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算法推荐——网络视频的下一步玩法
2016-09-01

  “刺猬老师”是个中国女孩,英语硕士、资深教师。2016年4月,她在某个知名视频平台上建立了一个视频自媒体频道——“刺猬老师教英语”。在接近2周的时间里,陆续上传了28个英语教学视频。在视频中,她精心准备PPT课件,故事与图片穿插其中,通过画外音形式给读者讲授课程,同时介绍西方文化与习俗。然而,与她的期望形成鲜明对比的是流量的惨淡。这个自媒体频道完全无人问津,视频订阅者为0,单个视频播放数,最高是5,最低是0。此后,“刺猬老师教英语”再也没有在这个视频平台上更新过。

  意大利女孩“Cutiejulie”在某种意义上可以算是“刺猬老师”在欧洲的“同行”,她会说中文,有个中文名字叫“金紫曦”。她通过YouTube上的“cutiejulie”自频道,用中文讲述中国人对西方的好奇与疑问,还会涉及一些跨文化交流方面的话题探讨。金紫曦在YouTube上拥有5405位订阅者,从2015年4月建立账号以来,获得了总计超过28万的视频点击量,最热门的视频能达到10万的浏览量。

  为什么会有如此大的差距呢,主要是国内视频网站与YouTube在视频流量分配机制上的不同。国内主流的视频平台,目前主要靠人工编辑进行内容推荐。为保证整体流量的最大化,平台必须追求用户流量最大化,而不是满足个性化需求,头条推荐的全是最红最热的内容。不同用户登录视频APP首页,看到的内容几乎完全一样。不难想象,像“刺猬老师”这样生产垂直内容,并且毫无背景背书的内容生产者,几乎不可能登上这个平台的有效推荐位置。而YouTube则走的是一条完全不同的道路,通过记录和分析注册用户的浏览习惯,用机器算法从它巨大的视频内容库中挖掘出对用户最有吸引力的内容推荐给每一个用户,可谓“千人千面”。

  从实践来看,人工推荐,对头部内容(指有巨大传播性、通常占据媒体头部要害位置的内容)更有利,编辑会对这部分内容作突出处理;机器算法,对长尾内容更有利,它会为小众内容找到目标受众。

  其实,中国的视频网站在十几年前刚刚起步时,大都宣称采取YouTube模式,以UGC(用户产生内容)模式为主。2010年后,普遍将战略重心转向了PGC(专业人士产生内容)和自产自销的大“IP”。但值得注意的是,最近一年,中国视频界“算法派”隐隐有崛起之势。国内在内容算法推荐方面风头正盛的今日头条,也开始介入到视频领域。其旗下的自媒体平台“头条号”从2015年5月起允许上传视频。如果从那时算起,“头条号”成为一个视频平台已经有超过1年的时间。今日头条内部资源正在加速向新兴的视频业务板块倾斜。对于像“刺猬老师”那样在市场舆论的推动下,怀抱着巨大野心,希望通过视频把自己打造成“网红”的大小视频生产者们,这是一个极其重要的信号。 

 

 

 


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