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統一智能運營案例效果
用戶觀看電視有三大行為:
一是主動搜索,用戶明確知道自己想看的內容會直接去搜索,要實現直播、回看和點播的統一搜索(7天回看是點播的重要補充),要把搜索和推薦結合起來(搜索不到點播節目和直播/回看節目時,可推薦熱播、相關和個性化內容),要支持語音搜索和手機搜索(紅外遙控器、語音遙控器、手機遙控器/微信小程序,是互補遞進關系),進而升級為AI大模型驅動的自然語言交互和智能問答。
二是瀏覽點播,需要聚合愛優騰芒內容做融合大包,要實現全場景“7維”智能推薦(編輯推薦、熱點推薦、關聯推薦、個性化推薦、社交推薦、明星推薦、智能EPG),物以類聚(基于內容標簽相似度的關聯推薦)、人以群分(基于用戶觀看行為的分時段個性化推薦),需要挖掘有效片庫(Effective Catalog Size)和長尾內容的價值,通過A/B測試評估優化推薦算法。
三是瀏覽直播,用戶已經養成切換直播頻道的習慣,以頻道形式組織內容的價值依然存在,歐美新興的FAST頻道(Free Ad-supported Streaming TV)就是流媒體時代的新有線電視(New Cable),抖音可以看成是豎屏版的個性化頻道,需要實現智能EPG(直播點播化,直播/回看為點播導流)和超級頻道(點播直播化,點播/回看組成個性化頻道),最終實現直播點播融合的無縫觀看體驗。
下面通過實際的統一智能運營案例效果分析,一方面驗證統一智能運營的效果,另一方面為大屏EPG增值業務運營提供洞察和指南。根據大屏EPG入口訂購轉化統計數據,我們從漏斗轉化過程的觸發訂購率(觸發訂單/點擊量)、訂購成功率(成功訂單/觸發訂單)和總體轉化率(成功訂單/點擊量)以及訂單和流量貢獻來進行分析。
| EPG入口 |
觸發訂購率 (觸發訂單/ 點擊量) |
訂購成功率 (成功訂單/ 觸發訂單) |
總體轉化率 (成功訂單/點擊量) |
訂單貢獻 占比 |
流量貢獻 占比 |
|
二級欄目列表 (個性化推薦) |
1.11% | 2.48% | 0.27‰ | 49.9% | 26.5% |
|
直播推薦 (智能EPG) |
4.32% | 0.58% | 0.25‰ | 1.0% | 0.6% |
| 榜單推薦 | 1.22% | 1.83% | 0.22‰ | 0.5% | 0.3% |
| 桌面 | 1.86% | 1.03% | 0.19‰ | 14.9% | 11.3% |
| 搜索 | 1.23% | 1.34% | 0.16‰ | 10.3% | 9.1% |
| 相關推薦 | 1.17% | 1.21% | 0.14‰ | 13.5% | 14.0% |
| 播放器推薦 | 3.91% | 0.33% | 0.13‰ | 5.2% | 5.9% |
| 明星推薦 | 1.10% | 0.96% | 0.11‰ | 0.3% | 0.4% |
| 專題 | 0.59% | 0.71% | 0.04‰ | 0.3% | 1.0% |
| 篩選 | 0.24% | 1.46% | 0.04‰ | 0.3% | 1.4% |
| 用戶歷史 | 0.22% | 0.83% | 0.02‰ | 3.6% | 28.8% |
| 收藏 | 0.34% | 0.29% | 0.01‰ | 0.1% | 0.7% |
大屏EPG入口訂購轉化統計
(1)觸發訂購率(觸發訂單/點擊量):最高的入口依次是直播推薦(即智能EPG直播導流點播)、點播播放器推薦、桌面、搜索、榜單推薦、相關推薦、二級欄目列表、明星推薦。直播推薦和播放器推薦作為最便捷的入口(優于桌面推薦位),都是在播放頁面疊加點播推薦,用戶無需離開播放就可以便捷進入點播詳情觸發訂單,說明直播點播播放入口和相互導流的重要性,以及直播點播融合和無縫觀看體驗的必要性。桌面推薦位有其重要性,其次同樣重要的是搜索、榜單推薦、詳情頁相關推薦和明星推薦以及二級欄目列表。
(2)訂購成功率(成功訂單/觸發訂單):最高的入口依次是二級欄目列表、榜單推薦、篩選、搜索、相關推薦、桌面、明星推薦、用戶歷史。訂購成功率與智能推薦效果有關,也與用戶的主動意愿有關。二級欄目列表是融合大包的聚合EPG門戶,用戶進入電影、電視劇、綜藝、動漫和紀錄片等二級欄目,第一眼看到的就是個性化推薦(默認推薦為千人千面),在二級欄目中個性化推薦的流量占比達到40%-65%(電視劇達65%,電影達40%因為內容多且長尾)。個性化推薦的內容因為匹配了用戶畫像和興趣因此訂購成功率最高,是榜單推薦(熱點推薦)的1.36倍,是桌面推薦的2.4倍。篩選和搜索是用戶的主動行為,其訂購成功率僅次于個性化推薦和榜單推薦。再其次是相關推薦、桌面、明星推薦和用戶歷史。
(3)總體轉化率(成功訂單/點擊量):最高的入口依次是二級欄目列表、直播推薦、榜單推薦、桌面、搜索、相關推薦、播放器推薦、明星推薦。總體轉化率前三的入口,證明二級欄目列表個性化推薦、直播智能EPG導流點播和榜單推薦的重要性。第四位的桌面推薦位,是傳統人工運營(編輯推薦)的重點,也建議更多采用智能推薦,或“程序為主、人工為輔”編輯決策輔助。第五位的搜索,是用戶的主動行為,有很多優化和創新空間,如要實現直播、回看和點播的統一搜索,要把搜索和推薦結合起來,要支持語音搜索和手機搜索,并擁抱AI大模型帶來的自然語言交互和智能問答。詳情頁是用戶觀看點播的必經路徑,詳情頁的關聯推薦(物以類聚)和明星推薦是挖掘有效片庫和長尾內容價值的利器。播放器是往往被忽略的便捷入口,直播播放、回看播放和點播播放都應該疊加智能推薦,通過智能EPG(直播點播化)和超級頻道(點播直播化)實現相互導流,打造大屏統一觀看入口和無縫觀看體驗。
(4)訂單貢獻占比:從高到低依次是二級欄目列表(49.9%)、桌面(14.9%)、相關推薦(13.5%)、搜索(10.3%)、播放器推薦(5.2%)、用戶歷史(3.6%)、直播推薦(1.0%)、榜單推薦(0.5%)、篩選(0.3%)、明星推薦(0.3%)、專題(0.3%)、收藏(0.1%)。二級欄目列表作為融合大包的聚合EPG門戶,貢獻了一半的訂單,其中個性化推薦功不可沒。其次是桌面、相關推薦和搜索,其中桌面已集成越來越多的智能推薦場景。再其次是播放器推薦、用戶歷史和直播推薦,其中直播推薦尚處于驗證階段流量占比很小(0.6%)。
( 5)流量貢獻占比:從高到低依次是用戶歷史(28.8%)、二級欄目列表(26.5%)、相關推薦(14.0%)、桌面(11.3%)、搜索(9.1%)、播放器推薦(5.9%)、篩選(1.4%)、專題(1.0%)、收藏(0.7%)、直播推薦(0.6%)、明星推薦(0.4%)、榜單推薦(0.3%)。一般來說,流量貢獻與訂單貢獻成正比,如二級欄目列表、相關推薦、桌面、搜索、播放器推薦,但用戶歷史是例外。用戶歷史流量占比最高,因為用戶有追劇和繼續觀看的習慣,但總體轉化率非常低,因為繼續觀看的內容往往是免費或已經訂購的內容,從方便用戶追劇考慮,用戶歷史應該給予便利入口(Netflix將繼續觀看置于顯著位置)。二級欄目列表因為其總體轉化率非常高,26.5%的流量貢獻了49.9%的訂購,再次說明個性化推薦的重要性。總體轉化率非常高的直播推薦和榜單推薦,需要優化產品并給予更多曝光。