在大数据概念下，美国视频网站Netflix豪赌1亿美元制作的连续剧《纸牌屋》迅速走红。这让国内视频网站蠢蠢欲动。

　　数据的力量能否指导他们自制剧的拍摄?

　　爱奇艺数据研究院院长葛承志告诉记者，爱奇艺目前正在筹拍三部网络剧，而选择这三个热门的网络小说题材，统统是基于大数据分析。

　　在此基础上，爱奇艺每天会收集网站上产生的用户行为：包括用户会在哪里暂停、回放、快进等，如果大量观众都在某一个节点做了快进或者回放的动作，爱奇艺就能判断用户喜欢或讨厌的桥段，并以此指导自制剧的生产。

　　此外，爱奇艺还会搜集用户在网站上的收视行为，根据这些行为将用户进行分类和画像，并据此进行针对性的广告投放。

　　即便如此，葛承志坦言，网络剧的成功与题材本身、剧本以及精良的制作分不开，不能过度夸大数据所产生的影响力。况且在实际操作中，国内视频网站的主要盈利模式还是广告，用户的付费习惯尚未养成，这就意味着很难完全让用户去决定影视剧的演员、导演、剧本。另一厢，大数据的挖掘、建模和分析门槛，依然很高。

　　大数据的两个维度

　　《21世纪》：眼下，大数据是个非常火热的概念。爱奇艺在大数据方面目前有哪些研究与进展?

　　葛承志：爱奇艺对于大数据的研究主要是两方面。

　　一是大数据的内容如何为用户服务。对用户来讲，我们的终极目标是让用户看到他想看的，而不必从一堆内容挑选他想看的。我们通过对个人的收视习惯的分析，智能推荐他所感兴趣的内容。

　　此外，大数据也在为内容生产提供一些帮助，传统影视在制作的时候，更多关注的是大的题材本身和剧本本身的撰写，包括导演、演员的使用。到了互联网的时代，我们甚至可以用其中的一个情节或综艺节目的一个桥段来进行分析，用户对该情节的观看量是高还是低，从而得出用户的喜好，来指导更细的一些操作。

　　除了用户的纬度，大数据的另一个纬度是如何服务广告主，即帮助广告客户找到适合的受众人群，或找到他的消费者及他的潜在消费者，甚至帮助客户找到他竞争对手的消费者，并对消费者进行营销。比如，通过和百度的合作，我们能够获知观看视频的用户过去都在百度上搜索过哪些内容，从而在次基础上进行广告推送。

　　《21世纪》：众所周知，Netfilx推出的《纸牌屋》是大数据运用在视频网站上的一个成功典型。那么在自制剧大热的当下，爱奇艺是否也通过大数据分析来指导自制剧的题材?

　　葛承志：对于《纸牌屋》这部剧，Netflix之所以把它包装成一个大数据成功的典范，核心目的是Netflix需要把自己和传统的影视剧制作公司，如HBO等区别开来。

　　他需要宣传出自己的特色，这个特色就是互联网大数据的特色。

　　其实仔细分析一下，这部剧最引人入胜的地方应该还是这个题材本身和剧本。某种程度上，《纸牌屋》的成功是题材和编剧的成功，与大数据、导演、演员等关系不是特别密切，因此，我们应该客观看待《纸牌屋》的成功和大数据在影视创作中所起的作用。

　　当然，大数据确实能帮助我们来分析什么样的题材是用户关注的，感兴趣的。爱奇艺本身也用大数据来挖掘题材。我们现在已经开机拍摄的三部网络剧，实际上就是基于互联网的数据分析。这三部作品来自国内知名的网络小说，不管线上的阅读还是线下的销量，这三部小说都是关注度非常高的。在这个基础上，我们果断地购买了版权，将其转化为电视剧搬上荧幕。此外，哪些演员具有比较好的口碑，演员和电视剧题材间关联度，都需要我们利用大数据进行分析。

　　《21世纪》：在影视剧或综艺节目的采购方面，爱奇艺是如何进行数据分析?

　　葛承志：在影视剧采购方面，我们背后有一套大数据的分析流程。通过对以往类似的题材、类似的编剧、类似的导演、类似的演员所演出的剧，在爱奇艺上的播放量，我们来推测即将采购的电视剧在未来可能产生播放成绩，从而评估这个剧是否值得购买。

　　很多影视剧在发售的时候，其实还没有拍完，甚至一些比较热门的剧还没有开拍，只有一个剧本的时候就开始卖。作为视频网站，我们肯定要有一个相对准确的分析和预测，从这个角度讲，我们的历史数据能帮很大的忙。

　　用户画像的价值

　　《21世纪》：在广告推送方面，你们是怎么样通过数据分析来进行人群的定位和画像的?

　　葛承志：在广告推送上，我们近两年开发了不少产品。举一个简单例子，如果你最近一个月在百度上搜过宝马汽车，当你来到爱奇艺看任何一个内容的时候，我都知道你曾经搜索过宝马汽车，我就可以给你投放宝马的广告，当然也可以投放奔驰的广告。这就是一搜百映这个产品的核心价值。

　　我们今年还开发出了一款叫做追星族的产品，众所周知，很多明星都有自己的粉丝群，比如说邓超的粉丝会看邓超相关的广告，也会看邓超的电视剧和电影，甚至可能还会看和邓超相关的综艺节目。当我们捕捉到用户有这样多重收看的行为，我们就会把他定义为邓超的粉丝。紧接着，我们就会向他投放由邓超代言的广告。

　　总体来说，用户的信息分为两大类，一是用户的自然数据，比如性别、年龄、地区等;另一类是他在互联网上的行为数据，包括他的搜索行为、收视行为等。我们认为用户的行为数据比他的自然数据更加重要。

　　《21世纪》：那么，爱奇艺目前把用户分为几大类，或是为用户贴了多少种标签呢?

　　葛承志：标签肯定会有几百个，因为这其中有不同的层面。比如说，我们根据百度的搜索数据，可以给他打上他喜欢不同种类的消费品的标签。比如这个人喜欢汽车，那个人喜欢保健养生，另外一个人喜欢美丽护肤等，这是按照他的兴趣和关注的领域来贴的一种标签，这样的标签可能有几十个，甚至上百个。

　　另一种标签是关于用户喜欢看何种类型的影视剧。有的用户喜欢枪战类的题材，有的用户喜欢美剧，还有用户喜欢爱情片等等。这个系列的标签可能又有几十个。

　　除此之外，还有和用户追星相关的标签，比如这个人喜欢邓超，那个人喜欢孙红雷。这些标签被分为不同的维度，每个维度下都有几十个甚至上百个标签。一些用户同时可以贴五六种标签，也就是说，他其实适合五六种不同类型的广告。

　　《21世纪》：在用户分类的基础上，广告主一般会如何选择受众进行投放呢?

　　葛承志：通常来说，如果是美容日化、食品饮料等大众消费品行业，广告主不会只挑一类用户，而是会挑好几类标签的用户。但如果你是一个高端品牌，或是针对特定人群的产品品牌，比如你是卖服务器的，那么你的受众对象肯定不是普通老百姓。能够有服务器采购需求的，可能也就那么几万人，几十万人。这时，广告主需要把几类标签叠加，找出重合部分的人，这些用户会很有价值。因此，如何投放广告和品牌所处的行业及他的受众范围有着密切关系。

　　优酷投奔阿里的大数据视角

　　《21世纪》：爱奇艺目前的大数据分析方式，你觉得准确率高吗?

　　葛承志：这个不能一概而论。举个例子，就节目采购而言，通过历史的流量数据来推断国内电视剧的热度，目前的准确率大概可以达到80%以上。这一块数据分析的规律性还是比较强的，因此准确度比较高。

　　对于一些海外剧，我们更多会看它在海外的播出情况，主要是收视率和它在海外社交媒体上传播的状况。通过海外播出情况能够预测在国内的播出情况，但因为各地区文化不太一样，也有30%的可能会有意外。像我们今年年初播出的《来自星星的你》这部韩剧，它在韩国播出的热度远远没有在国内高。

　　综艺节目的情况和电视剧还不太一样。由于这些年综艺节目不断推陈出新，热点切换得非常快。前两年火的是歌唱选秀类的节目，去年开始又是亲子类的节目，今年又成了明星真人秀类的节目。这种新的题材更加考验我们对于数据系统的分析，因为这些题材没出现过，没有历史数据积累，分析这方面就有一定难度。我们也会参考类似的节目在海外的播出情况，来进行预测。这方面我们还在不断积累经验。

　　《21世纪》：你认为，在大数据的挖掘和运用方面，视频网站面临的主要挑战是什么?

　　葛承志：目前比较大的挑战是，视频网站所能覆盖的用户行为，相对还是在一个有限的范围内。或者说，视频网站主要覆盖的是用户的休闲时光。那么用户在非休闲娱乐的时候，他在工作中、购物中的时候，他的兴趣爱好、消费习惯，作为一个视频网站是无法获取的。

　　这也是为什么爱奇艺是百度的子公司，而阿里入股了优酷。

　　你会发现这些视频网站，多多少少和BAT有关。因为从视频网站本身的角度，我们也需要更多层面的用户数据。换言之，大数据的核心目的是描绘用户，我们在描绘一个人的时候你不能只对他的一个方面了解透彻，你必须在各个方面都对他有所了解。这是视频网站在大数据方面的一个挑战，目前大家都在着力去解决这个问题。