人工智能如何个性化娱乐

从提供简单的流媒体内容到高度个性化的流媒体内容，流媒体技术已经取得了长足的进步，一路上发生了很多事情。提供流媒体内容是一项成就，但其进步受到各种因素的限制，例如计算机硬件成本、有限的计算机能力、有限的互联网带宽和缺乏压缩技术。

然后，随着计算机能力的提高、硬件和存储成本的降低、压缩技术的改进、互联网带宽的提高，情况发生了变化，这促进了流媒体内容的发展。各种活动开始通过流媒体直播，结果令人鼓舞。企业感受到了良好的投资机会并纷纷加入。但更大的事情即将到来——移动设备革命和人工智能(AI)。通过轻松访问高带宽和功能强大的移动设备，客户的期望开始转向定制内容，流媒体内容提供商一直在大量使用人工智能来为人们提供他们想要的内容。（越来越多的人放弃有线电视转而选择其他服务。了解更多信息切断有线电视的电源线。）

这一切是如何开始的？

不管你相信与否，提供流媒体内容的最初想法可以追溯到 20 年代，而且也是针对商业观众。它以 Muzak 的形式出现，这是一种旨在通过电线而不是使用收音机向订阅者传输音频的技术。这并不是一个巨大的成功，但这个想法并没有消亡。相反，它会慢慢整合。

在接下来的几十年里，计算机能力得到提高，软件和硬件成本降低，全球范围内的互联网带宽得到改善（尽管不一致），人们可以更轻松地访问互联网和计算机，流媒体内容的想法再次开始流行。各种事态发展指明了方向。微软和苹果都创建了专有的流媒体格式。活动进行了现场直播，人们可以在电脑上观看。然而，人们一直在努力实现单一、统一的流格式，这就是Adob​​e Flash 的用武之地。许多视频托管网站（例如YouTube）都使用 Adob​​e Flash ，现在默认为HTML5。因此，流媒体内容现在几乎变得无缝。

流媒体内容如何变得流行？

2017 年，市场调查公司 Horowitz Research 发现，70% 的内容观众使用流媒体内容，40% 的电视观看基于流媒体。千禧一代观看的内容中有 60% 是通过流媒体播放的。显然，订阅视频点播(SVoD) 和顶级服务等产品（OTT）应用程序已变得流行。这带来了DVD产业衰落的开始。2015 年，《纽约时报》的一篇报道称，Netflix 的 DVD 订户数量大幅下降，而其流媒体服务的订户数量却有所增加。2016 年 3 月，一项研究发现内容消费者没有发现 DVD 和流媒体内容之间存在显着的质量差异。显然，天平正在转向流媒体。然而，客户现在需要快进、倒带和搜索等功能。最重要的是，广告收入也在飙升。显然，内容提供商有动力在流媒体服务上进行更多投资。（有关 SVoD 的更多信息，请查看您的数据离您的分析有多远？ SVoD 分析概况概述。）

内容个性化是如何产生的？

有趣的是，随着流媒体内容的流行，内容个性化已经被认为是前进的方向。内容推荐系统是个性化的核心。例如，涉足 DVD 租赁业务的 Netflix 已经在使用个性化策略，并且随着时间的推移，这种策略变得更加复杂。2000 年代中期，Netflix 向那些有助于提高其推荐系统效率的人提供现金奖励。最初，推荐系统帮助观众识别合适的 DVD。随着时间的推移，它将根据个人喜好、浏览模式、习惯和其他用户输入提供 SVoD 和 OTT 内容。

人工智能如何个性化内容？

识别个人用户偏好非常困难。例如，亚马逊 Prime 和 Netflix 拥有遍布各大洲的庞大且多样化的用户群以及个性化挑战。此外，订户行为可能会突然改变。您可能还需要考虑用户体验、特定于用户的UI以及更多此类复杂因素。人工智能和机器学习能够随着时间的推移从订户行为数据中学习，并相应地提供内容推荐。该系统被称为推荐引擎，可以自行深入了解订户行为，就像人类的学习不断发展并适应动态订户期望一样。

Netflix 内容个性化案例研究

也许没有人比 Netflix 更能提供个性化娱乐内容。Netflix 允许其内容完全由订阅者的选择决定。以下是 Netflix 如何开展工作的概述。

• 定制订阅者体验 – Netflix 在 90 多个国家/地区拥有超过 7500 万订阅者，每个订阅者在登录时都会获得独特的体验或内容。
• 通用推荐——由于 Netflix 拥有庞大且多样化的订户数据，因此它可能会根据“您这个年龄段的人喜欢这个”或“您的朋友刚刚看过这个”等标准来提供内容推荐。
• 不提供压倒性的内容体验——Netflix 希望在 90 秒内提供订户喜欢的推荐，否则订户可能会继续前进。因此，它不会让订阅者淹没在海量的内容推荐中，而是尽力提供您喜欢的内容。Netflix 产品创新副总裁 Chris Jaffe 表示，客户讨厌被淹没，因此内容个性化是关键。
• 不要过度个性化——尽管 Netflix 提供订阅者倾向于喜欢的内容，但它偶尔也会加入一些与偏好无关的内容。例如，可以向具有恐怖电影倾向的订户提供喜剧。
• 让订阅者的选择占主导地位——决定内容选择的不是产品或任何其他团队，而是客户。Jaffe 表示：“我们不断努力让这种体验变得越来越好。这是一种独特的方法。在一些正在开发产品的公司中，产品团队可能是驱动力：团队提出想法、设计、构建、发布，然后看看会发生什么。我的团队无法做出这个决定。我们提出了想法，但推动产品决策的是我们的客户、客户的行为以及他们如何使用产品。”
• 新产品必须得到客户的认可——所有新产品都由客户在不知情的情况下进行测试。Netflix 每年对 30 万用户进行“数百次”产品测试。只有获得足够认可的产品才会真正上架。

内容个性化对业务的影响

Netflix 声称通过减少客户流失率可以节省 10 亿美元。除了金钱收益之外，Netflix 还可以通过动态优化器技术优化数据传输和压缩编解码器来改善客户体验。它还通过采用互联网协议防止链路拥塞和连接不稳定来优化 OTT 传输。

结论

虽然人工智能的潜力似乎毫无疑问，但在隐私方面，情况似乎并不那么好。未经明确同意就捕获客户数据的行为是一个棘手的问题，许多人批评这种做法。但这是另一个话题了。与此同时，借助人工智能，客户可以在他们的观察列表中期待更多有趣的内容。