持续的观看体验质量需要采取积极主动的方法

如今的观众对播放问题的期望很高，但耐心却很少！

体验质量塑造品牌认知。如果视频启动缓慢、播放过程中缓冲或分辨率明显下降，就会迅速损害用户信任，引发负面评价，并最终导致订阅用户流失。Bitmovin 第八份年度视频开发者报告发现，近 20% 的视频提供商难以提供始终如一的体验质量，而超过 24% 的提供商难以确定播放问题的根本原因。如果没有对性能的正确洞察，即使是轻微的中断也可能对观众满意度和留存率造成持久影响。

同一报告显示，大多数视频开发者需要 12 到 24 小时才能确定播放问题的根本原因。传统方法依赖于问题发生后分析和用户报告的错误，但这些方法速度太慢，无法大规模保障观看体验。播放问题发生和解决之间的延迟使提供商面临风险，尤其是在备受瞩目的活动或观看高峰期。

理解质量挑战

观众期望在任何设备上都能无缝播放，无论是手机、平板电脑、智能电视还是机顶盒。为了满足这一期望，视频服务必须支持不断增长的平台和硬件配置组合，同时还要考虑不同的操作系统、浏览器和固件版本，这创造了一个复杂的测试环境。手动测试速度慢且成本高昂，而自动化测试则需要付出大量努力才能跟上不断发展的流媒体协议和编解码器。

这时，观看端指标就变得至关重要。后端系统可能会报告一切运行正常，但如果用户缓冲卡住或收到的分辨率低于其设备预期的分辨率，这便无济于事。启动时间、缓冲频率、相对于屏幕尺寸的播放分辨率以及错误类型等指标，能够更深入地洞察真实的观看状况。

这些数据点使团队能够超越广义的性能假设，了解用户在所有设备和环境中的实际体验。

实时可观测性的案例

可观测性在IT行业中被广泛用于实时识别、诊断和解决问题，但在视频流领域，它仍未得到充分利用。许多提供商仍然依赖静态仪表板或用户投诉来发现问题，导致故障和问题解决之间存在滞后。

随着视频生态系统日益碎片化，这种被动应对的方式已显不足。要确保流畅的观看体验，需要更深入、实时地洞察视频在会话层面的表现。这意味着我们需要超越平均值和聚合值，深入了解影响播放质量的具体因素。

具有前瞻性思维的流媒体团队正开始采用这种精细且可操作的可视化模型。凭借及早发现异常、隔离根本原因以及关联不同环境中的质量问题的能力，他们正在从“救火”转向“预防”，从而减少客户流失并提高满意度。分析平台通过将可观察性嵌入视频工作流程的核心，帮助提供商扩展诊断并加快解决问题，从而助力实现这一转变。

增强可见性 = 更高质量的流媒体

为了以最佳质量交付视频，服务提供商还需要优化视频编码。为此，提供商需要了解内容在现实世界中、跨设备、跨网络和跨地区的运行情况。依赖固定的比特率阶梯可能会导致质量问题，尤其是在当今观看条件变化如此之大的情况下。如果视频提供商能够访问下载速度、分辨率变化以及实际交付的比特率等指标，他们就能更好地找出观看体验的不足之处。

提供高质量观看体验的另一个关键因素是广告播放。播放卡顿、缓冲和黑屏等问题会迅速破坏观看体验。然而，广告效果可能难以监控，尤其是在服务器端广告插入 (SSAI) 的情况下，这些问题往往难以被发现。为了解决这个问题，提供商需要能够追踪广告实际效果的工具，以便快速发现并解决广告播放问题。