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解讀優(yōu)酷土豆的大數(shù)據(jù)工程

每個去視頻網(wǎng)站看過視頻的用戶,都知道,在看完一個視頻之后,會有相關(guān)的視頻推薦,這個不足為奇的功能,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。
    每個去視頻網(wǎng)站看過視頻的用戶,都知道,在看完一個視頻之后,會有相關(guān)的視頻推薦,這個不足為奇的功能,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。

  琢磨用戶喜歡什么樣的視頻,提高尋找內(nèi)容的效率,這是大數(shù)據(jù)在視頻行業(yè)應(yīng)用的一個小小案例,本期《數(shù)讀》聚焦視頻行業(yè),看大數(shù)據(jù)在視頻中的數(shù)字游戲。優(yōu)酷土豆集團(tuán)CTO姚健向我們娓娓道來優(yōu)酷土豆在大數(shù)據(jù)上的實踐。

  推薦視頻:看上去簡單的高深應(yīng)用

  姚鍵是優(yōu)酷土豆集團(tuán)CTO,據(jù)他介紹,優(yōu)酷新上線的首頁頁面上,光是導(dǎo)航欄上的視頻分類就有21個,21個不同類型的內(nèi)容,這意味著會有各種不同的用戶來優(yōu)酷看視頻,要想給不同的用戶推薦他們喜歡的視頻,這靠的是一個叫做“協(xié)同過濾推薦”的技術(shù)。

  百度百科上這樣介紹協(xié)同過濾推薦(Collaborative Filtering recommendation):“是在信息過濾和信息系統(tǒng)中正迅速成為一項很受歡迎的技術(shù)。與傳統(tǒng)的基于內(nèi)容過濾直接分析內(nèi)容進(jìn)行推薦不同,協(xié)同過濾分析用戶興趣,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某一信息的評價,形成系統(tǒng)對該指定用戶對此信息的喜好程度預(yù)測?!?br />
  這是亞馬遜、谷歌等互聯(lián)網(wǎng)巨頭都在使用的技術(shù)。亞馬遜會告訴你“買了A商品的顧客也同時購買了B商品”,Youtube上,一個視頻播放結(jié)束,馬上就會出現(xiàn)相關(guān)推薦視頻。

  看上去簡單的相關(guān)推薦,其實在優(yōu)酷的視頻推薦中涉及上百個參數(shù),每次要調(diào)整參數(shù),都要手動調(diào)整十幾甚至幾十個參數(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,帶來的后果,可能是當(dāng)天視頻觀看帶來幾百萬的增長,也可能是在算法穩(wěn)定后的未來幾周,甚至幾個月帶來視頻觀看量的曲線變化。

  當(dāng)然,數(shù)字證實,通過這種協(xié)同過濾推薦給用戶的視頻是靠譜的,因為在海量的視頻中尋找自己喜歡的視頻成本是很高的,推薦視頻的打開率也令人滿意。

  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年的時候,優(yōu)酷在PC互聯(lián)網(wǎng)時代已經(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)樹立一個標(biāo)桿,在強化優(yōu)酷品牌的同時,也打造優(yōu)酷指數(shù)這樣一個概念?!?br />
  今年,優(yōu)酷指數(shù)進(jìn)而演變成“中國網(wǎng)絡(luò)視頻指數(shù)”,加入了土豆網(wǎng)以及移動客戶端的視頻數(shù)據(jù),對數(shù)字感興趣的用戶,可以從這個指數(shù)里讀出很多內(nèi)容。

  作為一款平臺化的產(chǎn)品,“中國網(wǎng)絡(luò)視頻指數(shù)”在優(yōu)酷土豆集團(tuán)中的參考價值無處不在,從廣告售賣,到版權(quán)購買,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)報告給節(jié)目制作方、影視劇公司、第三方分析機構(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,能夠為廣告主呈現(xiàn)出用戶行為特征,提供廣告投放價值的分析;在進(jìn)行版權(quán)購買的時候,可以根據(jù)指數(shù)的走向來幫助決策;公司內(nèi)部,哪怕是播放器產(chǎn)品的用戶體驗優(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。

  這些價值都是顯而易見的,還有我們在表面看不到的,通過數(shù)據(jù)分析的結(jié)果來指導(dǎo)優(yōu)酷土豆集團(tuán)的自制內(nèi)容。

  “比如說優(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?!币︽I說。

  其實這個過程也是對視頻質(zhì)量進(jìn)行分析的過程,在優(yōu)酷土豆的搜索、推薦中按照視頻質(zhì)量進(jìn)行排序,反過來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有對應(yīng)的數(shù)據(jù),哪些演員受歡迎,哪些題材受追捧,通過分析數(shù)據(jù)就可以慢慢發(fā)現(xiàn)背后的原因,把這個受歡迎的故事講出來,這就是可見的未來。
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