效率至上：流媒体平台为何必须优化每名观众的成本

大多数流媒体运营商都无法确切说清服务每位活跃观众的成本是多少。相关数据虽然存在，却分散在各个孤岛中：CDN 成本由一个团队追踪，云基础设施由另一个团队负责，内容授权则由第三个团队管理，却无人将这些数据整合成一项能够反映向观众传输视频实际经济效益的指标。这种缺口正变得越来越难以辩解。

流媒体行业的运营重点已发生结构性转变。在过去的数年里，订阅用户增长曾是主要的关键绩效指标（KPI），盈利被推迟，平台的复杂性也被默许；如今，市场已转向一套更严苛的标准：可持续的单位经济效益、利润率管控以及运营效率。大规模运营流媒体平台的成本正在各个主要维度同步攀升，而当前的利润率环境已不再允许简单地吸收这些成本。

“每位观众成本”即平台总运营成本除以特定时段内的活跃观众数，是反映这一压力的最精准指标。但大多数运营商目前尚未系统地追踪这一指标。

定义指标

对每位观众成本的定义应包括基础设施、云服务、内容分发网络 (CDN) 和分发成本、运营开销以及观众获取成本。最后一点应计入计算：吸引和留住观众的营销活动和推广是直接的运营成本，而观众规模不足意味着固定的平台成本需要分摊到较少的观众身上，从而导致分母上的每位观众成本增加。

有两个互补的指标值得区分。“每位活跃用户的成本”反映了总成本。支持平台上每个活跃用户的成本。每观看小时成本反映了相对于消费的交付效率，尤其体现在 CDN 和播放成本上。两者之间的差异至关重要，因为这些指标回答的是不同的问题。每位活跃用户的成本上升表明用户层面的单位经济效益下降。而每观看小时成本的上升可能仅仅意味着用户参与度更高，如果定价和用户留存率能够支撑，那么在订阅模式下，这种参与度的提升可能对商业发展有利。运营商需要这两种视角，但应该将它们用于不同的决策。

按观看者成本计算成本的根本原因在于其结构性问题。如今，运营商通常按部门和供应商划分成本，因为这是组织架构的固有模式，每个团队负责各自的职责范围并追踪各自的指标。而按观看者成本则打破了这些壁垒，使平台经济效益作为一个整体得以展现。目前，运营商环境中普遍缺乏这种可视性，导致难以准确识别成本累积点以及最具意义的优化机会所在。

成本究竟来自哪里？

内容授权是大多数流媒体运营商最大的成本驱动因素。同时，它也是最难管理的，因为投资是基于对观众参与度的预期，而这种预期并非总能实现。如果昂贵的内容无法带来持续的观看量，就无法实现与其成本相匹配的回报。当观众人数减少，无法摊销已投入的成本时，该内容的单用户成本就会相应上升。通过分析驱动的互动数据，可以追踪哪些内容真正留住了订阅用户，哪些内容表现不佳，从而为运营商提供数据依据，帮助他们更精准地做出授权决策，并构建能够带来收益的内容组合。

在内容之外，有两类运营成本一直被低估。第一类是设备碎片化。每一项新功能、版本或特性都必须在各种设备、操作系统和外形尺寸上进行部署和认证。这是所有电视服务提供商的普遍成本，并且会随着每次产品迭代而不断增加。

第二点是系统复杂性。多供应商架构会产生集成成本，这些成本通常被建模为一次性项目支出，但实际上却是持续性的。一个系统的变更会对其他系统产生副作用，而在直播活动或重要内容发布的时间压力下追踪和解决这些交互问题既昂贵又高风险。随着流媒体工作流程整合更多组件、数据源和传输机制，这种复杂性还在不断增加。

监管和网络安全合规性又增加了一层挑战，使得堆栈现代化成为越来越多运营商的必要条件。数据保护和网络安全方面的义务，以及欧盟的NIS2指令，都对此提出了更高的要求。最直接的例子就是，无论其他运营优先事项如何，都会强制要求进行工程改造并产生持续的维护成本。对于那些推迟现代化改造的运营商来说，合规期限现在迫使他们提前承担这些成本。

在不影响运营的前提下降低每位观众的成本

云原生微服务架构允许运营商根据实际需求配置资源，而不是为仅在极少数情况下才需要的峰值容量进行设计。这是当今流媒体成本效率低下的最主要结构性原因之一：运营商通常需要承担大量的基础设施开销来处理可能仅占总观看时长一小部分的流量高峰事件。

通过标准化模板和持续集成/交付工具链实现部署自动化，可以降低每次发布的工程开销，并减少服务中断的风险。将人工智能应用于软件开发生命周期，可以减少维护和升级平台组件所需的时间和人力，同时还能将质量控制从被动响应转变为主动预防，在问题影响用户之前就将其解决。

这些方法也满足了替换已弃用、易受漏洞影响的软件的监管义务，使合规性要求与降低用户成本的架构决策保持一致。对于拥有传统本地基础设施的运营商而言，完全迁移到云原生架构很少是合适的首选方案。在现有单体系统周围构建基于 Kubernetes 的微服务层，既能提供云原生架构的可扩展性优势，又无需像全面替换那样造成业务中断和资本支出，从而避免在利润压力最大的时候出现平台成本飙升。

整合与数据的作用

运营商若要管理多个品牌、地区和服务层级，且这些层级分布在不同的基础设施上，则会面临不断累积的重复成本：冗余的工程资源、冗余的基础设施实例，以及在并行系统中传播每次修复和升级所带来的额外开销。整合到统一的后端，同时保留每个品牌或地区不同的前端体验，可以直接消除这些开销，并且是目前降低大规模用户成本的最有效方法之一。

用于揭示内容互动模式和受众行为的分析功能，与用于指导成本管理决策的功能相同：哪些内容物有所值，哪些基础设施配置过高，哪些设备碎片化导致了过高的维护成本。这种分析可视性将每位观众的成本从运营者事后计算的数字，转变为可以在成本投入之前指导决策的数字。

每位观众的成本所带来的约束

流媒体的成本压力是结构性的且长期存在的。监管要求、设备碎片化、内容投资和基础设施复杂性都在同时增加，而且短期来看，这些领域的压力还会进一步扩大。

最适合这种环境的平台，是那些将运营和经济方面的严谨性融入视频交付核心结构能力的平台。“每位观众成本”这一指标能够清晰地展现这种严谨性，它能以部门指标无法企及的方式，揭示基础设施投资、工程开销、内容支出和可持续利润之间的权衡取舍。正是这些架构决策、自动化投资和分析能力，使得“每位观众成本”从运营商可以计算的基准转变为他们可以主动管理的指标。这种区别将日益重要。

原文：https://www.streamingmediaglobal.com/Articles/Post/Blog/The-efficiency-imperative-why-streaming-platforms-must-optimise-cost-per-viewer-175879.aspx