杨琛：谢谢各位，今天非常的高兴有机会和大家分享一下爱奇艺的一些工作，我的标题是新媒体时代的大数据应用，区别于传统的媒体，大家来爱奇艺，更多的是认为网络视频，把原先在电视上播出的视频搬到了互联网，其实远远不止如此。我会给大家介绍一下我们到底是干的什么。
我用非常短的时间介绍一下爱奇艺。然后说一下爱奇艺的大数据应用，最后展望一下未来。这是我们爱奇艺的企业愿景，让人们平等便捷的获得更多，更好的视频，爱奇艺这么多的发展一直是在为了更多的用户提供更多更好的视频。
我们是在2010年的4月22日成立，这五年我们收获了很多，我们现在在PC端，日均覆盖都是第一，月度覆盖也是第一。我们还有一个非常让人骄傲的一个成绩，是在移动端的安装，已经超过了10亿，这个数字在整个互联网是非常的令人赞叹的。
还有一块我们在TV端的，根据我们内部后台的数据，我们在2月份的时候，我们的TV端的比重已经是到了一千万。我们看一下爱奇艺做的一些工作，爱奇艺有大量的数据，对于爱奇艺来说，很多的业务也是依赖于存储，最多的是视频的内容，爱奇艺存在这些内容的时候，也有很多延伸的相关的服务，一方面是搜索，还有大量的用户，同时还有电影票，爱奇艺的观影数据，还有一部分的社交。会做四个维度的分析，我们要采购内容，有了内部用户才可以观看这些重要的内容。
内容的选取对我们来说是非常的重要的，有了这些内容，我们可以对用户产生相关的分析，主要是为了给他们提供更好的服务，同时因为本身互联网视频的业务，相对也是要依赖于一部分的变现，所以我们也会做广告，维持和用户的粘度。还有一部分是人群的定向，这些都是大数据业务的一些延伸的应用。
爱奇艺的大数据主要是来自这几个维度，首先是多元化的服务，第一个维度是视频的维度的，依赖于很多相关的产品，比如是搜索推荐，很多的时候会涉及到一些连接，用户在什么终端上看，搜索一些什么关键字。还有一个维度，爱奇艺也会有一些现在其他的电商，包括电影票，还有游戏这一块的业务，这些都是以内容为核心的，所以相对来说的话，有这些业务也会对数据产生大大的补充。同时我们包括了PPC，我们有几百万的长视频的内容，相对的来说，这个量在整个视频行业来说是非常的大的。
同时我们也有海量的用户，每天到达爱奇艺的用户接近二千亿，在访问爱奇艺服务的同时，给我们提供了大量交互的数据，我们可以很好的探测到用户是不是喜欢这个内容，是不是不喜欢这个内容，用户到底喜欢怎么样的内容，喜欢在什么时间，什么终端上看怎么样的内容，这些都可以通过后台分析出来。它的立体相对于Volue是最重要的，不管是什么方面的增长，都会带来Volue的急速的增长。
爱奇艺本身在内容生命周期这一块做的工作，我这里画了一个内容的生命周期，每一个内容爱奇艺决定采购的时候，都会经历这么一个生命的周期，我们要决策到底是不是应该买这个内容，买了这个内容以后，我们就决定应该怎么样营销这个内容，营销是为了让用户知道，让品牌广告主知道，我们有这个内容，可以怎么样变现，同时吸引更多的用户来看，真正的到了运营期的时候，会把内容在终端上上线，让用户很好的享受生服务，然后会再次评估，说这个内容是不是适合爱奇艺的用户，到底是不是适合爱奇艺的平台，我们是不是值得把这个内容采买，总体我们采购这个版权的内容都是有时间的限制的。再次的评估也是非常的重要的。
我们下面做了一些相对应的产品，这个在行业里面做的工作都是类似的，爱奇艺做的比较前面一点，我们主要是做了二块的工作，一部分是VV的流程，VV是视频网站区别于传统的互联网门户不一样的地方，因为传统的互联网的们很多是看PV，UV，但是本身不和观影关联，这一块不能代表互联网的广告价值，所以VV是更重要的指标，在内容还没有上线的时候，我们就要预测这一块的内容有怎么样的表现。
还有一块是电影，作为传统的电视剧，电影，动漫，电影在这里面是非常的特殊的，电影也是一个非常庞大的产业，很多的时候，电影相关的指数对我们的运营，采购非常的重要，对于运营营销，我们主要是会做二块，一块是品牌的更新，哪一些品牌的广告主会对这一块的内容感兴趣，会和后续的品牌广告主之间，做一些探讨。同时会做一些目标受众的分析，告诉广告主，这些用户的特征是什么，让我们的变现，让我们的用户的体验会变的更好。
运营的层面这一方面的产品更多一点，我们推出了第一个针对用户的产品绿镜，传统的媒体做食品播放的时候，是在固定的时间，固定的频道放，并没有任何的交互，同时终端的本身是单向的，不能贡献任何的数据，但是互联网不一样，用户喜欢这个数据，你就可以点开这个视频，并且可以观看，看到了喜欢的部分，一定会拉回去看，不喜欢的部分就会往前看，我们做了一些相关的分析，在统计的意义上，超过一定的预值的时候，这一部分的表现是非常的稳定的，所以我们做了绿镜这个产品，可以让你在很短的时间里， 可以看到自己感兴趣的东西，这个就是互联网带来的一些比较有意思的创新。
同时我们针对用户在爱奇艺上的行为，做了爱奇艺指数，还有一块是新媒体时刻也是比较重要的，传统的内容发现，很多的时候是用户需要去记到底是什么时间，在什么电视台播什么节目，对他们的检索是非常的不方便的，新媒体的话，就非常的简单了，一方面是视频的推荐，推荐是对于很多的人来说，来了以后不知道要看什么，但是根据观影的记录，可以知道什么片子是比较类似的，可以带来很好的点击率，同时还可以发现和他类似的人看了一些什么相关的内容，所以对于提升用户的体验，大大的降低了成本。
还有一个很多的人是知道自己想要什么，所以搜索是很好的入口，爱奇艺的搜索，除了传统的可以更好的检索，还做了一个很好的意图识别，比如是可以输入最近好看的韩剧，就会进行搜索了。爱奇艺也在做相关的工作，还有一块的话，属于我们目前视频网站最大的特色，传统的做大数据的时候，都是依赖于做文本，或者是节奏化相关的挖掘，或者是文本里面做相关的挖掘，视频网站来说，拥有海量的数据并不是结构化的数据，也不是文本的数据，而是大量的视频。感谢计算技术的发展，计算机技术飞速的发展，利用这些新的技术，可以做一些以前不能做的事情，我们可以理解视频里面存在一些什么物体，我们可以做各种有意思的创新性的产品。
同时我们还可以识别里面的人，关于内容评估这一块，我们会对很多的维度的内容做全方面的分析，分析到底带来了多少的广告的价值，带来了多少的会员的价值，可以很好的评估这一部分的价值。下面介绍一下VV预测这一块，本身VV预测这一块并不是每一个公司都可以做，也是二年以前和谷歌发布的文章有关。在爱奇艺成立之初就非常的重视对数据的投入，这个也是我们CEO的一个梦想。
二年以前我们把这个系统做好了。主要的就是凭借着爱奇艺多年的运营数据，因为爱奇艺运营到现在的时间也比较久了，有大量的运营的数据，在运营的过程中，也产生了大量的关于视频的数据，同时我们对内容和用户做了相关的剖析。还有一个非常重要的，我们做了很多在控制条件下的实验，对我们的平台有怎么样的内容会更准确。
第一个是2014年非常火的日播剧，可以看到这这个结果里面体现了二个不一样的东西，一个是日播剧的分布，后面二个是周播剧的分布，可以看到预测和实际的情况非常的不同。第二个是去年春节的时候非常火的《来自星星的你》，预测和真实的情况会发生很大的偏差，主要是因为发生了韩国的沉船的事件，那同时的话，爱奇艺这里本身的运营上的一些侧重点的改变，做了这个数据的下降。这个也给了我们很好的启示，我们可以分析一下到底我们的运营好不好，根据这些预测要求我们的运营，到底应该怎么样的运营，应该怎么样推这样子的事情，以达到更好的效果。
这一块是前面说到的我们目前来说非常的有特色的两个产品，一个是闪植，很多的传统是把拍摄放到内容中，到底好不好，植入方也不知道，我们的这个技术弥补了传统的植入，在拍摄的初期就要介入的弊端，同时还可以规避视频不叫座，植入花了很多的钱，目前在我们爱奇艺也有很好的表现。
还有一块是随时购，通过我们的后台本身对视频做很多的识别，我们会识别视频里面存在相关的商品，把这些商品在播放的时候，同时就在旁边展现出来，根据我们的实验，这个效果是非常高的比一般的高二三倍。这个是爱奇艺的fiigure-Out，可以识别视频里的演员，首先是会做人脸的检测，做人脸的定位，然后做特征的提取，提取好了以后，就会到后台的数据库和明星进行定位，在用真正的播放的时候，就会展现和明星相关的品牌的广告，从这个角度来说，可以更好的促成变现。
这一块是内部和内容相关的，其实爱奇艺目前做的很多的事情，在用户体验和商业的价值之间做权衡，所以需要尽量的多为用户考虑，我们在今年的年初上线了第一个全中文个性化的影院，机遇GBDT个性化的预测，有大量的主题，从效果来看，CTR提高了100%的效果。适合18-25岁的人观看，但是要机器组合成这样子的主题，相对来说还是比较困难的。
还有一块是竞争广告。这一块的话有三个有意思的产品，一个是一搜索百映，依赖于我们和百度的合作，群英荟也是观看时候的一些位置的信息，同时根据性别的定向众里寻TA。
爱奇艺在大数据重构新媒体的未来。怎么样用好大数据，怎么样更好的发展我们的大数据，我们也相信大数据正在重构新媒体的未来，同时今天也非常的高兴，今天能够在这里和大家聊一下，爱奇艺非常希望和业界的同仁一起合作，希望可以把爱奇艺做的更好，谢谢大家！
