這些價(jià)值都是顯而易見(jiàn)的，還有我們?cè)诒砻婵床坏降模ㄟ^(guò)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果來(lái)指導(dǎo)優(yōu)酷土豆集團(tuán)的自制內(nèi)容。其實(shí)這個(gè)過(guò)程也是對(duì)視頻質(zhì)量進(jìn)行分析的過(guò)程，在優(yōu)酷土豆的搜索、推薦中按照視頻質(zhì)量進(jìn)行排序，反過(guò)來(lái)也提高了推薦成功率
每個(gè)去視頻網(wǎng)站看過(guò)視頻的用戶，都知道，在看完一個(gè)視頻之后，會(huì)有相關(guān)的視頻推薦，這個(gè)不足為奇的功能，就是大數(shù)據(jù)的體現(xiàn)，視頻行業(yè)在不留意間早就成為了大數(shù)據(jù)的弄潮者。
姚鍵是優(yōu)酷土豆集團(tuán)CTO，據(jù)他介紹，優(yōu)酷新上線的首頁(yè)頁(yè)面上，光是導(dǎo)航欄上的視頻分類就有21個(gè)，21個(gè)不同類型的內(nèi)容，這意味著會(huì)有各種不同的用戶來(lái)優(yōu)酷看視頻，要想給不同的用戶推薦他們喜歡的視頻，這靠的是一個(gè)叫做“協(xié)同過(guò)濾推薦”的技術(shù)。
百度百科上這樣介紹協(xié)同過(guò)濾推薦（Collaborative Filtering recommendation）：“是在信息過(guò)濾和信息系統(tǒng)中正迅速成為一項(xiàng)很受歡迎的技術(shù)。與傳統(tǒng)的基于內(nèi)容過(guò)濾直接分析內(nèi)容進(jìn)行推薦不同，協(xié)同過(guò)濾分析用戶興趣，在用戶群中找到指定用戶的相似（興趣）用戶，綜合這些相似用戶對(duì)某一信息的評(píng)價(jià)，形成系統(tǒng)對(duì)該指定用戶對(duì)此信息的喜好程度預(yù)測(cè)。”
這是亞馬遜、谷歌等互聯(lián)網(wǎng)巨頭都在使用的技術(shù)。亞馬遜會(huì)告訴你“買了A商品的顧客也同時(shí)購(gòu)買了B商品”，Youtube上，一個(gè)視頻播放結(jié)束，馬上就會(huì)出現(xiàn)相關(guān)推薦視頻。
看上去簡(jiǎn)單的相關(guān)推薦，其實(shí)在優(yōu)酷的視頻推薦中涉及上百個(gè)參數(shù)，每次要調(diào)整參數(shù)，都要手動(dòng)調(diào)整十幾甚至幾十個(gè)參數(shù)，每天推薦視頻的數(shù)據(jù)模型中要涉及的數(shù)據(jù)高達(dá)幾十億。
一次小小的參數(shù)調(diào)整，帶來(lái)的后果，可能是當(dāng)天視頻觀看帶來(lái)幾百萬(wàn)的增長(zhǎng)，也可能是在算法穩(wěn)定后的未來(lái)幾周，甚至幾個(gè)月帶來(lái)視頻觀看量的曲線變化。
當(dāng)然，數(shù)字證實(shí)，通過(guò)這種協(xié)同過(guò)濾推薦給用戶的視頻是靠譜的，因?yàn)樵诤Ａ康囊曨l中尋找自己喜歡的視頻成本是很高的，推薦視頻的打開(kāi)率也令人滿意。
優(yōu)酷土豆心中的“大數(shù)據(jù)”
數(shù)據(jù)的挖掘、分析，用在推薦視頻上，還只是個(gè)小意思。優(yōu)酷在2010年推出的“優(yōu)酷指數(shù)”把大數(shù)據(jù)精神進(jìn)一步強(qiáng)化，把視頻播放周期、用戶核心特征、用戶播放行為、視頻熱度排行等數(shù)據(jù)進(jìn)行展示。
姚鍵這樣介紹優(yōu)酷指數(shù)誕生的背景：“2010年的時(shí)候，優(yōu)酷在PC互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代已經(jīng)成為最有影響力的視頻網(wǎng)站，優(yōu)酷希望能夠在行業(yè)內(nèi)樹(shù)立一個(gè)標(biāo)桿，在強(qiáng)化優(yōu)酷品牌的同時(shí)，也打造優(yōu)酷指數(shù)這樣一個(gè)概念。”
今年，優(yōu)酷指數(shù)進(jìn)而演變成“中國(guó)網(wǎng)絡(luò)視頻指數(shù)”，加入了土豆網(wǎng)以及移動(dòng)客戶端的視頻數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)字感興趣的用戶，可以從這個(gè)指數(shù)里讀出很多內(nèi)容。
作為一款平臺(tái)化的產(chǎn)品，“中國(guó)網(wǎng)絡(luò)視頻指數(shù)”在優(yōu)酷土豆集團(tuán)中的參考價(jià)值無(wú)處不在，從廣告售賣，到版權(quán)購(gòu)買，再到播放器產(chǎn)品的優(yōu)化，等等，處處都能夠作為指導(dǎo)依據(jù)。
據(jù)姚鍵透露，優(yōu)酷土豆集團(tuán)推出的數(shù)據(jù)報(bào)告給節(jié)目制作方、影視劇公司、第三方析機(jī)構(gòu)等了解視頻節(jié)目的播放信息，以及觀眾人群的分析提供了依據(jù)；在廣告銷售方面，能夠?yàn)閺V告主呈現(xiàn)出用戶行為特征，提供廣告投放價(jià)值的分析；在進(jìn)行版權(quán)購(gòu)買的時(shí)候，可以根據(jù)指數(shù)的走向來(lái)幫助決策；公司內(nèi)部，哪怕是播放器產(chǎn)品的用戶體驗(yàn)優(yōu)化，都可以查看數(shù)據(jù)分析結(jié)果，查看按鈕的擺放和使用頻率等。
這些價(jià)值都是顯而易見(jiàn)的，還有我們?cè)诒砻婵床坏降模ㄟ^(guò)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果來(lái)指導(dǎo)優(yōu)酷土豆集團(tuán)的自制內(nèi)容
“比如說(shuō)優(yōu)酷有很多自制的內(nèi)容，有很多的微電影、綜藝節(jié)目等等，這些播放數(shù)據(jù)可以顯示出哪些題材是用戶喜歡的，用戶看到哪里就看不下去了，在哪里是拖放觀看的，一系列的用戶行為可以清晰地告訴內(nèi)容制作人員，應(yīng)該怎么去剪輯視頻，怎么去選擇內(nèi)容題材。”姚鍵說(shuō)。
其實(shí)這個(gè)過(guò)程也是對(duì)視頻質(zhì)量進(jìn)行分析的過(guò)程，在優(yōu)酷土豆的搜索、推薦中按照視頻質(zhì)量進(jìn)行排序，反過(guò)來(lái)也提高了推薦成功率。
然而，大數(shù)據(jù)讀出的數(shù)據(jù)，其指導(dǎo)意義還遠(yuǎn)不止此。
每部電影、電視劇在播出后都會(huì)有對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)，哪些演員受歡迎，哪些題材受追捧，通過(guò)分析數(shù)據(jù)就可以慢慢發(fā)現(xiàn)背后的原因，把這個(gè)受歡迎的故事講出來(lái)，這就是可見(jiàn)的未來(lái)。
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