2018年5月9-10日，15届论道在西安隆重举行。50多场演讲，干货满满;30多个展台，亮点多多;多场高峰对话，火花四溅。北京视迅速达信息技术有限公司总经理、联合创始人吕文品进行了主题为《直播和点播节目媒资库的行业应用》的演讲。
虽然我们是一家比较新的公司，但在这个行业里面做了很长时间的服务了，刚才前面这么多领导讲了大数据，我这边讲一些小标签。尤其是影视节目里面的标签，在这个行业里面的应用。
今天我主要从四点来讲影视节目标签的应用，着重讲对于影视节目的深度挖掘还有场景化标答的商业化应用。
如何在视频内容里面进行深度的挖掘
首先我们认为在视频的长尾内容里面有挖掘空间，通过对用户的相关的兴趣爱好探索，我们给影视节目内容打上多层次的标签,以便于向用户进行推荐。从两方面来说，第一个就是节目内容上，我们如何给这些影视节目打上更深层次的标签?除了对整体节目内容进行分类外，还需要对节目播出过程中的内容按时间片断进行标签，也就是对于节目中的场景内容，我们可以打上相应的内容标签，这就是我们所指的场景化标签。
第二个是，除了对于现有主流的版权内容视频进行挖掘之外，我们还可以在网络的平台自制剧、地方电视台自办栏目、优秀外剧、各个视频平台的UGC、PGC内容，进行更多的挖掘。
节目媒资信息库-媒资信息标签
这个是我们自己给这些影视节目媒资标签做的分类，有16大类，100多小类。首先是基础信息模块，主要是节目名称、别名、分类、简单描述等等。接下来是影视看点，内容的适宜信息版块，包括第三方的评分数据等。其中体育赛事的详细数据、节目演职员信息、相关音乐内容，都是我们的重点内容版块。，在音乐相关的数据和体育相关的数据这一块，我们已经准备在几个合作伙伴的平台上，于世界杯期间推出相关的产品，到时候大家可以关注一下。
简单举例，我们的媒资数据标签体系是什么样的。，这是其中两种类型的数据标签的简单设置，第一个就是大家最经常看到的这个电视剧类型的节目，它的第一类，我们从节目内容性质上把它分成偶像、爱情、喜剧等类型，但一般也就是到这一层，很少有公司会继续往下继续分类，例如在爱情的分类里面，我们再分出有暗恋的场景、分手的场景，离别的场景。所以我们在建设的这个体系当中，我们会对节目内容进行深度挖掘，不光是电视剧、综艺节目还有科教、少儿、新闻等节目内容，有很多场景值得我们挖掘。其中一个比较有特色的一个标签体系，就是这个体育赛事节目资料，因为体育赛事节目在电视直播中播出比较多的，同时是关注量比较大的内容。例如：最近大家关注世界杯，我们会把它的赛程、场上信息，包括上场球员、进球比分、红黄牌情况、甚至详细的球员信息、赛场信息做一个集合，在比赛直播过程中同步传导到用户方。这些数据 可以帮助运营商分析用户收视行为、关注点，对用户进行简单画像。
下面这个是我们根据最近比较热播的《海上嫁女记》做的标签，第一类就是基础标签，总集数，演员，角色名称，还有豆瓣评分等，这些数据 ，我们会进行实时更新，举一个例子，比如说豆瓣评分，这些数据，更新维度应该是以天为单位，不是这个月更新完以后，下个月才更新。
除了基础的信息标签外，我们提供了更多的内容发散，它叫做场景化的标签内容。以当前的节目为例，在第一集10分钟到14分钟，我们标识了地点标签：是巴西里约热内卢机场到达大厅;剧情标签：接机、寻人、翻译，情感标签是失恋、分手、惊喜、单身母亲等，通过这些内容标签我们可以分析剧情，给我们的广告投放、植入提供很好的参考标识。
这个是我们当前的节目媒资标签的案例，比如场景标签我们分成都市、乡村等场景，情感标签的内容就更多了。这里着重说一下内容适宜观看人群分类，国内没有分级制，但是还是有一些影片不是特别适合小孩子观看，或者从节目内容来说，它更适合单身、情侣、家庭成员一起观看。
更多角度解读观看用户
接下来我们聊一聊关于在直播和点播场景下节目内容的互相融通的问题，我们公司最早是给广电网络公司做节目表数据服务的，就是说我们有相关电视频道的节目播出时间数据，我们发现直播环境下，可以触发很多的点播需求，例如在看某部电视剧的直播过程中，用户需要观它的后面的剧集，比如当前电视台正在播出第5集集，用户可能就想看6、7、8集，或者想回看一下以前的集数，那运营商就可以给用户提供相应的点播内容入口。同样的，在节目点播的过程中，我们也可以相应的提醒用户：您当前收看的点播节目有最新内容或相关、相类似的节目正在某电视频道直播。
那如何实现这些直播跟点播内容的紧密连接呢?当然还是用我们的这个小标签，通过这些内容标签，包括节目题材标签、节目人物、场景等等，都可以进行内容关联的推荐。
第三、影视节目标签如何帮助运营商解读用户?我举一个简单的例子。比如说观看动画片小马宝莉(音)和观看奥特曼的孩子性我们是可以判断的，喜欢看小马宝莉的孩子多数是女孩子，而喜欢 看奥特曼的孩子可能就是男孩子居多。通过这些内容标签我们可以给运营商提供的一个参考，让运营商了解到当前节目场景下观众结构是什么样的，从而作出更精准的推荐。
这个是我们给某平台提供了关于“XX喜剧人”每期节目中，每场节目的场景式标签，结合其自身收视数据，可以得出，用户的很大一部分注意力在当期节目的第二场内容中的”某明星” 上。
最后,我们想跟大家分享我们的场景化的标签在商业模式应用上面的一些心得。我们公司早期有做PC流量和移动端流量变现的业务，结合以前用户流量变现的经验，我们发现大屏端有很多未被激发的用户需求。例如：在很多时候，你没有想要买一包纸巾，只是恰好看到家族群里在拼这个团;但你看到朋友圈有人在发这个消息，你的需求可能就被激发起来了。本质上，包括淘宝现在作的淘宝直播、拼多多、淘宝达人号就是基于场景的内容把用户的购买意愿激发出来。今天的淘宝有五成的交易不再是来自搜索，而是来自相关推荐。这些告诉我们，购物正在从意图驱动转变为场景驱动，只有在特定场景中，人才会购买各种匪夷所思、意想不到的东西。
这里还有一个数据，在OTT盒子里的直播应用中，当前最大的收入来源有一块是植入的购物轮播频道，有广告公司是在长期为此买单的，由此可以知道，用户在看电视的时候，本身是没有购物冲动的，但是受到了制作精良的购物视频的吸引，引发了他的需求，吸引了消费。
场景式的商业标签
在这里我们先要定义什么是场景式的商业标签。我们认为基于节目播出内容，带有时间节点的场景、剧情、人物、物品元素标签都可以算作商业标签。场景式的商业标签是为了让广告内容更好的融入节目内容，使得用户在观看节目时，不会因为广告内容的植入而被打扰。
我们定义了一些商业内容场景：一是家庭的场景，还有一个是情侣的场景，还有美食场景，还有高端奢侈品的场景。除了使用当前人工知肾AI技术对视频画面进行识别外，我们更多的是对剧情的内容进行分析上、研判、解读，比如我们通过技术手段识别出视频内容中的沙发、飞机、汽车等具体商品，但我们同时也对剧情内容进行识别，分析出当前是一个求婚的场景还是一个很伤心分手的场景，通过使用这些信息标签我们可以进行更有效的广告内容投放。
以下场景化标签的一些应用场景
这个是运用得比较普遍的,同款商品的推荐，当出现相应的同款产品的时候，提示用户你可以进行购买。第二个就是品牌的曝光，当出现相关产品的时候，可以做一个同品牌内容的产品曝光。
除了同款产品推荐外，我们挖掘了其它的一些标签应用，比如音乐标签：一部电视剧的主题曲、背景音乐、可以拿来关联手机铃音，来电的背景音，还有一些付费的音乐场景。第二个场地标签，比如拍摄场地，剧情的发生场地，可以关联旅游相关的产品。其它类似名称、人物标签，我们可以对于与人物关联的IP，推荐小说、演唱会门票、游戏等多种商品。
在我们跟很多新媒体运营商朋友聊天的时候，双家都有一个担心：如果把我的用户引流到手机上了，那这个用户不就不是我的了吗?我们这样是不是在卖用户?我向他们解释，这就需要我们对引进的产品进行筛选。举一个音乐相关的产品例子，比如有一款音乐产品，除了在这个平台上面可以通过推荐下载产生分成，还可以把这个用户纳入这个新媒体运营商的分成渠道上面去，也就是说用户在这个平台上下载相关的产品之后，他在后面使用过程中产生长期消费分成都是属于新媒体运营商的，时间可以长达半年至永久。
这是我们的一个标签的一个更新的流程体系，我们设置了一个基础的标签流程，通过机器自动填充标签，版权平台内容输入，第三方数据输入，完成数据的整理输入工作。然后通过平台审核补充标签内容、审核完之后形成一个标准化的媒资数据，选择性输入给有需要的厂商。最后使用商会把他们的使用结果和需求反馈到我们这边，让我们形成一个正向的循环。
谢谢大家。
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