流媒体未来的成功取决于可发现性吗?

在过去的几年里，流媒体的需求和受欢迎程度都在增长, 一个问题已经开始形成. 但不要误解我的意思，这是个好问题：内容太多. 这不仅仅是单一提供商的内容. Netflix、Disney+、WarnerDiscovery和Peacock都有深厚而丰富的内容库. 但是服务和它们的深层库的结合产生了潜在的问题.

我们来算一下. 如果消费者平均有三个流媒体订阅，每个流媒体平台有50个,000种图书, 可用内容的数量几乎是不可想象的. 人们如何确定要看什么——而不仅仅是在单一的服务中, 但是在这三个服务中?

解决这个问题需要付出很大的努力. 事实上，许多流媒体运营商已经提供了某种推荐引擎. 但这并没有解决更大的问题，即内容是如何在服务提供商之间得到推荐的. 然而，答案可能不是功能，而是数据.

跨服务提供商统一内容发现的核心问题是，每个服务提供商可能以不同的方式表示标题元数据, 这给搜索带来了一个核心挑战. 如果用户输入了一组特定的条件, 服务之间的元数据是不同的, 它不会返回最合适的标题. 但搜索内容只是战斗的一半. 在很多情况下, 观众可能不知道自己想看什么, 在这种情况下, 服务提供者必须向他们推荐内容. 这就把我们带回到元数据. 如果提供程序之间的数据不同, 然后每个服务都以不同的方式推荐内容, 基于他们自己的算法和方法. 搜索和推荐问题的结果是，观众可能最终会减少他们的流媒体服务，转而选择那些能够更充分地为他们提供最适合他们需求和愿望的内容的服务.

因此，要解决这个问题，需要两部分的解决方案. 第一部分是数据标准化. 一家科技公司, Vionlabs, 是否尝试这样做，但增加了一个扭曲：将元数据与观众的情绪联系起来. 通过逐帧分析内容, 他们可以决定该框架（最终是内容）最适合的情感. 这使他们能够更精细地对内容进行分类，以进行优化推荐. 将这种情感分析融入到一组标准化的标题内容中（以及内容平台可以用来进行自己的分析的技术）, 建议可以更精细地调整. 如果每个内容提供者都使用相同的分类和元数据, 所有平台上的建议都是一样的.

第二部分是流媒体平台开放其内容库以供搜索. 当然, 这已经开始发生了, 但在某些情况下, 内容页面隐藏在付费墙和访问凭据之后, 使它们无法包含在搜索结果中. 最终, 这没有多大意义, 因为如果内容信息暴露在搜索结果中, 它可以说服新的用户加入.

当然, 缺少内容推荐和搜索并不会阻止流媒体的发展, 但它会改变观众的行为. 而不是三个, 四个, 或者五种服务, 他们最终可能只有两个，甚至一个, 这意味着服务将很难找到并留住用户. 随着营销成本的上升, 内容生产可能受到影响, 随着时间的推移，导致内容的独特性和原创性降低.

流媒体的未来是建立在单一开放的内容元数据标准之上的统一. 现在，这是只见树木不见森林的问题. 单个流媒体运营商只能看到他们自己和他们的内容（树）, 但是，如果忽视从观众的角度（森林）来看待他们的服务，最终会导致行业冲突加剧，观众满意度降低, 抑制从广播到流媒体的完全过渡.