大数据将带来电视媒体生态式变革！大数据如何深度融合电视媒体？

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电视媒体的大数据能力构建与创新体现在大数据生产、大数据营销、大数据评估三个方面。大数据能力构建决定着电视媒体融合创新的力度和走向，将为电视媒体带来生态式变革。

文|李岚

来源|国家广电智库

电视媒体的大数据生产

电视媒体应视大数据为重要资产和生产资料，大数据的处理技术、数据的可视化叙事等可以把电视媒体传播的范围和创造性提升到新的水平。基于大数据的媒体内容生产是未来媒体的趋势之一。

如何实现电视媒体的大数据生产？大数据的采集和整合应包括三大类：内容数据、运营数据以及互联网、移动互联网、社交媒体数据。数据融合是媒体融合之本，打通数据孤岛，才能放大数据价值，实现大数据生产。要以“中央厨房”建设带动全媒体采编平台、新闻客户端、大数据中心等重点项目建设，推进制作流程一体化、资源共享便捷化、数据生产产品化。

一是利用大数据辅助新闻报道和节目制作。覆盖社交媒体、论坛、视频网站、专业网站等多种数据来源，提取热点话题，提供节目素材。即，数据新闻化，新闻数据化。运用机器人写作、大数据等技术，电视媒体可以聚合、筛选并抓取全媒体信息，高速处理海量的碎片化信息，极大提升内容编辑效率。

大数据内容生产可以借助发布网络搜索数据与实时走势，自动编辑生成最热新闻、最热搜索词、最热搜图片、最热播视频、社交媒体最热话题等产品。如中央电视台十九大新闻报道推出“数字五年”“数字十九大”“数说中国影响力”。

二是将用户关系数据化。实现对节目产品的精准策划、设计制作与目标投放。各级广播电视台应尽早建立、应用强大的用户数据库与对应的内容、产品及应用数据库，开发场景智能化识别与产品智能推荐系统。

极大地提升数据的收集、存储、管理、分析和运用能力，掌握用户的基本资料、收看与搜索习惯以及社交媒体发布的内容，计算出其兴趣点，判断用户需求，从而决定“给谁看”——进行精准推送，以及确定“看什么”——为内容的选题、策划，甚至主创阵容与情节设计等提供决策参考。

利用客户端等新媒体平台在线运行期间实时产生的海量数据，如用户访问行为等建立大数据平台，高效地进行数据分析、预测、判断，为用户提供更有价值、个性化的服务，也为电视媒体的发展运营提供决策支持。

电视媒体的大数据营销

大数据营销是精准营销。用户数据的收集分析能力决定了电视媒体内容生产和运营的起点和高度。用户数据收集分析有助于电视媒体在运营策划阶段预判内容制作成本与商业价值。利用大数据、云计算等技术，电视媒体可以根据用户兴趣与需求的变化，随时调整资源配置、生产安排，精准关系匹配并挖掘潜在用户，实现内容价值的“前置”。

电视媒体的大数据营销，一是要精准地描画用户。除了支撑收视率的人口统计学，还有自陈式心理变数，比如偏好、心态、兴趣等，以及内容消费行为数据，包括消费频率、场景形态和对内容的跟踪反应等等数据工具。

可以说，在媒介和用户关系碎片化的当下，用户画像不再是节目策划阶段的观众画像，它是一个动态的过程，更是一个运营的过程。它既要根据变化的基础数据不断修正，又要根据已知数据抽象出新的标签使用户画像越来越立体。

进一步，运用用户画像技术，分别从线上行为和线下消费偏好两个方面对电视收视人群进行分析，了解了用户各种消费行为和需求，精准刻画人群特征，并针对特定业务场景进行用户特征不同维度的聚合，指导和驱动业务场景和运营，发现和把握蕴藏在细分海量用户中的巨大商机。

二是对广告受众的考量，要从数量转为数据。在传统模式下，评价电视媒体广告的根本标准就是受众数量，例如收视率。然而，大数据的新时期已经到来，因此也颠覆了常规的广告传播模式。

具体而言，在发行广告的过程中，发行商需要同时考虑到特定群体的收入状态、日常消费习惯、群体的特征等。只有满足了这些细节，广告才能够受到喜爱。例如女性群体以及老龄群体，这些都属于独特的受众群体。

三是要解除广告与电视媒体的捆绑关系。在传统方式下，发布广告需要遵循特定的次序，因此针对不同广告也设置了差异性的价格。这种方式从根本上看，就代表着广告与媒体的捆绑关系，因此属于捆绑式的销售。大数据时代解除了原有的捆绑联系，受众能够自行决定是否关注某一类型信息。

同时，广告资源也解除了与媒体资源的相互捆绑。作为传统电视媒体，需要具备明确的认知，构建适合受众的数据库。只有这样，才能做好实时性的记录和跟踪，给出适当的受众评价。

电视媒体的大数据评估

电视媒体评估正在经历从“单屏数据”到“多屏数据”到“跨屏数据”的演进，亟待建立基于大数据的电视媒体评估体系，掌握“全媒体收视率”。面对全新的电视收视测量环境，新的测量技术和手段不断发展。

1.海量样本的收视调查

数字电视海量样本测量基于数字电视技术，通过大幅度扩大样本数量来提升收视数据的准确性。随着新媒体技术的发展，实时收视率(Real Time TV Ratings)已经成为现实。

实时收视率是通过收视率测量仪采集收视数据，然后发送到收集服务器，再通过云运算系统进行数据处理，处理后的收视报告发送到客户端。其计算方式是先通过模型计算得出当天的收视总户数和总收视人口，然后对新收到的每分钟数据进行计算，在短时间内将结果输入客户端服务器。

2.视频点播的收视调查

为了测量电视节目的直播和点播收视情况，收视调查公司致力于开发覆盖多种播出平台的收视数据测量方法。美国康卡斯特公司旗下的环球全国广播公司(NBC Universal)等8个电视台参与尼尔森公司的视频点播收视情况调查的试验，对直播和视频点播节目采用不同方式进行编码。初步试验数据显示，视频点播的收视在整体收视率中所占比重达到3% -5%，部分节目甚至高达10% -15%。

3.社交媒体上的收视调查

社交媒体对于直播电视节目的收视情况具有日益重要的影响，因此对其进行调查和测量有助于全面反映电视节目的传播效果。为了应对新媒体发展所带来的观众收视行为以及市场格局的变化，收视调查公司纷纷与社交媒体合作，共同开发测量和收集社交媒体上电视节目收视率的系统，实现收视率调查技术和方式的新突破。

如尼尔森公司将带有电子标记的广告投放到脸谱网上，如果有人点击该广告，则在统计点击率的同时，也获取了该用户的年龄、性别等数据。

跨屏时代的受众收视行为具有多场景、自主碎片化和多任务整合化的特点，受众测量也从TAM（电视受众测量）向VAM（视频受众测量）升级。电视媒体将传统收视率调查与在线研究、手机测量的结果相匹配，最终提供涵盖电视、电脑、手机的多屏数据报告，建立基于大数据平台的“互联互通”的评估模式。

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