Big Data har nøkkelen til TV og online videoproduksjon

Hacker Moon publiserte en artikkel om hvordan AI og big data er måter endre fremtiden for videoproduksjonsindustrien. Både fjernsyns- og nettmedier nyter godt av disse fremskrittene.

Tilkobling og datakraft har forbedret seg dramatisk de siste årene. Dette har gjort stordata tilgjengelig for flere og flere bransjer. I den audiovisuelle industrien begynte det hele som en liten revolusjon innen streaming eller over-the-top (OTT) plattformer. Det snur tv -bransjen på hodet. En rekke online videoproduksjonsselskaper omfavner lignende big data og maskinlæringsteknologi.

De utnytter til og med de datadrevne videobehandlingsverktøyene for å lage videoer av høy kvalitet og behandle 4K HEVC-videoer. En av de beste utstillingene til disse verktøyene er VideoProc -omformer. Dette lette, men alt-i-ett-videobehandlingsprogrammet er begeistret for å kunne konvertere mediefiler fra 370+ populære og sjeldne formater til 420+ andre. Enda bedre, den støtter nivå 3 GPU-akselerasjon teknologi. Ved å låse opp det fulle potensialet til brukerens grafikkort for å drastisk øke gjengivelsestiden og redusere den totale behandlingstiden for video. Dette forklarer godt hvorfor VideoProc Converter kan konvertere, komprimere eller redigere timer med 4K -videoer på få minutter eller enda mindre.

Denne dyktige videobehandlingsprogramvaren utnytter også store data til å lage og optimalisere en håndfull innebygde verktøy. For eksempel gir den videoinnholdsprodusentene en selvforklaret videoredigerer for rask fjerning av overflødige rammer, reduksjon av støy, korrigering av fisheye-forvrengning, etc. Dens pålitelige innbygging video nedlasting kan være nyttig for brukere å laste ned videoer fra YouTube, Vimeo, TikTok og 1000+ nettsteder. Med store data er VideoProc Converter kompetent til å tilby videoprodusenter disse nyttige funksjonene som ikke var mulig før.

Det er stadig mer mulig å samle inn mer individualiserte og detaljerte forbrukerdata. Ved å analysere disse dataene kan mer informerte beslutninger tas av selskaper som trenger å opprette og distribuere videoinnhold. Segmenterte målgrupper analyseres for å forbedre effektiviteten til videoinnhold som er skreddersydd for bestemte målgrupper. Annonsepriser kan også beregnes mer nøyaktig. Big data har nøkkelen til den umiddelbare fremtiden for fremtiden for videoproduksjon for både TV og online medier. Det blir utnyttet av alle selskaper fra innovative spillere til tradisjonelle audiovisuelle grupper, fra annonsører til publikumsanalyseselskaper. Alle har noe å tjene på dataanalyse.

Datamengden eksploderer

Potensialet til store data i fjernsyn har påvirket mange vertikaler. Alle sammen bruke dataanalyse for å forstå publikummet sitt bedre.

"Big Data -teknologier gjør det mulig å studere trender, forutse hendelser, identifisere nye atferdsmønstre og bidra til å ta beslutninger basert på det store volumet og mangfoldet av data som ikke tidligere var tilgjengelig, for eksempel kommentarer, nettvideoer og Internett -bilder," sier Julio Alcaine, operasjonsleder i Barlovento Comunicación, et spansk fjernsynsanalyseselskap.

De første publikumsmålingene var basert på audiometere som samlet data om forbruksvanene til spesifikke husholdninger. Gjennom årene har dette systemet lagt til mange innovasjoner. I dag er det fortsatt det mest utbredte. Veksten av tilkoblede enheter for TV -forbruk har imidlertid ført til eksponentiell vekst i datamengden som er tilgjengelig for analyse.

Lignende trender har blitt observert med online video også. En rekke elektroniske analyseverktøy har gjort det lettere å analysere kundeengasjement med videoinnhold.

I horisonten vil personlig TV og videoinnhold på nettet for individuelle mobile enheter og virtual reality legge til enda mer data i bunken. "Hvem ser på TV og på hvilken enhet. Hva mer gjør de mens de ser det. Også, hvis virtual reality fungerer som den skal, nøyaktig hvilken del av bildet de ser på. I tillegg kan alle disse dataene kryssrefereres med andre datasett. Hvordan været var den dagen og hva var hovednyhetene. Til og med stemningen til den enkelte hentet fra en analyse av sosiale nettverk, ”har Einat Kahana, direktør for analyse hos Viaccess-Orca, en leverandør av OTT og personlige TV-løsninger, tidligere uttalt.

Så hva er poenget med alle disse dataene? Hvordan har det blitt største forstyrrelsen i videomarkedsføring og TV -bransjer? Big Data -analyse lar oss bedre forstå publikums smak og hjelper dermed videoproduksjonsselskaper å ta konkrete beslutninger i innholdsskapingen og produksjonsprosessen. Det tillater optimalisering av annonsørers utgifter og tilgang til hyper-segmentering av annonseringspublikum. Det muliggjør også detaljert sporing av seere på nettet av enheter, plattformer og TV-tjenester, kjent som måling på tvers av plattformer.

Kraften til å streame data

Over-the-top-plattformer var de første som brukte store datateknologier til den audiovisuelle verden. Tilgang til detaljerte data om hver bruker gjorde det mulig å skaffe kunnskap som var forbudt for de fleste audiovisuelle selskaper. Tilfellet med Netflix er paradigmatisk, men ikke unikt. I dag er Amazon Prime Video, HBO og Hulu forpliktet til Big Data -analyse av videoforbruk på plattformene sine.

“Streamingplattformer kan lage forbruksprofiler i henhold til atferdsmønstrene til de som bruker innholdet. De kan kryssreferere disse egne mønstrene med de som er hentet fra atferdsprofiler på sosiale nettverk eller gjennom søkemotorer som Google. De har folketellingen om forbruket av innholdet sitt og kan til og med vite hvilken del av det totale innholdet som har blitt konsumert, forklarer Julio Alcaine fra Barlovento Comunicación.

Det er mange case -studier fra Netflix om fordelene ved å bruke store data. Selv om selskapet aldri offentlig har erkjent i hvilken grad big data har vekt i sine beslutninger, har ansatte uttalt at datadrevne beslutninger har spilt en stor rolle i innholdsstrategien. Det er sant at serier som 'Orange is the new black' eller 'House of cards' delvis ble opprettet ved hjelp av dataanalysealgoritmer. "Men for det meste bruker disse selskapene ikke dataene til å ta kreative beslutninger ... De bruker det til å koble seere med innhold som tilfredsstiller deres smak," påpeker Michael D. Smith og Rahul Telang i denne Business Harvard Review -analysen.

En rekke online -innholdsutviklere følger lignende modeller. De har funnet ut at store data er uvurderlige for å øke engasjementet med online plattformer som ligner på Netflix, selv om de blir streamet over et annet medium.

Kilde: https://www.smartdatacollective.com/big-data-holds-the-key-to-television-and-online-video-production/