流媒体为内容所有者、广播公司和服务提供商创造了无限商机，只需轻点鼠标即可。然而，它也使内容发现成为最棘手的挑战之一。观众期望立即找到自己想看的内容，但现实却大相径庭，许多人花费数小时浏览流媒体平台，寻找想看的内容。对于依赖订阅或广告收入的服务而言，这不仅浪费了时间，降低了参与度，降低了留存率，还错失了盈利机会。
问题的根源在于可发现性，传统的标签系统和静态元数据模型是为精选目录构建的，而不是如今日益庞大且不断增长的直播和点播内容库。随着目录规模的扩大，传统方法根本无法跟上。
这正是人工智能的用武之地。借助机器学习、计算机视觉和自然语言处理，人工智能可以对视频进行帧级分析，识别人脸、徽标、场景、情绪基调和口语关键词。最终，元数据将变得更深入、更动态、更具可操作性。对于流媒体提供商而言，这不仅仅是为了解决瓶颈问题，更是为了将发现转化为竞争优势。
更快的工作流程和更好的结果
处理突发新闻、体育赛事直播或娱乐等快速变化的内容时，速度至关重要。AI 可以快速高效地完成标记、分段和提取关键词等繁重工作。这意味着剪辑可以更快地准备就绪，OTT 内容源保持新鲜，并且搜索能够真正跟上直播活动的节奏。
但这不仅仅关乎速度。人工智能提升了传统元数据无法提供的全新细节层次。平台不再局限于大体分类，而是能够将内容细化到场景层面，例如特定的访谈时刻、精彩片段或热门话题。这使得重新利用存档、创建适时播放列表以及响应观众当下需求变得更加容易。
元数据曾经只是一项技术要求，现在正成为一项战略资产，推动发现，为 FAST 渠道提供动力并开辟新的许可机会。
探索中的人性化触觉
人工智能在速度和规模方面非常强大，但它无法取代人类的判断。编辑团队仍然是塑造平台声音、设定节目优先级以及决定如何向受众呈现内容的主体。
AI 能做的就是清理跑道。通过承担标记、细分和关键词提取等重复的技术性工作，它可以让编辑们专注于发现的创意和战略层面。这可能意味着策划主题播放列表、编写新的 FAST 频道，或者设计跨平台无缝衔接的内容旅程。
真正的奇迹发生在两者协同工作的时候。人工智能通过详细、可搜索的元数据奠定基础，编辑则添加背景信息、细微差别和品牌视角，确保合适的内容以合适的方式触达合适的受众。找到平衡点，才能为长期的商业成功铺平道路。
直播环境中的实时发现
直播内容需要即时性。人工智能能够实时检测关键时刻，例如体育赛事中的进球、新闻中的精彩片段以及娱乐节目中的精彩反应，然后自动细分并通过搜索、推荐模块、社交片段或精选播放列表等发现渠道进行分发。
这种实时管道将转瞬即逝的事件转化为可发现、可货币化的资产，扩大了参与度并释放了现场节目的价值。
统一发现体验
内容发现的最大挑战之一不仅仅是创建元数据，而是让它跨平台、应用和设备运行。标签和使用数据常常被困在各个系统中，这意味着内容必须一遍又一遍地重新处理。这导致观众获得不一致的体验，内容所有者也失去了更深入的互动机会。
解决方案在于互操作性。共享的元数据标准、开放的 API 和一致的标记框架将允许洞察在平台和设备之间自由流动。当这种情况发生时，无论人们以何种方式或在哪里观看，发现都会变得更快、更智能、更准确。
发现作为竞争优势
随着规模的扩大和受众需求的不断提升，精简的检索方式将定义流媒体生态系统。人工智能已不再处于实验阶段，而是通过赋能元数据自动化、实时内容索引、智能存档和跨平台检索，巩固了其基础地位。
将人工智能嵌入核心编辑和分发工作流程的平台，实现无缝发现、无摩擦导航和完整的图书馆货币化，将引领下一波流媒体创新浪潮。
归根结底，内容发现不仅仅是观众的选择。它关乎下一代平台如何推动参与度、留存率和满意度，将发现从技术问题转化为战略优势。
原文：https://www.streamingmedia.com/Articles/Post/Blog/How-AI-is-Transforming-Content-Discovery-in-Streaming-171644.aspx
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