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国双科技展示视频分析解决方案 帮广电解读大数据


ZDNet 通信•无线 作者: 【原创】 2013年03月20日 评论(3)
关键词: 广电 网络电视台 大数据 国双科技
本文摘要

在今年的中国国际广播电视信息网络展览会上,一家名叫国双科技的公司,想让广电客户看到,他们能够帮助网络电视台分析视频用户的行为,并提出用户体验优化的解决方案。

CNET科技资讯网 3月20日 北京消息(文/孙封蕾): 在今年的中国国际广播电视信息网络展览会上,一家名叫国双科技的公司,想让广电客户看到,他们能够帮助网络电视台分析视频用户的行为,并提出用户体验优化的解决方案。

国双科技亮相广电展 帮广电解读大数据

图:国双科技在CCBN2013的展台设计图

不留神做成了跨平台解决方案

Google提出过这样一个理念:“内容为王,跨屏为后”。

国双科技的技术解决方案中就涉及到了PC、移动终端、电视的跨屏,国双科技高级副总裁续扬称,他们当初并没有想到自己的技术有如此前瞻性。国双科技是一家专注于在线业务优化的技术和咨询的提供商,在线业务如今已经从PC互联网上的网页,延伸到了移动客户端、IPTV、机顶盒上,国双的业务也就随之扩展到了更多屏幕上。

在本届中国国际广播电视信息网络展览会(CCBN 2013)上,国双科技基于核心技术平台Gridsum Dissector推出了面向网站、移动终端、互联网电视机、OTT、IPTV机顶盒、CATV机顶盒的多终端用户行为分析及体验优化解决方案,包括视频用户行为分析产品Video Dissector、视频运营事实监控产品Streaming Dissector、网页用户行为分析产品Web Dissector、移动用户行为分析产品Mobile Dissector。

据介绍,Video Dissector是一款领先的多终端视频用户行为监测、分析与优化的解决方案。在延续了传统Web Analytics方法论的同时,Video Dissector提出了五大视频基础指标、构建了的CV/CS视频观看行为分析系统、实现了全用户的视频性能监测、独有的多维度剖析功能适用于多深度的用户行为分析、创新的视频广告监测系统清晰展示了广告与视频的相互影响、全面的视频播放及承载页面统计真实反映了视频站外推广情况、定制的视频编辑绩效考核系统提供了编辑自我监督与优化的平台。

这一系列多终端用户行为分析及体验优化解决方案自2011年面向新媒体行业推出来,至今已获得包括中国网络电视台CNTV、上海文广、江苏卫视、广东卫视等多家主流的网络电视台采用。

网络视频大不同

传统广电行业最具核心的价值是生产内容,而生产的内容怎么能够让用户体验更好?怎么能够在互联网上被大家所发现、所看到?这些问题,对于广电行业来说,是他们面临的课题。

国双在与广电客户打交道的过程中经常会发现一些有趣的现象。比如,观众在互联网上的观看行为和在电视上的观看行为是不同的,反应在春晚直播的收视率上,收视率的分析报告便会有很异常的发现。

国双科技新媒体业务部总监陈杰举例,春晚直播的时候,吴莫愁刚刚唱完,周笔畅上台,流量立刻跌了1/2,客户的第一反应就是,周笔畅的影响力不会这么差吧,怎么一下子就跌下去了?

但是后来数据显示,吴莫愁唱歌期间的流量很大一部分来自于百度吴莫愁贴吧,这里带来了很大一部分的流量去看视频。当他们关心的明星看完以后就走了,结果这条视频观看曲线就骤然下跌。

这样的一个现象说明,互联网的收视情况跟传统的广电非常不一样,传统广电没有这么多的流量可以引到直播频道里来,但是互联网可以。

与此类似的例子还有很多。球赛的视频,经常会有回放射门、进球等精彩镜头的回放;电视剧播放的时候,用户会拖放来跳过广告时间,这些都是网络电视台区别于传统电视的用户行为。

除了收视率,国双科技还能够分析出某个视频的有效观看时间、观看次数,还可以为UI设计师提供优化的播放器方案,对CDN网络加速的效果进行监测等等。

帮广电解读大数据

国双很清楚的看到,广电缺乏数据分析的人才,所以,国双不仅仅要卖给广电一系列的用户行为分析及体验优化解决方案,还要教会他们分析网站、分析运营。

陈杰表示,国双不会向客户提供直接卖分析报告的模式,而是希望广电客户通过他们的产品培养数据分析的能力,帮助广电培养数据分析的人才。

广电的优势在内容上,而内容还会受到广电一些传统观念的制约,从领导层的理念上,以及现有运营方式的束缚,导致广电在新媒体平台和传统平台上还不能做到一碗水端平,比如内容要延时播出了,要考虑到新媒体平台对传统广电的冲击等等。

不过,广电是提供内容出身,会更关心用户看什么样的内容,会关心用户各种各样的喜好行为,广电系统的人也会更关心收视的数据,这些都是内容制作人所需要的。

陈杰介绍,今年,国双还会继续围绕广电系统开发一些产品,包括TV Dissector,针对电视不同于互联网的习惯,统计开机率、开机以后的活跃用户等等一系列特别的指标;进一步进行数据挖掘,分析用户的喜好方向,向他们做视频内容的相关推荐。

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