网络视频站点公开数据解读

葛旭超，陆凯达，王 静

（无锡广播电视集团，江苏无锡 214000）

随着视频网站和交互式网络机顶盒的运用普及，越来越多的观众开始选择“回看”而不是坐在电视机前等“直播”，“欲知后情请听下回分解”变得难以接受，使用点播的方式获取内容顺应了快节奏生活方式，大大节约了看片的时间成本和采购成本。由于收视习惯的转变，传统收视率统计的方法对于在线点播用户的观察和监测陷入了无能为力的盲区，通过公开数据分析互联网视频，通过数字更好的解读用户、把握用户、提高用户黏度、提升广告效果，对于传统媒体互联网转型过程具有一定指导意义。本文试从公开数据对于内容平台的价值评估、对于热点内容的追踪能力、对于收视人群的倾向分析、对于收视的特征描绘等多个方面全面解读公开数据的价值。

一、通过公开数据评估视频内容与平台价值

传统收视评估常常以样本区域的收视率作为内容播出成绩依据，这种方式存在两个明显的弊端：其一，样本数量偏小，分布范围、人群是否科学、均衡，是否具有代表性值得商榷，或有以偏概全的嫌疑；其二，单个样本对于抽样统计结果的影响较大。以一个城市存在500个样本户计算，单个样本户对于收视率的影响就达到了0.2%，所以即使极小范围的样本污染也会造成播出效果统计的较大失准。而目前多数视频网站以视频播放次数为评判的播出情况统计方法非常具有借鉴意义，这样的方式更加直观而且客观的反映到单个视频的收视情况。

1.通过播量反映内容价值变化

以《爱情公寓》系列为例，截止到2014年3月26日19:00，该剧在爱奇艺页面的播量第一季到第四季分别为4.11亿次、4.89亿次、6.74亿次、15.36亿次（见图1），数字直观的显示出了观众规模从亿级达到十亿级增长，每季剧集热度呈现明显攀升的态势，对于播出电视剧的传统电视台亦具有参考意义。一轮剧在售卖给央视及卫视频道的同时，常常将网络播映权同期售卖给网络视频平台，形成台网同步播出的局面。而购买二轮剧的城市电视台，可以借由播量曲线数据分析在购买前预判电视剧作品的质量并预估收视情况。网络播量的曲线表现应该可以体现观众的基数水平，且与电视剧在电视台播出的收视率应呈现某种正向相关的关系。而片源的议价能力应该与播量曲线呈现正比关系。同时，作为季播开发的电视剧，播量曲线变化的解读同样可以用于评估题材后续开发前景。

图1 《爱情公寓》1-4季播量统计（数据来源：爱奇艺，采样于2014年3月26日）

图2 搜狐视频、土豆网《大丈夫》1-20集播量统计对比（采样于2014年3月26日）

同时，从传统媒体尤其是电视台角度看，播量数据的意义还在于可以进一步改进收视评估方式。如通过机顶盒记录用户开启直播频道的时间点、跨度和频次，推算出内容播量，进而推算观众规模；或通过交互电视机顶盒访问云媒资库中的点播内容时间点、跨度、频次，实现对全区域全部开机用户的收视情况采样，这种评估方式有别于收视率的抽样统计，播量的统计样本即是全体，具有普遍性，横向比较可以为内容和平台的价值评估提供依据。而通过记录开启时间点、跨度和频次，可以实现内容在历史订阅人群的推送。

2.通过播量反映平台价值差距

此外，通过播量数据还可以非常直观的反映平台间播出情况差别，这样的比较类似于以往电视台间对于相同内容基于收视率的统计比较，只是基于播量的统计方式采样范围更广，对比更加实时，评估更加客观，更好的反映观众对于不同平台的黏度。以热播剧《大丈夫》为例，搜狐与土豆都有整剧播出专页，截止到2014年3月26日，该剧第一集在搜狐播量约为2500万次，同集在土豆网约为151万次，观众规模比例大约呈现16.6:1的情形，前20集播量搜狐和土豆分别是13508万次和1086万次，前20集观众规模大约呈现12.4:1，可以比较准确的反映平台的差距和观众黏度。据统计，1-20集剧集搜狐视频每集吸引点播量在500万次左右，远远高于土豆网100万次以下的单集播量（见图2）。虽然这些数字未必十分精准，但不影响趋势的判断，无论是从平台观众规模，还是从观众黏度评价，《大丈夫》在搜狐视频的播出效果都要好于土豆网。从网站基因看，精于正版内容价值释放的搜狐视频在2012年就开始投入5000万美元购买正版电视剧[1]，经过几年运作其在电视剧运营能力上远远超越“作为中国互联网视频领域UGC先驱者”的土豆网[2]。对于内容供应商而言，在贴片广告分成模式或点播计费模式下，搜狐平台显然更具吸引力和竞争力。

3.通过播量反映收视群体来源

除了统计播量情况并反映平台差距，一些视频网站如优酷网，还会统计播量来源，对于分析播量的“量”和“质”具有一定参考意义。以《大丈夫》第一集为例，根据优酷网统计约有94.3%的播量来源于优酷平台（含优酷网页、优酷移动平台客户端、电视盒优酷客户端等），仅仅有5.7%的播量来自于其他平台。而在优酷自身负载的播量中，约有40%来自PC端，60%来自移动设备。手机、PAD等移动互联网设备为播量贡献了巨大份额，移动收视、小屏播出、多屏互动、APP化订阅、碎片化收视的大趋势越发显现[3]。这将带来四大趋势的转变：其一，视频内容将越发短小精悍以更好满足碎片化收视习惯，小屏化传播趋势将加速；其二，各级频道的电视网覆盖优势将渐渐消耗，取而代之的竞争将是视频APP平台订阅用户群规模的竞争。其三，由于手机与PAD长久以来承载了相当重要的社交功能，所以未来的视频APP极有可能融合社交功能，但亦有社交APP逐步融合视频播出功能的可能性。其四，基于“云模式”的综合性媒资服务平台接入成本和门槛将降低，社会公众用户将成为主要用户。

二、通过公开数据分析掌握全网热点趋势

目前很多视频网站都对搜索热点进行专门统计，包括尼尔森在内的电视收视监测机构也开始了网络传播效果的评估[4]。作为城市电视台，显然不具备尼尔森监测网的覆盖优势和技术优势，如何通过网络公开大数据间接获得内容的比较，寻找热点推动传统电视网内容编排，变成了一个值得思考的命题。

以电视剧内容为例，土豆网、优酷网、搜狐视频、爱奇艺等都对内容做了有针对性的归类和热度排行统计。在2014年3月26日14:00笔者抓取了几大主流视频网站基于搜索频次统计得到的电视剧排名情况，试图在统计结果中根据一定规则，将八大主流视频网站的电视剧排名再做一个综合排序（见表1）。为此，笔者设计了两个简单的模型：

第一个模型：将单个视频网站排名1-10的电视剧视频给予热度打分，按照第一名10分，第二名9分，第三名8分以此类推倒金字塔递减，排名第十的视频可以获得1分。最终，根据统计《一仆二主》、《妻子的秘密》分获71分和55分，位列八大视频网站电视剧综合得分排名前两席，《老兵》与《我的儿子是奇葩》同获36分并列第三（见图3）。

第二个模型：按照各电视剧进入八大网站单站热度前十的比例进行统计，《一仆二主》进入前十的比例为9次，折算比例为11.25%，位列第一。《妻子的秘密》与《大丈夫》进入前十的比例为8次，各占比10%，并列第二（见图4）。

从两个模型看，八大视频站点《一仆二主》与《妻子的秘密》进入各站前十的比例相对其他电视剧高出不少，且在各站点的排名趋势相对入围的其他电视剧更加靠前。而《老兵》进入单站前十的比例要小于《大丈夫》，但明显其在前十排名榜单中，名次要比相同入围前十的《大丈夫》靠前许多，所以《老兵》即使在入围比例劣势的情况下最终在综合得分上可以反超《大丈夫》位列前三。此次统计，虽然各站的资源拥有量和行业地位存在相对差距，模型的建立方式本身是一个基于排行榜样本的统计并不具有绝对代表性，但样本的数据可以被认为是基于各站大数据的排序，其本身可以被认为是在一定时空内获得的对客观整体趋势的排序描述，从一定程度可以被认为是对3月26日全网电视剧视频热度综合形势的描述。

热度榜单的统计采样了视频网站用户或观众收视行为大数据，是一种超越了传统样本户收视率统计的新数据分析评估方法。首先其数据的获得是全网较长时期内的采样结果，而非某一时间点的抓取统计；较长的时间跨度能够防止短期、小范围样本感染造成的收视率污染。同时，综合各站点数据又可以得到比较综合、宏观的推论：一是一般综合得分排名靠前的单片，表现为在全局入围占比上存在相对优势，且单片排名在单站中存在相对优势。一种视频资源想要走红全网，资源分享的广度和单站传播的深度是互为充分必要条件的。二是一般全局占比不占优势但个别站点排名靠前的单片或全局占比占有优势但单站排名不靠前的单片，其形成全网影响力的可能性都是微乎其微的。但全局占比和单站排名的成绩互为促进关系且对于综合结果都产生贡献。

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图3 土豆、优酷、乐视等八大视频网站排名前十电视剧综合得分统计（采样于2014年3月26日）

图4 土豆、优酷、乐视等八大视频网站入围前十电视剧占全局比例统计（采样于2014年3月26日）

基于以上判断，优质电视剧资源单一平台垄断或是独播从互联网视频长远发展看难以为继，高成本和高风险毋庸赘言，垄断造成的传播壁垒也会影响资源在全网传播的广度。从市场良性发展的角度看，未来视频资源会更加均衡的分布于整个市场：站点间互有优质产品并以此相互竞争、优胜劣汰；强势产品加速平台间兼并和退出；寡头时代终结迎来多足鼎立百家争鸣。互联网视频平台也将形成类似各级电视台的格局和梯队。基于内容领域和梯度竞争永远存在，但结果并不会排斥逐利合作，以分摊成本、风险，联合投资、收益的竞争伙伴关系，将成为合力打造热点，做大“蛋糕”的一种行之有效的方式。

三、通过公开数据统计反映收视人群好恶

以往对于收视效果往往看重“量”的评估，对于“质”的调查存在一定的盲区，收视率数字的“量化”并没有“亮化”观众对于内容的评价，也就有了雷剧收视率奇高却口碑极差的怪象[5]。收视率好，始于好奇心理驱使和盲从审丑，与群体审美失去必然联系。通过收视率判断剧目内容好坏的方式，在一些极端题材和剧情下容易出现失准。坚持影视艺术作品思想性、艺术性、观赏性有机统一，很重要的一个考量是内容深受群众的喜爱，笔者认为收视率是其一，好评率是其二。从目前的实际操作看，视频网站通过引入“好评机制”、“点赞评价”就能很好地评估内容的优劣反映人群好恶。以爱奇艺为例，全部视频都可以通过播放窗口选择“喜欢”和“不喜欢”标签来为电视剧打分，当参与投票人数达到一定规模后，经过统计可以比较客观的反映出观众对于内容的好恶程度，接近于大数据统计的整体趋势概念。

1.公开数据可以检测收视人群对内容的评价

以《爱情公寓4》第1集为例，截止到2014年3月26日，约有493263人选择喜欢这一集，约有69683人选择不喜欢该集，若将选择喜欢的人数除以投票总数，换算成好评率，那么《爱情公寓4》第1集好评率约为87.6%。前20集好评率曲线呈现以下趋势（见图5）：

图5 《爱情公寓4》1-20集好评率曲线统计（数据来源:爱奇艺，采样于2014年3月26日）

图6 《大丈夫》1-20集好评率曲线统计（数据来源:爱奇艺，采样于2014年3月26日）

从数据可以看出《爱情公寓4》1-20集好评率经历了高开后平稳延续，逐步低走后反弹的形势，但好评率总体保持在87%左右，说明广大用户及观众对于剧情内容的满意度经历了一定的起伏但总体表示认可。反观《大丈夫》好评率曲线（见图6），首集获得大约62%的好评后逐步攀升，好评率最高上探到74%，但总体比较平稳的维持在70%左右。从大量打分数据换算得到的好评率数字看，观众及用户对于《爱情公寓4》剧情的肯定明显高于《大丈夫》，这是收视率以外对于剧作内容的又一衡量依据，也是横向检验观众好恶的又一参考指标。

进一步解读《爱情公寓4》1-20集好评率曲线图，非常明显可以得到一个结论，超过87%的观众对《爱情公寓4》的内容表示喜欢，进一步结合爱奇艺平台15.36亿次（截止到2014年3月26日19:00）的累计播量测算，仅此平台就有超过13亿人次观看，《爱情公寓4》剧情内容获得了比较满意的体验。这样的数据分析对于影视题材规划具有启示意义，巨大播量和好评率证明了内容生产的成功，同时也为这一品牌和题材的后续开发提供了一种趋势指导。对于播量和好评率的统计仅仅是第一步，更加细致的大数据统计工作反映出了更多实质性的内容，以爱奇艺为例，在播出窗口以下可以创建互动投票话题，观众可以通过参与投票来表达对于剧情走向的期望，而通过相关的数据统计，制作团队也可以总结分析哪些情节设计更加能够吸引观众，Netflix制作的《纸牌屋》便是在这种模式下进行了预设创作[6]。如果这样的投票分析有足够的提前量，甚至可以通过投票方式，在正式剧情拍摄前获得观众倾向性反馈，用以指导编剧方向，推动剧情内容沿着观众喜爱线路推动剧情。

2.公开数据可以指导影视作品创作方向

除了从投票数据分析收视人群对于剧情内容的好恶和倾向性，部分视频网站也提供了更加精细的对于分时内容热度的统计工具，供行业内参考。以优酷视频为例，其后台系统对于内容进行分时统计，以柱状图的形式展现精确到分钟的关注情况。以《大丈夫》第一集为例，ABC三个时间点中，B点的剧情内容吸引了最多用户拖拽。可以这样认为这一时刻的关注集中度是客观上最高的。根据优酷网的统计查看《大丈夫》后续剧集，其A、B、C三点收视高潮也比较平均的将整个剧情分为三个段落，基本实现每10-15分钟间隔出现一次关注高峰，而三次拖拽点内容分别为“训斥下属”、“愤怒掀桌”、“拦车大闹”，剧情均处于剑拔弩张的冲突段落，内容与采样点的对应，为编剧总结剧情架构和观众心理诉求分析提供参考。

四、通过公开数据分析描绘收视人群画像

目前视频网站可以通过记录用户注册ID信息或检测COOKIE等多种手段对用户进行白描，解析用户人群画像。而这些手段中用户注册ID信息比较容易描述出用户的年龄、性别、地域等信息，因为这些信息常常是用户根据实际情况填写注册的，而检测IP地址记录和检测浏览器COOKIE的方式，基于对用户浏览信息和检索信息的记录与分析，可以分析人群画像的其他特征。

1.公开数据可以反映收视人群结构

以近期热播都市剧《大丈夫》为例，截止到2014年3月26日在土豆网的人群画像统计中，女性观众占到了总体用户的61.1%居于主导，以将近2成比例领先广大男同胞，而在总体观众中，年龄在30-39岁的观众占到了37%列居于首位，紧随其后的是22-29岁的观众群约占总数的33%，可见《大丈夫》的观众群体中70后和80后女性朋友占了绝对多数。而在所有观众群体中，约有四成是公务员，约有26.7%和20%的观众分别为白领人群和非全职人群。在地域统计上，北上广深的视频用户占据了前四席。所以可以总结描绘出观众人群画像的基本特征为：东南沿海发达地区70-80后中青年女性观众为主，有固定工作收入，且生活较为稳定。

图7 优酷网的统计《大丈夫》第一集用户最高拖拽点（采样于2014年3月26日）

图8 百度指数搜索《万万没想到》的用户人群标签为"影视Fans"、"体育爱好者"、"网络小说迷"、"动漫魔族" （采样于2014年3月26日）

图9 百度指数搜索《万万没想到》的用户人群对于其他关键词的关注热度上升与下降变化（采样于2014年3月26日）

再以热播搞笑迷你网剧《万万没想到》为例，截止到2014年3月26日在土豆网的人群画像统计中，男性观众占到了70%，约有总数8成观众在30周岁以下，而青少年（21周岁以下）又占到了这其中的一半。接近一半的观众为学生群体，紧随其后的白领阶层占到了两成。而非常有趣的数字出现在学历统计上，约有35%的观众为本科学历，而这一数据在《大丈夫》中约为20%。结合以上对比《万万没想到》观众人群画像的特征可以得出：中东部地区80-90后年轻学生群体、年轻白领男性为主，接受过或正在接受高等教育的观众相对《大丈夫》更为普遍。

2.公开数据可以为广告筛选寻找目标客户

收视人群结构的统计对于广告主在媒体投放方向和投放量上具有参考意义，通过描绘收视人群画像，以最高的性价比尽可能精准地寻获目标客户、提升业务平台的流量、增加注册用户规模，以实际的、量化了的各项指标，来达成营销效果最优化[7]。《大丈夫》已在北京、东方、浙江、安徽等多家卫视频道播出，《万万没想到》也成功登陆湖南卫视。从视频网站基于海量用户数据得出的分析看，类奢侈品、化妆品的广告投放，应该更加针对沿海发达地区70-80后有固定收入和消费能力的中青年女性观众群体，所以选择《大丈夫》就比《万万没想到》更具针对性和优势。而运动品牌、数码产品、经济实用型汽车类产品普遍更加适合依然在读大学或刚工作起步没有太多经济基础的年轻男性观众，所以相关广告投放应该更加趋向于《万万没想到》这一类。综合上述分析，东南沿海和东中部地区是两部剧主体观众来源构成，以上地区依然为投放主要选择，而北上广等一线城市亦是榜上有名。

除了视频网站提供对用户的性别、年龄、职业、地域等非隐私信息披露，通过第三方搜索模块如“百度指数”，也可以进一步描述特定视频背后所对应的人群画像特征。通过百度指数获得的数据，在数字上很大程度上有别于视频网站获得数据。因为使用视频网站检索的用户或观众所表现出的需求基本简单的表现为收看关键词所对应的视频，而通过搜索引擎检索的用户所表现的需求可能更加多样化、具体化和细节化，表现为对剧中特定单集、人物、剧情、花絮、衍生产品等关联内容的需求。举例而言通过百度指数搜索《万万没想到》，不仅仅可以获得用户性别、年龄、职业、地域等信息，同时可以进一步挖掘用户爱好标签（见图8），如用户喜欢动漫、网络小说、体育运动、影视周边等，而通过关键词以外的关联检索需求情况分析（见图9），同时可以获知用户对于“报告老板”、“奇遇记”、“岛国奇欲记”等关联关键词的关注表现为持续上升，而对于“小兵过年”、“传奇”、“番外篇”的关联词的关注热度在逐步淡化。这些关联热词的检索结果统计若被充分利用，可为《万万没想到》衍生话题探讨和衍生节目开发提供选题方向和素材支持，而其他选题内容开发亦与此类似。

五、结语

对于网络视频站点公开数据的解读，并不仅仅局限于上述几个方面，而上述的解读也或多或少会带上个人分析的偏好。诚然也不可回避目前网络公开站点数据来源的真实性及透明度问题，更多数据分析成果还需要借助科学化的技术分析工具和方法来进一步挖掘和反复验证。从渠道角度看，多数传统媒体由于缺乏互联网基因，本身并不具备大数据搜集的能力，也就没有建立海量样本分析的可能性和衍伸运用价值开发的可能性，但互联网的开放性总是能够在某时某刻通过某种方式，悄无声息的打开大数据的冰山一角。

特别说明：2014年3月19日，中国国家新闻出版广电总局发布《关于进一步加强网络剧、微电影等网络视听节目管理的通知》，多部网络美剧及本土网剧先后被调整下架，受此影响部分网剧链接、页面、统计数据遭后台清空、删除，部分数据和案例读者可能无法进入原先页面检验核实。

[1]张睿.变革2012——搜狐视频：见风使舵的一年[EB/OL].http://tech.hexun.com/2013-01-05/149776509.html

[2]张钧泓.被低估的UGC在土豆爆发新效应[EB/OL].http://ww w.cww.net.cn/news/html/2013/11/25/2013112511110539.htm.

[3]熊忠惠.向着全产业链进发的电视剧行业[J].视听界》，2013,（1）.

[4]戴元初.电视节目影响力的新媒体指标[J].视听界,2013,（3）.

[5]严谨.精心选购精品对抗“雷剧”“神剧”[J].视听界，2013,（1）.

[7]吕芹.大数据：让互联网金融的营销更聪明[EB/OL].http://www.ciweek.com/article/2014/0326/A20140326562959.shtml.