
大数据帮助电视节目连接观众,实时分析和挖掘观众需求和意见,反向推动节目制作的优化,这是电视节目工业化的一部分,电视媒体更需要大数据时代的工业化,而不是传统的制播分离。
电视在我们的童年和中学时代是绝对统治力的媒体,脑白金、蓝翔技校、农夫山泉等都是电视黄金时代里催生的知名品牌,那时候在电视台工作是相当需要门路的。而今天的互联网时代,我们却发现自己已经很久没看电视了,互联网和移动互联网的发达给了我们空前的信息获取便利,除非一些特别好的电视节目,否则很难把年轻人拉回到电视机前。
互联网时代里,视频网站抢走了越来越多的视频观看时间,新闻门户和 自媒体 抢走了越来越多的新闻资讯阅读时间,电视台在悄无声息中走出高傲,开始反思自己的重生之路。作为过去传媒霸主的电视台,无论是新闻类、综艺类、影视类节目,都要面对同行业的惨烈竞争,还要迎接互联网 新媒体 的未知挑战,电视台们该如何面对多屏、个性化、实时化的全媒体大时代呢?
没有做好的电视媒体工业化,制播分离路途艰辛
山东卫视副台长黄宝书先生的 6 月 28 日的一条 微博 :“中国的电视媒体还没完成工业化就撞上了以现代通信,网络,数据库技术为基础的信息化的浪潮。”,作为资深的电视人,黄台的微博反映出了现在电视台变革前行所遇到的内部因素和外部因素。视野开阔的电视人也看到了方向和趋势,但是,如何做、怎么做是电视台遇到的现实性困境,电视台的现有人才结构基本上没有能力去面对铺面而来的数据化时代。
由于各种束缚,中国电视媒体的制播分离之路一直处在不断尝试中,像《中国好声音》第一期是完全外部节目制作公司来操作,《我是歌手》是购买韩国版权由湖南卫视团队自己制作,剩下的节目模式就是电视台自己团队来设计制作节目。整体外包、购买版权自制、完全自制这是主要的电视制作模式,制播分离的潮流倾向于整体外包,电视台和专业的电视节目制作公司合作,电视台发挥其播出平台价值,电视节目从众多制作公司里购买和合作。
制播分离是电视产业工业化时代的一个产业模式,有点像网游平台的联运、独代等合作模式,这样的好处是能够让电视节目制作公司更加专业化、现代化、全球化,电视节目制作公司像设计打造工业产品一样去打造电视节目,电视台通过播出平台合作来赚取广告赞助收入。 The voice 是电视产业工业化分工的最佳产品,全球多国电视台都通过电视节目产品的本土化来获得了巨大成功,这就是工业化给电视媒体带来的高品质视听、节目互动、模式创新。
微博更懂观众, 大数据 是电视媒体的下一站
在电视台还没完成工业化之时,以实时反馈和全量大数据分析的信息化的时代却已经到来,而在传统电视领域,仍然还是以抽样调查的方式为主要的参考。电视收视率的主要发布机构是央视索福瑞,收视数据主要来自于电视机顶盒,能够在节目播出后一段时间反馈汇聚出某个节目在某个时段的收视人群规模,这个数据往往成为过去衡量电视节目优劣与否的唯一可量化标准。电视台要走出过去的电视剧依赖症,往往需要很多创新的综艺节目或其他类型创新节目,电视台从过去需要收视率数据来辅助卖广告,转变成了需要大量真实观众反馈来辅助节目制作和营销,而在互联网时代里,大数据技术的成熟带来了衡量和监测电视节目的以观众为中心的新收视指数。
新浪微博和索福瑞上周发布了微博电视指数,与过去传统的收视率指数不同,微博电视指数的数据完全来自于微博上网友关于节目的实时讨论和互动,通过电视节目相关要素建立节目数据相关性模型,通过微博上节目相关内容的阅读、提及、话题等大数据运算和关键词系统分析,完成电视节目的一个 社会化媒体 评估体系。
中国好声音、我是歌手为代表的电视节目纷纷通过微博营销获得巨大成功,实现了真正意义的观众回流,当下主流电视节目都把微博当做节目口碑传播和观众互动的首选平台,一方面,可以让节目的播出效应通过社交媒体进行持久化,另一方面,电视节目可以看到一手的网友和观众的节目讨论和反馈。
在目前阶段,微博电视指数对于电视媒体而言,主要还是体现在电视节目的营销层面,微博电视指数的产品化,可以让电视台的微博营销变得更加智能、更加方便、更加精准,电视节目从此有了一个以观众的声音为中心、多维度、个性化、实时性的社交媒体收视评估平台。同时,广告主也有了相比传统收视率更精准、更可测量、更懂观众的广告投放参考,可以更放心、更有创意、更有策略性、更有实时性地投放电视节目广告。
大数据和工业化的融合是未来方向
虽然中国电视媒体的工业化之路磕磕盼盼,但这毕竟是一条更科学的发展之路,只有充分工业化的前提下,电视台才能真正成为大平台,也才有可能保证节目质量和节目创新。随着 广电 体系的改革深入,电视产业链的专业化分工会更加细致和竞争激烈,完全市场化之后,电视领域可能会出现大的洗牌,电视媒体的工业化水平是一项决定自己生死的重要因素。
像微博电视指数之类的电视相关大数据产品,今后会越来越多,并越来越细致,由于微博本身是一个开放平台,还可能催生出电视制作、电视互动、电视购物等领域的大量创新应用,大数据会从目前的影响电视节目的营销,升级到节目制作过程的参与,大数据会成为电视媒体工业化的一个催化器。既要做好技术设备的升级换代来保证数字时代的电视播放品质,还要节目创新和推广,并确保自己的电视台特色和气质,大数据可能为电视媒体自身的变革提供了一个纽带。
过去,中国电视媒体由于自身人才机构、技术力量、资金限制等各种因素而无法有效地推进工业化,制播分离反而造成了电视媒体的节目创作能力丢失,电视台的自身团队工业化要和产业链工业化同步前进。过去的电视收视率只是结果,无法驱动电视节目自身的产品优化和营销推广,微博电视指数这样的大数据平台恰好成为电视节目自我调整、自我优化的最佳工具,无论是对电视节目专业制作公司,还是对电视台的节目制作团队,微博大数据都很大推动了以观众为中心的节目制作理念。
当大数据帮助电视节目连接观众,实时分析和挖掘观众的需求和意见,反向推动节目制作的优化的时候,我们发现这应该是电视节目工业化的一部分,电视媒体更需要 大数据时代 的工业化,而不是传统的制播分离。当面对电视自身变革、电视行业内竞争、视频网站冲击等多方面的重大挑战时,有未来的电视媒体一定是那些用科学方法做媒体、懂数据、懂观众、懂产品的,跳出电视媒体的思维困境,才能迎来超越过去、颠覆过去、拿到未来船票的涅槃重生。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
训练与验证损失骤升:机器学习训练中的异常诊断与解决方案 在机器学习模型训练过程中,“损失曲线” 是反映模型学习状态的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 与 Kafka:数据生态中两类核心工具的差异与协同 在数字化转型加速的今天,企业对数据的需求已从 “存储” 转向 “ ...
2025-09-19CDA 数据分析师:让统计基本概念成为业务决策的底层逻辑 统计基本概念是商业数据分析的 “基础语言”—— 从描述数据分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 数据分析师:表结构数据 “获取 - 加工 - 使用” 全流程的赋能者 表结构数据(如数据库表、Excel 表、CSV 文件)是企业数字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函数的日期转换:从基础用法到实战优化 在 SQL Server 的数据处理中,日期格式转换是高频需求 —— 无论 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分与关联查询效率:打破 “拆分必慢” 的认知误区 在 MySQL 数据库管理中,“大表” 始终是性能优化绕不开的话题。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11