智能大屏營銷

第一章? 大屏生態(tài)篇
第一節(jié)　大屏時代………………………………………………………… 3
一、單向時代：直線流程，廣電主導… …………………………… 4
二、智能大屏時代：多角色、多模式、復雜化… ………………… 4
第二節(jié)　傳媒生態(tài)裂變…………………………………………………… 7
一、廣電系媒體先天優(yōu)勢，梯隊式發(fā)展… ………………………… 7
二、視頻網(wǎng)站系媒體資本運作，BAT+芒果四家獨大……………… 10
三、制作公司借力平臺方落地，智能大屏內容多元… …………… 12
四、其他角色或試水或深耕，均入局智能大屏… ………………… 14
第三節(jié)　從覆蓋到觸達…………………………………………………… 15
一、央衛(wèi)視頭部效應延續(xù)… ………………………………………… 16
二、BAT+芒果各有所長……………………………………………… 18
三、智能大屏收視表現(xiàn)體現(xiàn)用戶覆蓋最終效果… ………………… 19
第四節(jié)　洞見未來………………………………………………………… 26
一、用戶回歸，倒逼智能大屏成長加速… ………………………… 26
二、流量即價值，用戶運營亟須智能大屏模式… ………………… 27
三、玩家已就位，角色定位仍需新生態(tài)適配… …………………… 27
四、AIoT來臨，智能屏搶占中心樞紐… …………………………… 28
第二章? 內容競爭篇
第一節(jié)　內容戰(zhàn)場，硝煙四起…………………………………………… 33
一、渠道泛化內容易達，受眾挑剔質量攸關… …………………… 33
二、內容市場供給冗余，受眾時間存量殘殺… …………………… 34
三、受眾圈層分化復雜，目標錯位事倍功半… …………………… 34
四、內容產(chǎn)業(yè)環(huán)環(huán)相扣，觸達效果多方影響… …………………… 35
五、海量數(shù)據(jù)智能技術，競爭分析萬事俱備… …………………… 35
六、內容之戰(zhàn)一觸即發(fā)，全新視角揭秘競爭… …………………… 36
第二節(jié)　內容競爭，新標準、新方法…………………………………… 37
一、失信、失真、失靈，內容評價需另辟蹊徑… ………………… 37
二、大樣本、細粒度，智能分析助力破局… ……………………… 39
第三節(jié)　內容競爭關系挖掘……………………………………………… 44
一、整體情況：七成競爭發(fā)生在同類之間… ……………………… 45
二、一類競爭：極度專注，競爭對手皆同行… …………………… 47
三、二類競爭：合理跨界，受眾時勢巧重合… …………………… 51
四、三類競爭：意料之外，看不見的競爭者… …………………… 56
五、用戶視角：競爭格局新維度… ………………………………… 58
第四節(jié)　內容競爭力排行………………………………………………… 59
一、電視?。弘娨暺聊伙@露個性，出圈方能橫掃渠道… ………… 60
二、綜藝：熱度口碑電視排行，無須交集各顯神通… …………… 61
三、動漫：動漫動畫各有門戶，渠道互通遙遙無期… …………… 62
四、紀錄片：陽春白雪不限題材，下里巴人體貼少年… ………… 63
五、榜單對比：內容競爭因屏而異，家長里短主導客廳… ……… 64
第五節(jié)　衛(wèi)視競爭分析…………………………………………………… 65
一、天下大同：各地方衛(wèi)視收視人群分布相似… ………………… 66
二、地緣強勢：上星衛(wèi)視忠實觀眾多來自本省… ………………… 67
三、各有所好：涉獵最廣的省份VS最專注的省份… ……………… 69
四、國民之選：衛(wèi)視國民度TOP5花落誰家………………………… 69
五、短暫停留：國民度與平均收視時長的錯位現(xiàn)象… …………… 70
六、獨占鰲頭：央視綜合頻道雙料冠軍… ………………………… 70
第六節(jié)　決勝戰(zhàn)場，行動指南…………………………………………… 72
一、細分受眾，智能分析… ………………………………………… 72
二、錨定對手，重拳出擊… ………………………………………… 72
三、明確定位，運籌帷幄… ………………………………………… 73
四、重視質量，夯實基礎… ………………………………………… 74
五、渠道內容、精準匹配… ………………………………………… 74
第三章? 用戶行為篇
第一節(jié)　用戶收視多樣性及其對收視率的影響………………………… 79
一、研究背景… ……………………………………………………… 79
二、研究內容… ……………………………………………………… 80
三、研究意義… ……………………………………………………… 81
第二節(jié)　文獻綜述………………………………………………………… 82
一、智能大屏研究… ………………………………………………… 83
二、用戶收視行為研究… …………………………………………… 84
三、行為多樣性研究… ……………………………………………… 87
第三節(jié)　研究方法………………………………………………………… 89
一、數(shù)據(jù)樣本… ……………………………………………………… 89
二、數(shù)據(jù)預處理… …………………………………………………… 90
三、用戶篩選… ……………………………………………………… 90
四、分析指標… ……………………………………………………… 92
五、分析算法… ……………………………………………………… 93
第四節(jié)　研究發(fā)現(xiàn)………………………………………………………… 95
一、數(shù)據(jù)總體分析… ………………………………………………… 95
二、用戶典型日模式… ……………………………………………… 97
三、家庭時間習慣… ………………………………………………… 100
四、用戶典型周模式… ……………………………………………… 103
五、假日效應… ……………………………………………………… 108
六、不同視頻類別的用戶喜好… …………………………………… 112
七、不同視頻類別的首播模式… …………………………………… 115
第五節(jié)　收視多樣性對收視率的影響…………………………………… 119
一、指標的確立… …………………………………………………… 119
二、變量的選取… …………………………………………………… 120
三、模型構建及分析… ……………………………………………… 122
第六節(jié)　結論與展望……………………………………………………… 124
一、主要結論… ……………………………………………………… 124
二、管理啟示… ……………………………………………………… 127
三、研究展望… ……………………………………………………… 129
第四章? 個性推薦篇
第一節(jié)　智能大屏節(jié)目個性化推薦方法………………………………… 135
一、研究背景… ……………………………………………………… 135
二、研究問題… ……………………………………………………… 137
三、研究意義… ……………………………………………………… 138
第二節(jié)　文獻綜述………………………………………………………… 139
一、個性化推薦… …………………………………………………… 139
二、媒體產(chǎn)品的個性化推薦… ……………………………………… 144
三、電視平臺上的個性化推薦… …………………………………… 146
第三節(jié)　基于智能大屏平臺的個性化推薦模型………………………… 148
一、數(shù)據(jù)預處理模塊… ……………………………………………… 150
二、協(xié)同過濾推薦模塊… …………………………………………… 151
三、隱式評分獲取模塊… …………………………………………… 161
四、推薦結果生成與評價模塊… …………………………………… 165
第四節(jié)　結果分析………………………………………………………… 168
一、基于隱式評分的推薦效果分析… ……………………………… 168
二、基于項目的協(xié)同過濾與基于用戶的協(xié)同過濾對比… ………… 175
三、隱式評分獲取模型不同對結果的影響… ……………………… 176
四、TOP-N算法中K值選取對推薦結果的影響… ………………… 178
第五節(jié)　結論與展望……………………………………………………… 184
一、主要結論… ……………………………………………………… 184
二、管理啟示… ……………………………………………………… 185
三、創(chuàng)新與不足… …………………………………………………… 186
參考文獻
參考文獻…………………………………………………………………… 189
圖　目　錄
圖1　OTT、IPTV及DVB市場滲透率……………………………………… 4
圖2　傳統(tǒng)DVB單向傳輸路徑……………………………………………… 4
圖3　智能大屏三種模式傳輸路徑對比… ………………………………… 5
圖4　智能大屏時代傳媒行業(yè)生態(tài)… ……………………………………… 5
圖5　智能大屏時代傳媒盈利鏈… ………………………………………… 7
圖6　七家廣電方IPTV、OTT領域生態(tài)…………………………………… 8
圖7　七大牌照方終端、內容合作及覆蓋狀態(tài)… ………………………… 9
圖8　四大視頻網(wǎng)站智能大屏覆蓋路徑… ………………………………… 11
圖9　智能大屏用戶覆蓋… ………………………………………………… 15
圖10　內容產(chǎn)品大屏端用戶覆蓋…………………………………………… 17
圖11　TOP視頻媒體表現(xiàn)… ……………………………………………… 18
圖12　2019H1頭部劇集部數(shù)… …………………………………………… 21
圖13　2019H1頭部綜藝部數(shù)… …………………………………………… 22
圖14　收視人群畫像性別分布圖…………………………………………… 40
圖15　抽樣收視人群畫像學歷分布………………………………………… 40
圖16　抽樣收視人群畫像年齡分布………………………………………… 40
圖17　抽樣收視人群畫像收入分布………………………………………… 40
圖18　視頻“流入-流出對”構建網(wǎng)絡…………………………………… 41
圖19　視頻“流入-流出對”構建PageRank網(wǎng)絡………………………… 43
圖20　同類別競爭度分布…………………………………………………… 46
圖21　各衛(wèi)視收視人群性別分布…………………………………………… 66
圖22　各衛(wèi)視收視人群年齡分布…………………………………………… 67
圖23　樣本區(qū)域分布………………………………………………………… 89
圖24　樣本時間跨度………………………………………………………… 91
圖25　樣本收視比率………………………………………………………… 92
圖26　總體用戶觀看時長和觀看次數(shù)統(tǒng)計………………………………… 96
圖27　各類視頻播放占比…………………………………………………… 96
圖28　收視日模式…………………………………………………………… 98
圖29　家庭時間觀看習慣…………………………………………………… 101
圖30　收視周模式…………………………………………………………… 106
圖31　不同視頻類別在一天中的流行度變化……………………………… 114
圖32　總體用戶首播視頻占比……………………………………………… 115
圖33　不同類別視頻首播占比……………………………………………… 117
圖34　視頻首播類型………………………………………………………… 118
圖35　用戶多樣性回歸分析結果…………………………………………… 123
圖36　OTT產(chǎn)業(yè)鏈… ……………………………………………………… 136
圖37　協(xié)同過濾常見分類…………………………………………………… 141
圖38　基于用戶的協(xié)同過濾推薦算法……………………………………… 152
圖39　基于項目的協(xié)同過濾推薦算法……………………………………… 153
圖40　KNN算法示意圖… ………………………………………………… 159
圖41　系統(tǒng)隱式評分流程…………………………………………………… 161
圖42　置信度函數(shù)的圖形表示……………………………………………… 164
圖43　用戶協(xié)同過濾下顯隱式評分準確率隨K值變化…………………… 170
圖44　用戶協(xié)同過濾下顯隱式評分召回率隨K值變化…………………… 170
圖45　用戶協(xié)同過濾下顯隱式評分覆蓋率隨K值變化…………………… 171
圖46　用戶協(xié)同過濾下顯隱式評分流行度隨K值變化…………………… 171
圖47　項目協(xié)同過濾下顯隱式評分準確率隨K值變化…………………… 173
圖48　項目協(xié)同過濾下顯隱式評分召回率隨K值變化…………………… 173
圖49　項目協(xié)同過濾下顯隱式評分覆蓋率隨K值變化…………………… 174
圖50　項目協(xié)同過濾下顯隱式評分流行度隨K值變化…………………… 174
圖51　兩種協(xié)同過濾算法推薦效果對比…………………………………… 175
圖52　不同隱式評分方式推薦效果對比…………………………………… 177
圖53　測試樣本在不同K值下的推薦效果………………………………… 179
圖54　項目協(xié)同過濾基礎隱式評分在不同K值下的推薦效果…………… 180
圖55　項目協(xié)同過濾長度標量隱式評分在不同K值下的推薦效果……… 182
圖56　用戶協(xié)同過濾在不同K值下的推薦效果…………………………… 183
表　目　錄
表1　視頻網(wǎng)站大屏行業(yè)布局… …………………………………………… 10
表2　2019H1視頻網(wǎng)站大屏會員與付費價格及權益……………………… 12
表3　部分上市制作公司2019年上半年部分內容產(chǎn)品大屏分發(fā)情況… … 12
表4　部分非上市制作公司2019年上半年部分內容產(chǎn)品
大屏分發(fā)情況………………………………………………………… 13
表5　內容產(chǎn)品智能大屏可覆蓋用戶規(guī)?！?……………………………… 17
表6　2019H1有效覆蓋裝機量……………………………………………… 18
表7　直播媒體2019年1~10月排行TOP10（到戶）… …………………… 19
表8　直播媒體2019年1~10月排行TOP10（到人）… …………………… 20
表9　點播媒體2019年1~10月排行TOP10（到戶）… …………………… 20
表10　點播媒體2019年1~10月排行TOP10（到人）……………………… 21
表11　直播電視劇2019年1~10月排行TOP10……………………………… 22
表12　點播電視劇2019年1~10月排行TOP10……………………………… 23
表13　直播綜藝2019年1~10月排行TOP10………………………………… 24
表14　點播綜藝2019H1排行TOP10… …………………………………… 25
表15　《決勝》《門第》競爭視頻列表…………………………………… 47
表16　《奔跑吧兄弟第2季》《奔跑吧兄弟第3季》競爭視頻列表……… 49
表17　《非誠勿擾》《父母愛情》競爭視頻列表………………………… 52
表18　《非誠勿擾》《新相親時代》競爭視頻列表……………………… 54
表19　《天盛長歌》《創(chuàng)造101》競爭視頻列表… ……………………… 56
表20　用戶收視行為偏好特征……………………………………………… 58
表21　電視劇熱度、口碑、PageRank排行榜… ………………………… 60
表22　綜藝熱度、口碑、PageRank排行榜… …………………………… 61
表23　動漫熱度、口碑、PageRank排行榜… …………………………… 63
表24　紀錄片口碑、PageRank排行榜… ………………………………… 63
表25　六省觀眾觀視終端數(shù)最多衛(wèi)視……………………………………… 68
表26　六省觀眾平均收視時長最高衛(wèi)視…………………………………… 68
表27　各省觀眾收視情況變異系數(shù)TOP5 & LAST5……………………… 69
表28　各衛(wèi)視總收視比例TOP10…………………………………………… 70
表29　衛(wèi)視收視比例及平均收視時長TOP15……………………………… 71
表30　媒體時段分布………………………………………………………… 99
表31　收視日模式命名……………………………………………………… 99
表32　家庭觀看時間習慣地域分布………………………………………… 103
表33　收視周模式命名……………………………………………………… 107
表34　假日與工作日對比…………………………………………………… 109
表35　平常周與假期周對比………………………………………………… 111
表36　視頻類別統(tǒng)計………………………………………………………… 112
表37　視頻類別所屬模式分布……………………………………………… 118
表38　用戶多樣性回歸分析表……………………………………………… 122
表39　用戶行為數(shù)據(jù)說明…………………………………………………… 151
表40　協(xié)同過濾算法的“用戶-項目”評分矩陣表示…………………… 154
表41　MovieLens數(shù)據(jù)集顯式評分方式使用用戶協(xié)同過濾評價結果… … 169
表42　OTT數(shù)據(jù)集隱式評分方式使用用戶協(xié)同過濾算法評價結果… … 169
表43　MovieLens數(shù)據(jù)集顯式評分方式使用項目
協(xié)同過濾算法評價結果… ………………………………………… 172
表44　OTT數(shù)據(jù)集隱式評分方式使用項目協(xié)同過濾算法評價結果… … 172
表45　兩種協(xié)同過濾算法評價結果………………………………………… 176
表46　不同隱式評分方式評價結果………………………………………… 177
表47　項目基礎隱式評分協(xié)同過濾在不同K值下的推薦效果…………… 179
表48　項目協(xié)同過濾長度標量隱式評分在不同K值下的評價結果……… 181
表49　用戶協(xié)同過濾在不同K值下的推薦效果…………………………… 182