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客廳大屏崛起推動(dòng)用戶媒介時(shí)間再分配 電視重新被定義

2025-11-25 11:48:11 [百科] 來源:桑間濮上網(wǎng)
  隨著中國傳媒產(chǎn)業(yè)的客廳融合進(jìn)程不斷加深,電視產(chǎn)業(yè)正在受到數(shù)字化與社會(huì)化的大屏定義持續(xù)影響,無論是崛起深圳寶安外圍工作室(外圍)vx《189=4143》提供外圍女上門服務(wù)快速選照片快速安排不收定金面到付款30分鐘可到達(dá)常態(tài)化的疫情限制、逐漸深化的推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)變革,還是用戶概念先行的元宇宙未來,都在重塑著受眾與電視媒介的媒介關(guān)系。

  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、深圳寶安外圍工作室(外圍)vx《189=4143》提供外圍女上門服務(wù)快速選照片快速安排不收定金面到付款30分鐘可到達(dá)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、商業(yè)價(jià)值。

  從智能電視使用數(shù)據(jù)來看,近年來開機(jī)率、開機(jī)時(shí)長屢創(chuàng)新高,但總體仍具較大成長空間。

  居家需求激活大屏生態(tài)

  2020年以來,國際局勢(shì)動(dòng)蕩、國內(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。

  群邑智庫數(shù)據(jù)顯示,居家隔離讓一線市場(chǎng)消費(fèi)者開啟居家健身模式,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)長都保持在了5.83小時(shí)左右,較2019年增長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》顯示,在用戶長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3010萬人至2.67億人,同比增長36%,電視端用戶已超越PC端成為B站第二大用戶構(gòu)成;愛奇藝也曾在2020年發(fā)布數(shù)據(jù),指出互聯(lián)網(wǎng)電視消耗總時(shí)長已經(jīng)超過了手機(jī)加平板電腦。

  不過若將視野拉遠(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)長的一半以上,這其中智能大屏日均開機(jī)時(shí)長為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“難以從過載的海量內(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,如今越來越多的智能電視廠商、OTT、IPTV服務(wù)運(yùn)營商注意到了內(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)的來說,推薦系統(tǒng)即是咨詢過濾的一種應(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、網(wǎng)頁、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、營銷平臺(tái)的必備技能,對(duì)于智能電視以及運(yùn)營商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)無疑更具價(jià)值。



  歡網(wǎng)科技的推薦系統(tǒng)推出數(shù)年來,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,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》: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,核心思想是通過某種方式將用戶和物品關(guān)聯(lián)起來,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)同過濾、基于內(nèi)容推薦以及社會(huì)化過濾等。

  協(xié)同過濾是推薦算法中的基礎(chǔ)算法,主要通過對(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)同過濾的一個(gè)重要缺點(diǎn)是不能解決冷啟動(dòng)問題,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)問題,不受用戶評(píng)分稀疏性問題的限制。

  社會(huì)化過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)問題。

  內(nèi)容過濾算法側(cè)重于通過將用戶、item 劃分為特定的信息特征來繪制用戶畫像,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

  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)家庭娛樂中心,如今再次依托于互聯(lián)網(wǎng)重振旗鼓的客廳大屏,無疑面對(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法發(fā)表顯性意見,無法獲取用戶直接的內(nèi)容愛好模型的電視平臺(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。

(責(zé)任編輯:知識(shí))

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