摘 要:大數據開啟了一次重大的時代轉型,它以強大的驅動力催生著各行各業的新服務和新發明。作為互聯網環境下誕生、日漸成熟且勢頭甚猛的視頻網站行業,在如今的新媒體生態格局中占據著日益顯要的位置,它的發展決定著未來傳媒業的走向和趨勢。本文將以視頻網站為著眼點,探析在大數據技術支持和驅動的環境下,創新視頻內容的制播流程及營銷模式。
關鍵詞:大數據;視頻網站;內容互動;個性化營銷
當下,社會各領域已進入互聯網生存階段,互聯網技術不再簡單的僅是一種工具、手段,而是成為各行業賴以生存和發展的生態環境要素。
在這個新構建的生態格局中,大數據作為一種核心資源,正初露端倪地在各行業顯示著巨大的創新價值和應用潛力。
聚焦傳媒行業視頻內容的生產與傳播,大數據技術也已悄然滲透,從“數據敘事”的新聞可視化傳播到影視節目營銷與評估[1],從視頻網站的個性化內容推送到全民參與影視劇生產創作的“互動式”影視內容生產等,這些創新模式的出現透露和預示著大數據技術正悄然改變著影視業的生產模式和流程。
一、視頻網站的大數據應用
視頻網站作為一種“互聯網+視頻內容”的商業化產物在我國出現、成長已有十幾年的時間,目前已擁有相對壯大穩定的用戶群,發展也日趨成熟、理性和規范。作為互聯網環境下誕生的產物,視頻網站擁有著血統化的大數據思維與資源,從某種程度上說,大數據是視頻網站下一步發展的能量源泉和價值體現。
在2015年4月由《互聯網周刊》發布中國各行業大數據應用案例 TOP100的榜單中,影視傳媒行業的 “大數據技術促使騰訊視頻在國內再創新高”、“騰訊大數據發布世界杯報告 《移動端上的世界杯》”以及“大數據新寵《高科技少女喵》竟如此接地氣”、“Netflix 用大數據捧火《紙牌屋》”四個案例榜上有名[2]。這四個案例均來源于國內外幾大門戶視頻網站。
其中,網劇《高科技少女喵》憑借愛奇藝大數據的資源和分析技術,采用“邊拍邊播”的制作模式,從編劇到拍攝都根據觀眾喜好精準定制,首開自制劇定制先河。而騰訊視頻憑借全平臺資源,建立ISEE內容精細化運營戰略,利用騰訊視頻的龐大數據資源,了解用戶所喜歡看的內容和用戶的常見行為,通過技術優勢帶給用戶更好的觀看體驗。其借助騰訊視頻社區化的關系鏈和多平臺觸達能力,讓營銷內容得到最大范圍的傳播。
由此可見,大數據在視頻內容制播過程中的應用已初現成效,而未來的應用深度和廣度必將更進一步,概括起來,主要體現在兩個方面:“互動”內容的構建與“個性化”關懷與營銷。
二、內容互動為王
首先是“互動”。我們一直講“內容為王”是網站的生存之道,維亞康姆公司(viacom)總裁雷石東也曾闡述過:“傳媒企業的基石必須而且絕對必須是內容,內容就是一切” [3]!誠然,豐富優質的視頻內容資源是一個網站的根基,為用戶生產差異化的原創內容建立用戶關系鏈,增強用戶粘性,建立良好口碑則是網站品牌化戰略的重點[4]。但在大數據的技術環境下,“內容為王”更確切地說應為“內容互動為王”。“互動”是網絡媒體區別于傳統媒體的主要特征,有互動就有數據,有數據就有價值。通過“互動”數據可以看到用戶是誰?用戶想要什么?用戶能做什么?由此原本單一、單向、自說自話的影視內容創作過程變得有據可依、有材可取、有計可施。互動數據的來源和應用形式相對多元,中國傳媒大學戴志強教授提出:“在影視領域,影視大數據是指以網絡為信息平臺,在影視作品的創作、傳播、接受等環節產生的海量數據信息以及對于這些信息進行存儲、處理及展現等系統的總稱” [5]。因此,視頻網站內容互動的形式也主要體現在內容創作、傳播、評估反饋三個環節。
內容創作環節包括了文案策劃與選題、劇本創作、制作團隊組建及演員選定等。所有這些環節都可引入用戶的參與并設計多元化的互動,然后基于用戶在網絡平臺的基本信息數據、行為數據、社交媒體數據、投票數據等進行分析得到結果,從而用于創作中各環節過程的決策。
對于傳播過程,“一云多屏”技術使視頻內容在互聯網電視、PC客戶端、智能手機及IPAD等多個渠道分發成為可能,視頻內容可通過網站、APP客戶端、微博、微信平臺進行傳播,傳播過程中,用戶所有的收視操作行為數據都可進行記錄,如播放時長、鼠標快進拖動及暫停操作等。值得一提的是,在當今這個自媒體時代,普通用戶也成為傳播主體,用戶在接受媒體內容的同時可將內容進行二次傳播、多次傳播,如此的傳播互動將大大提高內容的收視率和影響力。因此如何設計有效的傳播互動機制和活動形式,從而激勵用戶轉發進行傳播互動將是新媒體環境下的新問題。而所有用戶參與傳播的互動數據也需要進行收集、分析和總結,作為下一步的參考和依據。
評估反饋互動數據形式更加多樣,數據也更為分散,除了傳統收視率統計的播放收視次數外,還包括了用戶評論、彈幕、點贊與吐槽及評分,同時也包括了社交媒體中有關劇情、演員及相關話題的討論等間接反饋信息。所有這些環節的互動數據都具備“快速、海量、多元、價值”的特性,數據伴隨著內容傳播的實時產生,因此也就決定了大數據環境下“邊拍邊播”是最適宜的制播模式。此外,有價值的數據資源不僅來源于站內,更來源于站外,如電子商務的購買數據、各社交平臺的媒體數據以及個人醫療信息數據等,互動形式也不局限于線上,線下的見面交流互動亦是必不可少的情感溝通和交流手段,這一點在網絡時代尤其需要引起重視。
互動不僅是數據的源泉,同時也賦予用戶“參與感”[6]。尤其是對于互聯網時代成長起來的年輕消費人群,他們自我意識強烈,對產品和服務的需求不僅停留在功能層面,更想借此表達自己的情感。參與感是用戶思維最重要的體現,它主要包括兩個方面,一方面是讓用戶參與到產品研發和設計中,另一方面是讓用戶參與到品牌傳播中,而這恰恰就是視頻內容生產和傳播中“互動”形式設計的主要目的。
三、“千人千面”的個性化定制與營銷
互聯網最大的魅力在于,網上的行為數據都可以被“追蹤”和“引導”。通過對線上瀏覽、分享、活動、購買等信息的分析,網上商家可以很容易地了解到消費者的購買需求及潛在需求,這使得網絡推薦成本非常低,而消費者滿意度很容易得到提升[6]。
從電視節目到互聯網視頻,內容的消費對象由“受眾”轉為“用戶”,互聯網思維的核心即“用戶思維”,它指在價值鏈的各個環節都要“以用戶為中心”去考慮問題。用戶思維有三個法則:“Who-What-How”,即Who:目標用戶是誰?What:目標用戶要什么?How:怎樣滿足目標用戶需求?其中前兩點結果的得出都要依托于用戶大數據的分析和挖掘,從而做到第三點How。這就是互聯網營銷中的從“千人一面”到“千人千面”。
“千人千面”針對的便是網絡營銷個性化的發展,每個群體的需求不同,對視頻內容的需求也就不同,它是互聯網平臺區別于傳統媒體的顯著優勢。根據營銷學的理論,目標市場是需要細分的,細分的目的就是把握目標市場的需求特點,從而根據需求提供能為客戶廣泛接受的產品和服務,而且細分的程度越高,就越能掌握客戶的需求。“視頻內容”屬于精神文化類消費品,其營銷亦應遵循這一理論。營銷過程中切準目標客戶的消費習慣,這不僅要看他們的消費力,還要研究他們的年齡,他們的日常生活、娛樂習慣、興趣偏好、獲得信息渠道等細節,研究得越深,營銷效果越好。因此,構建“千人千面”用戶數據模型成為個性化服務的基礎和關鍵,通過跟蹤記錄用戶的操作習慣、選擇傾向、需求信息以及需求與需求之間的隱形關聯等數據來描繪用戶或清晰或模糊的“面孔”,數據越豐富,分析算法越合理,“面孔”也就越清晰和具體,從而單個“面孔”和“面孔”之間的差異性也就越大,隨之提供的個性化定制內容才能越精準和細致。
個性化定制與營銷無疑會大大增強用戶的粘性和忠誠度,但同時對視頻內容的精細化管理和針對細分市場的生產提出更高要求,尤其是目前移動端用戶流量的增加,碎片式、微閱讀成為一種普遍需求。同時,伴隨圖文日益視頻化的趨勢,針對不同需求的功能性視頻及新興類型視頻也不斷涌現,如MOOC視頻課程、雜志化視頻、電商產品視頻等。因此,視頻網站的生產定位也將不局限于娛樂,還可向功能化服務方向拓展。
個性化時代,私人定制的需求愈發凸顯,用戶會員制也將成為視頻網站盈利和發展的主要運營模式?;?ldquo;千人千面”數據模型的構建,需要為用戶進行精準的個性化內容推送,提供周到、細致的個性化視頻服務,生產滿足不同細分的視頻內容,使視頻網站更具備關懷情懷、做網絡時代有溫度的精神產品工廠。
四、結 語
大數據技術的核心是預測,它將為人類的生活創造前所未有的可量化維度。然而,視頻作品不能僅靠大數據“算”出來,一部優秀的劇集作品不能只依賴于數據構成的框架,編劇與制作者的創新與制作能力是機器和數據無法替代的[7]。優質的內容要在精英制作人才力量的前提下,借助海量的數據資源和不斷變革的數據處理和分析技術,從而在某種程度上去把脈市場和受眾,使創作通過互動達到精準化。
在新舊媒體日益融合時期,協同發展是大勢所趨。互動一直是電視媒介的薄弱環節,傳統媒體有內容,互聯網媒體有數據,觀眾即是用戶,用戶亦是觀眾。融媒時代,互聯網視頻生產必須與傳統媒體協作發展,從節目生產、傳播、評估進行全方位的合作與融合。新技術媒體不應是電視媒體的競爭對手,而是一種合作伙伴,從媒介技術、節目形態、組織方式和運作理念上進行優勢互補、多屏合一、雙贏互生。
參考文獻:
[1] 郎勁松,楊海.數據新聞:大數據時代新聞可視化傳播的創新路徑[J].現代傳播,2014(3).
[2] 謝然.大數據應用案例TOP100[EB/OL].http://www.ciweek.com/ article/2015/0417/A20150417567720.shtm,2016-01-25.
[3] 胡瑛,陳力峰.從“內容為王”到“品牌為王”[J].青年記者,2008(35).
[4] 單珊.國內視頻網站內容生產策略探析[J].江蘇開放大學學報,2015(2).
[5] 戴志強,朱海澎,潘皓.影視大數據——影視互動體驗與量化認知的根本[J].現代傳播,2014(9).
[6] 趙大偉.互聯網思維[M].北京:機械工業出版社,2014.
[7] 方毅華.電視劇能靠大數據“算”出來嗎[J].中國廣播電視學刊,2014(3).