借著互聯(lián)網(wǎng)東風(fēng)，時(shí)間視重在“看電視”轉(zhuǎn)變?yōu)椤坝秒娨暋钡脑俜之?dāng)下，電視廠商如何迎接“觀眾”向“用戶”概念的配電轉(zhuǎn)變，不但折射出了行業(yè)參與者對(duì)于客廳新經(jīng)濟(jì)和內(nèi)容傳播價(jià)值的新被全新認(rèn)知，也隱藏著大小屏之間的客廳注意力滲透之爭(zhēng)。
由中國(guó)電信基于網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計(jì)進(jìn)行的大屏定義調(diào)查顯示：平均每個(gè)家庭可使用的泛智能設(shè)備為9.2臺(tái)，其中與視頻相關(guān)的崛起智能設(shè)備有IPTV盒子、OTT盒子、推動(dòng)電腦、用戶智能手機(jī)、投影儀等，其中有約一半的設(shè)備可接入視頻節(jié)目，注定了“數(shù)字家庭”場(chǎng)景下對(duì)于“眼球經(jīng)濟(jì)”的爭(zhēng)奪已經(jīng)進(jìn)入白熱化。
不可否認(rèn)的是，相比于PC、平板、手機(jī)等設(shè)備，電視作為原生的視頻內(nèi)容消費(fèi)終端，在產(chǎn)品形態(tài)、音畫(huà)表現(xiàn)上擁有先天優(yōu)勢(shì)，能夠提供極具臨場(chǎng)感、沉浸感的觀影追劇體驗(yàn)。
但與此同時(shí)，智能電視在人機(jī)交互、上海美女同城上門外圍上門外圍女（電話微信365-*2895）提供頂級(jí)外圍女上門，可滿足你的一切要求軟件生態(tài)、信息粒度等方面尚屬弱勢(shì)，直接與間接地削弱了客廳大屏的娛樂(lè)、商業(yè)價(jià)值。
從智能電視使用數(shù)據(jù)來(lái)看，近年來(lái)開(kāi)機(jī)率、開(kāi)機(jī)時(shí)長(zhǎng)屢創(chuàng)新高，但總體仍具較大成長(zhǎng)空間。
居家需求激活大屏生態(tài)
2020年以來(lái)，國(guó)際局勢(shì)動(dòng)蕩、國(guó)內(nèi)疫情反復(fù)、消費(fèi)復(fù)蘇不足等諸多因素共同影響了消費(fèi)者的生活方式。不同媒介時(shí)長(zhǎng)的重分配是市場(chǎng)變遷在用戶端的重要投影。
在遠(yuǎn)程協(xié)作、網(wǎng)絡(luò)教育、客廳健身等新需求的促進(jìn)下，客廳電視在家庭屏幕中的重要性顯著提升，客廳電視在此期間獲得顯著流量增長(zhǎng)。
群邑智庫(kù)數(shù)據(jù)顯示，居家隔離讓一線市場(chǎng)消費(fèi)者開(kāi)啟居家健身模式，疫情前后家中健身比例提升了81%，一、二線城市智能電視日達(dá)到率分別提升了10%和23%。
在大屏主場(chǎng)的視頻消費(fèi)領(lǐng)域，電視平臺(tái)用戶回流趨勢(shì)突顯。從2020年開(kāi)始，電視收視就出現(xiàn)了大幅提升，一直到2021年用戶每日戶均收視時(shí)長(zhǎng)都保持在了5.83小時(shí)左右，較2019年增長(zhǎng)12.3%。
2022年春節(jié)期間，智能電視日活規(guī)模就達(dá)到1.14億臺(tái)，相比去年同期同比大幅增長(zhǎng)35.7%；春節(jié)期間日均電視觀看市場(chǎng)6.63小時(shí)，相對(duì)春節(jié)前提升21.7%。據(jù)CSM全國(guó)網(wǎng)數(shù)據(jù)顯示，2022年第一季度，中央廣播電視總臺(tái)整體收視份額30.87%，強(qiáng)勢(shì)走高，同比漲幅高達(dá)15%。
近年來(lái)視頻平臺(tái)對(duì)于客廳大屏的傾斜，也印證了這種大眾媒介的交替。據(jù)《2021OTT商業(yè)化白皮書(shū)》顯示，在用戶長(zhǎng)視頻媒介使用偏好的調(diào)研中，使用智能電視觀看電視劇、綜藝節(jié)目的用戶分別占比87.9%、82.4%，甚至均高于移動(dòng)端。
去年B站財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)就曾顯示，B站MAU環(huán)比凈增3010萬(wàn)人至2.67億人，同比增長(zhǎng)36%，電視端用戶已超越PC端成為B站第二大用戶構(gòu)成；愛(ài)奇藝也曾在2020年發(fā)布數(shù)據(jù)，指出互聯(lián)網(wǎng)電視消耗總時(shí)長(zhǎng)已經(jīng)超過(guò)了手機(jī)加平板電腦。
不過(guò)若將視野拉遠(yuǎn)，用戶面對(duì)眾多“屏幕”，媒介觸點(diǎn)分散。有數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)現(xiàn)代成年人每天約看屏幕9個(gè)小時(shí)，占據(jù)醒著時(shí)長(zhǎng)的一半以上，這其中智能大屏日均開(kāi)機(jī)時(shí)長(zhǎng)為328分鐘。
綜合上述數(shù)據(jù)不難發(fā)現(xiàn)，新電視業(yè)態(tài)在納入互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容與智能生態(tài)之后，確實(shí)獲得了比傳統(tǒng)電視更加廣闊的行業(yè)廣度與生態(tài)范圍，但同時(shí)也應(yīng)該認(rèn)識(shí)到，智能電視行業(yè)仍面臨交互困難、軟件生態(tài)匱乏等諸多痛點(diǎn)，束縛著客廳大屏商業(yè)價(jià)值的釋放。
軟件定義電視，大屏價(jià)值釋放
在“眼球經(jīng)濟(jì)”、“注意力經(jīng)濟(jì)”概念愈發(fā)受到行業(yè)肯定的當(dāng)下，“用戶時(shí)間”作為互聯(lián)網(wǎng)流量商業(yè)中最重要的不可再生“資源”，成為了各方進(jìn)行零和博弈的主戰(zhàn)場(chǎng)。
由智能電視興起引發(fā)的媒介使用時(shí)間再分配過(guò)程，同樣也是互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)價(jià)值重新分配的變革。在33年的中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)程中，2012年與2022年是兩個(gè)重要的時(shí)間節(jié)點(diǎn)。
2012年之前，PC端是互聯(lián)網(wǎng)的主要硬件載體，2012年之后移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)占據(jù)了國(guó)內(nèi)90%的互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)份額；而在2022年，智能電視正式超越PC份額，成為僅次于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的第二大商業(yè)渠道。
而在主要內(nèi)容輸出渠道的爭(zhēng)奪中，正如前文所述，智能電視贏在聲畫(huà)表現(xiàn)，卻整體生態(tài)、交互、信息等方面不敵智能手機(jī)。相比之下，智能手機(jī)在強(qiáng)大的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)加持下，內(nèi)容生態(tài)與商業(yè)價(jià)值均已得到充分挖掘。
當(dāng)然了，誕生僅比智能手機(jī)晚了五年的智能電視，在行業(yè)發(fā)展方向上也已經(jīng)找尋到了自己的路徑。那便是在“軟件定義硬件”時(shí)代背景下的全新方法論，通過(guò)算法實(shí)現(xiàn)千人千面的內(nèi)容推薦機(jī)制，提升用戶體驗(yàn)，增加大屏內(nèi)容生態(tài)粘性。
事實(shí)上，在智能電視行業(yè)喊出“內(nèi)容為王”之后，互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容已經(jīng)經(jīng)過(guò)多輪爆發(fā)，用戶與平臺(tái)之間的矛盾經(jīng)歷了“缺少內(nèi)容”、“缺少好內(nèi)容”到“難以從過(guò)載的海量?jī)?nèi)容中找到適合自己的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容”，因此智能算法推薦系統(tǒng)已然成為重要的現(xiàn)代信息傳遞方式，及不可或缺的高效信息過(guò)濾工具。
正如成熟推薦算法構(gòu)建了今日頭條、抖音APP的技術(shù)護(hù)城河，如今越來(lái)越多的智能電視廠商、OTT、IPTV服務(wù)運(yùn)營(yíng)商注意到了內(nèi)容推薦技術(shù)的重要性，找到用戶隱性興趣點(diǎn)，精準(zhǔn)高效地幫助用戶在海量視頻庫(kù)中找到想看的內(nèi)容，將平臺(tái)的視頻點(diǎn)播和直播電視節(jié)目進(jìn)行破壁多元推薦，能夠立竿見(jiàn)影地給用戶更好收視體驗(yàn)的同時(shí)，也能充分釋放智能電視平臺(tái)的商業(yè)價(jià)值。
在智能電視領(lǐng)域深耕十余年的大屏運(yùn)營(yíng)服務(wù)提供商——?dú)g網(wǎng)科技，對(duì)于智能推薦系統(tǒng)謀篇布局已久，應(yīng)用最新大數(shù)據(jù)分析算法能力及平臺(tái)智能推薦技術(shù)，在保證平臺(tái)數(shù)據(jù)安全的前提下，持續(xù)賦能客廳數(shù)字化，目前已覆蓋多種應(yīng)用場(chǎng)景，為客廳大屏智能推薦技術(shù)生態(tài)樹(shù)立了全新標(biāo)桿。
多維度篩選信息，高效推薦內(nèi)容
籠統(tǒng)的來(lái)說(shuō)，推薦系統(tǒng)即是咨詢過(guò)濾的一種應(yīng)用，用于解決面對(duì)海量的信息，用戶難以篩選出目標(biāo)信息的難題。
推薦系統(tǒng)在一定程度能夠?qū)⒂脩艨赡芟埠玫馁Y訊或物品（如：電影、圖書(shū)、網(wǎng)頁(yè)、衣服等）推薦給用戶。與搜索引擎不同的是，推薦系統(tǒng)不要求用戶必須提供明確的搜索關(guān)鍵詞，而是通過(guò)對(duì)用戶的歷史行為信息進(jìn)行分析，找到他們可能感興趣的物品或信息，并想用戶進(jìn)行推薦。
信息推薦不僅是當(dāng)今內(nèi)容、營(yíng)銷平臺(tái)的必備技能，對(duì)于智能電視以及運(yùn)營(yíng)商IPTV平臺(tái)這種以內(nèi)容輸出為主要功能場(chǎng)景，同時(shí)交互受限、軟件生態(tài)尚待完善的平臺(tái)無(wú)疑更具價(jià)值。
歡網(wǎng)科技的推薦系統(tǒng)推出數(shù)年來(lái)，已經(jīng)擁有了非常完善安全的數(shù)據(jù)獲取、篩選、應(yīng)用體系，能夠持續(xù)深入了解用戶的收視需求及使用需求，為用戶提供優(yōu)質(zhì)貼心的內(nèi)容推薦服務(wù)。多年來(lái)，歡網(wǎng)持續(xù)與多地IPTV、DVB平臺(tái)合作，打造落地智能推薦及導(dǎo)視系統(tǒng)。歡網(wǎng)科技智能推薦系統(tǒng)共有三個(gè)主要模塊，即推薦對(duì)象建模模塊、用戶建模模塊，以及推薦算法模塊。
推薦對(duì)象建模模塊，即對(duì)于平臺(tái)視頻內(nèi)容進(jìn)行建模分類，并得到屬于各個(gè)類別的權(quán)重，例如：《葉問(wèn)》：傳記（0.5）、歷史（0.4）、動(dòng)作（0.3）。
用戶建模模塊，是建立用戶偏好模型和計(jì)算推薦結(jié)果的數(shù)據(jù)源。收集的用戶行為數(shù)據(jù)的類型和質(zhì)量會(huì)直接影響建立用戶興趣模型的方法和計(jì)算用戶興趣和偏好的準(zhǔn)確度。通過(guò)對(duì)用戶的行為分析，計(jì)算出用戶的興趣，進(jìn)而匹配推薦對(duì)象模塊的數(shù)據(jù)點(diǎn)，向用戶推薦他們可能感興趣的視頻。
因?yàn)閷?duì)于電視終端用戶而言，多個(gè)個(gè)體共用一個(gè)終端，他們使用終端的習(xí)慣、時(shí)間可能不一樣。為了解決這個(gè)問(wèn)題，歡網(wǎng)科技根據(jù)家庭成員不同個(gè)體觀看電視的時(shí)間不同，對(duì)其進(jìn)行時(shí)間劃分。
歡網(wǎng)科技將一天分為幾個(gè)時(shí)間段，對(duì)電視用戶建立分時(shí)段的喜好度，對(duì)于電視直播，進(jìn)行分時(shí)段的節(jié)目推薦。通過(guò)這種方法，既能體現(xiàn)不同時(shí)間段用戶的不同興趣，也能體現(xiàn)觀看習(xí)慣不同的多用戶的興趣，還可以根據(jù)家庭家庭成員的組成，為每個(gè)用戶設(shè)定特定的標(biāo)簽，劃分不同的時(shí)間段。
例如，上學(xué)族通常開(kāi)機(jī)時(shí)間為，17：00—19：30 ，那么此時(shí)內(nèi)容推薦權(quán)重會(huì)向少兒（0.8）、教育（0.6）、偶像（0.3）傾斜。
又譬如，常在0：00—8：00開(kāi)機(jī)的用戶會(huì)被打上“熬夜黨”的標(biāo)簽，此時(shí)內(nèi)容推薦權(quán)重為恐怖（0.5）、戰(zhàn)爭(zhēng)（0.4）、動(dòng)作（0.3）。
最重要的推薦算法模塊，核心思想是通過(guò)某種方式將用戶和物品關(guān)聯(lián)起來(lái)，是一個(gè)推薦系統(tǒng)的核心，不同的推薦系統(tǒng)使用了不同的算法。歡網(wǎng)科技采用的主要的推薦算法有協(xié)同過(guò)濾、基于內(nèi)容推薦以及社會(huì)化過(guò)濾等。
協(xié)同過(guò)濾是推薦算法中的基礎(chǔ)算法，主要通過(guò)對(duì)用戶的歷史行為分析，計(jì)算出用戶的興趣并給用戶做出推薦，它的基本假設(shè)是用戶會(huì)喜歡和自己以前喜歡視頻相似的視頻。協(xié)同過(guò)濾的一個(gè)重要缺點(diǎn)是不能解決冷啟動(dòng)問(wèn)題，系統(tǒng)不能對(duì)剛加入的用戶或者新物品做出推薦，一般需要結(jié)合其他算法使用。
基于內(nèi)容的推薦不需要獲取用戶對(duì)物品的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，而是依據(jù)物品之間內(nèi)容信息的相似度。它的前提假設(shè)條件是用戶會(huì)喜歡和自己以前喜歡的物品內(nèi)容屬性相似的物品。內(nèi)容推薦能夠很好的解決用戶冷啟動(dòng)問(wèn)題，不受用戶評(píng)分稀疏性問(wèn)題的限制。
社會(huì)化過(guò)濾的思想是用戶的喜好會(huì)受他在社交網(wǎng)絡(luò)中好友的喜好的影響。比如 Amazon 利用用戶在 Facebook 中的好友信息向用戶推薦好友喜歡的商品，視頻推薦網(wǎng)站 Clicker 利用用戶在 Facebook 的好友信息向用戶推薦好友喜好的視頻。通過(guò)好友推薦可以增加用戶對(duì)推薦結(jié)果的信任度，同時(shí)社交網(wǎng)絡(luò)也能很好的解決資源冷啟動(dòng)問(wèn)題。
內(nèi)容過(guò)濾算法側(cè)重于通過(guò)將用戶、item 劃分為特定的信息特征來(lái)繪制用戶畫(huà)像，從而直接建立對(duì)用戶興趣的理解。初期的推薦系統(tǒng)中多采用的是內(nèi)容過(guò)濾的方法，進(jìn)行多次關(guān)聯(lián)性分析，發(fā)現(xiàn)多次在某類影片的點(diǎn)擊之間的關(guān)聯(lián)性，從而成推薦結(jié)果。
在為用戶提供優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容推薦服務(wù)的同時(shí)，歡網(wǎng)科技的智能推薦系統(tǒng)還遵循了十條新媒體設(shè)計(jì)原則，以保證系統(tǒng)符合行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)、保障用戶數(shù)據(jù)安全等技術(shù)底線，包括標(biāo)準(zhǔn)性原則、開(kāi)放性原則、先進(jìn)性原則、實(shí)用性原則、易用性原則、已維護(hù)原則、可升級(jí)原則、穩(wěn)定性原則，以及安全性原則。
結(jié)語(yǔ)
在電視端成為互聯(lián)網(wǎng)重要入口的當(dāng)下，受眾和媒介的相互關(guān)系正在經(jīng)歷劇烈的重塑，在此時(shí)代背景之下，作為曾經(jīng)家庭娛樂(lè)中心，如今再次依托于互聯(lián)網(wǎng)重振旗鼓的客廳大屏，無(wú)疑面對(duì)著一場(chǎng)歷史性的變革。
智能電視、IPTV終端等家庭大屏在用戶無(wú)法發(fā)表顯性意見(jiàn)，無(wú)法獲取用戶直接的內(nèi)容愛(ài)好模型的電視平臺(tái)，歡網(wǎng)科技提出的基于觀看時(shí)間、屬性的用戶興趣偏好模型，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)視頻內(nèi)容的個(gè)性化推薦、個(gè)性化搜索、個(gè)性化推送，更有望賦能廣告及流量運(yùn)營(yíng)模塊，挖掘客廳大屏商業(yè)價(jià)值，對(duì)于行業(yè)具有廣泛的借鑒意義。
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