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大數據格局下視頻網站的發展之路

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發表於 2013-4-11 13:35:00 |顯示全部樓層
大數據視頻網站.jpg


大數據最初是指多到無法去進行統計和分析的數據集,後來被衍生成——通過某種方式和方法去分析海量數據,從中獲得我們需要的具有巨大價值利益的服務內容。

這是一種逐漸被重視的形式,分析這些數據有難度,存儲這些數據一樣有難度,也需要使用一些前所未有的方式,現在國內大部分采用的是Hadoop這樣開源的分布式數據集群,來滿足各種數據統計的需求。

由於海量數據中可以分析出具有巨大價值利益的細分數據,所以很多網站都進行大數據戰略,特別是在電商行業和視頻行業。

不過更具有挑戰性和代表性的應該是針對視頻網站的大數據挖掘,畢竟電商對於大數據來說還是有很多優勢的,比如電商的用戶無論如何挑選,最終還是會選中某一款產品,然後註冊、登陸、支付,無形中就將自己最重要的信息資料全盤托出。而視頻網站絕大部分用戶都是不註冊的,如何在這種無法記錄用戶信息的情況下如何做到大數據分析呢?

最近有一部Netflix的自製劇《紙牌屋》被大家所關注,據說是Netflix根據數據推論出《紙牌屋》成功的關鍵要素:喜歡BBC劇集的用戶、大衛·芬奇的表現風格、凱文·史派西的表演刻畫。最終事實證明,基於大數據分析出來的結論非常靠譜,《紙牌屋》在美國和其他40多個國家引起了觀劇熱潮,為此Netflix獲得了巨大成功。


大數據誰做的最好?

由此我們產生一個疑問,視頻行業有人在做大數據嗎?誰家做得最好呢?

是Netflix麼?在技術層面來說,我覺得並不是。

Netflix之所以成功還是在於它的數據是可被挖掘的,Netflix是一家在線DVD租賃網站,通過用戶直接的租賃數據,可以得知用戶喜歡BBC的劇集,喜歡大衛·芬奇導演的影片對社會問題的另類表達,和凱文·史派西在刻畫各種陰險狡詐的反派人物時那出神入化的演技,於是成功的推出了《紙牌屋》這部備受矚目的優質美劇。

而在匿名用戶大數據中做得最好的莫過於YouTube了,在我接觸過這家神奇的視頻網站後,不僅折服於他精準的推薦算法,更欽佩他們對於數據的開放性,只要你想統計和分析,YouTube會將幾乎所有視頻的數據都提供給你,這應該歸功於他們依附著Google強大的技術支持。

在YouTube所有的大數據信息,都圍繞著單部視頻節目所進行,第一次訪問,第一次分享,第一次評論,都展現在你面前,包括時間和URL一一列出,這是一種多麼開放的胸懷。

國內也有幾家針對視頻做大數據的視頻網站:優酷網、搜狐(數據比較全);酷6網、土豆、56(提供部分數據);奇藝、樂視、騰訊(有統計但未提供);它們也都將成為視頻網站大數據的角逐者。


大數據的本土化應用

大數據分析的益處就是有求必應,按需索取;針對國內視頻網站的盈利模式,有哪些領域可以產生價值呢?

內容推薦算是最基本的應用了,為用戶提供更多符合胃口的視頻,提高點擊率,獲得更多的廣告曝光,是最直接的獲利形式。這也是最簡單,最容易實現,也是各大視頻網站普遍使用的方法,但取決於算法的精準程度。很多網站簡單的用切詞、標簽等形式,為用戶視頻推薦就認為是精準推薦了,並為其冠名“推薦算法”四個字,我們也不能議論什麼,畢竟基於大數據的推薦算法不是簡單的工程。

其次是基於數據將用戶按條件篩選後,以不同維度進行盈利性內容推廣;如影視作品的網絡宣傳推廣,內容預熱報道,付費視頻的推薦點播等。通過用戶群的細分後,產生的轉化效果較高;但是為其配套的基礎服務也比較繁多。如會員系統、支付系統、計費系統、影視內容加密方式,和模糊推薦的功能,都需要一段時間開發,相對的要投入較多人力和開發成本。


可復製的商業模式?

是否還有其他行業基於大數據的盈利模式已經被驗證,並且模式可以被復製、套用到視頻網站中呢?

Netflix已經為我們提供了一個很好的實例,分析用戶的喜好來挑選導演和演員,這種方式可以完美的復製到國內。2013年優酷、奇藝都押寶在自製劇集方面。前兩年,國內也有幾部成功的微電影系列,如《青春期》系列,還有後來幾部比較火爆的《幹爹》、《上位》、《媽咪》大多是以吸引眼球的方式去博得用戶關注。如果可以通過大數據分析,成功拍攝出真正在品質和品味上達到廣電水準的自製劇,在國內也創造一次成功案例,將有可能奠定其霸主地位。

另一個案例就是復製百度的競價廣告模式,通過為用戶及廣告營銷方提供大數據的分析支持,讓其自主投放廣告;讓廣告主發掘自己覺得有價值的視頻,投放廣告,生成一個自主營銷的生態環境,將有利於網站和行業的發展。

無價值的視頻沒有廣告的投放價值,有價值的視頻被廣告主相繼競價爭搶,通過視頻自身的內容提高原創作者的經濟收入,可謂是雙贏的法則;不僅可以鼓勵原創作者的積極性,也可以讓網站的視頻的內容質量不斷提高,形成難以超越的價值高度。

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