作者|汉斯
2013年，网飞借助大数据技术制作的《纸牌屋》一炮而红。“大数据”像飓风一样席卷了影视行业。当时，网飞网站将观看《纸牌屋》的3600万用户产生的3000万日播放、暂停和快进行为、400万日收视率、300万次搜索行为等海量用户大数据应用于内容制作和频道选择，刷新了影视人的传统认知:影视剧原创制作中有这样的操作吗？
我们都知道一个道理:目标用户的兴趣、爱好等相关信息要贯穿影视制作的全过程，这样才能实现影视投资利润的最大化。但是相对于金融、电商、咨询等领域来说。，作为艺术和商业的结合体，影视剧是带有主观属性的产品。他们如何从“海量”走向“精准”？这是一条更具挑战性的道路。
最近，爱奇艺针对内容生产者推出了一系列新的数据服务。通过对海量数据的精准统计和建模，给了合作伙伴空探索内容分发和变现新思路的新可能。颖君授权使用网大《陈翔六点半的胡说八道》爱奇艺号数据，并总结出“八项准则”告诉你如何使用这些数据！
什么是紫外线覆盖率和TGI指数？
紫外线覆盖率:
UV覆盖是指圈出的人群中，具有某种偏好或特征的用户所占的比例。
UV覆盖率越高，这个用户属性就越突出。
*UV，唯一访客，指独立访客。每个观看视频的用户都是独立的访问者，不重复计算。
以栗子为例:总人口100万，其中20万具有一线城市的用户属性，因此一线城市的UV覆盖率为20%。
TGI指数:
TGI指数，即目标群体指数，代表目标群体某一特征相对于总体样本的显著/不显著程度。
TGI指数越大，圈出的群体越喜欢某个特征。
比如圈里有40%的人喜欢看老九门，全站有20%的观众喜欢看老九门，那么这个人群对老九门的视频偏好的TGI指数就是2，具有明显的特征。
《爱奇艺》数据解读用户手册
首先，内容类型偏好
内容偏好图反映了受众对单个领域不同类型内容的偏好。
规则一:越靠近左边的圆心，TGI指数越高，说明这部电影的观众比全站用户更喜欢这种内容类型。
规则二:圈子越大，UV覆盖越大，意味着用户观看的流量越大。
比如，图为陈翔《六点半》中观众对不同类型电影的偏好。没想到，带头的不是喜剧电影，而是职场电影。难怪以搞笑短视频起家的《陈翔六点半》是都市年轻上班族赶公交吃饭的必备。“剧情”、“动作”、“搞笑”是高流量题材，最受观众关注。
二。频道偏好
内容偏好针对单一领域的不同类型；频道偏好反映了受众的宏观选择。图中横坐标为紫外线量，纵坐标为TGI指数。
绿色水平线是TGI参考线。这条线以上，代表全站用户。这部电影的观众更喜欢看这个频道。
绿色垂直线是UV参考线，即UV平均值。这条线的右边，表示该频道的访问人数超过了该片观众中所有频道的平均水平。
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通俗来说，图中搞笑频道在右上方，说明《陈翔六点半》的观众对搞笑内容的兴趣超过一般人，贡献了较高的访问次数。科技频道在左上方，这说明虽然《沉香六点半》的受众对科技内容的兴趣高于一般人，但其他频道贡献的访问量较低。这是什么意思？说明科技频道本身就冷门。即使《沉香六点半》的观众比一般人热情，但还是想看搞笑、原创、生活、资讯等频道。
规则三:在频道偏好图中，右上方代表观众感兴趣、观看次数多、贡献流量多的频道；左上方代表观众感兴趣，但观看较少，流量贡献有限的频道；左下方是最不理想的，代表观众既不喜欢也不看的频道；右下方代表观众看得更多但不感兴趣的频道。
准则四:渠道偏好图中，右上方为理想渠道，左上方为该垂直领域有潜力、值得挖掘的渠道。
三。视频偏好
视频偏好图和频道偏好图的读取方式完全相同。呈现出更为精准的关联度，直接体现了观众对其他单个节目的喜爱程度。
规则五:电影的坐标位置越高，观众越喜欢这部电影；坐标越靠右，观看这部电影的观众就越多。
从图中数据来看，《六点半的陈翔》的观众特别喜欢《笑星》，并付诸行动，相比全站用户贡献了相当可观的访问量。但他们对《灵异降龙事件》贡献的访问量更多，但与全站用户相比并不太爱看，可见全站用户喜欢看《灵异降龙事件》。
这种现象的最终表现是什么？最右边是狼勇士2一个人，没错！《沉香六点半》的观众去看《战狼2》，比看《沉香六点半》还多！不过，很抱歉，全场都爱《战狼2》，所以它的TGI指数只是超出参考线一点点。我相信《战狼2》在很多电影的视频偏好图中，都是孤独地停留在那个角落。
四。绿色镜子
绿镜绿镜告诉我，我的电影最美的部分在哪里？！
绿镜数据图的横坐标是视频的总时长，以秒为单位分为段；纵坐标是观看点的指标，也就是视频段落的精彩程度。收视指数是根据用户的收视行为计算出来的，比如回退、跳转等。
规则六:纵坐标值越大，折线越高，段落越精彩，观众越喜欢。在红色平均值以上，所有剪辑都更受观众欢迎。
绿镜数据来源于用户的实际播放行为，每天都会根据新的数据进行校准。所以，在线时间越长，视频播放量越大，绿镜数据就会越可靠。拖动绿色镜像趋势图下方的滑块，找到相应的段落并放大。
以上四个数据都是内容大数据，其他的用户大数据，比如观看时间分布、用户构成等都非常好理解，娱乐影王就不做过多解释了。
规则7:直方图越高，一天的观看时间越长。
规则八:橙色越多，观众中VIP用户越多；绿色越多，观众中非VIP用户越多。
准确的数据有助于创建在线内容系统的生态系统！
绿镜数据是用户用实际行动对视频的每一秒内容打分，片方可以直观的看到哪些是精华，哪些是糟粕；不同的商业元素，其效果更令人惊叹；不同形式的广告投放，哪种更容易被接受，才能客观高效地实施“优质产品”。每一次进步或退步，都可以用大数据给你一个准确的答案。
内容类型偏好、频道偏好、视频偏好是受众从不同维度关注的核心。从视频偏好的精准关联到渠道偏好的外部延伸，都为合作伙伴开辟了新的分发和变现价值。
我们看到了新的宣传路径，会精准触达我们领域外的潜在受众，比如《沉香六点半》与科技、汽车内容合作的可能性；我们看到了新的商业模式，比如电影、剧集、综艺、资讯、短视频MCN等不同平台的相互导流，以及广告资源的对接，比如《陈翔的六点半》等职场视频产品。这只是冰山一角。这些看似复杂的数据背后，有太多的可能性值得探索。
在互联网影视圈，爱奇艺在大数据落地方面一直跑在前面。从2013年7月起，爱奇艺在视频行业率先依托大数据，实现“千人千面”首页全个性化内容推荐。到2015年，爱奇艺上线泡泡社区，探索出一条互动场景丰富的内容宣发新方式。
这就是爱奇艺打造的“大数据生态”:平台变得更加智能，对接爱奇艺内容生产者，提供大数据支持，以受众需求引导内容生产；识别下行用户的潜在意图，建立细分品类的用户行为模式，挖掘用户不同的内容需求，并将这一结果应用于受众画像、个性化推荐等领域，从而将内容更个性化地分发给受众，更精准地投放，持续提升运营效率。
这么多新的数据知识要掌握，没完没了的“课后思考问题”要讨论，宝宝们，你们准备好了吗？有问题随时勾搭娱乐影君！
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