得，咱們今天就聊聊那個(gè)讓無(wú)數(shù)內(nèi)容運(yùn)營(yíng)者又愛(ài)又恨的話題——OTT平臺(tái)的內(nèi)容到底該怎么整理？我敢說(shuō)，十個(gè)運(yùn)營(yíng)里有八個(gè)為這事兒頭疼過(guò)。你想啊，用戶打開你的App，就像進(jìn)了一家超市。如果貨架整潔、分類清晰、熱銷商品擺在最顯眼的地方，那他自然樂(lè)意逛，順手就買點(diǎn)啥（也就是點(diǎn)開看看）。可要是里頭跟雜貨鋪似的，東西亂堆，想找包方便面都得翻半天，用戶八成扭頭就走，再也不來(lái)了。這OTT怎么樣把海量的電影、劇集、綜藝安排得明明白白，直接決定了用戶是“住下來(lái)”還是“再也不見(jiàn)”-5。
你別以為這光是把片子按“電影、電視劇”一分就完事兒了，那也太初級(jí)了。現(xiàn)在的玩法，得有點(diǎn)兒“讀心術(shù)”的意思。比方說(shuō)，尼爾森這樣的公司就在提供“高級(jí)發(fā)現(xiàn)”工具，能用編輯經(jīng)驗(yàn)和機(jī)器學(xué)習(xí)，給內(nèi)容打上極其精細(xì)的標(biāo)簽，像“80年代懷舊”、“強(qiáng)女主角”、“燒腦反轉(zhuǎn)”這種-5。這就能實(shí)現(xiàn)真正的“千人千面”。同樣一個(gè)首頁(yè)，推薦給你的可能是剛更新的科幻大片，推給你爸的，可能就是老牌明星主演的歷史劇。亞信科技的智能編排系統(tǒng)也是這個(gè)思路，它能實(shí)時(shí)抓取网络熱點(diǎn)，比如突然有個(gè)老歌翻紅了，系統(tǒng)能馬上把相關(guān)的音樂(lè)紀(jì)錄片或懷舊電影匹配到推薦位上去-9。你看，這就不是靜態(tài)整理，而是動(dòng)態(tài)的、聰明的“貨架管理”。所以你看，OTT怎么樣整理內(nèi)容，第一步就得告別“一刀切”，得學(xué)會(huì)用技術(shù)和數(shù)據(jù)給每個(gè)用戶“開小灶”。
不過(guò)啊，光在自家院子里整理得漂亮還不夠。現(xiàn)在很多人找片兒，根本不是先打開你的App，而是習(xí)慣性地打開谷歌。這就引出另一個(gè)痛點(diǎn)了：你怎么確保你的獨(dú)家內(nèi)容能被用戶在引擎里找到？這里頭的門道可就深了。Brightcove的平臺(tái)就給出了很專業(yè)的方案，它們能生成一種特殊的“引擎優(yōu)化頁(yè)面HTML”-1。簡(jiǎn)單說(shuō)，就是為你的每一部電影、每一集劇集，專門創(chuàng)建一個(gè)對(duì)引擎超級(jí)友好的網(wǎng)頁(yè)。當(dāng)谷歌的爬蟲過(guò)來(lái)時(shí)，就能抓取到豐富的標(biāo)題、描述和圖片信息，而不是只看到一個(gè)空洞的、難以理解的App頁(yè)面。這樣一來(lái)，你的每個(gè)獨(dú)立內(nèi)容都能在結(jié)果中擁有自己的“身份證”，展示效果大幅提升-1。印尼領(lǐng)先的流媒體平臺(tái)Vidio就吃過(guò)這個(gè)甜頭，他們通過(guò)系統(tǒng)化地給視頻內(nèi)容添加結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)標(biāo)記，一年內(nèi)就讓視頻在谷歌中的展示量增長(zhǎng)了約3倍-10。這告訴我們，OTT怎么樣在“墻外”的互聯(lián)網(wǎng)世界也能被輕松發(fā)現(xiàn)，是和“墻內(nèi)”體驗(yàn)同等重要的功課，甚至決定了你的新用戶從哪里來(lái)。
說(shuō)到Vidio，就不得不提另一個(gè)整理內(nèi)容的核心邏輯——本土化與接地氣。這可不是簡(jiǎn)單翻譯個(gè)字幕就完了。你看印度和印尼的市場(chǎng)，那真是把本土化玩出了花。印度的OTT平臺(tái)，會(huì)針對(duì)不同語(yǔ)言和文化圈（比如印地語(yǔ)市場(chǎng)和南印度的泰米爾語(yǔ)市場(chǎng)）組建完全不同的內(nèi)容團(tuán)隊(duì)，制作符合當(dāng)?shù)乜谖兜墓适?/span>-3。印尼的平臺(tái)則深挖本土熱門類型，比如融合了宗教溫情的家庭劇、基于民間傳說(shuō)的恐怖片，這些作品在本土市場(chǎng)的爆發(fā)力，遠(yuǎn)超過(guò)單純引進(jìn)的好萊塢大片-7。他們的秘訣就是：內(nèi)容整理不能高高在上，必須“從文化出發(fā)”-3。你得理解你的用戶晚飯后想看什么，周末全家聚會(huì)時(shí)愿意一起看什么。把你的內(nèi)容庫(kù)，整理成一方水土的文化菜單，這才是留住用戶的根本。
所以，聊到這兒你會(huì)發(fā)現(xiàn)，OTT的內(nèi)容整理，早就不再是個(gè)簡(jiǎn)單的“圖書館管理員”的活兒。它是個(gè)融合了數(shù)據(jù)科學(xué)、引擎技術(shù)、文化洞察和精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的綜合工程。做得好，你的平臺(tái)就是一個(gè)生機(jī)勃勃、不斷自我優(yōu)化的智能娛樂(lè)中心；做不好，那就是一座內(nèi)容再豐富也無(wú)人問(wèn)津的數(shù)字廢墟。這其中的差別，就在于你是否真正用心去思考了，你的平臺(tái)OTT怎么樣才能不僅僅是一個(gè)播放器，而成為用戶娛樂(lè)生活中一個(gè)懂他的、方便的、甚至是有情感共鳴的伙伴。
1. 網(wǎng)友“追劇老饕”提問(wèn)： 你講的這些技術(shù)和大道理我都懂，但作為普通用戶，我就感覺(jué)現(xiàn)在很多App推薦都不準(zhǔn)，老是重復(fù)推我看過(guò)的類型，膩了。平臺(tái)就不能主動(dòng)給我看點(diǎn)新鮮又對(duì)我胃口的東西嗎？
答： 哎呀，老饕你這問(wèn)題可問(wèn)到點(diǎn)子上了，這確實(shí)是目前很多推薦系統(tǒng)的一個(gè)通病，俗稱“信息繭房”。其實(shí)，好的OTT平臺(tái)已經(jīng)在想辦法解決這個(gè)問(wèn)題了。你提到的“新鮮又對(duì)胃口”，行業(yè)里有個(gè)專業(yè)術(shù)語(yǔ)叫“新穎性推薦”和“探索性推薦”。
這背后的邏輯是這樣的：系統(tǒng)不能只當(dāng)個(gè)“馬屁精”，光推薦你歷史行為里明確表現(xiàn)過(guò)喜歡的（比如戰(zhàn)爭(zhēng)片）。它還得當(dāng)一個(gè)“品味引導(dǎo)者”。比如，它通過(guò)更精細(xì)的標(biāo)簽分析，發(fā)現(xiàn)你喜歡的是“高智商主角”、“緊湊劇情”，那么它可能會(huì)嘗試給你推薦一部帶有這些元素的科幻懸疑片，哪怕你從來(lái)沒(méi)看過(guò)科幻題材-5。這就有點(diǎn)像一位懂你的朋友，不光給你夾你愛(ài)吃的菜，還會(huì)說(shuō)“這個(gè)新菜式，用料和方法跟你愛(ài)吃的那道有點(diǎn)像，但你肯定沒(méi)嘗過(guò)，試試看？”
而且，現(xiàn)在更先進(jìn)的系統(tǒng)會(huì)故意在推薦流里插入少量“探索項(xiàng)”。比如，你95%的推薦都是歷史偏好的延伸，但會(huì)有5%是稍微跳出舒適區(qū)的、但經(jīng)過(guò)算法計(jì)算認(rèn)為你轉(zhuǎn)化可能性較高的內(nèi)容-9。平臺(tái)的目標(biāo)是平衡“讓你滿意”和“讓你發(fā)現(xiàn)新大陸”，這樣才能增加你的觀看時(shí)長(zhǎng)和粘性。下回你再看到推薦里有一部看起來(lái)有點(diǎn)陌生的片子，不妨點(diǎn)開看看，說(shuō)不定就是系統(tǒng)精心為你準(zhǔn)備的“驚喜彩蛋”呢。
2. 網(wǎng)友“獨(dú)立制作人”提問(wèn)： 我是個(gè)小成本的內(nèi)容制作方，想把我們的劇集放到OTT平臺(tái)上。除了內(nèi)容質(zhì)量，從平臺(tái)整理和推薦的角度，我們?cè)趺醋霾拍塬@得更多曝光？難道只能拼明星、拼預(yù)算嗎？
答： 制作人朋友，你這個(gè)問(wèn)題非常現(xiàn)實(shí)。在大片云集的平臺(tái)里，中小制作確實(shí)需要更聰明的策略。拼預(yù)算硬扛不是出路，但“拼信息”和“拼精準(zhǔn)”絕對(duì)有機(jī)會(huì)。
元數(shù)據(jù)（Metadata）是你的最佳盟友。你提交給平臺(tái)的，不能只是一個(gè)視頻文件和簡(jiǎn)單的片名。要盡可能提供豐富的“配料表”：詳細(xì)的劇情描述、關(guān)鍵情節(jié)標(biāo)簽（如“小鎮(zhèn)青年創(chuàng)業(yè)”、“中年危機(jī)”、“奇幻輕喜劇”）、有代表性的高清劇照和預(yù)告片截圖-6。這些元數(shù)據(jù)是平臺(tái)算法“認(rèn)識(shí)”你作品的唯一途徑。標(biāo)簽越精準(zhǔn)、越有特色（避免使用“愛(ài)情”、“喜劇”這種過(guò)于寬泛的標(biāo)簽），就越容易被納入那些精細(xì)化的分類推薦里，比如“冷門佳作”、“高分口碑劇”-5。
深入研究目標(biāo)平臺(tái)的本地化策略。如果你的劇集帶有強(qiáng)烈的某個(gè)地域文化色彩，可以重點(diǎn)關(guān)注那些在該地區(qū)有深耕策略的平臺(tái)。例如，如果你的故事背景在西南方言區(qū)，可以看看哪些平臺(tái)在針對(duì)性地運(yùn)營(yíng)方言內(nèi)容板塊。就像印尼的Vidio會(huì)大力推廣本土化的宗教溫情劇和恐怖片一樣-7，平臺(tái)需要特色內(nèi)容來(lái)豐富它的生態(tài)。你的獨(dú)特文化背景，恰恰可能成為平臺(tái)稀缺的“內(nèi)容拼圖”。
利用好社交媒體和導(dǎo)流。參考Vidio的經(jīng)驗(yàn)，即使你的劇在平臺(tái)內(nèi)部暫時(shí)沒(méi)有獲得頂級(jí)推薦位，你也可以通過(guò)自己的渠道，在社交媒體發(fā)布含有精心設(shè)計(jì)的關(guān)鍵詞和話題的片段，引導(dǎo)粉絲去引擎。如果你的劇集頁(yè)面像前面說(shuō)的，做好了針對(duì)引擎的優(yōu)化（結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）-10，那么這些外部流量就能被有效承接，形成初始觀看數(shù)據(jù)。好的數(shù)據(jù)表現(xiàn)（完播率、互動(dòng)率）反過(guò)來(lái)又會(huì)成為說(shuō)服平臺(tái)內(nèi)部算法給予更多推薦的重要依據(jù)。這是一個(gè)從外到內(nèi)、用數(shù)據(jù)說(shuō)話的“破局”思路。
3. 網(wǎng)友“新手運(yùn)營(yíng)”提問(wèn)： 我剛?cè)胄凶鯫TT運(yùn)營(yíng)，感覺(jué)內(nèi)容多到爆炸，每天就是上架下架，推薦位也不知道怎么選片，純靠感覺(jué)。有沒(méi)有一些可操作的方法論或者工具能讓我快速上手，做出點(diǎn)成績(jī)？
答： 新手同行，別慌！誰(shuí)都是從“感覺(jué)”開始的，但我們要盡快把“感覺(jué)”變成“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策”。你不是一個(gè)人在戰(zhàn)斗，很多工具和框架可以幫你。
第一步，理解你的“武器庫(kù)”——后臺(tái)數(shù)據(jù)面板。 抓緊時(shí)間熟悉運(yùn)營(yíng)后臺(tái)的幾個(gè)核心數(shù)據(jù)：內(nèi)容熱度榜（看全站什么最火）、推薦位轉(zhuǎn)化率（哪個(gè)位置的點(diǎn)擊效果最好）、單部?jī)?nèi)容的流量與完播率分析-9。別只盯著播放量，完播率能告訴你內(nèi)容是否真的吸引人看下去了，而不僅僅是“標(biāo)題黨”。通過(guò)對(duì)比不同推薦位上不同內(nèi)容的轉(zhuǎn)化效果，你就能慢慢總結(jié)出，比如“首頁(yè)頂部大圖位適合放有巨星的熱門新片，而底部的小圖位放有特色的經(jīng)典老片效果更好”這樣的經(jīng)驗(yàn)。
第二步，學(xué)會(huì)“借力打力”——關(guān)注熱點(diǎn)與榜單。 不要只盯著自己平臺(tái)的一畝三分地。每天花點(diǎn)時(shí)間看看微博、抖音、豆瓣上的影視熱點(diǎn)話題，同時(shí)參考其他主流視頻網(wǎng)站的熱播榜和飆升榜-9。比如，突然有個(gè)經(jīng)典老劇的臺(tái)詞梗在社交媒體火了，你就可以迅速將自己平臺(tái)已有的該劇集，搭配這個(gè)梗制作一個(gè)專題或短視頻，放在相關(guān)推薦位。這招叫“熱點(diǎn)關(guān)聯(lián)推薦”，能極大地提升內(nèi)容的時(shí)效性和點(diǎn)擊率。
第三步，建立“內(nèi)容檔案”思維。 給你管理的核心內(nèi)容（比如重點(diǎn)劇集、獨(dú)家電影）建立簡(jiǎn)單的運(yùn)營(yíng)備忘錄。記錄下：它適合哪些標(biāo)簽（參考-5提到的精細(xì)描述符）、它和哪些社會(huì)熱點(diǎn)或節(jié)日可能產(chǎn)生關(guān)聯(lián)（例如職場(chǎng)劇在畢業(yè)季推）、它和平臺(tái)內(nèi)其他哪些內(nèi)容有“可捆綁”關(guān)系（比如同一導(dǎo)演、同類題材）。當(dāng)你需要為某個(gè)主題推薦位（如“職場(chǎng)逆襲指南”）選片時(shí)，就不需要抓瞎，可以直接從你的“檔案庫(kù)”里精準(zhǔn)調(diào)取。
記住，運(yùn)營(yíng)的價(jià)值不在于機(jī)械操作，而在于成為連接“優(yōu)質(zhì)內(nèi)容”和“用戶想看”之間的那個(gè)聰明橋梁。從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，從熱點(diǎn)中借勢(shì)，你的“感覺(jué)”會(huì)越來(lái)越準(zhǔn)的。
