在大數據概念下，美國視頻網站Netflix豪賭1億美元制作的連續劇《紙牌屋》迅速走紅。這讓國內視頻網站蠢蠢欲動。

數據的力量能否指導他們自制劇的拍攝？

愛奇藝數據研究院院長葛承志告訴記者，愛奇藝目前正在籌拍三部網絡劇，而選擇這三個熱門的網絡小說題材，統統是基于大數據分析。

在此基礎上，愛奇藝每天會收集網站上產生的用戶行為：包括用戶會在哪里暫停、回放、快進等，如果大量觀眾都在某一個節點做了快進或者回放的動作，愛奇藝就能判斷用戶喜歡或討厭的橋段，并以此指導自制劇的生產。

此外，愛奇藝還會搜集用戶在網站上的收視行為，根據這些行為將用戶進行分類和“畫像”，并據此進行針對性的廣告投放。

即便如此，葛承志坦言，網絡劇的成功與題材本身、劇本以及精良的制作分不開，不能過度夸大數據所產生的影響力。況且在實際操作中，國內視頻網站的主要盈利模式還是廣告，用戶的付費習慣尚未養成，這就意味著很難完全讓用戶去決定影視劇的演員、導演、劇本。另一廂，大數據的挖掘、建模和分析門檻，依然很高。

大數據的兩個維度

《21世紀》：眼下，大數據是個非常火熱的概念。愛奇藝在大數據方面目前有哪些研究與進展？

葛承志：愛奇藝對于大數據的研究主要是兩方面。

一是大數據的內容如何為用戶服務。對用戶來講，我們的終極目標是讓用戶看到他想看的，而不必從一堆內容挑選他想看的。我們通過對個人的收視習慣的分析，智能推薦他所感興趣的內容。

此外，大數據也在為內容生產提供一些幫助，傳統影視在制作的時候，更多關注的是大的題材本身和劇本本身的撰寫，包括導演、演員的使用。到了互聯網的時代，我們甚至可以用其中的一個情節或綜藝節目的一個橋段來進行分析，用戶對該情節的觀看量是高還是低，從而得出用戶的喜好，來指導更細的一些操作。

除了用戶的緯度，大數據的另一個緯度是如何服務廣告主，即幫助廣告客戶找到適合的受眾人群，或找到他的消費者及他的潛在消費者，甚至幫助客戶找到他競爭對手的消費者，并對消費者進行營銷。比如，通過和百度的合作，我們能夠獲知觀看視頻的用戶過去都在百度上搜索過哪些內容，從而在次基礎上進行廣告推送。

《21世紀》：眾所周知，Netfilx推出的《紙牌屋》是大數據運用在視頻網站上的一個成功典型。那么在自制劇大熱的當下，愛奇藝是否也通過大數據分析來指導自制劇的題材？

葛承志：對于《紙牌屋》這部劇，Netflix之所以把它包裝成一個大數據成功的典范，核心目的是Netflix需要把自己和傳統的影視劇制作公司，如HBO等區別開來。

他需要宣傳出自己的特色，這個特色就是互聯網大數據的特色。

其實仔細分析一下，這部劇最引人入勝的地方應該還是這個題材本身和劇本。某種程度上，《紙牌屋》的成功是題材和編劇的成功，與大數據、導演、演員等關系不是特別密切，因此，我們應該客觀看待《紙牌屋》的成功和大數據在影視創作中所起的作用。

當然，大數據確實能幫助我們來分析什么樣的題材是用戶關注的，感興趣的。愛奇藝本身也用大數據來挖掘題材。我們現在已經開機拍攝的三部網絡劇，實際上就是基于互聯網的數據分析。這三部作品來自國內知名的網絡小說，不管線上的閱讀還是線下的銷量，這三部小說都是關注度非常高的。在這個基礎上，我們果斷地購買了版權，將其轉化為電視劇搬上熒幕。此外，哪些演員具有比較好的口碑，演員和電視劇題材間關聯度，都需要我們利用大數據進行分析。

《21世紀》：在影視劇或綜藝節目的采購方面，愛奇藝是如何進行數據分析？

葛承志：在影視劇采購方面，我們背后有一套大數據的分析流程。通過對以往類似的題材、類似的編劇、類似的導演、類似的演員所演出的劇，在愛奇藝上的播放量，我們來推測即將采購的電視劇在未來可能產生播放成績，從而評估這個劇是否值得購買。

很多影視劇在發售的時候，其實還沒有拍完，甚至一些比較熱門的劇還沒有開拍，只有一個劇本的時候就開始賣。作為視頻網站，我們肯定要有一個相對準確的分析和預測，從這個角度講，我們的歷史數據能幫很大的忙。

用戶“畫像”的價值

《21世紀》：在廣告推送方面，你們是怎么樣通過數據分析來進行人群的定位和“畫像”的？

葛承志：在廣告推送上，我們近兩年開發了不少產品。舉一個簡單例子，如果你最近一個月在百度上搜過寶馬汽車，當你來到愛奇藝看任何一個內容的時候，我都知道你曾經搜索過寶馬汽車，我就可以給你投放寶馬的廣告，當然也可以投放奔馳的廣告。這就是“一搜百映”這個產品的核心價值。

我們今年還開發出了一款叫做“追星族”的產品，眾所周知，很多明星都有自己的粉絲群，比如說鄧超的粉絲會看鄧超相關的廣告，也會看鄧超的電視劇和電影，甚至可能還會看和鄧超相關的綜藝節目。當我們捕捉到用戶有這樣多重收看的行為，我們就會把他定義為鄧超的粉絲。緊接著，我們就會向他投放由鄧超代言的廣告。

總體來說，用戶的信息分為兩大類，一是用戶的自然數據，比如性別、年齡、地區等；另一類是他在互聯網上的行為數據，包括他的搜索行為、收視行為等。我們認為用戶的行為數據比他的自然數據更加重要。

《21世紀》：那么，愛奇藝目前把用戶分為幾大類，或是為用戶貼了多少種標簽呢？

葛承志：標簽肯定會有幾百個，因為這其中有不同的層面。比如說，我們根據百度的搜索數據，可以給他打上他喜歡不同種類的消費品的標簽。比如這個人喜歡汽車，那個人喜歡保健養生，另外一個人喜歡美麗護膚等，這是按照他的興趣和關注的領域來貼的一種標簽，這樣的標簽可能有幾十個，甚至上百個。

另一種標簽是關于用戶喜歡看何種類型的影視劇。有的用戶喜歡槍戰類的題材，有的用戶喜歡美劇，還有用戶喜歡愛情片等等。這個系列的標簽可能又有幾十個。

除此之外，還有和用戶追星相關的標簽，比如這個人喜歡鄧超，那個人喜歡孫紅雷。這些標簽被分為不同的維度，每個維度下都有幾十個甚至上百個標簽。一些用戶同時可以貼五六種標簽，也就是說，他其實適合五六種不同類型的廣告。

《21世紀》：在用戶分類的基礎上，廣告主一般會如何選擇受眾進行投放呢？

葛承志：通常來說，如果是美容日化、食品飲料等大眾消費品行業，廣告主不會只挑一類用戶，而是會挑好幾類標簽的用戶。但如果你是一個高端品牌，或是針對特定人群的產品品牌，比如你是賣服務器的，那么你的受眾對象肯定不是普通老百姓。能夠有服務器采購需求的，可能也就那么幾萬人，幾十萬人。這時，廣告主需要把幾類標簽疊加，找出重合部分的人，這些用戶會很有價值。因此，如何投放廣告和品牌所處的行業及他的受眾范圍有著密切關系。

優酷投奔阿里的大數據視角

《21世紀》：愛奇藝目前的大數據分析方式，你覺得準確率高嗎？

葛承志：這個不能一概而論。舉個例子，就節目采購而言，通過歷史的流量數據來推斷國內電視劇的熱度，目前的準確率大概可以達到80%以上。這一塊數據分析的規律性還是比較強的，因此準確度比較高。

對于一些海外劇，我們更多會看它在海外的播出情況，主要是收視率和它在海外社交媒體上傳播的狀況。通過海外播出情況能夠預測在國內的播出情況，但因為各地區文化不太一樣，也有30%的可能會有意外。像我們今年年初播出的《來自星星的你》這部韓劇，它在韓國播出的熱度遠遠沒有在國內高。

綜藝節目的情況和電視劇還不太一樣。由于這些年綜藝節目不斷推陳出新，熱點切換得非常快。前兩年火的是歌唱選秀類的節目，去年開始又是親子類的節目，今年又成了明星真人秀類的節目。這種新的題材更加考驗我們對于數據系統的分析，因為這些題材沒出現過，沒有歷史數據積累，分析這方面就有一定難度。我們也會參考類似的節目在海外的播出情況，來進行預測。這方面我們還在不斷積累經驗。

《21世紀》：你認為，在大數據的挖掘和運用方面，視頻網站面臨的主要挑戰是什么？

葛承志：目前比較大的挑戰是，視頻網站所能覆蓋的用戶行為，相對還是在一個有限的范圍內。或者說，視頻網站主要覆蓋的是用戶的休閑時光。那么用戶在非休閑娛樂的時候，他在工作中、購物中的時候，他的興趣愛好、消費習慣，作為一個視頻網站是無法獲取的。

這也是為什么愛奇藝是百度的子公司，而阿里入股了優酷。

你會發現這些視頻網站，多多少少和BAT有關。因為從視頻網站本身的角度，我們也需要更多層面的用戶數據。換言之，大數據的核心目的是描繪用戶，我們在描繪一個人的時候你不能只對他的一個方面了解透徹，你必須在各個方面都對他有所了解。這是視頻網站在大數據方面的一個挑戰，目前大家都在著力去解決這個問題。