移动设备:智能手机和其他移动设备的摄像头可以用于录制和上传用户生成的视频数据。
3.网络视频平台:从视频分享平台如YouTube、TikTok等获取公开的视频数据。
4.视频采集工具:专门设计的硬件或软件工具,可以从电视、电影等媒体源中提取视频数据。
数据存储视频大数据解决方案需要一个强大的存储系统来承载海量的视频数据。
存储系统应具备高可靠性、高性能和可扩展性。
常用的存储技术包括:1.分布式文件系统:通过将数据划分为块并存储在多个节点上,分布式文件系统可以提供高可靠性和可扩展性。
2.对象存储:将视频数据以对象形式存储,结合元数据信息可以实现高效的数据管理和检索。
3.云存储:将视频数据存储在云平台上,可以实现数据的备份、共享和跨地域访问。
数据处理与分析一旦视频数据存储到解决方案中,就可以进行数据的处理和分析。
视频大数据解决方案通常包含以下几个核心模块:1.视频解析:对视频进行解析,提取关键信息,如视频帧率、分辨率、编码格式等。
2.视频处理:对视频进行基本的处理操作,如视频剪辑、合并、压缩等。
3.视频识别:利用图像处理和机器学习技术,对视频中的目标进行识别和分类。
常见的视频识别任务包括人脸识别、目标跟踪、行为分析等。
4.数据挖掘:通过分析视频数据,挖掘出其中的关联性和模式,从而为用户提供有价值的洞察和决策支持。
传媒行业的数据分析与洞察利用数据驱动决策
传媒行业的数据分析与洞察利用数据驱动决策传媒行业的数据分析与洞察:利用数据驱动决策在数字化时代,数据已经成为企业成功的关键要素之一。
尤其是在传媒行业,数据分析和洞察能够为企业提供正确决策的依据,帮助企业抓住市场机遇,实现持续发展。
本文将探讨传媒行业中数据分析与洞察的重要性,以及如何利用数据驱动决策。
一、数据分析的重要性数据分析是指通过收集、整理和分析大量数据,从中提取有价值的信息,以支持企业决策。
在传媒行业,数据分析能够为企业提供以下重要洞察。
1.了解受众数据分析可以帮助传媒企业深入了解受众的兴趣和需求,从而精准推送内容。
通过分析用户的浏览行为、搜索关键词等数据,企业可以了解用户的兴趣偏好,并根据需求进行内容定制,提高用户体验和忠诚度。
2.洞察市场趋势数据分析可以帮助传媒企业洞察市场趋势,制定相应的战略计划。
通过分析用户数据、竞争对手数据以及行业数据,企业可以预测市场的发展趋势,及时调整业务方向,抓住市场机遇。
3.有效运营管理数据分析可以为传媒企业提供有效的运营管理支持。
通过分析企业的运营数据,如流量、转化率、收益等指标,企业可以发现问题,找到瓶颈,进行针对性的优化和改进,提高运营效率和盈利能力。
二、利用数据驱动决策的意义利用数据驱动决策,是指企业在制定决策时依据数据分析结果进行决策。
这种决策方式具有以下意义。
1.减少主观决策传统上,企业决策往往依赖于主观判断和经验。
而利用数据驱动决策,可以将主观决策减至最低,通过客观的数据分析结果为决策提供科学依据。
2.提高决策的准确性数据分析能够提供准确的市场和用户洞察,帮助企业了解受众需求、行为特点等,从而制定更加精准的决策。
这样的决策更有可能取得成功,带来更好的业绩和回报。
3.支持快速决策在竞争激烈的传媒行业,快速决策是保持竞争力的关键之一。
利用数据驱动决策,企业可以快速分析和解读市场和用户数据,帮助决策者做出迅速的决策,抢占市场先机。
三、数据分析与洞察的方法和工具传媒行业的数据分析与洞察,需要借助一些方法和工具来实现。
开辟增长的第二曲线:从湖南卫视到芒果TV的战略创业
开辟增长的第二曲线:从湖南卫视到芒果TV的战略创业王昶李芊S曲线是一条生命线,一切事物发展都逃不开S曲线。
每个组织和企业的增长终将逼近极限。
当处于极限点,企业不可避免地开始业绩下降,无论企业多么努力,也难以进步。
查尔斯·汉廸指出,这种下降只能被延迟,但不可逆转。
战略创业,一种保持竞争优势与机会寻求平衡的能力与动态过程,为企业家提供了化解创业与守业之间矛盾的解决之道:即在第一曲线(即传统业务)逼近增长极限点之前,找到实现企业下一条增长的第二曲线。
CEO郭士纳说:“我们看到的那些持久的公司并不是真正持续了100年的公司。
在100年的時间里,他们改变了25次、5次或4次,如果不改变,他们就无法生存。
”基业长青是摆在每个企业面前的永恒问题。
在非连续性创新爆炸的今天,企业开辟增长第二曲线的压力比任何时候都大。
究竟企业应该如何开辟第二曲线呢?位于中部地区的芒果军团湖南广播影视集团(以下简称“湖南广电”),是我国传媒企业的翘楚。
面对移动互联网新媒体的挑战,湖南广电启动了“一云多屏、两翼齐飞”战略,移植湖南卫视内容生产的基因,大力发展互联网视频业务芒果TV,形成“双平台”驱动、全媒体发展的新格局,稳稳地占据了年轻受众的市场。
2020年6月12日芒果TV制作的《乘风破浪的姐姐》开播,当天上市主体芒果超媒总市值突破千亿,标志着湖南广电开辟的第二曲线进入增长的快车道。
那么,湖南广电是如何选择第二曲线开辟时机和赛道的呢?第一曲线与第二曲线之间有何关系?以及采取什么样的策略开辟第二曲线呢?芒果简史湖南广电俗称芒果军团,成立于2000年12月27日,是中国第一家省级广电传媒集团。
2010年湖南电视台与湖南广播影视集团合并,组建了湖南广播电视台。
2015年7月2日,整合了湖南广播电视台相关可剥离的经营性资产与芒果传媒有限公司,组建成新的湖南广播影视集团有限公司。
2018年7月27日,湖南广播影视集团将湖南网控集团、潇影电影集团纳入管理,整体转企,成为一家集广播、电视、影视、网络为一体的的全媒体集团。
2018-2022年中国网络视频行业发展与投资机会分析报告
2018-2022年中国网络视频行业发展与投资机会分析报告▄核心内容提要产业链(Industry Chain)狭义产业链是指从原材料一直到终端产品制造的各生产部门的完整链条,主要面向具体生产制造环节;广义产业链则是在面向生产的狭义产业链基础上尽可能地向上下游拓展延伸。
产业链向上游延伸一般使得产业链进入到基础产业环节和技术研发环节,向下游拓展则进入到市场拓展环节。
产业链的实质就是不同产业的企业之间的关联,而这种产业关联的实质则是各产业中的企业之间的供给与需求的关系。
市场规模(Market Size)市场规模(Market Size),即市场容量,本报告里,指的是目标产品或行业的整体规模,通常用产值、产量、消费量、消费额等指标来体现市场规模。
我们对市场规模的研究,不仅要对过去五年的市场规模进行调研摸底,同时还要对未来五年行业市场规模进行预测分析,市场规模大小可能直接决定企业对新产品设计开发的投资规模;此外,市场规模的同比增长速度,能够充分反应行业的成长性,如果一个产品或行业处在高速成长期,是非常值得企业关注和投资的。
消费结构(consumption structure)消费结构是指被消费的产品或服务的构成成份,本报告主要从三个角度来研究消费结构,即:产品结构、用户结构、区域结构。
1、产品结构,主要研究各类细分产品或服务的消费情况,以及细分产品或服务的规模在整个市场规模中的占比;2、用户结构,主要研究产品或服务都销售给哪些用户群体了,以及各类用户群体的消费规模在整个市场规模中的占比;3、区域结构,主要研究产品或服务都销售到哪些重点地区了,以及某些重点区域市场的消费规模在整个市场规模中的占比。
对消费结构的研究,有助于企业更为精准的把握目标客户和细分市场,从而调整产品结构,更好地服务客户和应对市场竞争。
市场份额(Market shares)市场份额,又称市场占有率,指一个企业的销售量(或销售额)在市场同类产品中所占的比重。
大数据分析对电影行业的市场预测与推广
大数据分析对电影行业的市场预测与推广随着科技的飞速发展和互联网的普及,大数据分析在各个领域的应用越来越广泛。
电影行业作为文化产业的重要组成部分,也开始积极运用大数据分析来进行市场预测与推广。
本文将探讨大数据分析在电影行业中的应用,以及其对市场预测和推广的积极影响。
1. 大数据分析在电影市场预测中的应用大数据分析通过对用户观影行为、社交媒体数据以及票房数据等进行深度挖掘和分析,可以为电影行业提供准确的市场预测。
首先,大数据分析可以分析用户观影行为和偏好,提供准确的观众画像,帮助电影制作方了解不同人群的需求和兴趣。
其次,大数据分析可以准确预测电影的受众群体和票房表现。
通过对历史观影数据和社交媒体讨论的情感分析,可以对即将上映的电影进行评估,并针对不同受众制定相应的推广策略。
2. 大数据分析在电影推广中的应用在电影推广方面,大数据分析可以帮助电影行业更加精准地锁定目标受众,并制定相应的推广策略。
首先,通过大数据分析可以识别潜在的口碑影响者和意见领袖,与他们合作推广可以提高影片知名度和口碑。
其次,通过分析用户的观影偏好和购票行为,可以实现个性化的推广营销,针对不同人群进行定向推送和营销活动。
3. 大数据分析在电影行业中的成功案例大数据分析在电影行业中已经取得了许多成功案例。
以好莱坞为例,通过对观众的点赞、讨论和评论进行分析,电影制作方可以了解观众对不同电影的各个方面的反馈,从而针对观众的需求进行调整。
此外,根据大数据分析的结果,电影行业可以预测一部电影的票房成绩,从而合理安排推广方案和投资计划。
4. 大数据分析对电影行业的未来影响随着大数据技术的不断进步和应用的深入,大数据分析对电影行业的影响还将持续加强。
未来,大数据分析将更加准确地预测观众的偏好和市场趋势,为电影行业提供更多的商业机遇。
同时,大数据分析也将提高电影行业的运营效率和经济效益,为电影投资方提供更多的决策参考。
因此,电影行业应积极运用大数据分析的技术与方法,加强市场预测与推广策略的研究和应用。
传媒行业的数据分析洞察受众需求
传媒行业的数据分析洞察受众需求在当今信息化、数字化的时代,传媒行业面临着前所未有的机遇和挑战。
如何准确把握受众需求,是传媒行业取得成功的关键之一。
而数据分析的应用,为传媒行业提供了更深入的洞察和优化受众需求的可能。
本文将探讨传媒行业的数据分析洞察受众需求,以及应对挑战的方案。
一、数据分析在传媒行业中的应用数据分析作为一种技术手段,对于传媒行业来说,有着不可忽视的重要性。
首先,数据分析可以准确把握受众的兴趣和需求,为传媒机构提供有针对性的内容创作和推送。
其次,通过数据分析,可以了解受众的喜好和习惯,为传媒机构的精细化运营提供决策依据。
此外,数据分析还可以帮助传媒机构了解市场趋势,预测未来受众需求的变化,从而做出相应的战略调整。
二、受众需求的数据分析洞察方法1.用户行为数据分析传媒机构可以通过用户行为数据分析,了解受众在浏览、阅读、收听、观看等方面的习惯和偏好。
例如,通过分析用户的点击、评论、转发数据,可以了解受众对于不同类型内容的喜好程度,从而针对性地进行内容推送和创作。
同时,还可以分析用户的停留时间和浏览路径,挖掘用户对于内容的深度需求,为传媒机构提供改进和优化的方向。
2.受众画像分析通过对受众的个人信息、兴趣爱好、社交关系等进行大数据分析,可以建立用户画像。
通过对用户画像数据的挖掘,传媒机构可以了解受众的人口统计学特征、消费行为习惯等,从而更好地满足其需求。
例如,一家新闻机构可以通过用户画像数据,了解受众对于不同类别新闻的关注程度,从而优化新闻版块的内容设置和推荐策略。
3.社交媒体数据挖掘如今,社交媒体已成为人们获取信息、交流互动的重要平台。
通过对社交媒体数据的挖掘,传媒机构可以了解受众的观点、情感倾向,从而洞察受众的需求和反馈。
例如,通过分析受众在社交媒体上的评论和互动,传媒机构可以了解受众对于某一节目或文章的反馈,从而进行意见收集和改进。
同时,社交媒体数据的挖掘还可以帮助传媒机构进行舆情监测和危机预警,及时应对可能出现的问题。
如何进行新媒体创业的数据分析和趋势预测
如何进行新媒体创业的数据分析和趋势预测新媒体创业是近年来备受关注的领域,数据分析和趋势预测成为了创业者们必备的技能。
本文将从数据分析的重要性、数据分析的流程以及趋势预测的方法等方面,探讨如何进行新媒体创业的数据分析和趋势预测。
一、数据分析的重要性在新媒体创业中,数据分析是一个不可或缺的环节。
通过对大量的数据进行分析,我们可以获取到用户的行为喜好、产品的受欢迎程度以及市场的需求等信息。
这些信息对于创业者来说非常宝贵,可以帮助我们全面了解用户,优化产品、制定营销策略,最终提升创业的成功率。
二、数据分析的流程1. 数据收集:首先,创业者需要确定自己要关注的指标和数据类型,然后通过各种数据收集工具,收集用户行为数据、产品数据、市场数据等。
比如,可以使用Google Analytics、社交平台的数据分析工具等。
2. 数据清洗:在数据收集之后,我们需要对收集到的数据进行清洗。
数据清洗的目的是去除无用的数据、修正错误的数据,使得数据更加准确可信。
3. 数据分析:在清洗完数据之后,我们可以通过数据分析工具对数据进行统计分析、趋势分析、关联分析等。
这可以帮助我们发现数据中的规律和趋势,进一步理解用户行为和市场需求。
4. 数据可视化:为了更好地呈现数据分析结果,我们可以通过数据可视化工具将数据转化为图表、报告等形式。
这可以帮助我们更直观地理解数据,以及与团队成员分享分析结果。
三、趋势预测的方法除了进行数据分析,创业者还需要通过趋势预测来指导新媒体创业。
以下是一些常用的趋势预测方法:1. 网络热点分析:通过分析当前的网络热点话题,我们可以发现潜在的商机和需求。
可以通过社交媒体、搜索引擎等工具来了解当前网民的兴趣和关注点,从而预测未来可能的趋势和市场需求。
2. 行业报告分析:针对某个特定的行业,我们可以查阅相关的行业报告和研究,了解行业的发展趋势和市场规模等信息。
这可以帮助我们把握行业动态,预测未来的发展方向。
3. 数据模型建立:通过建立数据模型,可以根据历史数据推断未来的趋势和变化。
大数据助力直播电商销售
大数据助力直播电商销售随着互联网技术的快速发展,电商行业发生了翻天覆地的变化。
而直播电商作为一种新兴购物方式,借助直播平台和社交媒体的广泛普及,迅速崛起并受到了广泛关注。
直播电商通过实时互动、直观展示产品等特点吸引了大量消费者,而大数据技术的应用则为这一模式注入了强劲的动力。
本文将深入探讨大数据如何有效助力直播电商销售,分析其在用户获取、市场营销、产品推荐、供应链管理等方面的重要作用。
一、大数据在直播电商中的应用大数据是指无法通过传统数据处理软件处理的海量、高速、多样化的数据。
它能够从复杂的信息环境中提取价值,为各行各业提供决策支持。
具体到直播电商场景,大数据主要体现在以下几个方面。
1. 用户行为分析直播电商中的消费者行为数据非常庞大,包括用户观看时长、停留时间、购买转化率等。
这些数据不仅可以分析用户的兴趣偏好,还能识别他们的消费习惯和购买决策。
此外,通过对用户行为的深度挖掘,电商平台能够实现精确的用户画像,为个性化营销奠定基础。
2. 市场趋势预测直播电商行业瞬息万变,产品需求和消费偏好的变化往往难以预测。
借助大数据技术,商家可以抓取社交媒体上关于产品和品牌的评论、分享以及互动情况,通过分析这些信息,及时把握市场趋势和消费者热点。
例如,通过自然语言处理技术分析用户评论,可以发现热销产品及潜在需求,为企业及时制定市场策略提供支持。
3. 精准营销策略传统营销往往依靠经验和直觉,而大数据能够为直播电商中的营销策略提供更加精准化的数据支持。
从目标客户群体的划分,到内容创作方向以及广告投放时机,都能够通过对历史数据的分析进行有效优化。
例如,通过分析不同用户群体的观看习惯,可以制定出更为适合的直播内容,提高观看率及购买转化率。
4. 产品推荐系统基于大数据的智能推荐系统可以提升用户购物体验。
在观看直播时,系统能够根据用户历史浏览记录与偏好,为其推送相关性强、有吸引力的商品。
在实际操作中,这种个性化推荐能有效增加成交机会和客单价,从而为商家带来更高收益。
破局立新:短视频平台内容审核机制创新探析
挥更多公共性正向效能。
基于短视频内容传播特性,平台间的互联互通成为短视频平台发展与网络内容风险控制的一大战略举措,多平台协同分发有效提升了传播效果与风控能力,跨平台互动已成为众多短视频平台前端面向用户的重要功能。
平台后端则依靠云审核平台,通过标准化和智能化提供统一服务,在降低成本的前提下最大限度满足内容信息安全,这为短视频内容审核机制与技术的共享提供可能。
当前,我国互联网短视频的跨平台联动主要存在两种方式。
一是在上级母公司指导下构建内容生态闭环,施行企业旗下子平台间互联互通。
典型案例是字节跳动旗下以今日头条为主体构建的传播矩阵闭环,下设占据不同市场定位的短视频平台,包括抖音、抖音火山版、西瓜视频和抖音极速版,不同平台间相互引流,打破内容分享与技术壁垒,实现跨平台联动。
二是通过企业合作和技术赋能,实现短视频内容的双向流动。
如抖音和微博采用联动合作,一方面吸引微博用户观看抖音视频,另一方面通过短视频的强黏性增强微博用户互动量和活跃度。
平台间内容的双向流动,也促使短视频平台为保证平台流出视频的质量符合流入平台的监管要求,不断健全内容审核机制,人机协同审核能力不断提升。
1.3 技术升级助力内容审核,“算法+人工”双重保障当前我国互联网短视频平台内容审核机制大多施行“AI算法机器人+平台人工审核”的双向把关制度。
抖音采用视频消重机制、特征标签识别机制及流量推荐复审机制等形式进行日常平台传播内容的审核。
AI算法机器人会直接筛选出明显有违规信息的视频进行屏蔽以及限流,再将审核出的疑似违规内容进行打包分发,下放至人工内容审核部门进行鉴定。
复审环节则是对人工审核内容和所给出的指导意见进行研判,可以说复审环节也是评判审核部门员工审核质量的重要环节。
我国短视频平台在发展之初,曾对人工智能审核和机器审核产生过度依赖。
早期基于“对库”审核机制下的人工智能虽可以不间断快速识别违规内容信息,但缺点在于无法精准判断,问题频出。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
支出被大市场推着走。
电视台对优质内容的需求来自3个方面:第一,电视台的竞争越来越激烈。
据索福瑞统计,2012年省级卫视收视排名第一的是湖南卫视,收视率0.36%,江苏卫视第二,收视率0.35%,随后是浙江卫视,收视率0.3%,再之后的天津卫视和安徽卫视等收视率相差都不大,电视台收视竞争进入白热化,电视剧作为电视台第一收视来源必然成为兵家必争之地;第二,电视剧变现效率高,电视剧对电视台的收视率贡献在40%左右,但是对广告收入的贡献却占在60%以上,全行业来看,电视台采购电视剧的支出仅占到其广告收入的10%左右,从2012年电视台招标结果来看,电视剧在国内10大最赚钱节目中占了5席,可以看出电视剧是很多电视台的收入支柱;第三,政策驱动,“限娱令”限制了娱乐节目的播出时长,使电视剧对电视台的重要性进一步凸显,而“限播令”对电视台播放电视剧数量的限制,刺激其对优质电视剧的争夺更加激烈。
综上,电视台对优质内容的需求是旺盛的,但是优质内容的生产供给却是不足的,每年能让我们观众记住的有多少呢?。
2、市场短时间难以形成垄断、或者寡头,用规模来降低成本的效应很难实现。
我国电视台采用属地管理特征,有点类似国企的运作,决定了电视台间的彻底并购整合可能性很低,因此很难形成像美国三大电视网的寡头结构,对优质内容的溢价能力难以提升。
而在网络视频行业大浪淘沙剩下的优土、爱奇艺、腾讯视频、搜狐视频都是不缺钱的选手,谁的采购能力不足马上会被乘虚而入,所以网络视频版权价格在短时间内也不会松动所以,内容成本短时间内是不会降的,目前的模式下网络视频就是个赔钱货,短时间内也不会改变,但是,必须要改变不赚钱的现状了,怎么办?产业链拓展?向上下游去既然问题的症结在内容成本,何不自己做呢?事实上大家都开始做了,优土2013年集中精力于自制综艺节目的打造,艾瑞显示优酷综艺频道PV 占比11.2%,仅次于连续剧。
截至7月,《优酷全娱乐2013》累计VV1.95亿,超过采买的版权综艺《我是歌手第一季》1.79亿VV。
目前自制综艺得到广告主快速响应,蒙牛和Jeep分别冠名赞助《优酷全娱乐2013》、《老友记》坊间传言均超千万元,ROI高于电视剧。
搜狐视频出品的《屌丝男士》也风头很劲,据搜狐宣称都有3亿左右的VV,就算这个数字有水分,每季在1亿vv左右应该没有问题,介于它每季只有6集,这样的vv也是很可观的。
看起来自制剧是视频网站的出路,但其实这里面要琢磨的事儿还很多。
优土Q2财报显示,其内容成本为3亿元,占收入的40%,而去年同期是2亿元,占收入的36%。
这组数据说明目前优土的内容成本没有因为自制剧而改善。
同样,搜狐2012年内容成本在4亿左右,今年提升到约5亿甚至更多。
看起来自制剧似乎对内容成本的优化作用有限,这是有原因的。
优质视频内容是观众的主要需求,这个结论在世界的任何一个角落都是成立的,但是拍优质视频内容是一个必须有钱,但只有钱也可能办不好的事儿。
我们先说钱,近几年我国物价飞涨,加上前面说的电视和网络视频行业内部竞争激烈推高版权价格,这些因素也同时推高了内容制作成本。
前一段热播的《小爸爸》据传成本超过6000万,但这样的成本并不是最高的,像年初的《隋唐演义》、《楚汉传奇》等投资都过亿,想拍一部像样的片子,或许不用这么多,但是像《龙门镖局》那样的水准也基本是优质内容的底线了,成本大约在4000万上下,所以如果优质内容靠自制的话,成本其实也不比现在买网络视频版权少多少。
再者,影视投资是个风险极高的行业,我国每年生产电视剧2万集左右,能在电视台和网站播出的仅占约30%,换句话说投资10部片子仅有3部能在电视上播,能成为热剧的可就更是凤毛麟角,像《小爸爸》这种级别的一年也就5-10部而已。
华谊兄弟半年报显示,上半年公司电视剧业务实现收入8655万元,同比下降37%;成本7468万元,增加3%。
资深如华谊,电视剧投资都不怎么赚钱,对于刚刚进入影视业的网络视频来说,失败的风险显然要大得多。
但是综艺节目不太一样,除了《中国好声音》外,各大卫视的综艺节目基本都是自己做的,是真正的“自制内容”。
原因是综艺节目比较简单,一般两种模式下综艺节目一定能火,第一种就是外国已经火了的,比如《中国好声音》、《我是歌手》等等,另外是主持人和制作团队特别牛的,比如《康熙来了》、《非诚勿扰》等等。
做综艺节目成本不见得会比电视剧少(比如《好声音》第一季投资超过8,000万),但是风险相对要小很多,回报也比较有保证,像2012年电视台招标,《非诚勿扰》的广告收入就比所有卫视的电视剧场收入都高。
所以视频网站自制剧叫的凶,但是出彩的都是综艺类内容,就连《屌丝男士》其实也更像是大鹏的又一个脱口秀节目,不能称之为严格的电视剧。
然而,就做综艺不买电视剧行么?答案是否定的。
电视台收视率的42%来自电视剧,综艺只占7%左右,其中有部分政策的原因但总的说来,对于观众电视剧是刚需。
因此综艺节目更多扮演差异化和定位的角色,像我们看到《非诚勿扰》就能想到江苏卫视,它是自制的、独特的、别地儿没有的。
但江苏卫视还得买《辣妈正传》,因为那是必需品,是活下去的基础。
因此,对于网络视频来说,综艺和情节网剧(比如最近很火的优酷出品《万万没想到》,刚播了13集,累计2.35亿VV)可能是自制内容的方向,可以是流量的有效补充,但是目前电视剧采买还是生存的必须,自制剧对于内容成本压力的缓解作用非常有限。
当然,未来不排除视频网站聘请了专业的影视投资专家,专门做上游的事儿,在大数据的辅助下,可能会有效提升成功率。
按上面的论证,向上游走以目前的方法还是摆脱不了网络视频是个“微利”行业的事实,那么,向下游去呢?从去年后半年开始,大家好像都开始卖盒子了,小米、乐视、爱奇艺出盒子,百事通、阿里巴巴也出了盒子,大家喊着抢占客厅大屏幕纷纷向OT T市场挺进。
但是这个市场有两个问题要先搞明白,第一是政策能宽松到什么程度,第二怎么挣钱。
第一个问题不用说了,这是中国国情,谁也说不好未来的走向,先假设是乐观的。
那么挣钱的手段大抵不外乎这么几种:卖设备、TO C收费、广告。
卖设备显然不靠谱,先不说像百事通这样的有国家做后盾,盒子基本是白送的,就算大家都收钱,也基本就收一茬钱,因为这个设备更新需求很低,不像手机,iPhone每年出新款都有大批死忠买,因为手机能拿出来显摆,盒子就放客厅里,就算刷几遍土豪金也不能为它增值。
TO C收费是可能的,前提是要有好内容,你的内容是只有这里有,别的地方没有的,视频网站想独立完成这个工作是不可能的,因为这相当于成立了一个电视台,国家不可能允许,借道百事通或者CNT V或许可以办到,但是收入的大头可能是人家的,但成本的大头一定是自己的,因为执照持有者(互联网电视牌照商)可以决定让不让你进这个市场,他们拥有绝对的议价能力,这在中国是很普遍的情况,这就是所谓“寻租”。
广告收入还是摆脱不了“寻租”。
好在这种模式不需要附加太多成本,另外抢占客厅可以有效的扩充用户量,摆脱网络视频面临的用户瓶颈,同时优化了广告的展现力,可以借此提高广告溢价,但这个美好前景的前提是真的有很多人用才行,OT T的市场教育刚刚起步,铺货会是一个比较漫长的过程,而且似乎对于大多数人来说点播功能是他们想起来觉得非常需要,有了之后又懒得弄的功能,毕竟一开电视就有节目看是大家从小的收视习惯,如果开了机还需要再选择半天,貌似会有不少人不耐烦,用户的教育过程可能更加漫长,因此虽然广告收入最有可能成为OT T的主要收入来源,但是其中变数很多,未来发展如何还要在尝试中观察。
挖掘数据才是视频网站破题关键上游下游的拓展看起来无法摆脱成本过高对于盈利的压力,那换个思路看,如果能多挣些钱不就好了。
能挣得更多么?我们一直说要抢电视的份额,要知道电视广告2013年市场规模在960亿元左右,假设电视覆盖全国人口,那么人均贡献74块钱,网络视频广告2013年共93亿,按4.2亿覆盖来算,人均贡献22元,和电视差了3倍还多,可以提升空间是巨大的,关键是怎么抢。
走电视的老路子是没戏的,毕竟人家几十年的积累,不是一朝一夕就可以被超越的,得走差异化。
网络视频,网络在前,后有视频,网络重技术,视频重运营(内容质量很重要,目前最好还是靠买版权来解决)。
前几天和朋友聊起来是不是要把网络视频做成华纳这样的内容生产者,朋友说这不就是复辟么?我深以为然。
网络视频就要有网络+视频的样子,即由技术驱动内容运营和商业变现,这是网络视频差异化的点。
电视的溢价源泉在哪里?覆盖广和大数定律。
覆盖的问题随着网络视频的发展未来有可能被市场逐步解决,比如移动端的发展和上面提到的客厅OT T布局,都有希望大幅提升用户覆盖,但是就目前而言,优酷等网站年覆盖人数也应该在3~4亿,比一线卫视5~7亿的覆盖要少不少,期待近几年会有改观。
简单来讲,大数定律就是在某些时段电视台的高收视率是有规律和可预期的,广告主相信这个时间段(比如晚上8点到10点)不管放什么节目收视率都有保证,于是他们愿意去花更高的钱来赌那个时间段的表现会高于预期。
网络视频没有大数定律,因为网络视频节目播放没有时间轴,但是网络视频极力想找出让广告主来赌的方法。
比如用溢价的方式来包一个剧场资源包,承诺保底量,通过技术和运营手段来监控和实时调整流量来完成承诺量,优酷就是这么做的,优酷的剧场一般包一部正在播的A类剧和一部刚刚播完的S剧,今年总收入有近6个亿。
但这是电视的老路子,没有网络的附加值,玩不过电视的。
电视没有什么呢?没有靠谱的人群数据。
收视率目前是电视台最重要的衡量指标,但这个数是统计所得,其准确性和价值被诟病已久,但是以前没办法,没有别的指标。
相对而言,网络是有全量数据的。
怎么实现?牛逼的人群数据挖掘和分析技术+牛逼的媒资库,把用户和内容真正的打通。
事实上网络视频的人群数据技术目前还差很多,优酷等公司没有精确的用户画像,腾讯理论上有更多优势,但是现状和牛逼这两个字相去甚远。
媒资库的建设网络媒体和传统媒体比相差太多,电视台比网络视频重视媒资库的建设,目前业内最好的以媒资库起家的公司克顿和剧星都是安徽卫视的班底,现在的成就来自于他们10年的电视台数据管理积累。
网络视频要补的课比想象的多。
大部分广告主投放需要定位目标人群。
这个刚性需求电视台只能通过剧目类型的粗略定向来试图满足,但是网络在理论上做的好得多,这是网络视频做广告最根本的优势。
其实古永锵早已开始重视数据挖掘和数据权威的重要性,优酷指数公布的每部剧的VV和人群结构基本都是优酷真实的数据,这一方面体现了古永锵对自家数据的信心,更加表现了他们在建立数据权威方面的野心,只可惜自身平台的局限使其人群分析在短时间内难以成为强势的卖点。
未来3年对视频行业非常重要,决策者需要认清形势,尽快动手了!文章来源:虎嗅(Luffy.W)人人都是产品经理()中国最大最活跃的产品经理学习、交流、分享平台。