大資料將帶來電視媒體生態式變革！大資料如何深度融合電視媒體？
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電視媒體的大資料能力構建與創新體現在大資料生產、大資料行銷、大資料評估三個方面。大資料能力構建決定著電視媒體融合創新的力度和走向，將為電視媒體帶來生態式變革。
文 | 李嵐
來源 | 國家廣電智庫
電視媒體的大資料生產
電視媒體應視大資料為重要資產和生產資料，大資料的處理技術、資料的視覺化敘事等可以把電視媒體傳播的範圍和創造性提升到新的水準。基於大資料的媒體內容生產是未來媒體的趨勢之一。
如何實現電視媒體的大資料生產？大資料的採集和整合應包括三大類：內容資料、運營資料以及互聯網、移動互聯網、社交媒體資料。
一是利用大資料輔助新聞報導和節目製作。覆蓋社交媒體、論壇、視頻網站、專業網站等多種資料來源，提取熱點話題，提供節目素材。
大資料內容生產可以借助發佈網路搜索資料與即時走勢，自動編輯生成最熱新聞、最熱搜索詞、最熱搜圖片、最熱播視頻、社交媒體最熱話題等產品。如中央電視臺十九大新聞報導推出“數位五年”“數位十九大”“數說中國影響力”。
二是將使用者關係資料化。實現對節目產品的精准策劃、設計製作與目標投放。各級廣播電視臺應儘早建立、應用強大的使用者資料庫與對應的內容、產品及應用資料庫，開發場景智慧化識別與產品智慧推薦系統。
極大地提升資料的收集、存儲、管理、分析和運用能力，掌握使用者的基本資料、收看與搜索習慣以及社交媒體發佈的內容，計算出其興趣點，
利用用戶端等新媒體平臺線上運行期間即時產生的海量資料，如使用者訪問行為等建立大資料平臺，高效地進行資料分析、預測、判斷，為用戶提供更有價值、個性化的服務，也為電視媒體的發展運營提供決策支援。
電視媒體的大資料行銷
大資料行銷是精准行銷。使用者資料的收集分析能力決定了電視媒體內容生產和運營的起點和高度。使用者資料收集分析有助於電視媒體在運營策劃階段預判內容製作成本與商業價值。利用大資料、雲計算等技術，電視媒體可以根據使用者興趣與需求的變化，隨時調整資源配置、生產安排，精准關係匹配並挖掘潛在使用者，實現內容價值的“前置”。
電視媒體的大資料行銷，一是要精准地描畫用戶。除了支撐收視率的人口統計學，還有自陳式心理變數，比如偏好、心態、興趣等，以及內容消費行為資料，包括消費頻率、場景形態和對內容的跟蹤反應等等資料工具。
可以說，在媒介和使用者關係碎片化的當下，用戶畫像不再是節目策劃階段的觀眾畫像，它是一個動態的過程，更是一個運營的過程。它既要根據變化的基礎資料不斷修正，又要根據已知數據抽象出新的標籤使用戶畫像越來越立體。
進一步，運用用戶畫像技術，分別從線上行為和線下消費偏好兩個方面對電視收視人群進行分析，瞭解了用戶各種消費行為和需求，精准刻畫人群特徵，並針對特定業務場景進行使用者特徵不同維度的聚合，指導和驅動業務場景和運營，發現和把握蘊藏在細分海量用戶中的巨大商機。
二是對廣告受眾的考量，要從數量轉為資料。在傳統模式下，評價電視媒體廣告的根本標準就是受眾數量，例如收視率。然而，大資料的新時期已經到來，因此也顛覆了常規的廣告傳播模式。
具體而言，在發行廣告的過程中，發行商需要同時考慮到特定群體的收入狀態、日常消費習慣、群體的特徵等。只有滿足了這些細節，廣告才能夠受到喜愛。例如女性群體以及老齡群體，這些都屬於獨特的受眾群體。
三是要解除廣告與電視媒體的捆綁關係。在傳統方式下，發佈廣告需要遵循特定的次序，因此針對不同廣告也設置了差異性的價格。這種方式從根本上看，就代表著廣告與媒體的捆綁關係，因此屬於捆綁式的銷售。大資料時代解除了原有的捆綁聯繫，受眾能夠自行決定是否關注某一類型資訊。
同時，廣告資源也解除了與媒體資源的相互捆綁。作為傳統電視媒體，需要具備明確的認知，構建適合受眾的資料庫。只有這樣，才能做好即時性的記錄和跟蹤，給出適當的受眾評價。
電視媒體的大資料評估
電視媒體評估正在經歷從“單屏資料”到“多屏數據”到“跨屏資料”的演進，亟待建立基於大資料的電視媒體評估體系，掌握“全媒體收視率”。面對全新的電視收視測量環境，新的測量技術和手段不斷發展。
1.海量樣本的收視調查
數位電視海量樣本測量基於數位電視技術，通過大幅度擴大樣本數量來提升收視資料的準確性。隨著新媒體技術的發展，即時收視率(Real Time TV Ratings)已經成為現實。
即時收視率是通過收視率測量儀採集收視資料，然後發送到收集伺服器，再通過雲運算系統進行資料處理，處理後的收視報告發送到用戶端。其計算方式是先通過模型計算得出當天的收視總戶數和總收視人口，然後對新收到的每分鐘資料進行計算，在短時間內將結果輸入用戶端伺服器。
2.視頻點播的收視調查
為了測量電視節目的直播和點播收視情況，收視調查公司致力於開發覆蓋多種播出平臺的收視資料測量方法。美國康卡斯特公司旗下的環球全國廣播公司(NBC Universal)等8個電視臺參與尼爾森公司的視頻點播收視情況調查的試驗，對直播和視頻點播節目採用不同方式進行編碼。初步試驗資料顯示，視頻點播的收視在整體收視率中所占比重達到3% -5%，部分節目甚至高達10% -15%。
3.社交媒體上的收視調查
社交媒體對於直播電視節目的收視情況具有日益重要的影響，因此對其進行調查和測量有助於全面反映電視節目的傳播效果。為了應對新媒體發展所帶來的觀眾收視行為以及市場格局的變化，收視調查公司紛紛與社交媒體合作，共同開發測量和收集社交媒體上電視節目收視率的系統，實現收視率調查技術和方式的新突破。
如尼爾森公司將帶有電子標記的廣告投放到臉譜網上，如果有人點擊該廣告，則在統計點擊率的同時，也獲取了該用戶的年齡、性別等資料。
跨屏時代的受眾收視行為具有多場景、自主碎片化和多工整合化的特點，受眾測量也從TAM（電視受眾測量）向VAM（視頻受眾測量）升級。電視媒體將傳統收視率調查與線上研究、手機測量的結果相匹配，最終提供涵蓋電視、電腦、手機的多屏資料包告，建立基於大資料平臺的“互聯互通”的評估模式。
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隨時調整資源配置、生產安排，精准關係匹配並挖掘潛在使用者，實現內容價值的“前置”。電視媒體的大資料行銷，一是要精准地描畫用戶。除了支撐收視率的人口統計學，還有自陳式心理變數，比如偏好、心態、興趣等，以及內容消費行為資料，包括消費頻率、場景形態和對內容的跟蹤反應等等資料工具。
可以說，在媒介和使用者關係碎片化的當下，用戶畫像不再是節目策劃階段的觀眾畫像，它是一個動態的過程，更是一個運營的過程。它既要根據變化的基礎資料不斷修正，又要根據已知數據抽象出新的標籤使用戶畫像越來越立體。
進一步，運用用戶畫像技術，分別從線上行為和線下消費偏好兩個方面對電視收視人群進行分析，瞭解了用戶各種消費行為和需求，精准刻畫人群特徵，並針對特定業務場景進行使用者特徵不同維度的聚合，指導和驅動業務場景和運營，發現和把握蘊藏在細分海量用戶中的巨大商機。
二是對廣告受眾的考量，要從數量轉為資料。在傳統模式下，評價電視媒體廣告的根本標準就是受眾數量，例如收視率。然而，大資料的新時期已經到來，因此也顛覆了常規的廣告傳播模式。
具體而言，在發行廣告的過程中，發行商需要同時考慮到特定群體的收入狀態、日常消費習慣、群體的特徵等。只有滿足了這些細節，廣告才能夠受到喜愛。例如女性群體以及老齡群體，這些都屬於獨特的受眾群體。
三是要解除廣告與電視媒體的捆綁關係。在傳統方式下，發佈廣告需要遵循特定的次序，因此針對不同廣告也設置了差異性的價格。這種方式從根本上看，就代表著廣告與媒體的捆綁關係，因此屬於捆綁式的銷售。大資料時代解除了原有的捆綁聯繫，受眾能夠自行決定是否關注某一類型資訊。
同時，廣告資源也解除了與媒體資源的相互捆綁。作為傳統電視媒體，需要具備明確的認知，構建適合受眾的資料庫。只有這樣，才能做好即時性的記錄和跟蹤，給出適當的受眾評價。
電視媒體的大資料評估
電視媒體評估正在經歷從“單屏資料”到“多屏數據”到“跨屏資料”的演進，亟待建立基於大資料的電視媒體評估體系，掌握“全媒體收視率”。面對全新的電視收視測量環境，新的測量技術和手段不斷發展。
1.海量樣本的收視調查
數位電視海量樣本測量基於數位電視技術，通過大幅度擴大樣本數量來提升收視資料的準確性。隨著新媒體技術的發展，即時收視率(Real Time TV Ratings)已經成為現實。
即時收視率是通過收視率測量儀採集收視資料，然後發送到收集伺服器，再通過雲運算系統進行資料處理，處理後的收視報告發送到用戶端。其計算方式是先通過模型計算得出當天的收視總戶數和總收視人口，然後對新收到的每分鐘資料進行計算，在短時間內將結果輸入用戶端伺服器。
2.視頻點播的收視調查
為了測量電視節目的直播和點播收視情況，收視調查公司致力於開發覆蓋多種播出平臺的收視資料測量方法。美國康卡斯特公司旗下的環球全國廣播公司(NBC Universal)等8個電視臺參與尼爾森公司的視頻點播收視情況調查的試驗，對直播和視頻點播節目採用不同方式進行編碼。初步試驗資料顯示，視頻點播的收視在整體收視率中所占比重達到3% -5%，部分節目甚至高達10% -15%。
3.社交媒體上的收視調查
社交媒體對於直播電視節目的收視情況具有日益重要的影響，因此對其進行調查和測量有助於全面反映電視節目的傳播效果。為了應對新媒體發展所帶來的觀眾收視行為以及市場格局的變化，收視調查公司紛紛與社交媒體合作，共同開發測量和收集社交媒體上電視節目收視率的系統，實現收視率調查技術和方式的新突破。
如尼爾森公司將帶有電子標記的廣告投放到臉譜網上，如果有人點擊該廣告，則在統計點擊率的同時，也獲取了該用戶的年齡、性別等資料。
跨屏時代的受眾收視行為具有多場景、自主碎片化和多工整合化的特點，受眾測量也從TAM（電視受眾測量）向VAM（視頻受眾測量）升級。電視媒體將傳統收視率調查與線上研究、手機測量的結果相匹配，最終提供涵蓋電視、電腦、手機的多屏資料包告，建立基於大資料平臺的“互聯互通”的評估模式。
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