互聯(lián)網(wǎng)電視智能運(yùn)營(yíng)平臺(tái)淺析

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[摘要]互聯(lián)網(wǎng)電視已經(jīng)成為視頻傳輸?shù)闹饕ǖ乐?，與有線電視、IPTV并駕齊驅(qū)。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，基于標(biāo)簽庫(kù)推薦的智能運(yùn)營(yíng)平臺(tái)已經(jīng)成為互聯(lián)網(wǎng)電視賴(lài)以發(fā)展的重要基礎(chǔ)。本文通過(guò)深入剖析智能運(yùn)營(yíng)推薦平臺(tái)及其支撐體系，總結(jié)智能運(yùn)營(yíng)推薦的四種模式，探索互聯(lián)網(wǎng)電視的內(nèi)容運(yùn)營(yíng)價(jià)值和流量變現(xiàn)能力。

[關(guān)鍵詞]互聯(lián)網(wǎng)電視；標(biāo)簽庫(kù)；智能運(yùn)營(yíng)

與發(fā)達(dá)國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)電視行業(yè)有所不同，在我國(guó)，互聯(lián)網(wǎng)電視是指通過(guò)公共互聯(lián)網(wǎng)傳輸，以電視機(jī)為接收終端，由國(guó)有廣播電視機(jī)構(gòu)提供可控可管視頻內(nèi)容服務(wù)的新型媒介形態(tài)。[1]隨著2010年我國(guó)三網(wǎng)融合進(jìn)入實(shí)質(zhì)推進(jìn)階段，互聯(lián)網(wǎng)電視產(chǎn)業(yè)有了長(zhǎng)足發(fā)展。到2013年，我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)電視機(jī)頂盒和智能電視一體機(jī)的出貨量迎來(lái)爆發(fā)式增長(zhǎng)，以樂(lè)視、小米、阿里為代表的大批互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)進(jìn)軍互聯(lián)網(wǎng)電視產(chǎn)業(yè)，2013年也被稱(chēng)為中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)電視發(fā)展元年。我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)電視產(chǎn)業(yè)在經(jīng)歷了早期的規(guī)模化圈地發(fā)展之后，2014年后迎來(lái)了“史上最嚴(yán)監(jiān)管”。隨著監(jiān)管力度的不斷加強(qiáng)，內(nèi)容提供商、內(nèi)容服務(wù)牌照商、集成業(yè)務(wù)牌照商、網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)商、硬件設(shè)備商和IP服務(wù)商等產(chǎn)業(yè)鏈各方不斷調(diào)整策略，探索新的發(fā)展模式。近年來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)電視產(chǎn)業(yè)將滿(mǎn)足用戶(hù)需求作為產(chǎn)品的終極向?qū)?，更加重視大?shù)據(jù)和智能化技術(shù)的運(yùn)用，深耕內(nèi)容，拓展運(yùn)營(yíng)，不斷滿(mǎn)足用戶(hù)低頻度需求、高場(chǎng)景度需求和體驗(yàn)性需求，開(kāi)發(fā)利基市場(chǎng)和長(zhǎng)尾市場(chǎng)。至2018年我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)電視用戶(hù)覆蓋超過(guò)2億戶(hù)，互聯(lián)網(wǎng)電視家庭覆蓋率超過(guò)40%，成為視頻傳輸?shù)闹饕ǖ乐?，與有線電視、IPTV并駕齊驅(qū)。[2]互聯(lián)網(wǎng)電視具有雙向互動(dòng)的獨(dú)有優(yōu)勢(shì)，能夠采集到數(shù)以?xún)|計(jì)用戶(hù)每天產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)信息?；ヂ?lián)網(wǎng)電視牌照商運(yùn)營(yíng)主體應(yīng)如何有效分析和挖掘數(shù)據(jù)，進(jìn)行判斷和分析，實(shí)現(xiàn)高效率的價(jià)值匹配，將海量?jī)?nèi)容和增值產(chǎn)品智能化推薦給用戶(hù)，提升內(nèi)容運(yùn)營(yíng)價(jià)值和流量變現(xiàn)能力，已成為互聯(lián)網(wǎng)電視產(chǎn)業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力所在。從現(xiàn)階段互聯(lián)網(wǎng)電視產(chǎn)業(yè)的內(nèi)容運(yùn)營(yíng)形態(tài)來(lái)看，已由單一依靠人工推薦轉(zhuǎn)向基于標(biāo)簽庫(kù)的智能運(yùn)營(yíng)推薦，從運(yùn)營(yíng)管理角度來(lái)看，這極大解放了屏幕運(yùn)營(yíng)的生產(chǎn)力，從運(yùn)營(yíng)成效角度來(lái)看，實(shí)現(xiàn)了千人千面，為用戶(hù)提供了更多元的產(chǎn)品形態(tài)。

一、標(biāo)簽庫(kù)的分類(lèi)與作用

標(biāo)簽庫(kù)是互聯(lián)網(wǎng)電視智能運(yùn)營(yíng)推薦平臺(tái)的核心要素，標(biāo)簽庫(kù)的創(chuàng)建和完善是一切運(yùn)營(yíng)策略生成的基礎(chǔ)。根據(jù)不同主體，標(biāo)簽庫(kù)分為內(nèi)容標(biāo)簽庫(kù)、用戶(hù)標(biāo)簽庫(kù)和廣告標(biāo)簽庫(kù)三種類(lèi)型。由于針對(duì)的主體不同，各標(biāo)簽庫(kù)獲取數(shù)據(jù)的來(lái)源也不盡相同。內(nèi)容標(biāo)簽庫(kù)的數(shù)據(jù)來(lái)源不僅包括內(nèi)容運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)中媒資庫(kù)的基礎(chǔ)屬性標(biāo)簽，也包括從豆瓣、時(shí)光、1905等影音資料庫(kù)網(wǎng)站上實(shí)時(shí)抓取公開(kāi)數(shù)據(jù)而得到的用戶(hù)定義標(biāo)簽?；A(chǔ)屬性標(biāo)簽包括視頻分類(lèi)（如：電視劇、電影、紀(jì)錄片、動(dòng)漫、動(dòng)畫(huà)片等）、視頻類(lèi)型（如：科幻、喜劇、動(dòng)作、懸疑、奇幻等）、導(dǎo)演、演員、出品年代、獲獎(jiǎng)情況等。用戶(hù)定義標(biāo)簽則包括用戶(hù)評(píng)分、評(píng)論數(shù)量、評(píng)價(jià)標(biāo)簽（如：漫威、超級(jí)英雄、真實(shí)事件改編等）、協(xié)同過(guò)濾推薦標(biāo)簽（如根據(jù)用戶(hù)的評(píng)分、評(píng)價(jià)、點(diǎn)贊、分享等歷史行為數(shù)據(jù)，向喜歡《飛馳人生》的用戶(hù)推薦《羞羞的鐵拳》、《西虹市首富》等協(xié)同過(guò)濾推薦標(biāo)簽）。建設(shè)內(nèi)容標(biāo)簽庫(kù)的主要目的在于通過(guò)對(duì)內(nèi)容進(jìn)行標(biāo)簽矢量化處理，有效進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。例如：電影《流浪地球》通過(guò)標(biāo)簽矢量化處理后，形成的向量集{2019，科幻，災(zāi)難，太空，劉慈欣，小說(shuō)改編，國(guó)產(chǎn)片，9.5分,…}成為識(shí)別這部影片的標(biāo)簽代碼。當(dāng)媒資庫(kù)的視頻內(nèi)容全部完成標(biāo)簽矢量化處理后，則實(shí)現(xiàn)了內(nèi)容標(biāo)簽庫(kù)的初步創(chuàng)建。內(nèi)容標(biāo)簽庫(kù)也會(huì)隨著視頻內(nèi)容的不斷增加,用戶(hù)定義標(biāo)簽的不斷調(diào)整,人工定義標(biāo)簽的不斷豐富、對(duì)視頻名稱(chēng)進(jìn)行語(yǔ)義分析和關(guān)鍵字提取使標(biāo)簽不斷補(bǔ)充等手段而得以持續(xù)性改進(jìn)和完善。用戶(hù)標(biāo)簽庫(kù)的數(shù)據(jù)來(lái)源于從運(yùn)營(yíng)商運(yùn)營(yíng)支撐系統(tǒng)中提取的用戶(hù)基礎(chǔ)屬性標(biāo)簽和通過(guò)終端日志上報(bào)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)并清洗沉淀下來(lái)的用戶(hù)行為標(biāo)簽?；A(chǔ)屬性標(biāo)簽包括用戶(hù)屬性標(biāo)簽和終端屬性標(biāo)簽兩大類(lèi)，前者包括地域、手機(jī)號(hào)碼、性別、年齡、行業(yè)等，后者包括出貨地市、終端型號(hào)、終端版本、終端狀態(tài)、激活時(shí)間等。用戶(hù)行為標(biāo)簽包括娛樂(lè)行為標(biāo)簽、收視行為標(biāo)簽、消費(fèi)行為標(biāo)簽、內(nèi)容偏好標(biāo)簽和復(fù)合標(biāo)簽等五大類(lèi)，其中娛樂(lè)行為標(biāo)簽包括游戲時(shí)長(zhǎng)，游戲次數(shù)，點(diǎn)擊次數(shù)、下載次數(shù)等；收視行為標(biāo)簽包括有線或無(wú)線收視、收視時(shí)長(zhǎng)、開(kāi)機(jī)次數(shù)、收視次數(shù)、活躍情況、點(diǎn)擊次數(shù)等；消費(fèi)行為標(biāo)簽包括每用戶(hù)平均收入（AverageRevenuePerUser）、最近購(gòu)買(mǎi)時(shí)間、消費(fèi)片單、消費(fèi)金額等；內(nèi)容偏好標(biāo)簽則是根據(jù)一段時(shí)間內(nèi)用戶(hù)收視內(nèi)容所對(duì)應(yīng)的內(nèi)容標(biāo)簽庫(kù)而生成；復(fù)合標(biāo)簽則是針對(duì)用戶(hù)的多種標(biāo)簽組合而再定義生成，例如將打上內(nèi)容偏好為韓劇、收視時(shí)長(zhǎng)一周內(nèi)超過(guò)3小時(shí)、收視次數(shù)一周內(nèi)大于3次等標(biāo)簽的用戶(hù)綜合定義為“韓劇愛(ài)好者”。建設(shè)用戶(hù)標(biāo)簽庫(kù)的核心在于對(duì)用戶(hù)基礎(chǔ)屬性和行為進(jìn)行標(biāo)簽化處理，將用戶(hù)按照不同的維度進(jìn)行矢量化，建立用戶(hù)的全景視圖，其目的是實(shí)現(xiàn)快速圈人的精準(zhǔn)推薦和精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。廣告標(biāo)簽庫(kù)則是將廣告媒資庫(kù)中的內(nèi)容信息通過(guò)人工定義的方式進(jìn)行標(biāo)簽向量化處理。例如，完成標(biāo)簽矢量化處理后，通過(guò)一條向量集{賽車(chē)，越野，冒險(xiǎn)，運(yùn)動(dòng)，公路，科技，德國(guó)，…}來(lái)標(biāo)簽化一則奔馳SUV的廣告宣傳片。廣告標(biāo)簽庫(kù)的核心作用是能夠?qū)V告標(biāo)簽與用戶(hù)標(biāo)簽和內(nèi)容標(biāo)簽進(jìn)行相似度匹配，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)基于標(biāo)簽庫(kù)的智能廣告推薦。

二、智能運(yùn)營(yíng)推薦平臺(tái)及其支撐體系

在基于標(biāo)簽庫(kù)的智能運(yùn)營(yíng)推薦平臺(tái)及其支撐體系的運(yùn)行中，先由終端生成終端日志和播放行為日志，日志內(nèi)容經(jīng)過(guò)聯(lián)機(jī)在線處理和非實(shí)時(shí)處理后，進(jìn)入到大數(shù)據(jù)采集和清洗環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)處理完畢后再進(jìn)行標(biāo)簽向量化處理形成用戶(hù)標(biāo)簽庫(kù)、內(nèi)容標(biāo)簽庫(kù)和廣告標(biāo)簽庫(kù)，然后通過(guò)相似度算法匹配生成榜單推薦、內(nèi)容運(yùn)營(yíng)推薦和廣告運(yùn)營(yíng)推薦，最后通過(guò)內(nèi)容運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)和廣告運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)識(shí)別對(duì)應(yīng)內(nèi)容和廣告的元數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)用戶(hù)終端的個(gè)性化推送。（圖1）

1．終端日志和播放行為日志

終端日志收集了用戶(hù)在使用終端時(shí)間段內(nèi)的所有操作日志。按照日志類(lèi)型大致分為開(kāi)關(guān)機(jī)日志、播放行為日志和其他行為日志等。因終端日志每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量較大，故采取非聯(lián)機(jī)處理方式，按日上傳分析。播放行為日志則僅僅收集了用戶(hù)在播放內(nèi)容過(guò)程中產(chǎn)生的操作日志，屬于終端日志的一部分，比終端日志的數(shù)據(jù)量小很多，故采取聯(lián)機(jī)在線處理方式對(duì)播放行為日志進(jìn)行實(shí)時(shí)分析。

2.日志聯(lián)機(jī)在線處理和非實(shí)時(shí)處理

日志聯(lián)機(jī)在線處理是指將播放行為日志，比如播放內(nèi)容與時(shí)段、播放與暫停的時(shí)間、暫停到下一次播放所經(jīng)過(guò)的時(shí)間等，實(shí)時(shí)地上傳到大數(shù)據(jù)中心進(jìn)行處理。日志非實(shí)時(shí)處理則是將一天內(nèi)的所有終端日志，比如開(kāi)關(guān)機(jī)時(shí)間、終端心跳、遙控器點(diǎn)擊操作等，以非實(shí)時(shí)集中的方式上傳到大數(shù)據(jù)中心進(jìn)行處理。

3.大數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)清洗

按照日志處理的方式不同，大數(shù)據(jù)采集分為實(shí)時(shí)采集和非實(shí)時(shí)采集兩種，所使用到的技術(shù)也有差異。前者通常使用kafka采集工具將數(shù)據(jù)采集到Spark或Storm中，再經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)清洗轉(zhuǎn)換，生成實(shí)時(shí)用戶(hù)收視行為標(biāo)簽，供智能運(yùn)營(yíng)推薦系統(tǒng)使用。后者使用Flume采集工具將數(shù)據(jù)采集到Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）中，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)清洗轉(zhuǎn)換后，再將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提供給數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（Hive）,最終轉(zhuǎn)換到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（RDBMS），形成所需的標(biāo)簽庫(kù)數(shù)據(jù)。（圖2）

4.標(biāo)簽庫(kù)建設(shè)和智能運(yùn)營(yíng)推薦

通過(guò)智能規(guī)則和人工規(guī)則對(duì)視頻內(nèi)容、用戶(hù)基礎(chǔ)屬性與行為、廣告信息進(jìn)行標(biāo)簽矢量化處理，完成對(duì)內(nèi)容標(biāo)簽庫(kù)、用戶(hù)標(biāo)簽庫(kù)和廣告標(biāo)簽庫(kù)的建設(shè)。標(biāo)簽庫(kù)的建設(shè)與不斷完善將有助于有效建立榜單、廣告、內(nèi)容與用戶(hù)之間的相互聯(lián)系，為智能運(yùn)營(yíng)推薦提供基礎(chǔ)保障。在榜單運(yùn)營(yíng)推薦、廣告運(yùn)營(yíng)推薦和內(nèi)容運(yùn)營(yíng)推薦過(guò)程，運(yùn)營(yíng)人員通過(guò)相似度算法，分別將視頻內(nèi)容標(biāo)簽與媒資庫(kù)中已創(chuàng)建的榜單標(biāo)簽、將廣告標(biāo)簽與用戶(hù)的觀看內(nèi)容標(biāo)簽、將視頻內(nèi)容標(biāo)簽與媒資庫(kù)中的其他視頻內(nèi)容標(biāo)簽進(jìn)行匹配。根據(jù)匹配結(jié)果，系統(tǒng)以元數(shù)據(jù)的形式推薦較高相似度的榜單、廣告和視頻內(nèi)容。

5.內(nèi)容運(yùn)營(yíng)推薦與廣告運(yùn)營(yíng)推薦

根據(jù)智能運(yùn)營(yíng)推薦的元數(shù)據(jù)，內(nèi)容運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)和廣告運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)分別查找對(duì)應(yīng)的視頻內(nèi)容和廣告內(nèi)容，并將其推送給用戶(hù)終端。用戶(hù)終端再次生成終端日志和播放行為日志，進(jìn)入下一輪智能推薦運(yùn)營(yíng)，循環(huán)往復(fù)，形成信息甄選、推送、反饋和修正的閉環(huán)，使內(nèi)容推薦越來(lái)越精準(zhǔn)，越來(lái)越高效。

三、智能運(yùn)營(yíng)推薦的四種模式

1.基于視頻內(nèi)容的智能運(yùn)營(yíng)推薦

基于視頻內(nèi)容的智能運(yùn)營(yíng)推薦主要是通過(guò)內(nèi)容標(biāo)簽（Tag）建立相關(guān)性鏈接。這種智能運(yùn)營(yíng)推薦模式主要分為四個(gè)步驟，即提取內(nèi)容標(biāo)簽、進(jìn)行運(yùn)營(yíng)策劃、制定相關(guān)規(guī)則、生產(chǎn)推薦榜單?；谝曨l內(nèi)容的智能運(yùn)營(yíng)推薦主要運(yùn)用內(nèi)容相似度的推薦算法，計(jì)算向量相似度的算法有很多，包括余弦相似度、歐式距離、皮爾遜相關(guān)性等。通過(guò)這類(lèi)相似度算法，可以計(jì)算某部影片A（標(biāo)簽向量{a1,a2,a3,a4,a5,a6…}）與另一部影片B（標(biāo)簽向量{b1,b2,b3,b4,b5,b6…}）內(nèi)容相似度c（c處于0-1之間，值越接近1，影片A與影片B的內(nèi)容相似度越高）。由于我國(guó)采取的是“可管可控”式的互聯(lián)網(wǎng)電視發(fā)展模式，在智能運(yùn)營(yíng)推薦過(guò)程中，人工參與必不可少?；谝曨l內(nèi)容的智能運(yùn)營(yíng)推薦主要有兩種方式：一種是先智能推薦后人工篩選，一種是先人工策劃制定提取規(guī)則后再智能排序。以《流浪地球》為例，這部電影在內(nèi)容標(biāo)簽庫(kù)中所定義的標(biāo)簽包括科幻、中國(guó)大陸、災(zāi)難、太空、劉慈欣、小說(shuō)改編等。在第一種方式中，先通過(guò)計(jì)算《流浪地球》這部影片的內(nèi)容標(biāo)簽與內(nèi)容運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)中其他視頻標(biāo)簽之間的內(nèi)容相似度，再根據(jù)相似度從高到低生成智能推薦榜單，比如：1、星際穿越（相似度0.842）、2、火星救援（相似度0.751）等,最后由人工根據(jù)智能推薦榜單內(nèi)容進(jìn)行篩選并構(gòu)思策劃主題。在第二種方式中，先由人工根據(jù)《流浪地球》這部電影的內(nèi)容標(biāo)簽策劃多個(gè)運(yùn)營(yíng)專(zhuān)題，比如“2019國(guó)產(chǎn)科幻影片”“小說(shuō)改編科幻電影”等，再通過(guò)人工制定規(guī)則分別按照“2019”“中國(guó)大陸”“科幻”和“小說(shuō)改編”、“科幻”等標(biāo)簽與內(nèi)容運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)中的視頻內(nèi)容標(biāo)簽進(jìn)行匹配和提取，形成推薦榜單。通過(guò)人工規(guī)則提取的榜單也同樣需要根據(jù)相似度高低生成榜單中的內(nèi)容排名。依照不同的智能運(yùn)營(yíng)推薦方式，依照不同的策劃主題，最后生成的推薦榜單也不盡相同。

2.基于用戶(hù)群體行為標(biāo)簽的智能運(yùn)營(yíng)推薦

基于用戶(hù)群體行為標(biāo)簽的智能運(yùn)營(yíng)推薦模式首先是通過(guò)播放行為日志獲得某一地區(qū)的用戶(hù)在一段時(shí)間內(nèi)（通常為一周或一個(gè)月）的收視內(nèi)容排行，然后通過(guò)大數(shù)據(jù)計(jì)算完成收視內(nèi)容排行對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽計(jì)數(shù)，并根據(jù)標(biāo)簽權(quán)重生成詞云，最后再依據(jù)群體用戶(hù)偏好標(biāo)簽詞云進(jìn)行運(yùn)營(yíng)策劃，創(chuàng)建推薦榜單。比如，某一地區(qū)一周內(nèi)的群體用戶(hù)偏好內(nèi)容標(biāo)簽詞云主要包括幽默、勵(lì)志、國(guó)產(chǎn)劇、時(shí)尚、奇幻、小說(shuō)改編等關(guān)鍵詞。在先智能推薦后人工篩選方式中，系統(tǒng)根據(jù)智能規(guī)則將內(nèi)容運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)中的視頻內(nèi)容標(biāo)簽與群體用戶(hù)偏好標(biāo)簽詞云進(jìn)行相似度匹配，生成智能推薦榜單，比如：1、大話西游2、美人魚(yú)3、我不是潘金蓮等,然后人工再根據(jù)榜單內(nèi)容進(jìn)行篩選和主題策劃。在先人工策劃制定提取規(guī)則再智能排序的方式中，先由人工根據(jù)詞云中群體用戶(hù)的偏好標(biāo)簽進(jìn)行專(zhuān)題策劃，比如“2018年國(guó)產(chǎn)勵(lì)志電視劇”和“小說(shuō)改編的奇幻劇”等，再分別提取“2018”“勵(lì)志”“電視劇”和“科幻”“小說(shuō)改編”等標(biāo)簽，最后再與內(nèi)容運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)中的視頻內(nèi)容標(biāo)簽進(jìn)行匹配提取，形成推薦榜單。

3.基于用戶(hù)收視播放行為的智能推薦

基于用戶(hù)收視播放行為的智能推薦則是基于用戶(hù)的收視播放行為數(shù)據(jù)，通過(guò)聯(lián)機(jī)在線的處理方式，將海量視頻內(nèi)容與用戶(hù)的興趣偏好相匹配，實(shí)時(shí)為用戶(hù)提供個(gè)性化的榜單和視頻內(nèi)容。例如用戶(hù)在一段時(shí)間內(nèi)收看了電視劇《都挺好》，智能推薦平臺(tái)基于《都挺好》這部電視劇的內(nèi)容標(biāo)簽與所有已在系統(tǒng)中創(chuàng)建的榜單和視頻內(nèi)容進(jìn)行相似度匹配，獲得排名靠前的榜單，比如“姚晨”、“家庭親情推薦榜單”等和影視劇，比如“蝸居”“金婚”“小別離”等。由于用戶(hù)的播放行為日志采取的是聯(lián)機(jī)在線處理方式，推薦榜單和視頻內(nèi)容能夠基于用戶(hù)個(gè)人收視偏好實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)更新，達(dá)到增加用戶(hù)粘性和實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)的目的。

4.基于標(biāo)簽庫(kù)的廣告智能運(yùn)營(yíng)推薦

基于標(biāo)簽庫(kù)的廣告智能運(yùn)營(yíng)推薦包含兩種使用場(chǎng)景：一是廣告定向投放，二是廣告智能推薦。廣告定向投放需要首先定位廣告的目標(biāo)用戶(hù)群體，然后將其定位轉(zhuǎn)換成用戶(hù)標(biāo)簽庫(kù)能夠識(shí)別的標(biāo)簽代碼，再通過(guò)用戶(hù)標(biāo)簽篩選出目標(biāo)用戶(hù)群體，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)基于用戶(hù)群體的精準(zhǔn)廣告投放。廣告智能推薦則是首先需要對(duì)媒資庫(kù)中的廣告信息創(chuàng)建標(biāo)簽，再將廣告標(biāo)簽與用戶(hù)觀看的視頻內(nèi)容標(biāo)簽進(jìn)行相似度匹配，然后智能推薦與視頻內(nèi)容具有高相似度的廣告內(nèi)容，實(shí)施廣告的精準(zhǔn)投放。人工智能已成為互聯(lián)網(wǎng)電視產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要推手。通過(guò)基于標(biāo)簽庫(kù)推薦的智能運(yùn)營(yíng)平臺(tái)，互聯(lián)網(wǎng)電視能夠?yàn)橛脩?hù)推薦高質(zhì)量的個(gè)性化產(chǎn)品和服務(wù)，不斷創(chuàng)造主動(dòng)服務(wù)的能力，實(shí)現(xiàn)有效而充分的價(jià)值流動(dòng)。借力人工智能技術(shù)，未來(lái)互聯(lián)網(wǎng)電視將通過(guò)為用戶(hù)提供更優(yōu)質(zhì)的體驗(yàn)、更高效的服務(wù)和更多元的內(nèi)容產(chǎn)品，滿(mǎn)足客廳用戶(hù)的個(gè)性化需求，帶來(lái)更大規(guī)模的“客廳回歸潮”。

作者:張帆 單位:湖北大學(xué)新聞傳播學(xué)院