2021年，有史以來第一次，人們將為在線流媒體服務付費而不是傳統(tǒng)的付費電視。但是，流媒體市場現(xiàn)在比以往任何時候都更加擁擠和競爭。近年來，高質(zhì)量的原始編程已成為流媒體提供商增強和區(qū)分其服務的主要方式。Netflix預計將容納約1,500部電視連續(xù)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部電影供觀眾選擇。

但是，僅高質(zhì)量編程不足以使消費者訂閱服務。當今觀眾面臨的最常見問題之一是找到他們想要觀看的東西。直到2017年，觀眾每天花費近一個小時來搜索內(nèi)容。這是日常的兩難困境，通常會導致消費者無休止地滾動瀏覽，然后消費者只是選擇模糊的興趣內(nèi)容，因為他們不想浪費更多時間尋找真正引人注目的內(nèi)容。現(xiàn)實是，提供卓越的用戶體驗是視頻流服務提供商擺脫競爭并成為首選服務的關(guān)鍵。

當前，許多流服務正在使用內(nèi)容發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)，該內(nèi)容發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)通常提供簡單且不準確的推薦。許多內(nèi)容發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)都依賴于基本元數(shù)據(jù)，而基本元數(shù)據(jù)則根據(jù)數(shù)據(jù)點(例如體裁，在其中擔任主角的演員)甚至只是在內(nèi)容標題中使用關(guān)鍵詞來廣泛標記內(nèi)容。想想這樣說：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，那觀眾會想看馬利，雷鬼音樂上的圖標鮑勃·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(nèi)容了解不多時，他們的建議將很糟糕。為了使推薦系統(tǒng)更上一層樓，流媒體提供商需要利用AI和機器學習技術(shù)，通過分析音頻和視頻文件本身，以可擴展的方式深入了解內(nèi)容。

基于AI和機器學習的內(nèi)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(jié)合使用，該引擎可以分析家庭的監(jiān)視列表，從而在任何特定時間對內(nèi)容資產(chǎn)及其相關(guān)性進行更高級和細致的了解。

在星期五晚上觀看令人不安的恐怖片的用戶很可能會在緊隨其后后想要一些輕松的東西，并且被推薦這種類型的詳細內(nèi)容數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)可以提供這種直覺。隨著時間的流逝，它可以分析每個觀看者的消費模式和數(shù)據(jù)點-不僅分析每個設(shè)備，還分析每個用戶個人資料-并根據(jù)其鐘表偏好完美地量身定制建議，在正確的時間提出正確的內(nèi)容。