为提升盈利能力，视频点播服务商需从现有内容库中榨取最大价值。这促使众多企业重新审视用户互动策略与变现模式。广告支持型和混合模式虽具潜力，但个性化服务仍是关键难点。视频服务商虽拥有海量内容库，但内容背后的元数据往往难以提取，或缺乏推动智能工作流所需的细节深度。资产级元数据仅能提供表面认知，无法深入挖掘智能广告投放和个性化用户体验所需的精细化洞察。
要实现此级别的洞察，服务商需深入挖掘内容，发掘场景级元数据——包括场景转换、情绪基调、关键物体、场景设置、关键词及角色存在等信息。多模态 AI 分析技术使大规模实现这一目标成为可能。获取此类深度场景级信息，是打造更个性化、更具吸引力的用户体验，优化推荐系统，并通过战略性广告投放提升用户体验与广告收益的关键所在。
剖析问题
许多流媒体服务面临的挑战在于，它们的元数据结构仍然停留在流媒体发展的早期阶段。一部电影或剧集通常只包含标题、类型、时长、演员以及可能还有一些简短的剧情简介。这些信息足以支持基本的搜索和推荐功能，但对于一个每一秒观众注意力都至关重要的市场来说，远远不够。视频服务对特定场景的了解越深入，就越能将该场景与用户的偏好或广告商的目标受众精准匹配。
场景级智能通过识别内容的自然节奏来实现这一点，例如情感高潮、基调从轻松到紧张的转变，以及确定画面中的主导角色和营造氛围的物体。通过映射这些细节，服务可以开始解锁更丰富的数据集，从而支持用户互动和盈利。
增强个性化
在个性化方面，这种深度分析使服务能够提供比标准“喜欢这部影片的观众也喜欢……”更具体的推荐。有的观众可能喜欢快节奏的动作场面，而有的观众则可能更喜欢情感丰富的角色对话场景。如果视频服务了解哪些场景最能吸引观众，就能更好地从片库中挖掘出符合他们口味的、意想不到的内容。
能够访问这些深层次的场景级元数据，也为更具响应性的播放功能创造了机会，例如显示精彩片段、缩略图，或围绕自然的场景转换重新组织章节标记。这使得播放功能能够更加动态地响应屏幕上发生的情况，而无需依赖手动干预或僵化的、基于时间的框架。
策略性广告插入
场景级元数据的可用性也为广告插入带来了诸多优势。首先，通过检测场景转换和理解语气，它可以帮助视频提供商精准把握广告插播的时机。这有助于避免广告出现在令观众感到厌烦的位置。长期以来，广告插入不合时宜的时机，例如在场景中间或重要对话进行到一半时，都会惹恼观众并导致他们流失。相反，如果广告插入的时间自然流畅，就能减少广告对观众体验的负面影响，从而提高观众的观看参与度。
其次，它还能帮助视频提供商投放与用户当前观看内容高度相关的定制化情境广告，从而实现更精准的广告投放。例如，如果场景分析显示某个场景中有人在厨房切菜，那么情境广告就可以推广新鲜蔬菜配送服务、健康餐食订阅服务，甚至是厨房刀具套装。这种方法旨在投放与用户观看内容相符的广告，从而带来更愉悦、更相关的广告体验。这种场景情境分析还有助于维护品牌安全，避免不恰当或不妥的广告插入，例如在交通事故发生后立即投放汽车广告。
释放真正的潜力
捕捉这种细粒度的场景级元数据并将其整合到视频工作流程中，确实具有巨大的潜力，可以帮助服务提供商打造更个性化、更具吸引力的用户体验，改进推荐，并投放更精准的广告。然而，正如所有数据一样，价值并不在于数据本身，而在于如何使用和应用数据。这才是真正的奥秘所在。随着视频点播服务对内容内部运作机制的理解不断加深，它们正在为更优质的观众体验奠定基础，而创造性地运用这些洞察，很可能会开启我们目前尚未想象过的互动策略之门。
作者：Jacob Arends，Bitmovin Playback产品团队的成员
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