作者 | 韩斯
2013年，Netflix借助大数据技术制作的《纸牌屋》一炮而红，“大数据”犹如飓风过境般横扫影视行业。当年的Netflix网站，将观看《纸牌屋》的3600万用户所产生的日均3000万次回放、暂停、快进行为，日均400万个评分，300万次搜索行为等海量用户大数据，应用到内容生产和渠道选择上，刷新了影视人的传统认知：原来影视剧生产还有这种操作爱奇艺号？
道理我们都懂爱奇艺号：将目标用户的兴趣、爱好等相关信息贯穿到影视生产的全过程，以达到影视投资利润最大化。但相较于金融、电商、咨询等领域，影视剧作为艺术和商业的结合体，本身就是带有主观属性的产品，如何从“海量”到“精确”？这是一条更加充满挑战的道路。
最近爱奇艺号，爱奇艺针对内容生产方上线了一系列新的数据服务，通过对海量数据精准地统计和建模，给予合作方全新的空间可能，以探索内容分发和变现的新思路。娱影君授权使用网大《陈翔六点半之废话少说》（以下简称“陈翔六点半”）的爱奇艺号数据，总结出了“八大准则”告诉你这些数据该怎么用！
UV覆盖度、TGI指数都是啥？
UV覆盖度：
UV覆盖度指的是具有某种偏好或特征的用户，在圈定人群中的占比。
UV覆盖度越高，该用户属性越显著。
*UV，即Unique Visitor，指独立访客。每一位观看视频的用户即为一个独立访客，不重复计算。
举个栗子：圈定人群总量为100万，其中的20万具有一线城市的用户属性，那么一线城市特征的UV覆盖度为20%。
TGI指数：
TGI指数，即Target Group Index（目标群体指数），代表目标群体某一方面特征相对于整体样本的显著/不显著程度。
TGI指数越大意味着，该圈定群体更加偏好某一特征。
比如：圈定人群中爱看《老九门》的比例为40%，全站观众中爱看《老九门》的比例为20%，则该人群的《老九门》视频偏好TGI指数为2，特征较显著。
“爱奇艺号”数据解读使用手册
一、内容类型偏好
内容类型偏好图，反映该影片的受众对单一领域内不同类型内容的偏好情况。
准则1：越靠近左边的圆心，代表TGI指数越高，说明相对于全站用户，该影片的受众更喜欢这一内容类型。
准则2：圆圈越大，代表UV覆盖度越大，说明用户观看的流量越大。
比如图中展现的是《陈翔六点半》的受众对电影不同类型的偏好，出乎意料的是，一马当先的不是喜剧电影，而是职场电影。难怪都说，搞笑短视频起家的《陈翔六点半》是都市年轻上班族赶车、下饭必备。“剧情”“动作”“搞笑”属于高流量题材，观众看得最多。
二. 频道偏好
内容类型偏好是针对是单一领域内的不同类型；频道偏好则反应了受众更为宏观的选择。图中横坐标为UV量，纵坐标为TGI指数。
绿色横线为TGI参考线，在这条线上方，代表相对全站用户，该影片的受众更喜欢看这个频道。
绿色纵线为UV参考线，也就是UV均值，在这条线右侧，代表在该影片受众中，这个频道的访问人数超过所有频道平均水平。
是不是很晕？想挣钱的宝宝们！想深入了解网络影视市场的同学们！拿出高中学数学的热情来吧！
用通俗的说法，图中搞笑频道在右上方，说明《陈翔六点半》的受众对搞笑类内容比一般人更感兴趣，并且贡献了超高的访问量。科技频道在左上方，说明《陈翔六点半》的受众虽然对科技类内容比一般人更感兴趣，但跟其他频道相比贡献的访问量偏低。这说明什么？说明科技频道本身就偏冷门，就算《陈翔六点半》的受众比一般人要热情了，但他们还是更想看搞笑、原创、生活、资讯等频道。
准则3：频道偏好图中，右上方代表观众感兴趣并且看得更多、流量贡献高的频道；左上方代表观众感兴趣，但是看得少、流量贡献有限的频道；左下方最不理想，代表观众既不喜欢也不看的频道；右下方代表观众虽然不太感兴趣，但看得较多的频道。
准则4：频道偏好图中，右上方是比较理想的频道，而左上方的频道是有潜力、值得在该垂直领域深挖的频道。
三. 视频偏好
视频偏好图和频道偏好图阅读方式一模一样，它呈现的是更加精确的关联，直接反映该影片受众对其他单个节目的喜爱程度。
准则5：影片的坐标位置越靠上，代表受众更喜欢该影片；坐标位置越偏右，代表有更多受众观看了该影片。
根据图中数据，《陈翔六点半》的受众跟全站用户相比，特别喜欢《笑嗷喜剧人》并付诸行动，贡献了相当高的访问量。而他们给《超自然现象之坠龙事件》贡献的访问量更高，但和全站用户相比并没有偏爱太多，这说明全站用户都挺喜欢看《超自然现象之坠龙事件》的。
这一现象的极致表现是什么？就是孤零零在最右侧的《战狼2》，没错！《陈翔六点半》的受众都跑去看了《战狼2》，比看《陈翔六点半》自己看的还多！（比较两者横坐标）不过不好意思，全站观众都爱《战狼2》爱的不行，所以它的TGI指数也就刚刚超过了参考线一点点。相信在很多影片的视频偏好图里，《战狼2》都孤独地待在那个角落。
四. 绿镜
绿镜绿镜告诉我，我电影中最美的片段在哪里？！
绿镜数据图的横坐标是视频的总时长，被划分为以秒为单位的段落；纵坐标是看点指数，即视频段落的精彩程度。看点指数根据用户的观看行为，如回退、跳过等综合计算得出。
准则6：纵坐标数值越大、折线越高，说明该段落越精彩，观众越喜欢看。在红色平均线以上的，都是观众更加喜欢的片段。
绿镜数据来源于用户实际的播放行为，且每天会基于新增数据进行校准。因此上线时间越长、视频播放量越大，绿镜数据会更加真实可靠。拖动绿镜趋势图下方的滑块，可定位相应段落，进行放大查看。
以上四个数据均属于内容大数据，其他诸如观影时间分布、用户构成（是否为爱奇艺VIP）等用户大数据，非常容易理解，娱影君就不再过多解释了。
准则7：柱状图越高，代表当日的观影时间越长。
准则8：橘黄色占比越多，代表观众中VIP用户越多；绿色占比越多，代表观众中非VIP用户越多。
精准数据助力打造网生内容系统生态！
绿镜数据，是用户以实际行动对视频每一秒钟内容的打分，片方可以非常直观地看到哪些是精华、哪些是糟粕；不同的商业元素谁的效果更惊艳；不同的广告植入形式哪种更能被接受，从而让“精品化”可以客观高效地执行，每一次进步或退步都能用大数据准确给你答案。
而内容类型偏好、频道偏好、视频偏好，是从不同维度反映受众的核心关注点，从视频偏好的精准关联，到频道偏好的外部延伸，皆为合作方开放出新的分发变现价值。
我们看到了新的宣传路径，将宣传精确抵达所在领域外的潜在受众，比如《陈翔六点半》和科技、汽车内容合作的可能性；我们看到了新的商业模式，电影、连续剧、综艺、资讯、短视频MCN等不同平台的互相导流、广告资源对接等，比如《陈翔六点半》和职场类其他视频产品。这都只是冰山一角，在这些看似繁杂的数据背后，太多可能性值得去挖掘。
互联网影视圈，在大数据落地方面，爱奇艺一直跑在前面。从2013年7月，爱奇艺在视频行业率先依靠大数据实现“千人千面”的首页全个性化内容推荐开始，到2015年爱奇艺上线泡泡社区，用丰富的交互场景，探索出一条新型内容宣发道路。
这就是爱奇艺打造的“大数据生态”：平台变得更加智能，向上对接爱奇艺内容生产方，提供大数据支持，用受众需求引导内容生产；向下识别用户的潜在意图，建立细分类别的用户行为模式，挖掘用户的不同内容需求，并将这一结果应用在受众画像和个性化推荐等领域，将内容更加个性化地分发给受众，更加精准地投递，不断提升运营效率。
这么多新的数据知识要掌握，无穷尽的“课后思考题”要探讨，宝宝们，你们准备好了吗？有问题欢迎随时勾搭娱影君哦！
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