大数据格局下视频网站的发展之路

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大数据最初是指多到无法去进行统计和分析的数据集,后来被衍生成——通过某种方式和方法去分析海量数据,从中获得我们需要的具有巨大价值利益的服务内容。

这是一种逐渐被重视的形式,分析这些数据有难度,存储这些数据一样有难度,也需要使用一些前所未有的方式,现在国内大部分采用的是 Hadoop 这样开源的分布式数据集群,来满足各种数据统计的需求。

由于海量数据中可以分析出具有巨大价值利益的细分数据,所以很多网站都进行大数据战略,特别是在电商行业和视频行业。

不过更具有挑战性和代表性的应该是针对视频网站的大数据挖掘,毕竟电商对于大数据来说还是有很多优势的,比如电商的用户无论如何挑选,最终还是会选中某一款产品,然后注册、登陆、支付,无形中就将自己最重要的信息资料全盘托出。而视视频网站绝大部分用户都是不注册的,如何在这种无法记录用户信息的情况下如何做到大数据分析呢?

最近有一部 Netflix 的自制剧《纸牌屋》被大家所关注,据说是 Netflix 根据数据推论出《纸牌屋》成功的关键要素:喜欢 BBC 剧集的用户、大卫·芬奇的表现风格、凯文·史派西的表演刻画。最终事实证明,基于大数据分析出来的结论非常靠谱,《纸牌屋》在美国和其他 40 多个国家引起了观剧热潮,为此 Netflix 获得了巨大成功。

大数据谁做的最好?

由此我们产生一个疑问,视频行业有人在做大数据吗?谁家做得最好呢?

是 Netflix 么?在技术层面来说,我觉得并不是。

Netflix 之所以成功还是在于它的数据是可被挖掘的,Netflix 是一家在线 DVD 租赁网站,通过用户直接的租赁数据,可以得知用户喜欢 BBC 的剧集,喜欢大卫·芬奇导演的影片对社会问题的另类表达,和凯文·史派西在刻画各种阴险狡诈的反派人物时那出神入化的演技,于是成功的推出了《纸牌屋》这部备受瞩目的优质美剧。

而在匿名用户大数据中做得最好的莫过于 Youtube 了,在我接触过这家神奇的视频网站后,不仅折服于他精准的推荐算法,更钦佩他们对于数据的开放性,只要你想统计和分析,Youtube 会将几乎所有视频的数据都提供给你,这应该归功于他们依附着 Google 强大的技术支持。

在 Youtube 所有的大数据信息,都围绕着单部视频节目所进行,第一次访问,第一次分享,第一次评论,都展现在你面前,包括时间和 URL 一一列出,这是一种多么开放的胸怀。

国内也有几家针对视频做大数据的视频网站:优酷网、搜狐(数据比较全);酷 6 网、土豆、56(提供部分数据);奇艺、乐视、腾讯(有统计但未提供);它们也都将成为视频网站大数据的角逐者。

大数据的本土化应用

大数据分析的益处就是有求必应,按需索取;针对国内视频网站的盈利模式,有哪些领域可以产生价值呢?

内容推荐算是最基本的应用了,为用户提供更多符合胃口的视频,提高点击率,获得更多的广告曝光,是最直接的获利形式。这也是最简单,最容易实现,也是各大视频网站普遍使用的方法,但取决于算法的精准程度。很多网站简单的用切词、标签等形式,为用户视频推荐就认为是精准推荐了,并为其冠名“推荐算法”四个字,我们也不能议论什么,毕竟基于大数据的推荐算法不是简单的工程。

其次是基于数据将用户按条件筛选后,以不同维度进行盈利性内容推广;如影视作品的网络宣传推广,内容预热报道,付费视频的推荐点播等。通过用户群的细分后,产生的转化效果较高;但是为其配套的基础服务也比较繁多。如会员系统、支付系统、计费系统、影视内容加密方式,和模糊推荐的功能,都需要一段时间开发,相对的要投入较多人力和开发成本。

可复制的商业模式?

是否还有其他行业基于大数据的盈利模式已经被验证,并且模式可以被复制、套用到视频网站中呢?

Netflix 已经为我们提供了一个很好的实例,分析用户的喜好来挑选导演和演员,这种方式可以完美的复制到国内。2013 年优酷、奇艺都押宝在自制剧集方面。前两年,国内也有几部成功的微电影系列,如《青春期》系列,还有后来几部比较火爆的《干爹》、《上位》、《妈咪》大多是以吸引眼球的方式去博得用户关注。如果可以通过大数据分析,成功拍摄出真正在品质和品味上达到广电水准的自制剧,在国内也创造一次成功案例,将有可能奠定其霸主地位。

另一个案例就是复制百度的竞价广告模式,通过为用户及广告营销方提供大数据的分析支持,让其自主投放广告;让广告主发掘自己觉得有价值的视频,投放广告,生成一个自主营销的生态环境,将有利于网站和行业的发展。

无价值的视频没有广告的投放价值,有价值的视频被广告主相继竞价争抢,通过视频自身的内容提高原创作者的经济收入,可谓是双赢的法则;不仅可以鼓励原创作者的积极性,也可以让网站的视频的内容质量不断提高,形成难以超越的价值高度。

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