網紅新媒體週報
Nov 6 2017
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專題報告:從手遊看遊戲直播
凱絡媒體週報:從手遊看遊戲直播
台灣遊戲市場規模可觀,手遊更是目前發展最蓬勃、獲利最高的電玩類型,而玩家熱中玩遊戲,也熱中觀看其他人的遊戲過程,在軟硬體設備到位的情況下,創造出新的產業機會,遊戲直播蔚為風潮,手遊直播更是當紅趨勢。遊戲玩家多為青壯年族群,樂與品牌互動、易受廣告影響,在消費者時間碎片化的今天,遊戲直播內容能夠吸引他們長時間停留,成為品牌接觸消費者的機會點。
奧運終於承認了電競,但仍有許多整合隱憂
對於國際奧委會來說,將電競拉入伙有望幫助每況愈下的奧運會吸引更多年輕用戶的關注,而從數據來看,這樣的需求是迫切的。在美國著名體育商業媒體 SBJ 的統計中,美國收看去年里約奧運會的觀眾平均年齡高達 53 歲,而美國人的平均壽命為 79.8 歲,這意味著如今奧運會觀看人群老齡化相當嚴重。但一般而言,電競賽事的主導方是廠商,其本質相當於市場營銷活動。而奧運會不一樣。體育並沒有廠商挾制,因此往往沒有官方賽事和三方賽事的概念。但事實上,在職業化程度很高的項目,例如足球、網球、高爾夫,國際奧組委和單項聯合會之間都有衝突,更何況廠商了。
深度學習將改變 4K 影音串流體驗
流媒體視頻對互聯網帶寬的要求越來越高高,但是用戶對視頻畫質、緩衝、視頻延遲和加載時間的容忍程度也越來越低。如果一段視頻中斷了,而且緩衝了很久都沒法繼續,觀眾會比以往任何時候都更有可能直接點擊離開。麻省理工學院的研究人員,通過人工智能技術,來設計了一種提高負載率和減少緩衝的新算法,以滿足關於提高流媒體質量的呼籲。Netflix 也推出了自己的人工智能算法。這個新系統名為 Dynamic Optimizer,它可以實時分析視頻的每一幀,並選擇性地壓縮每個場景,以便在連接速度比較低的情況下提高圖像質量。
想看什麼 AI 都知道!這幾年 Google 如何用人工智慧讓你緊緊黏在 YouTube 上?
藉由人工智慧優化算法帶來的成效為何呢?Cristos 表示,目前平台上 70% 用戶觀看時間來自 YouTube 之 自動推薦,此外, 近三年來觀眾瀏覽影片來源從 YouTube 平台 首頁上自動推薦 成長超過 20 倍,目前在全球每日各地區推薦超過 20 億組影片。此外,在 YouTube 的運作機制,可為影片中的人物動作媒合標籤,進行行為註解,為每個 3 秒影音片段框中央的人類動作行為,從已經定義好的 80 組由時間- 空間定位的原子動作 (atomic action) 中選擇合適的動作進行標籤 ,例如是走路、踢 (球) 或是握手等動作,再根據標籤為影片中的行為進行註解。透過學習來自 YouTube 的海量影片,可以精準標註影片中的多人動作,最終學會人類互動行為。
OTT 在臺灣的現況 / 臺灣 OTT 最適的商業模式
論壇活動紀錄:OTT 在臺灣的現況 / 臺灣 OTT 最適的商業模式
內容商轉應該才是 OTT 首要的題目,但它運作的難題在台灣缺少內容營銷的人才。她以和較常和中國合作的內容製作團隊工作的經驗舉例,對方的思維是:每一個動作、乃至影片的每一個畫面、後期製作層面,全都是營銷思維。
富邦集團 OTT 布局解析
OTT 產業若從價值鏈剖析,用戶每付出 100 元,從產業最上游開始,內容產製者至少可分得 60 元以上,再來是內容代理商與網絡提供者各自約可分得 5 元至 10 元,剩下的就是服務提供者,也就是我們一般認知的 OTT 業者,約可分得其餘的 5 元至 30 元,但若用戶是經由 App Store 付費,還得支付 Apple 25 元,如此一來,OTT 業者幾乎血本無歸。富邦集團不僅擁有自己的 Network Distributor(台灣大企業客戶事業群,舊稱台灣固網),經過多年不同事業群的佈局,從 Service Provider 到 Content Aggregator 與 Producer,早就橫向站穩 OTT 價值鏈每個環節。
你正在看的網絡盜版資源,可能會讓視頻網站損失 500 億美元
根據 Digital TV Research 最新的一份研究報告,Netflix、亞馬遜、騰訊視頻、優酷等全球範圍內的流媒體因為盜版所造成的損失,將在 2022 年達到 516 億美元,其中亞太地區的流媒體盜版情況最為嚴重。這份報告的研究對象涵蓋了全球 138 個國家和地區的流媒體平台,報告顯示,盜版對於流媒體的造成的經濟損失將持續擴大,預計今年的損失就將超過 300 億美元,去年這一數字則為 267 億美元。
深入頗析 VR 廣告解決方案的未來
我們在虛擬現實開發者孵化器 Virtuleap 有一種指標,叫做注視比率,簡稱 GAR。利用這種算法,我們可以計算並判定用戶注意任何一個廣告對象的價值。GAR 這種比率考慮到這樣一些因素:當廣告對象開始出現在用戶視野內,越來越靠近、越來越吸引用戶關注時,用戶和該廣告對象相對的方向、距離、持續時間和注意程度。當用戶更直接地注視廣告對象,進一步靠近它們,GAR 就會上升,印象值就會加快增長。所有這些都與標記在廣告對象上的幾行代碼匹配。這種指標一開始很簡單,只是基於視覺。之後,它可以逐步開始結合一些更高級的環境因素,比如廣告對象的交互、瞳孔放大、心跳、呼吸和皮膚溫度。這些因素可以告訴我們如何衡量用戶的投入程度,精度比之前高得多。此外,還有多種多樣的因素也越來越有可能納入衡量因素中,包括新用戶輸入、虛擬現實服裝和手套這樣的觸覺裝備、眼部追蹤技術。
責任編輯:
鄭鎧尹 / 黃宣龍LIVEhouse.in 跨平台直播整合行銷案例 & 客製化影音平台服務參考:請點擊這
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