AI为网络视频的下一个风口赋能_风闻

AI为网络视频的下一个风口赋能

文 |  宋哲  复旦大学博士后，浙江传媒学院公关与广告系主任，硕士生导师

2013年，英国学者Przybylski等人在《Motivational, emotional, and behavioral correlates of fear of missing out》一文提出“FOMO”概念，意指“害怕错过某事的心理”，这种心理在社交网络发展下被大大激发出来。

在FOMO心理的驱使之下，现代人对于资讯追求的效率到达了一个空前的状态，表现在人们“等不及”、认为很多资讯“太耗时”、“难理解”，这就引起当代人对文字的消费越来越被对图像、视频的消费所取代，进一步而言，在对视频的消费中，人们逐步开始了两极分化，一极是创作周期长、但制作精良的长视频内容，例如复仇者联盟系列电影；另一极则是短小、易懂、制作周期非常短、内容质量也不高，但足以打发人们的时间或满足人们对资讯的需求。

正是在这样的背景下，短视频这两年呈现出井喷式的发展，成为网络视频领域的一个风口，也成为金融界和广告、营销业关注的一个热点。

然而，短视频的热点会一直持续吗？我认为是值得怀疑的。

短视频作为一种“新生事物”，受到人们的关注，是一种规律。美国学者提伯尔·西托夫斯基在《无快乐的经济》一书中指出，人类有两种根本的心理动机，其一是追求刺激，其二是追求舒适。显然，当前主要短视频平台上的内容很难给予人们审美上的高峰体验，恰恰是因为人们“没见过还有这样的操作”，才被广泛吸收到短视频平台上，这是追求刺激的心理动机所致；同理，故事清晰、制作精美的电影或是其他视频内容，由于满足了人们追求“舒适”的心理动机，这样的艺术形式也很难完全被取代。因此，短视频一定会在将来遇到其瓶颈期，即人们难以从其中获得刺激体验的时候。

那么，网络视频发展的下一个趋势在何处？我认为，AI与视频内容的结合将会成为一个可能的方向。

首先，“AI”作为一个高科技概念，已然能够给人们带来足够的新奇与刺激，电商平台上所销售的各种“AI智能音响”，其本质只是语音控制与数据库检索功能，并不是“真AI”，但其销售却已经如火如荼，足见人们对“AI”这一概念的追捧；其次，若“AI”技术真正应用起来，则能够提供给人们前所未有的“舒适”体验。当下互联网上的各种“智能推荐”或“猜你喜欢”，往往都是依据用户行为数据与SKU数据库匹配后进行相似商品的推送，难以真正理解消费者的需求。

例如，我在电商平台上搜索了衣柜、餐桌、沙发后，平台并没有“计算”出我是一个正在装修的买家而给我推送茶几、家电、橱柜等商品，而是反复给我推送不同品牌或卖家的衣柜、沙发和餐桌，换言之，没有“学习”能力。而当真正的AI进入到人们的互联网生活中时，能够通过长时间的数据积累和学习，了解用户的审美、偏好、生活习惯等信息，提供最“贴心”的服务，这即是我所说的，能够满足人们对“舒适”的追求。

因此，提前在网络视频领域进行AI的探索、尝试和布局，既是当下流量汇集的短视频平台需要居安思危之处，同时也是传统广播电视媒体、互联网视频媒体在当下实现“逆袭”的机会。

作为央视官方融媒体互动平台的CCTV微视，看起来是要争做第一个吃螃蟹的人。在其他一些互联网视频平台还只是在部分功能上推广“AI”的技术应用时，CCTV微视已经把“AI”概念从顶层设计上与整个电视、互联网融合到了一起。这是一次大胆的创新与尝试。央视在过去始终是主流话语和文化权威的代表之一，随着互联网音视频服务，尤其是最近两年短视频应用的崛起，央视近年来对于年轻人的影响力不如从前。如前文所述，AI技术及其应用，很可能成为央视在后短视频时代实现超越的最佳机遇。

以新奇体验吸引大量用户。截止2019年6月17日，CCTV微视客户端下载量已经突破1亿人次，证明“AI”概念目前对用户的吸引力是非常强大的。与新概念配套的，是不同于往常观看方式的新体验：CCTV微视采用了包括人像检索与识别、视频内物体识别等六种智能识别技术技术，在消费者观看视频的同时构建：一套用户行为与偏好数据库——用以进行机器学习和深度理解；一套关联知识百科数据库——未来可以与电商平台进行关联，革新网购方式；一套标签数据库——用以视频广告的程序化匹配与交易；这三套数据库只是AI底层的基础，更关键的是CCTV微视将数据库计算的结果呈现在用户观看过程中，塑造一种全新的视频消费体验，提供有效的“刺激”。

**以“舒适”体验留住用户。**当人们对新奇的刺激感到厌倦，而这件事物本身也不能给予其他方面的效用时，就是人们离他远去的时候。CCTV微视在“给予用户什么样的核心价值”这个问题上显然已经走了很远。

当前，人们在使用短视频或互联网视频媒体时，普遍遇到的几个问题，一是推荐的“精准陷阱”，给用户形成了日趋封闭的信息茧房，二是广告的插入或植入会打搅用户的观看过程，三是互动方式非即时。

针对上述问题，CCTV微视在技术与应用上进行了如下的探索：针对“精准陷阱”问题，CCTV微视拓展出关联知识库，关联知识库的作用首先是避免信息茧房的出现，其次通过用户对关联知识库的访问，完善用户数据库，本身就成为了AI学习的素材。

面对广告干扰问题，CCTV微视利用智能识别技术，将内容中出现的可能引起用户兴趣的物品、服务与相关的数据库进行关联并与线上销售渠道打通，用户的观看过程会被一件感兴趣的商品“引导”至线上交易平台，而非被生硬的广告所“中断”，以“润物细无声”的方式改造了线上内容与广告、销售的组合方式。

在与用户互动方面，虽然技术的进展迅速，但限于不同媒体平台资源的相对垄断，用户与平台间的互动总不难么令人愉悦，CCTV微视一方面采用了音频水印技术，另一方面更重要的是打通了电视、电脑、手机不同终端间的壁垒，通过音频水印将三块屏幕实时链接，用户即可随时与媒体进行互动操作。

短视频平台一方面以其内容的新颖、猎奇捕获了大量用户，一方面也越来越强化了视频消费的个人化与“手机化”。然而，“手机化”并非意味着短视频内容一统天下，在电视剧、电影、综艺、体育等内容方面，同样呈现出“手机化”的趋势，此时，对视频内容就提出了与短视频内容截然不同的要求——内容精彩、制作精良、主题积极等等。在谈到这些方面的时候，央视的媒体资源库可以说是CCTV微视最可靠的保证，CCTV微视借助央视的母体资源，将有源源不断的优质PGC内容呈现在用户面前，既顺应了当前“手机化”的要求，同样满足了用户对精致内容的要求。

综上所述，当前短视频的快速成长有其合理性与必然性，而未来的网络视频的发展趋势很可能离不开AI的技术和应用，AI技术短期内能给市场提供“刺激”，长期来看它会改变用户的使用习惯，提供更“舒适”的体验，面对CCTV微视的创新实践，我们拭目以待！