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视频内容分析（视频分析）

发布时间：2023-03-22 04:01:40 稿源：创意岭阅读： 68 问大家

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于视频内容分析的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

1、分析视频推荐中的策略四要素
2、对直播网站消费级视频的扫描技术分析与探讨
3、美妆视频的特色内容是什么
4、爱奇艺视频推荐策略四要素分析

视频内容分析（视频分析）

一、分析视频推荐中的策略四要素

问题描述

在视频结束后，首屏往往会有6个其他视频的推荐。现在，像你按照课程中学到的策略四要素，分析这一视频推荐策略。

例如，下图是某视频网站在某电影结束后，播放界面展示的6个推荐视频。用户点击相应位置，即可观看相应视频。

作业要求

根据【策略四要素】梳理视频产品推荐视频的策略，写出视频内容推荐策略的「待解决问题」、「输入」、「计算方式」、「输出」分别是什么。

一些思考

在视频结束后，首屏往往会有6个其他视频的推荐，需要分析这一视频推荐策略，并实现特定的目标

分析思路

1.设定本次分析实现的业务目标，以业务目标为导向

2.策略四要素之明确待解决问题

3.用户、场景、需求是怎样的形态

4.策略四要素之输入分析，分析影响因素有哪些

5.策略四要素之计算方式设定，根据场景、影响因素等设置计算流程及方式

6.策略四要素之输出呈现，以“悟空传”为例，根据设定的计算方式和输入得出6个推荐视频

业务目标

通过提高视频内容推荐策略的精准性，实现用户时长增加、VIP购买转化率提升的业务目标

待解决问题

提高所推荐视频内容的打开率，CTR提高20%以上

用户行为路径分析

根据用户看视频进行流程分析

可以看出，用户在看视频时最大的场景区别在于是否有明确的目的性，由此而产生了不同的行为路径，在考虑策略推荐时应当考虑这一点，同时在每个环节上，可以考虑WIFI环境、用户喜好、历史行为等，接下来会详细阐述。

输入分析-影响因子

将输入的影响因子按照用户、内容及环境3个维度进行分类分析

计算方式

首先，将视频推荐分为两个环节，视频内容召回和选取排序两大环节

直接使用包含标签的视频作为候选集，一来质量较差，二来可召回的内容太多，计算复杂度较高，不利于后一步的排序工作的可扩展性。为此，需要对候选集进行过滤筛选，生成 “优质视频” 候选池，也就是根据用户基础属性和用户喜好两种大类的因子与内容因子中的视频类型和明星类型两大因子匹配进行视频召回形成候选集

其次根据用户行为和内容因子中的视频热度、环境因子中的设备、网络环境抓取视频

最后根据用户类型、视频评分、发布时间以及环境因子中的其他因素加权进行排序展现

流程如下：

每个环节各个因素权重计算取值

召回阶段：

通过加权召回视频100个

抓取阶段：

加权在召回的100个视频中抓取6个视频

排序阶段：

6个视频通过加权计算排序展现

输出：

场景设定

用户Kenneth是某视频网站VIP用户，男，24岁，上海互联网从业者，周末下午在家使用手机在WIFI环境观看：悟空传，最近有观看奇幻类影片行为

二、对直播网站消费级视频的扫描技术分析与探讨

Video++COO董慧智

2016年11月16日，由帝联科技联合DVBCN&AsiaOTT共同主办的2016中国视频发展论坛在上海国际会议中心世纪厅成功举办。论坛上，战旗直播、龙珠直播、bilibili、蜗牛云、Video++、值得看云技术、巴士在线等优秀内容平台与帝联科技、联想、微软（中国）、图普科技、大朋VR等产业链企业共聚一堂，以“技术创新推动业态升级”为主题，共同探讨视频行业发展新趋势。

会上，Video++COO董慧智围绕消费级视频的分析或扫描话题发表了精彩演讲。

人工智能是什么？其实质就是视频的识别和跟踪。视频一直以来都是一个黑盒子。公司如果要做应用，它们会发现在视频中加入广告，必须得靠人，但这样就会耗费人力物力，Video++要做的事情，就是让人做的事情可以让电脑代替来做。首先Video++会把视频内容结构化，其次是创建应用场景，保证提供更多的信息和更好的体验，最后公司才能使用应用获得更多的盈利。

董慧智说，直播网站直播视频分为消费级视频和安防视频，目的都是提供内容，但消费级视频和安防视频最大区别就是消费级视频需要编辑和策划，这就是Video++可以介入的地方。动漫聚集综艺节日、演唱会、体育赛事，直播流媒体等这类消费级视频有很大的剩余价值有待开发。Video++可以对这类视频进行分析以后，就可能得到这个视频中都有些什么东西、什么样的人、什么样的物体，可以拿来做广告、电商、信息提供。

从技术或者产品的角度来看，消费级视频的分析或扫描，和简单的做face++人脸识别的视频识别，又有很大的区别。首先是视频识别和图像识别技术上有很大的不同，其次是应用的角度不同，最后是系统级产品要求高。

董慧智介绍到，如果要实现消费级视频的分析或扫描，首先要做到检测，其次要做到抓序列图，再次是筛选信息，最后得到视频结构化的数据库，Video++将这些数据库提供给第三方平台，这样平台可以利用这个数据库进行批量的广告投放。在这套框架中，关键技术之一就是视频对象追踪，包括明星识别、商品识别、物体识别。用户通过这种精准的广告投放可以接受到有价值的信息，而不是垃圾信息。这套系统可以把应用市场、广告、电商和消费者关联起来，实现生态框架的架构。

演讲最后，董慧智表示，Video++不仅仅提供消费级视频内容的分析或扫描，还提供数字营销和构建生态的合作方式。下一步Video++打算将消费级视频内容分析引入VR、AR，希望打造现代的从硬件层、交互层、逻辑层、应用层，整个层级互相打通的MR、VR或者AR，在VR市场站稳脚跟。

三、美妆视频的特色内容是什么

美妆视频的特色内容关键点：

1、匹配的BGM，好听、合适的背景音乐更具有感染观众的力量，让观众有良好的感官体验很重要，可以是热门bgm、魔性感bgm等，都非常有助于观众的停留，提高完播率，甚至还能吸引观众多看几遍视频。

2、视频加字幕，对任何类型的视频来说，字幕的作用都是不可小视的，要懂得从观众角度出发，如果观众身处一个很嘈杂的环境又或者是很安静的环境只能静音观看，那么字幕的重要性就体现出来了。

3、优化视频内容，拒绝同质化，体现差异化。从选题、台词、画面、风格等方面都要做到不断的优化，精益求精。毕竟每个人都愿意花更多时间去了解美好的、有意思的事物。

那么比较深入的关键点就是高质量内容的持续输出，针对目前美妆类账号的内容可以细分为：干货类、种草类、拔草类、测评类还有分享类，找准自己适合的类型，不断的输出原创，汇总出源源不断的素材，持续产出对观众来说有价值的短视频内容。

内容模型

内容选题，首先找到对标账号，如果没有学习和借鉴同类型账号，而是盲目选择内容、话题、音乐等行为，不仅涨不了粉，也没办法的到相应的流量，白费时间和精力。最开始要做的就是数据分析，分析每日的视频内容、热门榜单、话题、音乐等信息，跨界分析不同账号的优质视频内容，模仿和学习其他优质账号的优点，提取关键精华点调整利用，让选题更有参考的方向。

内容结构，首先是痛点或者需求点，针对观众的痛点或者需求点进行内容创作，产出对观众有帮助的视频，这样大部分观众都会耐心把视频看完。切记不是针对自己的的痛点和需求点，新号在零知名度的情况下，观众根本不关心创作者的需求是什么。

其次是强化标签引导用户互动，利用话术、文案、或是视频结尾画面来引导用观众评论、点赞、关注，增加视频爆火的概率。

四、爱奇艺视频推荐策略四要素分析

待解决问题

对于提升用户体验来说，从大量候选内容中找到用户最喜欢的内容并优先展示给用户。

对于平台自身来说，提升用户点击转化率，提高用户观看时长（完播率），提升用户会员充值转化率。

输入

从观看视频的【用户-场景-行为】出发，在视频推荐这个场景下，核心功能是用户使用设备进入视频平台完成视频观看，因此输入主要包含四大块，用户基础特征，场景特征，用户行为特征和视频特征。

计算方式

3.1游客用户的推荐——冷启动推荐策略

基础计算逻辑是：

基于视频特征给用户推荐，计算与当前观看视频的相关度，形成高相关度的候选内容池；根据视频评分，视频热度，发行时间的综合进行排序。