2021年，有史以來(lái)第一次，人們將為在線(xiàn)流媒體服務(wù)付費而不是傳統的付費電視。但是，流媒體市場(chǎng)現在比以往任何時(shí)候都更加擁擠和競爭。近年來(lái)，高質(zhì)量的原始編程已成為流媒體提供商增強和區分其服務(wù)的主要方式。Netflix預計將容納約1,500部電視連續劇和4,000部電影Amazon Prime Video擁有將近20,000部電影，訂閱Disney +將增加約7,000部電視劇集和500部電影供觀(guān)眾選擇。

但是，僅高質(zhì)量編程不足以使消費者訂閱服務(wù)。當今觀(guān)眾面臨的最常見(jiàn)問(wèn)題之一是找到他們想要觀(guān)看的東西。直到2017年，觀(guān)眾每天花費近一個(gè)小時(shí)來(lái)搜索內容。這是日常的兩難困境，通常會(huì )導致消費者無(wú)休止地滾動(dòng)瀏覽，然后消費者只是選擇模糊的興趣內容，因為他們不想浪費更多時(shí)間尋找真正引人注目的內容?，F實(shí)是，提供卓越的用戶(hù)體驗是視頻流服務(wù)提供商擺脫競爭并成為首選服務(wù)的關(guān)鍵。

當前，許多流服務(wù)正在使用內容發(fā)現系統，該內容發(fā)現系統通常提供簡(jiǎn)單且不準確的推薦。許多內容發(fā)現系統都依賴(lài)于基本元數據，而基本元數據則根據數據點(diǎn)(例如體裁，在其中擔任主角的演員)甚至只是在內容標題中使用關(guān)鍵詞來(lái)廣泛標記內容。想想這樣說(shuō)：怎么可能是它，看后馬利與我的家庭喜劇主演歐文·威爾遜和詹妮弗·安妮斯頓，那觀(guān)眾會(huì )想看馬利，雷鬼音樂(lè )上的圖標鮑勃·馬利的傳記紀錄片?

建議的輸出將與輸入的一樣好。因此，當流媒體平臺對其內容了解不多時(shí)，他們的建議將很糟糕。為了使推薦系統更上一層樓，流媒體提供商需要利用AI和機器學(xué)習技術(shù)，通過(guò)分析音頻和視頻文件本身，以可擴展的方式深入了解內容。

基于A(yíng)I和機器學(xué)習的內容分析可以具有不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，以識別顏色，音頻，速度，壓力水平，積極/消極情緒，相機運動(dòng)和許多其他特征的模式。然后，它可以評估每種資產(chǎn)與其他資產(chǎn)的相似程度，并將此信息與AI引擎結合使用，該引擎可以分析家庭的監視列表，從而在任何特定時(shí)間對內容資產(chǎn)及其相關(guān)性進(jìn)行更高級和細致的了解。

在星期五晚上觀(guān)看令人不安的恐怖片的用戶(hù)很可能會(huì )在緊隨其后后想要一些輕松的東西，并且被推薦這種類(lèi)型的詳細內容數據的推薦系統可以提供這種直覺(jué)。隨著(zhù)時(shí)間的流逝，它可以分析每個(gè)觀(guān)看者的消費模式和數據點(diǎn)-不僅分析每個(gè)設備，還分析每個(gè)用戶(hù)個(gè)人資料-并根據其鐘表偏好完美地量身定制建議，在正確的時(shí)間提出正確的內容。