平台|8000字，带你了解视频产品( 四 ) 资本市场|北斗产业|北斗

内容识别，服务于内容的有效分发。平台制定内部统一的内容标准，对内容审核团队进行多轮培训，通过测试的审核人员就可以上岗，给内容打标签，总结出普遍规律后，平台可以通过训练算法标注，让计算机完成大部分的内容识别工作。内容上线，被用户消费后，平台可以基于消费数据，互动指标啊、消费时长、完成率啊，来迭代这个内容的标签，在之后分发中，内容可以分发到更加契合的消费者。

内容治理，内容是带有价值观倾向的，如果不治理，劣币将会驱逐良币，平台氛围会充斥劣质内容，甚至频繁触及规则红线，严重的话平台就直接关停整改了。平台根据法律法规、风序良俗来治理内容，例如诈骗、色情低俗、饭圈行为等都会被管控。内容上线后，会诞生许多评论、弹幕，这些新内容也需要得到及时治理，平台可以根据用户的负反馈训练算法模型，自动化监控和下架劣质内容。

3. 流量分发平台经过内容引入、识别标签后，平台的视频作品已经迫不及待准备去见广大粉丝了。接下来讲讲流量分发平台，一个高效的内容分发平台，让你看到你感兴趣的内容。
1）个性化推荐系统
前文说过，消费者很多时候是出于“闲逛”状态，并不清楚自己想要什么，有迹可循的是用户的过往兴趣。在推荐系统中，也包括了用户画像系统。
推荐系统的原理，就是在特定的场景下，将用户的兴趣和内容的标签，进行关联程度计算，基于关联关系的数据表现，选择合适的内容组，推荐给用户消费。
那么，如何实现准确的关联呢？
第一种是最常见的，内容相似，一对多的关系，例如用户Will喜欢看什么分类、标签的内容，就一直给他推，他指定喜欢。喜欢“王冰冰”？那平台就一直给他推荐，他就一直开心的看。
第二种是协同过滤，多对多的关系，利用多个用户的兴趣、多个内容的标签，做关联匹配。

内容协同，根据内容消费的关联关系，得出内容关联性，推送给用户对应内容。例如：内容A和内容B经常被许多用户，一起或先后消费，可以认为A和B存在关联性，那么在新用户消费内容A时，可以优先推荐内容B。
用户协同，根据用户消费的内容，得出用户兴趣关联性，给用户推送相关内容。例如：小雨和小林经常消费同标签的内容，那么可以认为小雨和小林的相似性很高，小林喜欢的内容，小雨大概率会喜欢。
混合协同，结合内容和用户协同，调参得到更好的推荐效果。

第三种则是基于当下的用户场景，如时间、地点，也包括用户近期更新的状态标签。
2）社交网络分发
物以类聚人以群分，玩得来的朋友，总是有着共同的特点，朋友喜欢的我们可能会喜欢，我们也会好奇朋友们最近在看些什么，这需要平台产品本身就有较好的社交能力，目前最好的就是基于微信的视频号平台了。对于刚入门的普通创作者来说，社交圈就是自己的启动流量。
人工调整，不只是在平台初期，在各个阶段都需要。平台运营会挖掘热点内容，按照时间、地点、内容受欢迎程度，去进行内容运营，如果运营能力强，甚至可以创作出爆炸般的热点。而对于优质创作者、优质内容，或者有合作的创作者，运营人员也可以人工给相应内容进行流量加权，助力内容上热门。
主动搜索，搜索平台可以直接对接内容识别平台的标签接口，将内容标签作为索引，用户搜索输入关键词，平台用较合适的分词技术，完成关键词分词，再将分词与标签继续检索关联，对内容进行排序，让搜索结果接近用户预期。以上所说的个性化推荐、人工调整、社交网络分发和主动搜索，便可以比较好的提高分发关联程度啦。最后需要做的就是让用户在播放器上舒舒服服的看视频就好了，本文就不展开讲视频播放平台。
至此，你对于视频内容流转全过程是不是比较了解了？
内容从创作、管理、分发、消费和再次循环。在这个过程中，用户增长团队，会针对创作者和消费者的获取、激活、留存和互动等数据进行分析，让平台的用户数持续提升。那么如何让平台持续运转下去呢？持续的商业化，最后讲下平台的商业化。
4. 商业化平台盈利方式主要有两种，一是平台付费服务，直接面向消费者收费，例如会员费，相对应的就会有会员平台。二是广告收入，在恰当的地方出现恰当的广告，曝光广告时收取费用，在广告促成交易时也能收到提成。
平台作为中间商，连通广告商和创作者，让交易更加丝滑。常见的方式是从上而下，广告商说我要推广一个产品，平台你帮我吆喝一下，看看有谁想做，而且适合的，平台便发布该需求，创作者可以主动接单。