【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。

　　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。

　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。

　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。

　    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