內(nèi)容摘要:隨著中國傳媒產(chǎn)業(yè)的融合進程不斷加深,電視產(chǎn)業(yè)正在受到數(shù)字化與社會化的持續(xù)影響,無論是常態(tài)化的疫情限制、逐漸深化的互聯(lián)網(wǎng)變革,還是概念先行的元宇宙未來,都在重塑著受眾與電視媒介的關(guān)系。借著互聯(lián)網(wǎng)東風(fēng),在
廣州外圍(外圍預(yù)約)外圍女聯(lián)系方式(電話微信156-8194-*7106)一二線熱門城市上門 隨著中國傳媒產(chǎn)業(yè)的客廳融合進程不斷加深,電視產(chǎn)業(yè)正在受到數(shù)字化與社會化的大屏定義持續(xù)影響,無論是崛起
廣州外圍(外圍預(yù)約)外圍女聯(lián)系方式(電話微信156-8194-*7106)一二線熱門城市上門常態(tài)化的疫情限制、逐漸深化的推動互聯(lián)網(wǎng)變革,還是用戶概念先行的元宇宙未來,都在重塑著受眾與電視媒介的媒介關(guān)系。
借著互聯(lián)網(wǎng)東風(fēng),時間視重在“看電視”轉(zhuǎn)變?yōu)椤坝秒娨暋钡脑俜之?dāng)下,電視廠商如何迎接“觀眾”向“用戶”概念的配電轉(zhuǎn)變,不但折射出了行業(yè)參與者對于客廳新經(jīng)濟和內(nèi)容傳播價值的新被全新認(rèn)知,也隱藏著大小屏之間的客廳注意力滲透之爭。
由中國電信基于網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計進行的大屏定義調(diào)查顯示:平均每個家庭可使用的泛智能設(shè)備為9.2臺,其中與視頻相關(guān)的崛起智能設(shè)備有IPTV盒子、OTT盒子、推動電腦、用戶智能手機、投影儀等,其中有約一半的設(shè)備可接入視頻節(jié)目,注定了“數(shù)字家庭”場景下對于“眼球經(jīng)濟”的爭奪已經(jīng)進入白熱化。

不可否認(rèn)的是,相比于PC、平板、手機等設(shè)備,電視作為原生的視頻內(nèi)容消費終端,在產(chǎn)品形態(tài)、音畫表現(xiàn)上擁有先天優(yōu)勢,能夠提供極具臨場感、沉浸感的觀影追劇體驗。
但與此同時,智能電視在人機交互、
廣州外圍(外圍預(yù)約)外圍女聯(lián)系方式(電話微信156-8194-*7106)一二線熱門城市上門軟件生態(tài)、信息粒度等方面尚屬弱勢,直接與間接地削弱了客廳大屏的娛樂、商業(yè)價值。
從智能電視使用數(shù)據(jù)來看,近年來開機率、開機時長屢創(chuàng)新高,但總體仍具較大成長空間。
居家需求激活大屏生態(tài) 2020年以來,國際局勢動蕩、國內(nèi)疫情反復(fù)、消費復(fù)蘇不足等諸多因素共同影響了消費者的生活方式。不同媒介時長的重分配是市場變遷在用戶端的重要投影。
在遠程協(xié)作、網(wǎng)絡(luò)教育、客廳健身等新需求的促進下,客廳電視在家庭屏幕中的重要性顯著提升,客廳電視在此期間獲得顯著流量增長。
群邑智庫數(shù)據(jù)顯示,居家隔離讓一線市場消費者開啟居家健身模式,疫情前后家中健身比例提升了81%,一、二線城市智能電視日達到率分別提升了10%和23%。
在大屏主場的視頻消費領(lǐng)域,電視平臺用戶回流趨勢突顯。從2020年開始,電視收視就出現(xiàn)了大幅提升,一直到2021年用戶每日戶均收視時長都保持在了5.83小時左右,較2019年增長12.3%。
2022年春節(jié)期間,智能電視日活規(guī)模就達到1.14億臺,相比去年同期同比大幅增長35.7%;春節(jié)期間日均電視觀看市場6.63小時,相對春節(jié)前提升21.7%。據(jù)CSM全國網(wǎng)數(shù)據(jù)顯示,2022年第一季度,中央廣播電視總臺整體收視份額30.87%,強勢走高,同比漲幅高達15%。

近年來視頻平臺對于客廳大屏的傾斜,也印證了這種大眾媒介的交替。據(jù)《2021OTT商業(yè)化白皮書》顯示,在用戶長視頻媒介使用偏好的調(diào)研中,使用智能電視觀看電視劇、綜藝節(jié)目的用戶分別占比87.9%、82.4%,甚至均高于移動端。
去年B站財報數(shù)據(jù)就曾顯示,B站MAU環(huán)比凈增3010萬人至2.67億人,同比增長36%,電視端用戶已超越PC端成為B站第二大用戶構(gòu)成;愛奇藝也曾在2020年發(fā)布數(shù)據(jù),指出互聯(lián)網(wǎng)電視消耗總時長已經(jīng)超過了手機加平板電腦。
不過若將視野拉遠,用戶面對眾多“屏幕”,媒介觸點分散。有數(shù)據(jù)統(tǒng)計現(xiàn)代成年人每天約看屏幕9個小時,占據(jù)醒著時長的一半以上,這其中智能大屏日均開機時長為328分鐘。
綜合上述數(shù)據(jù)不難發(fā)現(xiàn),新電視業(yè)態(tài)在納入互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容與智能生態(tài)之后,確實獲得了比傳統(tǒng)電視更加廣闊的行業(yè)廣度與生態(tài)范圍,但同時也應(yīng)該認(rèn)識到,智能電視行業(yè)仍面臨交互困難、軟件生態(tài)匱乏等諸多痛點,束縛著客廳大屏商業(yè)價值的釋放。
軟件定義電視,大屏價值釋放 在“眼球經(jīng)濟”、“注意力經(jīng)濟”概念愈發(fā)受到行業(yè)肯定的當(dāng)下,“用戶時間”作為互聯(lián)網(wǎng)流量商業(yè)中最重要的不可再生“資源”,成為了各方進行零和博弈的主戰(zhàn)場。
由智能電視興起引發(fā)的媒介使用時間再分配過程,同樣也是互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)價值重新分配的變革。在33年的中國互聯(lián)網(wǎng)進程中,2012年與2022年是兩個重要的時間節(jié)點。
2012年之前,PC端是互聯(lián)網(wǎng)的主要硬件載體,2012年之后移動互聯(lián)網(wǎng)占據(jù)了國內(nèi)90%的互聯(lián)網(wǎng)市場份額;而在2022年,智能電視正式超越PC份額,成為僅次于移動互聯(lián)網(wǎng)的第二大商業(yè)渠道。
而在主要內(nèi)容輸出渠道的爭奪中,正如前文所述,智能電視贏在聲畫表現(xiàn),卻整體生態(tài)、交互、信息等方面不敵智能手機。相比之下,智能手機在強大的移動互聯(lián)網(wǎng)加持下,內(nèi)容生態(tài)與商業(yè)價值均已得到充分挖掘。
當(dāng)然了,誕生僅比智能手機晚了五年的智能電視,在行業(yè)發(fā)展方向上也已經(jīng)找尋到了自己的路徑。那便是在“軟件定義硬件”時代背景下的全新方法論,通過算法實現(xiàn)千人千面的內(nèi)容推薦機制,提升用戶體驗,增加大屏內(nèi)容生態(tài)粘性。
事實上,在智能電視行業(yè)喊出“內(nèi)容為王”之后,互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容已經(jīng)經(jīng)過多輪爆發(fā),用戶與平臺之間的矛盾經(jīng)歷了“缺少內(nèi)容”、“缺少好內(nèi)容”到“難以從過載的海量內(nèi)容中找到適合自己的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容”,因此智能算法推薦系統(tǒng)已然成為重要的現(xiàn)代信息傳遞方式,及不可或缺的高效信息過濾工具。

正如成熟推薦算法構(gòu)建了今日頭條、抖音APP的技術(shù)護城河,如今越來越多的智能電視廠商、OTT、IPTV服務(wù)運營商注意到了內(nèi)容推薦技術(shù)的重要性,找到用戶隱性興趣點,精準(zhǔn)高效地幫助用戶在海量視頻庫中找到想看的內(nèi)容,將平臺的視頻點播和直播電視節(jié)目進行破壁多元推薦,能夠立竿見影地給用戶更好收視體驗的同時,也能充分釋放智能電視平臺的商業(yè)價值。
在智能電視領(lǐng)域深耕十余年的大屏運營服務(wù)提供商——歡網(wǎng)科技,對于智能推薦系統(tǒng)謀篇布局已久,應(yīng)用最新大數(shù)據(jù)分析算法能力及平臺智能推薦技術(shù),在保證平臺數(shù)據(jù)安全的前提下,持續(xù)賦能客廳數(shù)字化,目前已覆蓋多種應(yīng)用場景,為客廳大屏智能推薦技術(shù)生態(tài)樹立了全新標(biāo)桿。
多維度篩選信息,高效推薦內(nèi)容 籠統(tǒng)的來說,推薦系統(tǒng)即是咨詢過濾的一種應(yīng)用,用于解決面對海量的信息,用戶難以篩選出目標(biāo)信息的難題。
推薦系統(tǒng)在一定程度能夠?qū)⒂脩艨赡芟埠玫馁Y訊或物品(如:電影、圖書、網(wǎng)頁、衣服等)推薦給用戶。與搜索引擎不同的是,推薦系統(tǒng)不要求用戶必須提供明確的搜索關(guān)鍵詞,而是通過對用戶的歷史行為信息進行分析,找到他們可能感興趣的物品或信息,并想用戶進行推薦。
信息推薦不僅是當(dāng)今內(nèi)容、營銷平臺的必備技能,對于智能電視以及運營商IPTV平臺這種以內(nèi)容輸出為主要功能場景,同時交互受限、軟件生態(tài)尚待完善的平臺無疑更具價值。

歡網(wǎng)科技的推薦系統(tǒng)推出數(shù)年來,已經(jīng)擁有了非常完善安全的數(shù)據(jù)獲取、篩選、應(yīng)用體系,能夠持續(xù)深入了解用戶的收視需求及使用需求,為用戶提供優(yōu)質(zhì)貼心的內(nèi)容推薦服務(wù)。多年來,歡網(wǎng)持續(xù)與多地IPTV、DVB平臺合作,打造落地智能推薦及導(dǎo)視系統(tǒng)。歡網(wǎng)科技智能推薦系統(tǒng)共有三個主要模塊,即推薦對象建模模塊、用戶建模模塊,以及推薦算法模塊。
推薦對象建模模塊,即對于平臺視頻內(nèi)容進行建模分類,并得到屬于各個類別的權(quán)重,例如:《葉問》:傳記(0.5)、歷史(0.4)、動作(0.3)。
用戶建模模塊,是建立用戶偏好模型和計算推薦結(jié)果的數(shù)據(jù)源。收集的用戶行為數(shù)據(jù)的類型和質(zhì)量會直接影響建立用戶興趣模型的方法和計算用戶興趣和偏好的準(zhǔn)確度。通過對用戶的行為分析,計算出用戶的興趣,進而匹配推薦對象模塊的數(shù)據(jù)點,向用戶推薦他們可能感興趣的視頻。
因為對于電視終端用戶而言,多個個體共用一個終端,他們使用終端的習(xí)慣、時間可能不一樣。為了解決這個問題,歡網(wǎng)科技根據(jù)家庭成員不同個體觀看電視的時間不同,對其進行時間劃分。
歡網(wǎng)科技將一天分為幾個時間段,對電視用戶建立分時段的喜好度,對于電視直播,進行分時段的節(jié)目推薦。通過這種方法,既能體現(xiàn)不同時間段用戶的不同興趣,也能體現(xiàn)觀看習(xí)慣不同的多用戶的興趣,還可以根據(jù)家庭家庭成員的組成,為每個用戶設(shè)定特定的標(biāo)簽,劃分不同的時間段。
例如,上學(xué)族通常開機時間為,17:00—19:30 ,那么此時內(nèi)容推薦權(quán)重會向少兒(0.8)、教育(0.6)、偶像(0.3)傾斜。
又譬如,常在0:00—8:00開機的用戶會被打上“熬夜黨”的標(biāo)簽,此時內(nèi)容推薦權(quán)重為恐怖(0.5)、戰(zhàn)爭(0.4)、動作(0.3)。
最重要的推薦算法模塊,核心思想是通過某種方式將用戶和物品關(guān)聯(lián)起來,是一個推薦系統(tǒng)的核心,不同的推薦系統(tǒng)使用了不同的算法。歡網(wǎng)科技采用的主要的推薦算法有協(xié)同過濾、基于內(nèi)容推薦以及社會化過濾等。
協(xié)同過濾是推薦算法中的基礎(chǔ)算法,主要通過對用戶的歷史行為分析,計算出用戶的興趣并給用戶做出推薦,它的基本假設(shè)是用戶會喜歡和自己以前喜歡視頻相似的視頻。協(xié)同過濾的一個重要缺點是不能解決冷啟動問題,系統(tǒng)不能對剛加入的用戶或者新物品做出推薦,一般需要結(jié)合其他算法使用。
基于內(nèi)容的推薦不需要獲取用戶對物品的評價數(shù)據(jù),而是依據(jù)物品之間內(nèi)容信息的相似度。它的前提假設(shè)條件是用戶會喜歡和自己以前喜歡的物品內(nèi)容屬性相似的物品。內(nèi)容推薦能夠很好的解決用戶冷啟動問題,不受用戶評分稀疏性問題的限制。
社會化過濾的思想是用戶的喜好會受他在社交網(wǎng)絡(luò)中好友的喜好的影響。比如 Amazon 利用用戶在 Facebook 中的好友信息向用戶推薦好友喜歡的商品,視頻推薦網(wǎng)站 Clicker 利用用戶在 Facebook 的好友信息向用戶推薦好友喜好的視頻。通過好友推薦可以增加用戶對推薦結(jié)果的信任度,同時社交網(wǎng)絡(luò)也能很好的解決資源冷啟動問題。
內(nèi)容過濾算法側(cè)重于通過將用戶、item 劃分為特定的信息特征來繪制用戶畫像,從而直接建立對用戶興趣的理解。初期的推薦系統(tǒng)中多采用的是內(nèi)容過濾的方法,進行多次關(guān)聯(lián)性分析,發(fā)現(xiàn)多次在某類影片的點擊之間的關(guān)聯(lián)性,從而成推薦結(jié)果。
在為用戶提供優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容推薦服務(wù)的同時,歡網(wǎng)科技的智能推薦系統(tǒng)還遵循了十條新媒體設(shè)計原則,以保證系統(tǒng)符合行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、保障用戶數(shù)據(jù)安全等技術(shù)底線,包括標(biāo)準(zhǔn)性原則、開放性原則、先進性原則、實用性原則、易用性原則、已維護原則、可升級原則、穩(wěn)定性原則,以及安全性原則。
結(jié)語 在電視端成為互聯(lián)網(wǎng)重要入口的當(dāng)下,受眾和媒介的相互關(guān)系正在經(jīng)歷劇烈的重塑,在此時代背景之下,作為曾經(jīng)家庭娛樂中心,如今再次依托于互聯(lián)網(wǎng)重振旗鼓的客廳大屏,無疑面對著一場歷史性的變革。
智能電視、IPTV終端等家庭大屏在用戶無法發(fā)表顯性意見,無法獲取用戶直接的內(nèi)容愛好模型的電視平臺,歡網(wǎng)科技提出的基于觀看時間、屬性的用戶興趣偏好模型,不僅能夠?qū)崿F(xiàn)視頻內(nèi)容的個性化推薦、個性化搜索、個性化推送,更有望賦能廣告及流量運營模塊,挖掘客廳大屏商業(yè)價值,對于行業(yè)具有廣泛的借鑒意義。