0
  • 聊天消息
  • 系统消息
  • 评论与回复
登录后你可以
  • 下载海量资料
  • 学习在线课程
  • 观看技术视频
  • 写文章/发帖/加入社区
创作中心

完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦,立即完善>

3天内不再提示

深度| OTT快速繁荣之下的价值怪象

张康康 来源:网站整理 2020-03-15 16:13 次阅读

在讨论OTT之前,我们需要确定一下OTT是什么。

OTT,是OverTheTop的缩写,简单的说就是第三方服务商通过互联网向用户投放服务的一种商业模式,但是目前大家说的OTT,主要指的是流媒体视频内容投放,目前最典型的场景就是智能电视。

大家都知道,经过多年的发展,智能电视早就已经成为了家庭场景中必不可少的一部分。当下,中国市场一年要卖出超过5000万台智能电视,用户超过两亿,平均日开机时长超过5小时。综合销量,增长率,以及用户粘性,除了手机,市场上已经没有可以匹敌的智能设备了。可以想象一下,傍着这么一条大粗腿,OTT广告市场有多繁荣?

数据来源:中商产业研究院数据库

事实上,它也确实很繁荣。2017年,投放OTT广告的中国广告主占广告主总量的21%。而到了18年,这个比例就超过了40%。据国外媒体预测,这个比例很快会超过65%。到2020年,中国OTT广告市场预计将达到120亿以上的规模。

之所以有这样的繁荣,一方面是因为智能电视场景确实符合商家的胃口,比如人群高净值、跳出率低等等;另一方面,拜中国互联网行业的发达所赐,现在PC和移动端的流量实在是太贵了。相比之下,OTT广告渠道自然就得到了广告主的青眼相待。

而在这种火热的背景下,OTT的广告价值到底该怎么评估,又如何让OTT大屏价值做到可感可知呢?

第一点是借助于用户画像,为广告精准锁定用户。

随着广告营销领域的不断发展,精明的广告主对个性化营销的理解越发深刻。正如科特勒所说,“营销已经回归到他最本质的东西上去”,有的放失已经成为现在企业营销的基本逻辑。而这种广告主对精准营销的诉求,就可以由5G时代下的OTT进一步完善。

随着技术的不断精进,万物互联成为大势所趋。随着多终端数据的打通,品牌通过OTT将可描绘更为完整的用户画像,为用户匹配更为精细化的用户标签,精准触达用户。与此同时,作为家庭场景最大的一块屏,OTT将联动所有智能设备为用户乃至家庭推送相应的广告营销活动,进一步提升品牌的商业价值。

第二点是通过多元化的场景,来创造广告与客户的情感共鸣。

OTT领域中常见的广告形式包括贴片广告和开机广告,目前这两种广告形式占据了OTT广告市场份额的91.3%。但是显然,开机广告方式不是长久之计。所以,我们需要研究如何在插入广告时不使观看者产生反感。

这里以极链科技video++为例,它作为国内领先的视频AI技术公司,早在2017年年初,就率先推出了视频AI场景广告,实现根据匹配视频场景推荐信息,提供智能化投放策略。并且在视频AI场景广告产品上也进行了创新,凭借创意气泡、智能云图、智能中插等种多元化视频广告矩阵,来实现视频广告的创新营销。

第三点是使用组合投放的形式,利用多种广告策略覆盖用户的观看路径。

4G通信技术,催生了信息碎片化时代,用户的注意力被各个终端无限瓜分。数据显示,用户在网络上的注意力时长仅有1-3秒,也就是说,在这短短的时间内,品牌很难对用户产生实质性影响。为了提升营销效果,品牌需要尽可能的覆盖用户的观看路径,抢占用户的观看时长。

而智能大屏在一点上表现的就极为出色。作为包含传统电视播放模式、移动端内容优势的平台,智能大屏将场景化营销的内容不断进行丰富和外延,为品牌抓住用户的眼球提供了充分发挥的空间。

从内容形式来看,智能大屏打破了以往传统电视直播为主的模式,用户在一块屏上不仅可以看直播、点播不同的平台、不同视频网站的内容,设置还包含了视频网站、APP平台上的内容;从观看路径来看,OTT覆盖了开机、观看间隙等广告场景,可以说智能大屏不但可以为广告主提供充足的广告位,而且还可以让品牌根据自身营销目的选取不同链路的营销路径。比如说,OTT涵盖了强曝光类、场景原生类、内容触达类、效果转化类营销场景,可以充分满足广告主品效协同、品效合一的需求。

说到这里,我们需要进行一下反思。既然OTT的前景是如此之好,那么为什么现在的OTT广告行业却成为了一片价值洼地呢?

这就不得不提到一个很奇怪的点了——OTT场景,看起来似乎是一个天经地义的互联网模式。然而,OTT市场现阶段的运作模式,是极其“反互联网”的。互联网推崇的数据驱动、信息对称、基础设施中立,这些在OTT行业,全都看不到。

首先说数据驱动,传统的Web广告和视频网站贴片广告,已经被人研究的透的不能再透了,然而OTT广告,别说研究,到现在为止,业界都没有一个公开中立的统计工具。连客观数据都没有,哪里谈得到量化研究,数据驱动呢?所以现在OTT行业内部不管是甲方,还是广告公司,抑或是渠道商,他们对于OTT单条广告的价值估计,实际上是没有行业标准来支撑的,或许他们会用上一些专业化的语汇,比如ROI之类,然而本质上还是拍脑袋决定的。

那么,为什么会出现这种行业标准的缺失呢?是因为没有准确的数据监测吗?

事实上,OTT渠道商都有自己的监测工具。然而对于广告主来说,乙方的工具是不具备可信性的。参考传统广告行业,广告主需要的是一个具备良好技术能力以及商业信誉的第三方监测平台。要知道,只有有了可靠的数据,才能进行可靠的量化研究,得到可靠的结论,继而可靠地指导企业的经营。

也正是由于这种缺乏量化的情况,导致大量的广告主观望,尽管知道OTT场景一定是未来趋势,却不急于迎合这个趋势。可以说,缺乏量化的问题,已经成了制约OTT广告市场发展的最大瓶颈之一。

要解决这个问题,并不容易。

首先,是技术问题。传统广告的监测主要是靠第三方监测服务商,户外广告则主要靠人力做线下监测,电视广告有专门的数据统计公司做采样监测。而互联网广告,由于技术热点,监测这个问题压根就不是问题,各种打点系统花样繁多。

可是OTT广告应该如何拿数据呢?如果像传统行业一样靠采样或是调查,就等于浪费了OTT的互联网背景带来的可能性。然而OTT场景作为一个稀疏交互的场景,又不可能像Web或移动端场景一样靠监测点击就能还原出绝大部分的用户行为——广告投放商们不确定受众是否真正的观看了自己的广告。

最后,有人提出靠智能化、靠AI、靠数据碰撞,然而这又会面临用户隐私问题。实际上,现在已经有一些商场的广告屏是带摄像头的了,专门用来统计停留率,并给顾客做用户画像。但是这种手段,显然不能用到家庭场景中去。所以在行为监测方面,OTT广告监测平台还有很长的路要走。

更重要的,是信息对称问题。国内互联网有个规律,越是新出现的场景,就越是封闭。PC端Web总体而言还是非常开放的,我们甚至能看到公开的网站排名。然而到了移动端app时代,app的日活,只有手机生产商,以及专业调查公司能给出了。到了OTT场景,这个问题就变得更加严重。由于智能电视的封闭性比手机更强,同时现在的智能电视生产商,都在走硬件+应用+内容的闭环路线,导致OTT的投放渠道实际上是被厂家垄断的。哪怕你能看到各种渠道商、投放平台,然而这些人实际上并不具备话语权,当然也就不具备完全的知情权。

在这种情况下,要引入一个独立的第三方数据监测平台,是非常困难的。况且,智能电视厂家往往都是披着硬件公司马甲的互联网公司,它们往往既有横扫产业链上下游的能力,又有横扫上下游的梦想。甚至,某些公司干脆就具备横扫上下游的经验。你跟他说让他交出独占渠道的数据?别闹了,数据就是互联网公司的命。

但是不管怎么说,该走的路还是要走,第三方监测平台的中立,还是要实现。在这5G来临的前夜,OTT行业协会、第三方监测公司、厂商、营销技术公司等开始联手搭建统一监测工具,旨在杜绝虚假流量,推动行业建立公平、公正的测量体验,保障广告主权益。比如国家广播电视总局就做出了对外发布了广播电视节目收视综合评价大数据系统,试图从源头上解决收视调查领域突出问题的重要举措。

种种举措表明,OTT行业上下游都在不遗余力的为广告主构建安全、透明的投放环境。相信随着5G时代的到来,OTT流量监测体系也会越发完善,这也预示着OTT市场正在向健康良性的方向发展。只有这样,才能让OTT广告这个行业,摆脱原始社会,进入精细发展环节。否则整个行业,就只能在秩序混乱的低层次不断徘徊。

总体而言,电视依然是我们生活中非常可靠的一个品牌媒介,它是人们最易于接受、并且在家庭中始终保有一种另类仪式感的文化和广告渠道。互联网并没有、也并不会摒弃电视,反而是电视依托于互联网进化,正在逐步构建出一个全新的OTT视频生态系统。而这,也是我们乐于见到的。

声明:本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人,不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用,如有内容侵权或者其他违规问题,请联系本站处理。 举报投诉
  • 智能电视
    +关注

    关注

    9

    文章

    1379

    浏览量

    94681
  • 5G
    5G
    +关注

    关注

    1340

    文章

    47804

    浏览量

    554216
  • OTT
    OTT
    +关注

    关注

    3

    文章

    61

    浏览量

    24175
  • 监测平台
    +关注

    关注

    0

    文章

    13

    浏览量

    2191
收藏 人收藏

    评论

    相关推荐

    长短距离循环更新(LRRU)网络的轻量级深度网络框架介绍

    深度补全,导致计算复杂度高,限制了实际应用的可能性。相比之下,本文提出的LRRU网络首先利用学习到的空间变体核将稀疏输入填充以获得初始深度图,然后通过迭代更新过程灵活地更新深度图。迭代
    的头像 发表于 11-03 09:24 568次阅读
    长短距离循环更新(LRRU)网络的轻量级<b class='flag-5'>深度</b>网络框架介绍

    深度学习在语音识别中的应用及挑战

    一、引言 随着深度学习技术的快速发展,其在语音识别领域的应用也日益广泛。深度学习技术可以有效地提高语音识别的精度和效率,并且被广泛应用于各种应用场景。本文将探讨深度学习在语音识别中的应
    的头像 发表于 10-10 18:14 493次阅读

    华为魏之来:繁荣端侧算网生态,重塑家庭互动生活

    在以“数字驱动 创变未来”为主题的中国移动创客马拉松大赛期间,中国移动终端公司、华为等行业领袖和专家齐聚线上技术沙龙,探讨云算终端的未来,激发算力新业态,推动云算终端生态繁荣。 华为融合视频领域
    的头像 发表于 10-09 19:30 470次阅读
    华为魏之来:<b class='flag-5'>繁荣</b>端侧算网生态,重塑家庭互动生活

    C语言深度解析

    C语言深度解析,本资料来源于网络,对C语言的学习有很大的帮助,有着较为深刻的解析,可能会对读者有一定的帮助。
    发表于 09-28 07:00

    机顶盒怎么选择?如何区分IPTV&amp;OTT

    IPTV是由广电提供内容,使用电信专线连接,不与互联网互相连接,用户业务一般通过电信运营商(联通电信移动)办理。 OTT(Over The Top ) ,是通过互联网传输的视频节目,“Over The Top” 这个词来源于篮球,过顶传球,仅利用运营商的网络,应用服务由运营商之外的第三方提供。
    发表于 09-27 09:50 2712次阅读

    华为云:共建繁荣“百模千态”,让AI重塑千行万业

    华为全联接大会 202 3 于 9 月 20 日 - 22 日在上海举办。在 22 日上午举行的大会主题演讲中, 华为云 全球生态部总裁康宁 发表 “ 合作同飞,共创新价值 ”主题演讲,分享了 华为
    的头像 发表于 09-22 23:00 467次阅读

    华为彭松:凝心聚力,加速AI的生态繁荣

    【中国,上海,2023年9月22日】在华为全联接大会2023期间,华为高级副总裁、ICT战略与Marketing总裁彭松发表了题为《凝心聚力,加速AI的生态繁荣》的主题演讲,深入探讨如何构建一个繁荣
    的头像 发表于 09-22 23:00 495次阅读

    FPGA很有价值的27个实例分享

    FPGA很有价值的27个实例
    发表于 09-21 06:12

    反馈深度是什么?什么是深度负反馈?

    反馈深度是什么?什么是深度负反馈? 1. 反馈深度是什么? 反馈深度指的是一个系统或者过程中,反馈信号由源头传输至反馈引起点的距离或者路径长度。在控制系统、信号传输系统等各种系统中,反
    的头像 发表于 09-17 17:14 4310次阅读

    深度学习框架是什么?深度学习框架有哪些?

    深度学习框架是什么?深度学习框架有哪些?  深度学习框架是一种软件工具,它可以帮助开发者轻松快速地构建和训练深度神经网络模型。与手动编写代码
    的头像 发表于 08-17 16:03 1771次阅读

    什么是深度学习算法?深度学习算法的应用

    。 在深度学习中,使用了一些快速的算法,比如卷积神经网络以及深度神经网络,这些算法在大量数据处理和图像识别上面有着非常重要的作用。 深度学习领域的发展不仅仅是科技上的颠覆,更是对人类思
    的头像 发表于 08-17 16:03 1472次阅读

    深度学习算法简介 深度学习算法是什么 深度学习算法有哪些

    深度学习算法简介 深度学习算法是什么?深度学习算法有哪些?  作为一种现代化、前沿化的技术,深度学习已经在很多领域得到了广泛的应用,其能够不断地从数据中提取最基本的特征,从而对大量的信
    的头像 发表于 08-17 16:02 6805次阅读

    虹软图像深度恢复技术与生成式AI的创新 生成式AI助力

    当前,生成式人工智能(AI)技术的快速发展令人瞩目。它能够理解人类的描述,并在短时间内生成逼真的图像和视频。在生成式AI的应用中,图像深度信息具有重要的价值,准确的深度图像
    发表于 06-21 09:06 308次阅读

    如何将 DHT11 传感器连接到 esp-12 吗?它与深度睡眠兼容吗?

    、H、L 提供随机数。 所以 deepsleep 和 vcc 读数工作正常......我看到了 thingspeak 的价值。 当我开始连接传感器时,问题就发生了……没有任何效果了。 有人能告诉我如何将
    发表于 05-23 07:42

    3D深度机器视觉和机器臂的无序抓取

    和垂直方向上的像素值。它们通常用于拍摄静态场景或移动的物体,并且无法提供深度信息。在机器视觉应用中,2D相机可以用于图像分类、目标检测和识别等任务。 相比之下深度相机可以捕捉深度信息
    的头像 发表于 05-04 11:25 1596次阅读
    3D<b class='flag-5'>深度</b>机器视觉和机器臂的无序抓取