netflix的视频封面是怎么做到的?( 二 )
之后Netflix会对这些数据进行分级筛选 , 根据用户偏好数据 , 选择适合展示的封面图测试 。
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▲面部表情和姿势的数据标注
这是一个极为复杂 , 耗费大量计算资源的过程 , 比如1小时《怪奇物语》就包含86000帧画面 , 要从中选出封面图的复杂度可想而知 。
庞大的数据分析 , 让Netflix更了解人们的喜好 , 技术团队在博客文章中也列出了一些直观的例子 。
比如同样构图稳定、观感上佳的封面 , 观众通常会选择简洁人物加电影标题的封面 , 高分剧集《女子监狱》的封面就是根据这条规则逐渐演变的 。
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▲根据数据结果调整的《女子监狱》第一季和第二季封面
另外一个有趣的趋势是观众通常更喜欢「坏蛋」作为视频封面 , 点击率更高 , 前段时间的热门剧集《鱿鱼游戏》就是这样的 。
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▲同一部电影 , 突出「坏蛋」的封面更受欢迎
由于Netflix跨越多个国家和地区 , 它也会根据不同地区文化动态调整视频封面 , 以获取更高的点击和观看时间 。
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▲不同地区的人 , 喜欢不同的封面
剧集封面并不总是一成不变的 , Netflix会依靠A/B测试 , 持续优化 。
正是通过持续不断的优化封面算法 , Netflix总能推荐「符合你喜好」的内容 , 再加一次放出全集的运营手段 , 一下子熬夜看完整季剧集的情况也有 , 最终推动Netflix使用时长不断增长 , 拉升订阅率 。
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▲Netflix的A/B测试案例 , 第二张封面效果最好
根据数据调研机构statista , Netflix在2021年第四季度结束时已经拥有了2亿2218万用户 , 是全球最大的流媒体服务商之一 。
靠算法还是靠人
在这个每天数亿人观看视频的年代 , 更能吸引人点击的视频封面 , 成了一门显学 , 除了Netflix也有不少机构和平台发现了简约人物加大标题的视频 , 能提升点击率 。
流媒体服务越来越多 , 掌握这一趋势的平台也就更多 , 「标准答案」一下子就多了起来 。
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▲Netflix电影封面
当标准答案太容易获得 , 它的价值自然会快速降低 , 虽然简约人物加标题的封面设计保证了及格的视觉观感 , 但也有人认为这样套路感太重 , 怀念电影海报上充满创意的设计 。
算法能帮助人们快速找出标准答案 , 能让人们更快找到自己可能感兴趣的剧集 , 帮人们在一堆电影中根据封面快速决定 , 久而久之 , 选择就会趋同 , 不随大流的个性表达因此愈发显得珍贵 。
Netflix等流媒体平台的订阅商业模式催生了以算法为核心的推荐机制 , 让人们看「上瘾」的同时提升付费率 , 不同的产品会催生不同设计 。
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