1021.大數據電影戰略第二彈
更新時間:2021-03-11 作者:俗人小黑
音樂系導演 1021.大數據電影戰略第二彈
王逸凡的話應驗了，倒是讓林滬生停下了蠢蠢欲動的心思。 選擇了暫時觀望。 不是因為大數據不給力，而是他算是看明白了。 大數據的確有用，但是卻不是萬能的，也沒有阿貍和未來星宣傳的那么牛逼。 畢竟，大數據真要那么牛逼，那么預測票房這種事情，多少能做到吧？ 但是結果，顯然，大數據的預測是失敗的。 那么問題來了，你連市場走向都預測不準，那么大數據主導電影拍攝，真的OK？ 什么大數據更懂觀眾，似乎也有些站不住腳了。 舉個簡單的例子。 一部從未出現過的類型的電影，大數據怎么去預測大眾到底會不會喜歡？ 怎么去判斷，市場能否接受？ 就在《功夫》票房正式突破30億，日票房也已經跌破千萬大關的時候，國內的媒體，以及阿貍，未來星等等的目光卻是投向了海外。 奈非，大數據電影戰略的首倡者，也是先行者。 他們的成功，所以讓大數據電影戰略大行其道。 而這個時候，奈非宣布了第二部大數據影視戰略主導的劇集，即將上線！ 這是奈非的大數據影視戰略的第二彈！ 可以說，不僅僅國內在關注，事實上全世界的影視公司都在關注著。 那么大數據是怎么幫到影視創作的呢？ 以奈非為例子，他們的大數據是怎么回事呢？ 就是當一位用戶通過瀏覽器登錄奈非賬號，奈非后臺技術將用戶位置數據、設備數據悄悄地記錄下來。這些記憶代碼還包括用戶收看過程中所做的收藏、推薦到社交網絡等動作。 在奈非看來，暫停、回放、快進、停止等動作都是一個行為，每天用戶在奈非上將產生高達3000多萬個行為，此外奈非的訂閱用戶每天還會給出400萬個評分，300萬次搜索請求，詢問劇集播放時間和設備。 沒錯，這些都被奈非轉化成代碼，當作內容生產的元素記錄下來。而所有這些數據意味著，奈非公司已經擁有“可尋址的觀眾”。 早年間，奈非利用上述數據提供一項推薦引擎業務。比如說，數千萬用戶能在一個個性化網頁上對影片做出15的評級，這些評級構成了一個巨大數據池，如今這個數據池容量已超過近百億條。根據數據池，奈非使用推薦算法來識別具有相似品味的觀眾，然后對這一群體做出相關內容的精準推薦。 “奈非或許并不能準確知道點擊暫停按鈕的個人原因，但是如果足夠多的人在整段視頻中的同一個地方做了相同的舉動，那么數據就開始顯露出意義了。”結果是，奈非比觀眾還要清楚自己的觀影喜好。 他們是這么將“數據轉化為生產力”的——根據官方公布的數據，3/4的訂閱者都會接受奈非的觀影推薦。這意味著，奈非不用一集一集地攢新劇的口碑，只需向標簽為“喜愛XXX”或“喜愛政治劇”的觀眾推薦一下就行了。 奈非通過“大數據”觀測到另一流行趨勢：越來越多的人不再像30年前那樣，在固定晚上的固定時刻守在電視機前，等著收看電視劇的最新劇集，而是“攢”起來，直到整季劇情全部播放完畢之后，才選一個自己方便的時間段和地點，在方便的設備，多數是網絡設備，如電腦、iPad上一次性觀看。 而這方面，實際上，國內的互聯網巨頭也同樣的能夠做到，甚至可以做到的更好。 別看北美是互聯網的起源地，可是實際上，時至今日，華國因為人口，因為經濟，因為互聯網的覆蓋率，因為大眾的習慣，等等等等，再加上互聯網巨頭對某個行業的壟斷，所以，在數據方面，可以說比之奈非，更厲害！ 比如阿貍！ 阿貍主營的是電子商務。 但是又不僅僅是電子商務。 大數據是什么？是一個用戶，每天在阿貍旗下的各個平臺，各個軟件的行為模式。 從這些東西，可以分析出他們的喜好，偏好等等。 不僅僅局限于電影！ 而未來科技，和星科技又不同，他們一家想新媒體巨頭，視頻社交，新聞社交，等等方面。 他們可以通過分析用戶的在觀看某個視頻的停留的時間的長短，以及評論，留言，或者點贊，等等，來分析出來用戶的偏好！ 而華訊這邊也同樣的有自己的大數據風格。 當然了，看起來大家都有自己的主營業務，但是實際上，現階段來說，巨頭通過這么多年的發展，早就已經構建出來了龐大的商業帝國，可以說涉及到了方方面面。 所以在大數據方面，華國這邊的互聯網巨頭的實力真的不是奈非可比的。 這其實也是為什么阿貍和未來星會那么有信心的原因了。 但是不管怎么說，奈非是始作俑者，而現在，第二部大數據主導的影視劇即將上線，能否成功，就成為了大數據影視戰略的風向標了。 如果成功了，那么大家自然可以加注大數據戰略，而如果失敗了，那么后果其實是很嚴重的。 因為，失敗了就意味著大數據影視戰略，這個想法，目前是行不通的。 沒有第三種情況，當然了，國內這邊，可以有其他的嘗試，可以說國內的互聯網巨頭們的大數據數據量更大，涉及的范圍更廣泛。 所以，或許可以得到的效果也就越好。 但是不可否認的是，大數據不允許失敗。 因為大數據不是人，是數據，它是木有感情的，所以自然也不存在犯錯一說。 一個導演，一部電影不賣座，他可能還有機會繼續證明自己，因為，人總是會犯錯的嘛。 可是大數據不行，它不能失敗，因為大數據不能犯錯。 犯錯一次，就說明了，技術不成熟，概念不成功。 這個時候，在萬眾矚目之下，奈非的大數據影視新作新鮮出爐，正式在奈非平臺上線！ 王逸凡當然知道，前世的類似的公司，主導了大數據影視戰略，但是只成功了第一部，第二部就直接撲街了。 而那也宣告了大數據策略的失敗，之后就很少有人再提及大數據電影戰略了。 但是這個世界畢竟是不同的，所以，奈非的第二部到底能否成功，他也很好奇！ 音樂系導演 1021.大數據電影戰略第二彈
王逸凡的話應驗了，倒是讓林滬生停下了蠢蠢欲動的心思。 選擇了暫時觀望。 不是因為大數據不給力，而是他算是看明白了。 大數據的確有用，但是卻不是萬能的，也沒有阿貍和未來星宣傳的那么牛逼。 畢竟，大數據真要那么牛逼，那么預測票房這種事情，多少能做到吧？ 但是結果，顯然，大數據的預測是失敗的。 那么問題來了，你連市場走向都預測不準，那么大數據主導電影拍攝，真的OK？ 什么大數據更懂觀眾，似乎也有些站不住腳了。 舉個簡單的例子。 一部從未出現過的類型的電影，大數據怎么去預測大眾到底會不會喜歡？ 怎么去判斷，市場能否接受？ 就在《功夫》票房正式突破30億，日票房也已經跌破千萬大關的時候，國內的媒體，以及阿貍，未來星等等的目光卻是投向了海外。 奈非，大數據電影戰略的首倡者，也是先行者。 他們的成功，所以讓大數據電影戰略大行其道。 而這個時候，奈非宣布了第二部大數據影視戰略主導的劇集，即將上線！ 這是奈非的大數據影視戰略的第二彈！ 可以說，不僅僅國內在關注，事實上全世界的影視公司都在關注著。 那么大數據是怎么幫到影視創作的呢？ 以奈非為例子，他們的大數據是怎么回事呢？ 就是當一位用戶通過瀏覽器登錄奈非賬號，奈非后臺技術將用戶位置數據、設備數據悄悄地記錄下來。這些記憶代碼還包括用戶收看過程中所做的收藏、推薦到社交網絡等動作。 在奈非看來，暫停、回放、快進、停止等動作都是一個行為，每天用戶在奈非上將產生高達3000多萬個行為，此外奈非的訂閱用戶每天還會給出400萬個評分，300萬次搜索請求，詢問劇集播放時間和設備。 沒錯，這些都被奈非轉化成代碼，當作內容生產的元素記錄下來。而所有這些數據意味著，奈非公司已經擁有“可尋址的觀眾”。 早年間，奈非利用上述數據提供一項推薦引擎業務。比如說，數千萬用戶能在一個個性化網頁上對影片做出15的評級，這些評級構成了一個巨大數據池，如今這個數據池容量已超過近百億條。根據數據池，奈非使用推薦算法來識別具有相似品味的觀眾，然后對這一群體做出相關內容的精準推薦。 “奈非或許并不能準確知道點擊暫停按鈕的個人原因，但是如果足夠多的人在整段視頻中的同一個地方做了相同的舉動，那么數據就開始顯露出意義了。”結果是，奈非比觀眾還要清楚自己的觀影喜好。 他們是這么將“數據轉化為生產力”的——根據官方公布的數據，3/4的訂閱者都會接受奈非的觀影推薦。這意味著，奈非不用一集一集地攢新劇的口碑，只需向標簽為“喜愛XXX”或“喜愛政治劇”的觀眾推薦一下就行了。 奈非通過“大數據”觀測到另一流行趨勢：越來越多的人不再像30年前那樣，在固定晚上的固定時刻守在電視機前，等著收看電視劇的最新劇集，而是“攢”起來，直到整季劇情全部播放完畢之后，才選一個自己方便的時間段和地點，在方便的設備，多數是網絡設備，如電腦、iPad上一次性觀看。 而這方面，實際上，國內的互聯網巨頭也同樣的能夠做到，甚至可以做到的更好。 別看北美是互聯網的起源地，可是實際上，時至今日，華國因為人口，因為經濟，因為互聯網的覆蓋率，因為大眾的習慣，等等等等，再加上互聯網巨頭對某個行業的壟斷，所以，在數據方面，可以說比之奈非，更厲害！ 比如阿貍！ 阿貍主營的是電子商務。 但是又不僅僅是電子商務。 大數據是什么？是一個用戶，每天在阿貍旗下的各個平臺，各個軟件的行為模式。 從這些東西，可以分析出他們的喜好，偏好等等。 不僅僅局限于電影！ 而未來科技，和星科技又不同，他們一家想新媒體巨頭，視頻社交，新聞社交，等等方面。 他們可以通過分析用戶的在觀看某個視頻的停留的時間的長短，以及評論，留言，或者點贊，等等，來分析出來用戶的偏好！ 而華訊這邊也同樣的有自己的大數據風格。 當然了，看起來大家都有自己的主營業務，但是實際上，現階段來說，巨頭通過這么多年的發展，早就已經構建出來了龐大的商業帝國，可以說涉及到了方方面面。 所以在大數據方面，華國這邊的互聯網巨頭的實力真的不是奈非可比的。 這其實也是為什么阿貍和未來星會那么有信心的原因了。 但是不管怎么說，奈非是始作俑者，而現在，第二部大數據主導的影視劇即將上線，能否成功，就成為了大數據影視戰略的風向標了。 如果成功了，那么大家自然可以加注大數據戰略，而如果失敗了，那么后果其實是很嚴重的。 因為，失敗了就意味著大數據影視戰略，這個想法，目前是行不通的。 沒有第三種情況，當然了，國內這邊，可以有其他的嘗試，可以說國內的互聯網巨頭們的大數據數據量更大，涉及的范圍更廣泛。 所以，或許可以得到的效果也就越好。 但是不可否認的是，大數據不允許失敗。 因為大數據不是人，是數據，它是木有感情的，所以自然也不存在犯錯一說。 一個導演，一部電影不賣座，他可能還有機會繼續證明自己，因為，人總是會犯錯的嘛。 可是大數據不行，它不能失敗，因為大數據不能犯錯。 犯錯一次，就說明了，技術不成熟，概念不成功。 這個時候，在萬眾矚目之下，奈非的大數據影視新作新鮮出爐，正式在奈非平臺上線！ 王逸凡當然知道，前世的類似的公司，主導了大數據影視戰略，但是只成功了第一部，第二部就直接撲街了。 而那也宣告了大數據策略的失敗，之后就很少有人再提及大數據電影戰略了。 但是這個世界畢竟是不同的，所以，奈非的第二部到底能否成功，他也很好奇！ 音樂系導演 1021.大數據電影戰略第二彈
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