开放核心能力，火山引擎数智技术提升智慧大屏商业价值

随着数字化、智能化趋势不断加强，以及人机交互方式的改变，智慧大屏开始显现出更广阔的商业前景。

比如，大屏交互体验带来购物、音乐、游戏、教育、健身等增值业务快速落地，超半数用户逐渐养成习惯，至2025年增长有望逾1150%。再比如，影视优质内容涌现下，付费意愿持续体现，影视付费会员平均单价亦有望提升。OTT广告分成方面，大数据加持提升精准投放效果，广告分成量价齐升，至2025年有望超200亿。

另一方面，视听行业传统单一的人工运营模式，难以实现高效分发并盘活中长尾的媒资，亟需借助数智技术实现千人千面的效果，提升用户的活跃、留存及增量空间，从而提高大屏业务价值变现能力。

在6月15日海南论道暨第23届中国智能视听与科技创新高峰论坛上，火山引擎智媒高级架构师龙妮娜做了题为《媒体智慧大屏运营最佳实践》的演讲，分享了火山引擎智慧大屏解决方案能够给行业带来的价值。

能为客户最终业务指标负责的推荐算法技术

随着智慧大屏获客成本的提高，用户增长陷入瓶颈，如何挖掘存量用户价值，提升运营指标成为大屏运营的重点。

基于公有云平台、数据中台和智能中台，火山引擎面向大屏场景提供智慧大屏解决方案，包括智能推荐场景，数据运营场景和互动娱乐场景，帮助视听行业提升大屏用户点击、播放时长、付费转化等业绩指标。

在智能推荐场景，火山引擎面向大屏主页、猜你喜欢、电影电视垂直频道、详情页等场景提供内容个性化推荐、广告个性化推荐和商品个性化推荐能力，也就是用推荐算法去预测最终的每一个用户对什么东西最感兴趣。为了更好的达到推荐效果，火山引擎开放了抖音/头条上亿用户验证的同款推荐技术。

推荐算法模型需要大量的使用行为数据和反馈才能不断优化完善，火山引擎拥有业界先进的推荐算法能力，能够为用户点击率、内容完播率、观看时长、媒资点击率、订购转化等客户最终业务指标负责。

火山引擎推荐算法内置了大规模、实时化、精细化的深度学习模型，实现内容精细化推荐，包括针对家庭的多用户识别算法，让用户爱看，提升用户订购率。据介绍，客户的媒资库数十万的海量内容通过推荐算法的召回、过滤、排序、重排等环节，最终推荐出几十个精准符合用户需求的内容列表。每个内容都带有火山引擎系统推荐模型的一个打分，且在最后的重排阶段，支持客户的运营和编辑自定义业务规则：内容插队、置顶、封禁，以便加权重新制定内容的排序逻辑。

在接入上，火山引擎面向客户的算法工程师提供数据接入校验、特征工程、模型训练、A/B实验、推荐服务等端到端的算法服务能力，可基于平台提供最佳实践和接入咨询。另外，也支持项目制和平台合作，前者由火山引擎算法工程师基于客户的业务场景和核心业务指标，进行定制化建模，通过API与客户的业务系统交互；后者，客户的算法工程师可自行在火山引擎平台上做特征工程、模型等开发工作。

考虑到行业对数据安全的看重，目前推荐引擎还支持火山引擎公有云VPC交付模式，通过API与客户的业务系统交互，将数据需要传输到火山引擎公有云的专属云区域，实现用户隔离和数据隔离，保证算法服务的安全性及可靠性。‍

数据驱动，帮助提升用户活跃开机和会员付费订阅

大屏数字化增长不仅需要数字化产品，还需要通过各个产品之间的套件打通灵活运用，来提升用户活跃开机和会员付费订阅。在智慧大屏的数据运营场景，火山引擎以应用驱动为核心，构建面向业务增长的数据产品体系，帮助提升用户运营的效率和效果。
火山引擎面向用户增长的数字化运营体系

火山引擎通过数据中台的大数据开发治理套件 DataLeap，提升数据交付效率，完善全链路的数据保障。数据应用产品层面，核心是帮助业务使用数据、推动业务增长，通过行为增长分析、客户画像数据平台、增长营销平台、A/B实验平台、智能数据洞察等，构建基于数据分析、提出假设、验证假设、决策、实施，以及持续跟踪和分析，最终形成可持续的精准增长闭环。

智慧大屏的运营首先应以客户数据平台为核心，实现标签化管理、用户分群、用户洞察，产生目标群体后输入到增长营销平台，将内容或者运营活动通过大屏资源位、短信、小程序、官网、邮件等多种的触达方式触达目标用户，吸引用户活跃开机。

用户活跃之后，再搭配增长分析用户行为洞察平台，对获客渠道、使用行为、功能使用进行分析、追踪，优化会员付费路径及付费场景，并通过A/B 测试帮助业务做最终决策，辅助会员付费订阅。

数据最重要的一点是数据沉淀与打通。互联网形态下的数字化应用相比传统应用，最大的特点就是可以通过埋点带来各种数据，比如转化路径、转化数据等，这些数据是互联网场景中的宝贵资产。

目前大屏领域机顶盒版本较多，采集数据不同，工作量比较大，而且有客户端、小程序等格式不同、上报方式不同的数据，打通非常低效。火山引擎客户数据平台可以将多元数据、异构数据进行融合，沉淀用户数据的同时打通大小屏用户；另一方面打通公私域数据，看私域数据在公域生态的画像表现，增强私域Lookalike，在公域中找到相似人群再反哺到私域中进行匹配，放大私域共性人群等。

将用户数据沉淀下来，需要构建用户完整的标签体系，包括基础信息，套餐偏好、使用偏好、媒资偏好，会员类型等，依据标签实现用户价值分层，建立用户的全生命周期档案，包括新用户、未激活用户、成熟用户，涵盖从获得到到流失的全生命周期。只有这样，大屏运营才可以针对不同的用户，设置不同的精细化运营策略。比如成熟用户，运营同学可以给他更多的打折券，满减券；对于新用户，可以给他更大折扣的优惠券等。

火山的增长营销平台提供了多种触达通道接入和智能策略运营能力，可以与画像平台及行为分析平台打通接入行为数据包和洞察画像数据包，面向不同人群智能采取最合适的运营动作，做好新用户引导快速转化、成熟用户提升留存、流失用户召回激活，最终实现开机率提升。

运营人员可以通过火山引擎的增长营销平台绘制出大屏用户全生命周期的留存曲线，一方面抓住用户付费关键时刻精准推送会员权益信息、打折促销活动，促进转化，放大运营杠杆作用；另一方面可在曲线拐点到来前进行内容推送、活动推动、优惠券推送等，召回激活用户；同时也可以结合历史用户行为、智能算法形成策略，达到什么时候发什么内容的目标。

用户留存下来之后，就可以考虑优化付费路径，提升付费转化。用户付费路径上有两个比较重要的点，一个是首页资源位，数据显示一半的订购其实都跟首页资源推荐位有关；另一个点是流失关键节点的召回。火山引擎增长分析平台可以对使用行为进行全面追踪，一方面可通过资源位的位置点击情况及资源位内容点击情况分析；另一方面通过漏斗分析、归因分析发现用户订购行为路径上的流失关键节点，发现流失原因，分析出问题，然后通过运营策略解决问题。

如果分析发现点击订购转化效果有问题，这个时候还可以做一些合理假设，考虑改变付费套餐、文案、落地风格、付费活动等，通过A/B测试系统进行实验。通过一段时间试验周期（当然也可以根据场景和进组人数开始动态调整），比对按钮点击率、点击人数、会员转化率等数据指标，来确认哪个功能的用户体验更好，付费转化更多，提升付费转化率。

计算机视觉技术拓宽大屏应用场景边界

在互动娱乐场景，火山引擎的智能算法与大屏互动结合能带来不一样的互动体验。比如通过电视大屏普通的2D摄像头及火山引擎视觉算法即可实现手势识别和关键动作识别，大屏前的参与者无需佩戴任何感应的设备，通过凌空肢体动作，以及挥手示意、摆头、举手、跳跃等简单姿势，即可与大屏互动，完成体感游戏、内容的交互。

另外，还可以结合火山引擎AR与肢体识别等前沿技术打造互动健身设备，系统会实时对用户的肢体动作准确度做出判断，并对整个学习的过程进行打分，帮助用户提高健身效果。在互动结束还会有AR合影的环节，用户可将照片扫描到手机中分享到朋友圈。

传统电视广告主要是在影片中插入视频广告，现在可以通过火山引擎计算机视觉技术实现面部识别、美颜美体和互动性的美颜AR试色试戴，实现更好的传播效果。目前，火山引擎已经跟电视厂商合作探索大屏应用上的场景。

此外，火山引擎也提供老片修复技术，不仅能针对老片的各种瑕疵做针对性的修复，包括MCTD降噪/去划痕/去闪烁，色偏修正等，也可以通过超分辨率、智能插帧、色彩增强、降噪等算法实现增强视频画质。截至2022年5月1日，火山引擎已联合西瓜视频4K修复包括《葫芦兄弟》《黑猫警长》在内的70多部经典动画。

打造大屏商业生态闭环

火山引擎智慧大屏解决方案

火山引擎希望通过内容推荐+会员数据运营+商品转化协同联动，打造大屏商业生态闭环。通过智能推荐提升视频点击、观看时长、长尾内容的点击率；通过数据场景实现用户全生命周期运营，带来业务指标增长；同时通过内容和电商进行创意联动，增加大屏的收益。

目前，火山引擎智慧大屏解决方案已在大屏领域落地，并与华数、芒果、贵州新媒体、河北IPTV达成合作。