1021 大数据电影战略第二弹（第1页）

王逸凡的话应验了，倒是让林沪生停下了蠢蠢欲动的心思。

选择了暂时观望。

不是因为大数据不给力，而是他算是看明白了。

大数据的确有用，但是却不是万能的，也没有阿狸和未来星宣传的那么牛逼。

毕竟，大数据真要那么牛逼，那么预测票房这种事情，多少能做到吧？

但是结果，显然，大数据的预测是失败的。

那么问题来了，你连市场走向都预测不准，那么大数据主导电影拍摄，真的ok？

什么大数据更懂观众，似乎也有些站不住脚了。

举个简单的例子。

一部从未出现过的类型的电影，大数据怎么去预测大众到底会不会喜欢？

怎么去判断，市场能否接受？

就在《功夫》票房正式突破30亿，日票房也已经跌破千万大关的时候，国内的媒体，以及阿狸，未来星等等的目光却是投向了海外。

奈非，大数据电影战略的首倡者，也是先行者。

他们的成功，所以让大数据电影战略大行其道。

而这个时候，奈非宣布了第二部大数据影视战略主导的剧集，即将上线！

这是奈非的大数据影视战略的第二弹！

可以说，不仅仅国内在关注，事实上全世界的影视公司都在关注着。

那么大数据是怎么帮到影视创作的呢？

以奈非为例子，他们的大数据是怎么回事呢？

就是当一位用户通过浏览器登录奈非账号，奈非后台技术将用户位置数据、设备数据悄悄地记录下来。这些记忆代码还包括用户收看过程中所做的收藏、推荐到社交网络等动作。

在奈非看来，暂停、回放、快进、停止等动作都是一个行为，每天用户在奈非上将产生高达3000多万个行为，此外奈非的订阅用户每天还会给出400万个评分，300万次搜索请求，询问剧集播放时间和设备。

没错，这些都被奈非转化成代码，当作内容生产的元素记录下来。而所有这些数据意味着，奈非公司已经拥有“可寻址的观众”。

早年间，奈非利用上述数据提供一项推荐引擎业务。比如说，数千万用户能在一个个性化网页上对影片做出1-5的评级，这些评级构成了一个巨大数据池，如今这个数据池容量已超过近百亿条。根据数据池，奈非使用推荐算法来识别具有相似品味的观众，然后对这一群体做出相关内容的精准推荐。

“奈非或许并不能准确知道点击暂停按钮的个人原因，但是如果足够多的人在整段视频中的同一个地方做了相同的举动，那么数据就开始显露出意义了。”结果是，奈非比观众还要清楚自己的观影喜好。

他们是这么将“数据转化为生产力”的——根据官方公布的数据，34的订阅者都会接受奈非的观影推荐。这意味着，奈非不用一集一集地攒新剧的口碑，只需向标签为“喜爱xxx”或“喜爱政治剧”的观众推荐一下就行了。

奈非通过“大数据”观测到另一流行趋势：越来越多的人不再像30年前那样，在固定晚上的固定时刻守在电视机前，等着收看电视剧的最新剧集，而是“攒”起来，直到整季剧情全部播放完毕之后，才选一个自己方便的时间段和地点，在方便的设备，多数是网络设备，如电脑、ipad上一次性观看。

而这方面，实际上，国内的互联网巨头也同样的能够做到，甚至可以做到的更好。