為什麼視頻網站都開始講AI的故事?
文 | 東西流媒體研究組
視頻內容庫存不斷增長，當今用戶很難找到想要的內容； 加上發行平台快速增長、逐步碎片化，用戶已經不堪重負。
近2/3的用戶認為，“儘管選擇很多，卻很難找到值得關注的東西。”
這一調查來自於普華永道（PwC）日前發布的有關“技術將如何改變內容搜索”的報告，為了回答這一問題，他們抽取了1000名年齡在18-64歲之間、可以在家上網的用戶，展開調研。
視頻內容檢索更容易視覺疲勞
普華永道的調查發現，有62%的用戶，在尋找想看的內容的過程中，總會面臨選擇困難，另有55%的用戶，每周至少有一次，自己會去找新的電視或者電影來看。
受訪者還表示，視頻內容的檢索比起文字、音樂檢索更容易產生視覺疲勞。如果不能在幾分鐘內直到看什麼，1/5的用戶就會選擇去看看過的內容。
不過，調查也顯示，在內容檢索方面，付費電視用戶比只使用流媒體用戶產生的疲憊感較小，搜索新內容也更積極。
“當今是即時流媒體和視頻點播的天下，但卻非常混亂，讓消費者產生了厭煩的情緒。相比之下，付費電視用戶更不容易對內容搜索產生反感，可能跟他們可選擇較少有關。另外，在調查中，也有用戶直言，傳統電視頻道的搜索體驗更加輕鬆，尤其對那些有選擇困難症的人來說。”普華永道說。
無目的瀏覽是常態
普華永道表示，仍有很多搜索假定用戶需要什麼，並讓用戶自驅動，但實際上用戶往往也並不知道自己需要什麼。“無目的瀏覽”仍是內容搜索的主要模式。
當被問及最近觀看的新節目是如何被發現時，有47％的人表示是在隨意瀏覽到的， 44％的人表示是因為廣告，32％說是因為影評，27％人說是基於網站的同類推薦，23％的通過社交了解。
提及網站推薦，73%認為親友推薦比網站推薦更有效，60%認為個性化推薦完全是網站營銷的工具，56%的人表示還有待觀察， 37%的人說不想專門花錢買網站推薦， 因為“這些推薦都太危險了”。
上述數據也揭露了一個事實，社交媒體曾被認為能夠對用戶的選擇產生深刻的影響，因而有很多廣告商或者內容商都選擇在社交媒體投入更多預算，進行推廣。但實際上，社交媒體對內容選擇的影響力可能不如人際關係的作用大。
有48%的受訪者說，他們的觀看取向受到家人、朋友的影響， 然而只有25%的受訪者表示，其觀看習慣和選擇完全出於社交目的，只為在社交中不被孤立。
用戶體驗已成視頻平台競爭關鍵
娛樂和傳媒公司長期的競爭圍繞著兩個方面：內容、發行，但在當下，他們不得不開始關注第三個方面：用戶體驗。
內容產業蓬勃的發展，供大於求（儘管這是一種偽現象）的趨勢，正迫使內容供應商、傳媒發行商和科技公司，在內容檢索、個性化定製和內容粘性上作出改進。
普華永道總結稱，當下，用戶的需求，已經從“搜索”和“推薦”轉向“個性化內容”， 個性化內容更能幫助吸引、留存、滿足用戶…因此， AI和數據的應用將成為公司在視頻業務上攻克的重點，最好的解決方案，必須要實現人機匹配，使得觀眾能精準地找到自己最關注的內容，進而才能實現對內容生產者和發行機構的回報，實現共贏。
而在個性化內容機制的簡歷上， 普華永道提出了‘動態抓取（crawl)，DNA構建(walk)，流程貫通(run)’的三步式模型。
“動態抓取”
必須要及時抓取實時發生的事件，針對事件本身所產生的語境來推薦內容。 打比方說，如果有一天全國範圍出現日食，就可以顯示與宇宙有關的電影。這也要求幕後有一個團隊，確保抓取到日食在大眾群體中所產生的語境效應，並及時做到內容的匹配。
同時，在日常運營中，要構建以時間線為基準的邏輯，抓取時間線上與社會生活強關聯的需求，展開相關的內容推薦，一個簡單的例子，就是如果是星期五晚上8點，推薦電影，如果是在星期一上午9點，那顯然是工作環境，推薦電影很傻。
“DNA構建”
要建立用戶檔案，每一個觀眾都可以登陸到個人專屬的用戶檔案頁面， 用戶檔案可以追蹤到人們在一天中每一時間看的具體是什麼內容。在檔案的基礎上，要引入關於用戶的其他細節，可以把用戶信息和其他大數據源整合捆綁到一起，構建更為精準地推薦基礎。
同時，要開發用戶推薦引擎，基於用戶觀看的內容、供應商對目標用戶的了解、或者其他口味類似的用戶的檔案，為用戶提供更好的建議。
“流程貫通”
從全面AI到實現全面個性化定製，要想做到這一點，內容提供者將需要了解每項內容的精髓，賦予並挖掘出每個內容潛在的DNA， 不能僅僅基於內容的類別進行推薦，不能因為一個用戶喜歡看了喜劇就覺得她/他就是喜歡喜劇。
而是對用戶正在觀看的項目結合以往所有的觀看進行趨勢分析，尋找到真正的興趣點，（例如，某個導演，最喜歡的演員，演出的風格，喜劇的細分類別，次級子類型等），真正實現個性化內容推送的精準。
總的來說，普華永道認為視頻業務想要在當下的環境中確保優勢，必須從運營層面為公司確立三大目標：
最大限度地吸引觀眾，保持高水平的用戶滿意度、參與度
要對內容合理的投資確保回收成本
確保廣告商獲得回報
