【广州论道】流媒体网孙洪海:洞观智能大屏视界迁徙 解读受众消费基因密码
流媒体网| 2017-05-27

   【流媒体网】消息:随着家庭数字化、网络化的发展,新一代客厅经济衍生;随着电视与互联网的融合加速,产业的变革充满了变化。2017对互联网电视而言,既是政策回归下的重振,也是走向家庭互联网的新起点。

  我们期望通过本次分论坛,探求互联网电视的商业机遇和破局良方,就OTT+、家庭技术趋势、产业跨界合作、运营模式创新、业态开发拓展等方面展开讨论,毕竟电视+互联网时代已至,视不可挡。

  2017年5月26日下午,流媒体网举办的第13届电视新媒体产业峰会“OTT+ 探寻新蓝海 破局2017”分论坛上,流媒体网智库专家(前尼尔森网络首席咨询顾问)孙洪海进行了主题为《洞观智能大屏视界迁徙 解读受众消费基因密码》的演讲。

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  今天这是第二场会,昨天下午听了一场,听完之后我想这个题时有点犹豫了。我想之前关于AI,想了一个小的东西,AI之下有一个指数,叫吓尿指数。我不知道大家知不知道?如果1000年前的人,看100年前的人他会觉得把自己吓死了。100年前的人看20年前的人会觉得一下吓死了。20年前人看今天会吓死了,今天我们看时间会越来越短。

   智能大屏下,媒体的真实价值

  今天讲到智能大屏,我过去写过一篇文章,被流媒体转发过,我的自媒体也有。在讲从传统的广播电视帝国,到今天IPTV、DVB还有OTT的走向共和,我觉得这个观点还是蛮新的。但是今天我发现,其实在这三个信源之外,围绕大屏有更广阔的世界。比如今天前面两位讲的关于大屏的一个是通过大屏,你会发现时空被拉近。另外会讲通过大屏整个生活会成为一个场景,还有昨天说的关于乐播,通过手机投屏,你会发现在信源之外,另外一个时空也会在大屏上形成,讲这么多谈媒体价值,我觉得我脑子里的维度还没到。应该是从第一版的收视率开始使用。然后到中间又一起参与了大量的收视率的执行,然后到今天我们和各位聚在一起。共同来推动一个在三个信源下的标准如何建立?就把视角放在这么一个维度内,因为太大的维度讲起来就乱了。

  在这个维度内,我们讲了从传统而言,我们讲媒体价值标准,以广播电视的收视率为核心的媒体标准,他讲的标准测量是两个东西。一个东西是要看一下电视媒体播出,有多少注意力被测量到?第二个是围绕这些注意力,是不是能够兑换来购买力?我投了一个广告,那个广告我告诉你收视率是多少,那就是注意力。

  这些注意力真正能形成多少购买力?消费力?这个会交给第三方机构有更大的生意做这件事,这是传统的东西。那么智能大屏下,这个规律又被打破了。为什么这么讲?今天你会发现,媒体,以智能大屏为核心运营商的媒体方,也不仅仅是以广告为收入的,内容也开始收费,从广告商产品商的视角,大屏对于他的价值,也不仅仅是投放广告,对于更多的APK可能是渠道,还有很多,包括从广告的变异,你说今天硬广投放,未来是植入广告。植入广告今天已经节目化了,未来又是什么?其实我们都不知道。这么来看,大屏下的整个媒体价值标准,可能会更多维度来谈,谈一下我的观点。

  回到这个问题,今天谈的主要内容我想围绕这么几个问题,在智能大屏下,媒介标准应该怎么建?是不是以前那么建?大概有两个问题,还需不需要用以前的方式来建标准?

  传统是这样一个标准,首先说我们从媒体上看到,能够测量到。观众有多少注意力被抓住,这是常常讲的问题,现在所有数据也围绕着这个。另一方面我们会看,这些受众在其他的生活中,他们消费了多少,这个对传统的广告商并不重要,先不说收视率真与假的问题,就说收视率都是真的,那你的注意力到底有多少,变成了真正购买的产品,这个问题一直是悬而未决的。传统而言传统的以收入为核心是做不到的。

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 后来从06、07、08年开始,DVB成为了一个比较主流的方式,后来到了2014年年底,OTT智能电视,4000万,甚至明年有半壁江山,但是这个过程当中我们推出的是海量的收视率,我们不再抽样,我们伴随客户行为采集了数据,这个应该很准确了,但是依然没有成为标准。为什么?从一开始,我们在过程中有两个问题被质疑,第一个问题是他会谈你的总体是什么?因为我想要广播收视率,我再怎么说,我代表所有看广播电视的人,只要看广播电视节目的,都在我的采样范围内。那你代表谁?你说你代表数字电视率,这个总体上大家有分歧。

  第二个分歧,传统的广播电视收视率到人了,我至少知道这个家庭里谁在看电视,而你们大脑收视率到人了吗?其实围绕这两个问题,我通常的回答,特别是到2014年之后我的回答很简单,第一你在今天智能大屏这个环境下,广播电视的收视率,是总体吗?另外知道谁在看电视,这个对于整个媒体测量价值何在?知道谁在看电视,知道他的基础信息,就知道他真正消费是什么?就可以预测他消费吗?

  这个时候你发现整个媒体价格测量标准遇到一个瓶颈,从传统的广播电视收视率,第一无法代表今天智能电视下的总体,因为不知道总体是多少。过去我们讲所有家庭都有一台电视,都在看电视节目,但是今天智能电视这种趋势越来越多,有IPTV,有OTT,特别是OTT已经从一个比较小的抽样范围,之前有一个公司说,大概有1000多万的智能电视来看,从现在点击的量来看是半壁江山。从智能电视拥有量,包括传统电视的量,在未来的一年,可能智能电视的保有量已经过半,就一半了,这个时候我想问,如果你只测电视直播信源,他代表的人是总体吗?其实不是总体,这是第一个问题。

  第二个问题关于到人的问题,比如说我拿着遥控器测这家人有谁。但是这些人的购买,一系列的行为,是通过另外一个B家庭的研究得出来的,在生活里他买了什么等等。比如说这两个家庭类似,年龄、性别,还有基础的信息,这个家庭会买什么,所有这些是通过其他来完成的,所以传统上到了瓶颈,通过数据如果按照传统方式是不可能做到的。

  智能大屏下的数据采集

  如果今天我们在智能大屏下,我们的数据采集可以进行大数据的采集,就是我们说智能的全数据,但是这个采集情况下,我们是不是就可以知道受众看了什么,受众买了什么,以及受众的生活行为。

  昨天有一家IPTV电信的他就讲,他的数据应该说比较全的,因为有手机的用户信息,用户信息的所有泛用户行为,以及IPTV的收视行为,这么一看你发现很全面了,但是这只是一个个例,那么这种理想状态还存在什么问题?

  首先讲到智能圈数据,也就是大数据,一个是我们采样、抽样,这是两个对立的关系,其实我认为数据有二,一种是有生命的,一种是没生命的。有生命的数据是什么?现在你这种大数据,智能全数据为代表的,伴随行为产生的。这个东西不是他想出来的,是有了行为的数据。

  没有生命的数据,就是我主观采集的,问你之前的行为是什么,让你回忆。你之后你想干什么?我把它分成一个是客观一个是主观,从客观数据来讲,大数据是一个进行时,所有数据你今天看,其实他都是不利的。为什么?我们从三个标准看,你衡量大数据有三个标准,第一个是数据的量,有多大的量,如果你不到一级的吞吐量,这个盘子有问题,你构不成大数据。你只有达到一定吞吐量才能达到一定标准。

  另外你只有数据量够大,我们才能减小他的误差。

  第二个问题关于日久,你所有的这些客观的大数据,智能全数据你采集上来了,但是我只积累了三年、五年,对于二十年可能会有更多偶然,而这个其实是更多的,特别是以后越来越多的,可能对于数据源来讲是硬伤,因为你无法修补过去。

  第三关于多维,你的数据涉及多少个维度,讲大屏的数据,对所有受众项目收视行为你知道,但是其他行为你知道吗?另外出行的数据你有,但是电商的行为你知道吗?搜索的行为你知道吗?那么这些数据语言能不能整合起来?能不能同源?这对未来也是一个大问题,其实量大、日久、多维,这是决定数据都在进行时。

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 我们看一下在智能大屏媒体价值测量标准是一个进行时,就以大量的媒体测量为准,其实大家做的都是这件事情,我随着我的收视行为,不管你看IPTV,你看OTT,还是看DVB,都是这样的,随着收视行为产生的数据,我把它统计起来,通过挖掘。他有三个好处,第一个回避了数据污染,这个我不多讲,关于收视率的问题,这里有很多问题,很多的污染因为人为的主观的不经心造成的。因为在很长的时间里,广播电视收益是竞品,但是我从来不认为谁会主动的做假,这些问题原因太多了,主要认为的污染就是说有人为参与,他可以屏蔽。

  第二个问题可以采集受众媒体行为,你可以有更多数据,甚至有多少人采集多少,进行统计。这样推及起来,误差会更小。

  第三个问题,你是实时的记录了受众的媒体迁徙的轨迹,按道理从一个频道到另一个频道可以到秒,甚至到微妙,比过去十几分钟的要精准的多。

  另外还有三个问题要解决,第一个问题你如何确定受众的总体?对于总体的问题其实是比较麻烦的,因为现在我们可以知道,DVB、IPTV、OTT这三种信源方式很难找到同体,甚至可能会有重叠,这个如果不解决,就很难形成过去我们讲的标准。

  第二个问题也就是说如何打通同一受众其他数据,我们想知道同一受众买了什么,必须要打通他的生活数据,包括他的浏览行为、电商行为、搜索行为以及生活轨迹等等。

  第三个如何用大数据的方法关联受众的信息,这个目前还是比较麻烦的。怎么讲?对于看大屏的受众,每个家有多少人,这个一直是一个难题,你只知道家庭,但是不知道有多少人,怎么知道?有两种方法,一种是主观方法,我采集他的收视习惯,然后去套,但是这个样本比较突兀比较大。

  第二种方式是目前常用的,在智能电视里植入SDK,然后跟Wifi环境相结合,到家庭受众的Wifi地质,就是家里有几个人上了Wifi我就知道了,这样你会把整个IOS的人全部去掉,拿苹果手机的人测不到。另外你会把开着智能的电饭锅、电冰箱算进来。当然我们会说有算法,但是这些说法不足以说你真正到人了,所以还会有很多问题。

  就有人发现,如果我们的智能大屏,按照我们说的,还不要说太多,就说传统的方式,我只需要看到有多少人看了什么?这些人又同时买了什么?我只看这么一个问题,他需要采集到的数据有这么多。首先你看左半边,你要知道他在大屏上的行为,然后右半边你会知道他泛生活的行为,上边你要知道他们家的收入,以及金融数据,下边是个人信息与社会关系,这些会有不同的数据源。

  我们讲的这种完美其实很麻烦,这种完美是一个梦想。为什么是梦想?你发现数据源分类,像大屏的数据,应该算是一个行业数据。然后你还会有资产的数据,这是一类。另外一类叫泛生活的全数据源,这个讲的就是移动、电信、联通,他会通过你的生活信号知道你的生活轨迹,会知道你所有行为,但是一定是不够深入的,是无法解密的。

  第二个是负生活数据源,这个维度也足够多,比如说高德地图,比如说淘宝,这个标签比较深,但是它可能对于整体的泛生活没有那么全。另外还有很多问题,会有这么多的数据源,但是这些数据源你仍然无法打通。刚才我讲了,如果以智能大屏为准,我知道这个家里,不管通过算法,知道有多少人的地址,可以关联手机号码,这些数据源都有手机号码,都是实名注册,但是人家可能不跟你关联。一个涉及到客户隐私,客户隐私越来越被关注。第二个是关联的成本,人家是不是跟你关联?简单来说如果我是电信方,我跟你关联,这个号码给你了,那这个号码可能三个月不变,你用三个月下次给我了,所以觉得很简单,但是这个数据源可能一时半会打不通。

  如果打不通怎么办?我想了一个小故事,昨天开会有一位大哥,他讲了一个婆婆的故事,他说他去武夷山,有一个婆婆,这个婆婆是家里很能生孩子的,她修了一个琵琶页的门,这个门修完之后,所有媳妇儿进来一定能从门里通过,通过尺寸要合适,她才收这个媳妇儿,这个尺寸是什么?我觉得这个尺寸跟生孩子有关。

  这样一个门,使儿子娶不到很多美女,配不到更好的对象,但是这个逻辑是在你的孩子一定能找到媳妇儿,把孩子生了。找到最有价值的,尽快价值复制还是完美守株?就像特朗普大选逆袭是用大数据吗?是。他先选出对我满意的人,我再看他的特征,根据这个特征我去宣传,再找一部分人,结果他赢了。

  再说古代,其实宋朝的禁军制度也一样,就找身强体壮的样兵,比他傀儡的禁军,没他傀儡的秧兵。所以我们通过这个方式先找到对我们有价值的东西,然后对它进行快速复制,还是你等着他完美了再做?

  其实主观数据会有很多问题,但两个不对等,比如说大数据能够挖掘,刚才你也说了伴随行为产生的,主观数据很多有主观行为介入,可能就不科学了。很多问卷调查就有这个问题,我觉得有三个问题可以解决。第一个问题,你可以尽量让他的场景更客观,植入客观基因。这个问题怎么讲?可能很多做法是这么做的,我给你戴个头盔,这个头盔可以测你的脑电波,你看了电视我就看你心里波动,我就知道你是不是感兴趣?但是这也有一个问题,有的地方你感觉他波动非常大,但是这块有可能他没看懂,所以他关注度高,这还是人为解释。还有眼动仪。重要的问题是你要给他植入他的生活场景,简单来说比如测一个白酒的用户,你把他圈到一个会议室里问他,白酒跟朋友一起喝还是你自己喝,这样问你不如把他放到一个酒馆里测试,就是你要尽量复原生活场景。

  第二个问题认为污染,这个问题就更不多说了,其实我们一直在尝试,包括刚才我讲了,最早的尝试应该是在华数平台上我们做过,通过遥控器采集数据,然后通过问卷回答,这个回答质量数据非常高,第一不用我一个一个问,第二填题是他自己填的,这个数据不用我处理,这样就减少了很多人为错误。

  第三个问题是剔除主观基因,大家不用做统计也不用学调查,我问你多大年龄,而且男女也不用猜。有一个问题不太好回答,你的家庭收入,你的个人收入是多少?这个不真,那怎么办?所以调查问卷尽量要和场景,和行为接近。举例来说,我想知道你的家庭收入,我就问你一个问题在这个教育投入上,你愿意为你的孩子投入以你家庭收入多少?他会告诉你我投1/6,然后我问很多问题,到最后我说我这个产品有几个档次,你有可能买哪个产品?

  当然这个产品都是标准的,当然这只是其中之一,当然还有很多问题,比如说问卷你有七个选项。你可以通过这种方法来改进,先把你有价值的得到,如果我只得到了十个样本,二十个样本,然后再去调查,会有200个样本。但是你会发现一个融合,如果我通过AI的采集方式,就是在互联网里采集这个方法有了,现在免费的文件满天飞腾讯的问卷都很好用,可能你的样本量会达到1万,1万个样本实现,你觉得它还是调研吗?可能跟你的精准营销已经很近了,只需要你再做其他的东西,所以说未来没有任何独立的行业,没有任何独立的专业,其实大家都在融合,包括一些行为。

  既然按照这个标准,看什么买什么,这个都做不到,那你加入新的方法,可能会有一些改变,既然这样,可以把它做全一点,要看的标准包括两个,第一个要勘探受众的注意力,并不仅仅是看了哪些,如果你看了哪些这个跟我无关。

  第二个关联受众消费力,你的消费能力、特征,在大屏上还可以提供哪些渠道?哪些平台,这个也可以关注。其实未来测量标准你的注意力和消费里是融合在一起的,所有东西如果大数据、智能圈数据做不到,我可以通过主观修补,对数据基因进行修补,最后达到第一要整合大数据,如何整合不了怎么办?尽量打通全场景,打通不了怎么办?尽管用主观的方法进化我的数据。

  重构智能大屏媒体价值测量标准

  其实说这么多,重构智能大屏媒体价值测量标准,如果我们等着这个标准出来,像收视率一样,买卖媒体内容,这一天还需要时间,多长不知道。但是大数据原理打不通,主观方在进化。其实我们如何获得自己的价值?这个是更重要的。第二个获得哪些价值?怎么获得?你会发现在智能大屏的测量标准跟以前有不同,之前的东西只是一个问题,他测量的是什么?他测量的是媒体的生态,大家看是从哪个媒体转到哪个信源?然后在哪个内容上停留多长时间?这个只是一个生态。

  

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     这个问题可以通过大屏数据研究到,假如收费用户的特征是什么?我以IPTV为例,OTT是一样的,你的使用行为是什么?另外你的体验是什么?包括页面使用轨迹等等这一系列的东西,然后他可以对他通过大数据迁移学习,可以进行业务挖掘,这个挖掘之后并不是得到简单的标签,你有1000个标签也没用,标签越多越难找到有价值的东西,要找到你最主要的东西,到底哪一个因素影响了他的购买,是他购买最大的体验,这个是你用户的基因。

  潜在的用户基因是什么概念?我就拿着这个基因在更多的,比如说以前的OTT,他不是看OTT、看IPTV的,或者看DVB的,用户如何转移到你这儿来?这个是基因比对。第二个对于那些用基础包的,就是不交费来看的人,如何让他变成付费用户,从基础包到增值包的转换,我觉得未来媒体测量三个部分,一个是生态检测,第二个基因图谱绘制,第三个是潜在用户基因比对。有这么多需要打通,如果打不通怎么办?就用主观的方法关联,修补基因。

  那关于关联受众消费力,之前所关注的,在传统的标准里也很简单,就是说这个受众,这个家庭里有几个人,这些人分别是谁?知道了这些人上岁数的保守,年轻的比较高感知,有钱的会更多买,没钱少买,会有很多主观的推论。但是这些推论是不靠谱的,也知道是不靠谱的。其实可以做更多的东西,今天大屏下面的家庭,跟昨天大屏下的家庭不一样,DVB之前哪怕广播电视时代,这时候的家庭我们看电视,看到一个东西,这一家人会有共同的感知,然后决定会加速买这个东西,等于会有一个效果在里头,让一家人的收视进行发酵,并不是简单的这个家庭三个人比五个人就收视效果好,就看发酵基因是不是在发酵的时候形成购买力。

  但是今天你发现,你再到这个家庭,这个家庭有多少人,这个酵母没了,就是这个面团再也发不起来了,为什么?有人在玩手机,有人在屋里看电视是随即看,而且大家看的任何东西信息来源很多,可能集体发酵的可能性不大。今天我们再讲家庭的价值,个人价值,首先我们要先理清到底价值有什么不同。既然这样就说要多想一想产品,产品无外乎三个周期,第一个应用期、第二个青春期、第三个成熟期,从来没有产品说自己死亡,产品死亡是他的需求变异了,其实要么别人替你找到了新的消费场景,要么你自己找到新的消费场景,在大屏时代通过分析,首先给产品定位,你到底是产品哪个类型,同时要看你的受众你的消费者到底对产品是什么样的体验?然后再看你的媒体渠道、场景特征是什么?

  如果他的媒体是大屏,在大屏上,我如何去分析价值,如何为你的产品整个全生命周期提供价值,包括提供指导,把植入广告内容化,等等一系列,这些东西不是主观的拍脑袋想像的,过去有一个模型,它是告诉我们看到了什么,我们关注了,然后决策,购买,这是一个很自恋的模型,我管它叫艾大妈模型,你怎么知道他看到了到买有直接关联,只能说我们主观的惯性,而且今天生活场景这么多维度,谁知道怎么样?所以要站到更维度的视角看问题。

  其实任何一家,刚才我说传统会有一个第三方的监测机构,我们提供数据,为什么?因为数据是自己采集的,是装于机顶盒,然后拿遥控器采集数据,采集数据之后做数据标准,大家一起使用。

  但是今天发现如果按照智能全数据的方式,第一他承受不了,为什么承受不了?因为数据不是你的,是伴随行为产生在运营商手里。

  第二个,这么多机构价值这么复杂,包括你的广告商,现在不是单纯广告商,还有产品商,需要大屏价值更多,这么复杂的体系里,未来如何建立标准?这个标准是什么?需要我们共同的在先寻找自己的价值的过程中,共同推动。我自己有一个想法,有一个认识,其实一个完整的推动需要大家一起实践,应该由一个实践中心,这个中心有多少个机构加入,比如说智能大屏媒体机构,这个机构早就开始了,最早做收视率不也有运营商加入,不然你从哪儿获得数据?

  第二个有智能大屏的全数据机构,这个不用说了,像我刚才讲了,IPTV的上海电信的那家,他自己就有这个全数据包括大屏,但不是每个人都有。然后还有附生活的数据,最后一个还得研究资讯机构,比如说我们算一算家庭这个酵母的问题,还有很多东西主观研究需要改革,另外你发现我们会有一个权威的平台,有可能是一家媒体,我们共同来发布这些数据,发布这些成果,在这个过程中我们也可以为广告主,及应用产品,还有智能大屏机构,我们都可以提供一些专项咨询,帮助你们提升各自的价值。

  这个过程中可以通过课题的形式,课题有公共数据有专项数据,我们有哪些东西能做出什么事?做完之后我们衡量一下到底有没有效果。通过婆婆门先找出几个媳妇,或者跟特朗普竞选门一样我们先找出几个积极分子,通过这种方式实现价值。

  在合作中价值很简单,现在我们都有自己的数据,你发现自己都在讲故事,都讲自己很全面,然后避重就轻,要么说他没那么深,要么说没那么广,提供一个平台你来讲故事,既然科学,你就要禁得住证伪。

  第二你发现有很多机构参与,比如说媒体机构参与,你可以获得最先进的,最优质的数据,帮助去探讨价值,同时为广告主,以及为产品和媒体的合作,也可以提供,比如说价值评估,比如说媒体声音研究,都可以一起实践。

  总之还是那句话,最后总结了几个字,在这个时代没有什么东西是完美的,也就是吓尿指数越来越大,可能明年下个月就把你吓死了。另外一个小故事,火鸡场的故事,我们都在统计今天送一顿饭,明天送一顿饭大家都很开心,但是不知道哪一天复活节到了,就被掐死了。永于实践者兴,守株待兔者亡,我就讲这么多,谢谢各位!

责任编辑:王宁

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