縱觀整個媒體行業(yè)的發(fā)展歷史，我們經(jīng)歷了一個從渠道為王到內(nèi)容為王再到接觸為王的時代。在渠道為王的時代，渠道掌握著流量和內(nèi)容，用戶只能通過單一的直播場景去選擇內(nèi)容，用戶對于渠道有較強的依賴性；之后，技術(shù)的發(fā)展帶來了渠道的泛化，用戶對渠道的依賴轉(zhuǎn)變?yōu)閷?nèi)容的追求，內(nèi)容的重要性逐漸超過了渠道；今天，在智能融媒時代，人工智能技術(shù)將泛化的渠道重新整合，渠道變得透明，用戶通過人工智能助手來選擇和接觸各種渠道，接觸為王成為繼渠道為王和內(nèi)容為王之后的第三次浪潮。
在這一浪潮中，智能大屏顯現(xiàn)出獨特的優(yōu)勢。智能大屏不僅僅是一塊屏幕，也不僅僅是一個渠道，而是一個可以與用戶產(chǎn)生多種智能交互的接觸點。一方面，智能大屏通過與用戶接觸，捕捉用戶的行為數(shù)據(jù)，助力媒體與用戶之間形成數(shù)據(jù)閉環(huán)，幫助媒體對內(nèi)容進行快速迭代和優(yōu)化，更好地適應用戶的新特征和新習慣，保持與用戶之間緊密的連接；另一方面，智能大屏演化成一個基于算法驅(qū)動的平臺，利用收集到的用戶行為數(shù)據(jù)，基于算法進行內(nèi)容分發(fā)、人機交互以及廣告投放。在智能融媒時代，媒體行業(yè)內(nèi)的數(shù)據(jù)和算法應用將是大勢所趨。
縱觀整個媒體行業(yè)的發(fā)展歷史，我們經(jīng)歷了一個從渠道為王到內(nèi)容為王再到接觸為王的時代。在渠道為王的時代，渠道掌握著流量和內(nèi)容，用戶只能通過單一的直播場景去選擇內(nèi)容，用戶對于渠道有較強的依賴性；之后，技術(shù)的發(fā)展帶來了渠道的泛化，用戶對渠道的依賴轉(zhuǎn)變?yōu)閷?nèi)容的追求，內(nèi)容的重要性逐漸超過了渠道；今天，在智能融媒時代，人工智能技術(shù)將泛化的渠道重新整合，渠道變得透明，用戶通過人工智能助手來選擇和接觸各種渠道，接觸為王成為繼渠道為王和內(nèi)容為王之后的第三次浪潮。
在這一浪潮中，智能大屏顯現(xiàn)出獨特的優(yōu)勢。智能大屏不僅僅是一塊屏幕，也不僅僅是一個渠道，而是一個可以與用戶產(chǎn)生多種智能交互的接觸點。一方面，智能大屏通過與用戶接觸，捕捉用戶的行為數(shù)據(jù)，助力媒體與用戶之間形成數(shù)據(jù)閉環(huán)，幫助媒體對內(nèi)容進行快速迭代和優(yōu)化，更好地適應用戶的新特征和新習慣，保持與用戶之間緊密的連接；另一方面，智能大屏演化成一個基于算法驅(qū)動的平臺，利用收集到的用戶行為數(shù)據(jù)，基于算法進行內(nèi)容分發(fā)、人機交互以及廣告投放。在智能融媒時代，媒體行業(yè)內(nèi)的數(shù)據(jù)和算法應用將是大勢所趨。
面對新浪潮和新趨勢，媒體融合與傳播國家重點實驗室（中國傳媒大學）、中國傳媒大學經(jīng)濟與管理學院、中國人民大學商學院聯(lián)合勾正數(shù)據(jù)，對智能大屏營銷進行了全面深入的研究，并將研究成果匯集成此書。
全書分為大屏生態(tài)、內(nèi)容競爭、用戶行為和個性推薦四個篇章。大屏生態(tài)篇認為，全球新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革蓄勢待發(fā)，引發(fā)媒體行業(yè)發(fā)生鏈式突破，不斷催生新技術(shù)、新產(chǎn)品、新業(yè)態(tài)、新模式，并強力驅(qū)動媒體形態(tài)、服務模式以及傳播模式發(fā)生巨大變革。智能大屏具備接觸為王、數(shù)據(jù)閉環(huán)、算法驅(qū)動三個核心特征，勢必成為未來的超級流量入口，裂變新物種、孵化新生態(tài)、探索新營銷適逢其時。
內(nèi)容競爭篇描繪了智能大屏內(nèi)容戰(zhàn)場的競爭態(tài)勢全景圖，尤其是提出了一套全新的大屏內(nèi)容競爭智能分析算法集，包括基于向量表征的競爭內(nèi)容識別算法和考慮網(wǎng)絡流轉(zhuǎn)的內(nèi)容排名算法。這套算法集兼具三個突出優(yōu)點：驅(qū)動大屏，以精準算法識別大屏內(nèi)容競爭的市場結(jié)構(gòu)，刻畫大屏內(nèi)容的熱度排行；第二，使能大屏，以競爭視角打通直播和點播的邊界、各個頻道間的邊界、節(jié)目和廣告的邊界；第三，賦能大屏，以智慧方法透視內(nèi)容戰(zhàn)場競爭內(nèi)核，為大屏生態(tài)多方創(chuàng)造價值。
用戶行為篇研究了智能大屏用戶收視多樣性及其對收視率的影響，發(fā)現(xiàn)智能大屏用戶收視行為存在八種日模式和六種周模式，可以用四種時間習慣來描述家庭之間的差異，同時智能大屏用戶收視行為存在節(jié)日效應；并且，并不是每種收視行為都值得鼓勵，雖然用戶在時間模式上的收視多樣性會增加收視率，但過多的類別反而會阻礙收視率的提升。對用戶收視行為現(xiàn)象和規(guī)律的準確把握，無論對于智能大屏平臺方、廣告主還是內(nèi)容提供商來說，都意味著新的機會。
個性推薦篇針對智能大屏的海量資源展開研究，力圖解決用戶所面臨的信息超載問題。研究發(fā)現(xiàn)，基于項目的協(xié)同過濾方法推薦準確率和召回率較高，基于用戶的協(xié)同過濾方法能夠覆蓋更多的長尾；第二，隱式評分能夠替代顯式評分產(chǎn)生更好的推薦效果；第三，引入長度標量的隱式評分改進方式能夠提升推薦效果；第四，基于項目的協(xié)同過濾方法在推薦數(shù)量為20時能夠產(chǎn)生最優(yōu)推薦結(jié)果。本篇設計并實驗了智能大屏節(jié)目個性化推薦系統(tǒng)，提出了一種可行的解決方案。在成書之際，首先要感謝勾正數(shù)據(jù)董事長兼CEO喻亮星先生對研究工作給予的支持，感謝龔琴及其產(chǎn)品團隊的幫助，以及歡網(wǎng)科技韓風對本書大屏生態(tài)篇的研究貢獻。
其次，要感謝研究團隊成員楊婷、王靜雅、王晶三位研究生的努力工作，她們分別負責了本書的內(nèi)容競爭、用戶行為和個性推薦三個篇章的研究工作。同時，對中國廣播影視出版社在本書編輯和出版過程中所做的各項工作也深表謝意。最后，本書為國家自然科學基金面上項目“基于在線問答社區(qū)的智能信息服務方法及其用戶決策影響研究”（71772177）、國家社會科學基金重大項目“我國新聞傳播業(yè)人工智能應用現(xiàn)狀及發(fā)展趨向研究”（19ZDA327）、中國傳媒大學中央高校基本科研業(yè)務費（CUC2019B082）以及“數(shù)字經(jīng)濟時代媒體價值的戰(zhàn)略認知框架”（HW19181）階段性研究成果，在此對資助一并表示感謝。
嚴 威
中國傳媒大學經(jīng)濟與管理學院
2020年4月
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