“快来”为你解读视联网发展阶段之婴儿篇
“快来直播”带你了解视联网发展阶段
视联网的发展趋势我们可以划分为四个阶段：婴儿期、少年期、青年期以及成年期。今天“快来直播”带你了解一下这四个阶段的发展之中的婴儿期。
在视联网的初始时期，我们刚刚学会如何用技术打破视频的信息壁垒，并如何用视频信息进行初步的商业应用。在这一阶段中，对视频信息的解读和利用相对是比较少的，表现为可辨识的类别有限、数据较少。这主要是受限于视频数据的数据量和标识量。
为了更好地利用识别出的信息，“婴儿期”的视联网应用表现出了典型的“预期推送”模式。在这一模式中，本质上是利用外部已有的用户数据和行为心理学对视频用户的心态和行为进行预测，挑选出被认为是最能引起观众共鸣的事件或场景。然后集中人力和数据让计算机学会识别这些场景，并在全网视频中找出此类场景中，推送与之相关的应用服务。
对于“预期推送”模式，视联网的早期的参与者，对这个特性开发出了直播销售和广告两类模式。这两者相对于其他互联网服务而言，具有商业较轻、变现速度较快的特点，并且对于视频场景的需求也较为明确。
直播销售的业务核心是满足视频观众在场景内的消费冲动。视频能带来强烈的情感渲染和共鸣，刺激观众在特定场景下对商品形成消费的冲动。当前的视频服务可以通过解析视频场景的注意力指数，在合适的视频位置推送与场景关联度最高的商品，促进商品的销售转化。
广告的业务基本形式在于视频场景与广告内容的匹配。通过解析视频内容中蕴含的人、物、事、地标等信息，可以寻找到与广告品牌内涵相一致的视频场景，然后实现广告品牌价值与视频内容场景相互匹配。在这种模式下，可以创造出视频场景广告这一全新的广告形式，大幅提高广告曝光的接受度和回报率。
“预期推送”模式的主要问题是在于以如何提高“预期”的准确性。对于用户行为的预期越准确，推送服务的价值也就越大。目前的模式而言，“预期”在理论上还是有判断的误差。一是预期的用户行为与实际行为不符，数据分析与用户实际行为的差异，在当前阶段难以解决；二是实际视频内容与所需视频场景不匹配，来自视频识别过程中的错判，还是需要提高识别的准确率来解决。
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