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2018-10-09 06:12:08
 
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图源:视觉中国

  数十年来,内容排播既是一门艺术,也是一门科学。在传统媒体时代,制作人针对特定的人群创作电影和电视节目,而传统广播公司和有线电视网的编播人员通过分析调查公司(如尼尔森、英国广播受众研究委员会等)提供的收视数据来更好地掌握“谁”、“在看什么”、“什么时候看”、“使用什么设备”等信息,以此提高收视率。

  然而,在大数据时代,收视率不再是唯一的参考标准,AI正在把收视调查和内容排播推向一个崭新的高度。

  全球流媒体巨头Netflix就是AI技术的深度践行者之一,它通过机器学习、神经网络和深度学习、计算机视觉等AI技术,精准洞察用户的浏览行为和收视偏好,来决定投资哪些内容。据悉,仅2018年Netflix就在原创内容上豪掷了80亿美元。而据《纽约时报》报道,Netflix之所以这么有底气扩大投资规模,正是因为AI “算到了人们想看什么,而观众自己或许还不知道。”

  Netflix每天会查看数百万的点击率、搜索量和播放量,以及每月数十亿小时影视内容的观看历史。这些数据会被立即输入平台的人工智能算法,并在平台页面上为不同用户做相应的调整,包括个性化的主页设计、每一行的标题、每部电影的缩略图以及其他电影的推荐等,以便为每个用户提供独特的收视体验。

  以片花为例,Netflix基于对用户喜好的分析,为其提供量身定制的片花,而这些片花是从影视作品的一系列精选片段中自动生成的。AI会检索出对某一位目标用户最具冲击力的场景,将其组合在一起,从而形成对这位用户最有吸引力的片花。举例来说,如果一位观众喜欢看浪漫作品,那么一部影片即使是动作片,也会在片花中刻意突出一些浪漫场景;而如果这位观众是个粉丝,那么片花中则会去刻意表现某位演员。

  2013年,当Netflix拥有3300万订阅用户时,全球公关总监约里斯 埃弗斯(Joris Evers)曾表示:“Netflix有3300万个不同版本”。而这句话放在今天,也同样适用。

  除了收集和分析数据,Netflix也一直在用户中开展规模化的创意测试,以测算用户在使用产品过程中存在的显著差异,这一做法被定义为“消费科学”。

  在分析全球超过1亿的用户之后,Netflix提出了一个新概念:同品味用户群(taste communities),类似于我们常说的“圈层”。传统电视媒体按照年龄、种族或居住地等人口统计学标准来细分市。玁etflix认为,内容类型虽然可以大致区分出人们喜欢看的某种特定内容,却不完全相同,一些圈层偏好很难用内容类型来粗略界定。目前,Netflix已经识别出了2000个同品味用户群。

  Netflix原创剧集副总裁辛迪 霍兰德(Cindy Holland)表示:“这种方式帮助我们找到了好多志趣相投的粉丝群体。如今,当高管们决定是否要订购一部新剧集时,他们会率先考虑剧集是否能聚集足够多的同品味用户群,然后再决定买不买。”

  传统电视媒体主要依赖广告收入,所以他们会更加关注如何扩大观众规模,这是因为更多的观众意味着更多的广告收入。也正是如此,收视率低或者收视下降的节目都会被电视台立即砍掉。

  相比之下,Netflix并没有严格按照用户规模来衡量一部作品的成败。在Netflix看来,那些观众数量少但能够吸引不同“同品味用户群”、制作成本低但收益丰厚的影视内容,在扩展自身平台内容库的深度和广度方面会发挥重要作用。

  所以,Netflix使用另外两个标准来判定影视作品的成败:

  > 用户的弃剧率,从一集中间离开再也没回来。

  > 28天收视标准,在剧集发布之后的四周之内,有多少人追完了一整季。

  总的来说,AI技术不仅帮助Netflix吸引、留住用户,还是其内容决策的关键性工具。那些在传统媒体上遭受冷遇的影视内容,放在Netflix上可能会大获成功。究其原因,就在于平台更懂用户。

  不过,AI在收视调查中的日益流行,也不禁会令人思索:若是一味地迎合受众,会不会限制艺术的创造力和多样性呢?毕竟,影视作品不仅仅是商业产品。

  来源:影视产业观察

  广州代孕公司:Netflix豪掷80亿美元投资内容,AI说了算?

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