跨屏大数据：传统媒体与互联网融合的入口

【摘 要】未来最大的能源是大数据，各种新兴媒体的涌现，引发了广电行业一场关于“大数据式革命”的爆发式增长，然而，单一介质的大数据不能反映全貌。从电视到电脑、手机、平板电脑，再到智能电视，用户在多屏之间的移动正完成了传统媒体与互联网的对接，他们所留下的足印——跨屏大数据，揭示了不同媒介数据的特性及相互的协同效应，这些也是我们研究媒介融合的一条捷径。

【关键词】大数据 跨屏 融合 传统媒体 互联网

【中图分类号】G206 【文献标识码】A

我们生活在一个被不同屏幕分割的时代，多屏的使用已经成为当前人们媒介消费的潮流。研究表明，美国民众每天的媒体消费时间达到了4.4小时，其中90%的时间用于跨屏行为。艾瑞咨询集团2014年7月发布的《在线视频用户跨屏研究白皮书》也显示，用户跨屏媒介使用习惯呈现上升趋势，人均使用终端个数为2.3个，使用三屏的用户比例达到46.8%。

当今，大数据将在生产信息提供者层面、媒体层面和用户层面为新闻业态带来深刻的变化，这种变化将对媒体的跨界融合带来影响，并可能在未来对新闻业态形成重构①。而以“跨屏大数据”为工具，充分利用互联网与传统媒体的互补性，开展全触点的内容生产与营销，将是未来行业发展的重要趋势之一。

什么是互联网大数据，与传统媒体的数据相比，各自有什么特点及应用空间；如何发挥用户媒介跨屏消费行为的协同效应，将产生的跨屏大数据用于内容生产与营销，是本文讨论的重点。

一、跨屏传播的定义与传播模式分析

（一）什么是跨屏大数据

当今媒体处于多屏竞争、多屏合一的阶段。消费者每天在不同的时间、地点会接触到很多屏幕，如电视屏、电脑屏、手机屏、卖场LCD屏、户外LED屏、电影屏等，用户在多屏之间转换，但多屏并不等于跨屏。

所谓“跨屏传播模式”，狭义上来讲，是指以视听内容（广告片）为中心在不同屏幕间传播；广义上的跨屏传播则是围绕消费者的行为特征与习惯建立的跨平台传播模式，不仅是图像、硬件、软件以及相应的数据的转移，更意味着消费者与各种终端形成的全新的媒介关系。跨屏大数据就是基于以上用户跨屏互动中产生的数据。广电行业以兴趣聚合人群，促进用户的跨屏互动，增加企业与消费者更多的接触点，更有利于提升传播效果与广告投放的价值。

（二）跨屏传播模式的影响

1.跨屏传播增加了广播电视传播的广度

跨屏，意味着用户媒介使用的时间、空间的增加。

在多屏乃至跨屏的时代，单一媒介形式使用率的下降是必然趋势，更何况我们以往习惯使用的数据开机率反映的是多少家庭开着电视机，不能代表一个人全天的媒介接触时长。多屏和跨屏时代带来的是广电行业总体盘子的扩张。以浙江卫视综艺节目《奔跑吧，兄弟》第二季一周数据为例，该节目除了在浙江卫视播出，还在爱奇艺、优酷、腾讯、乐视等播出，开播首周的网络点击人数就上升至4.5亿②，这一数字约是我国拥有电视家庭的总和。

根据《2013～2014年中国移动互联网调查研究报告》显示，手机视频用户的使用率为55.7%，使用规模达到2.9378亿人，进一步而言，手机网民中每天使用手机上网4小时以上的重度用户比例高达36.4%。友盟社会化平台的数据也佐证了这一点。2014年，移动互联网用户平均每天启动客户端近2小时，其中视频观看、广播客户端（App）成为重要的组成部分。手机上网已经成为用户日常生活的一种方式，即便看似碎片化、分散的时间，其实也是将场景无缝连接，客观上拓展了电视人群的覆盖人数，增加了广播电视内容的曝光次数与播出时长。如果再争论单一媒介的播放情况，是不合时宜的。

2.跨屏传播增加了广播电视传播的深度

跨屏，促进用户从“看媒介”到“用媒介”的转化。

内容在用户跨屏消费过程中，促使传播价值递增的同时，也大大提升了广播电视的传播效果。比如，《爸爸去哪儿》电影版首日票房就突破了9000万，成为我国首部在影院夺得票房冠军的综艺节目。同时，《爸爸去哪儿》相关的游戏版权的衍生价值也不容忽视。于是，业内越发重视核心版权的重要性，从源头发掘热门内容，进行产业布局。腾讯文学与盛大文学合并、阿里巴巴宣布成立阿里文学网络文学，都反映了好的版权内容的价值，为企业进一步打造跨屏的影视内容提供基础。

为核心内容打造跨屏产品，与为终端制作跨屏内容，是加深大数据运用的两个维度。新兴媒介形态一日千里，从桌面互联网到移动互联网，从智能手机到智能电视，多种媒介的信息传输，丰富了受众的体验。可以说“今日头条”的兴起与新闻门户网站的衰落，正体现了从电脑向智能手机转变的影响。如今，智能电视缔造了新的客厅革命，成为“跨屏媒体中心”。用户可以通过电视听音乐、看电影、浏览互联网。LG在国外的一项调查显示，67%的受访者表示会参与智能电视的互动。广播电视机构面对智能手机、智能电视时代的到来，应当创新内容生产模式，以适应用户跨屏的观看行为。

3.跨屏传播增加了广播电视传播的精度

跨屏，能够提供更加精准的用户数据。

在跨屏传播中，用户体验是连续的、整合的过程。例如，用户可能会在手机上观看视频，在平板电脑上进行购买，或者在回到家后将刚才在地铁上观看的视频推送到客厅的智能电视大屏上继续观看。这些以时间轴为出发点的跨屏传播过程，能够帮助我们完整地研究用户在不同时间、不同场景下的媒介消费习惯，从而进行精准营销。如图1所示，“黄金档”的概念在每个终端上有不同的定义。手机在凌晨与早间都很活跃，与传统电视的晚间时段形成差异。可以针对用户不同的跨屏行为，制作相对应的内容与广告投放产品。

同时，互联网上由于每个媒介设备都有一个识别码， 跨屏大数据为每个用户打上标签，可以完成从行为分析到身份认证的过程。定位到某个用户，能够根据他们的搜索、播放行为，进行内容的自动推荐、广告的精准投放。从“到人群”变为“到个人”，是互联网时代大数据的优势所在。

二、传统媒体与互联网大数据的区别

（一）数据来源与获取方式对比

1.传统媒体大数据的三种尝试方向

一直以来广电使用的数据，主要来自于索福瑞与尼尔森为代表的抽样调查。第三方调查公司的数据具有相对客观、公正的特点，在互联网领域，艾瑞咨询公司也充当了类似的角色。

随着各种新媒介形态的出现，以往的抽样调研数据已经不能反映当下的用户跨屏消费情况，于是媒体的大数据出现了三种变化趋势：

一种是以歌华有线为代表，联合各省市有线网络公司共同建设全国收视数据平台，进行收视数据的采集、分析与发布。“歌华发布”收视数据品牌产品的发布，标志着广电网络公司正式进军收视数据调查市场。不仅有直播数据，还对回看业务、点播业务进行收视情况统计③。

第二种是第三方调研公司纷纷与新媒体合作推出新的方法论。如索福瑞与新浪微博达成战略合作，共同推出微博收视指数，为电视媒体的社会化传播效果进行节目评估，为跨屏营销传播提供标准化的营销分析工具。尼尔森与腾讯推出中国数字广告收视率，又与阿里巴巴集团旗下的阿里云公司合作推出一项名为“赚金石”的咨询服务，提供关于“消费者看什么”和“消费者买什么”的深入分析服务。

第三种是媒体建立自身的数据，芒果TV在广电行业内率先实现了“一云多屏、多屏合一”，以视频网站和互联网电视为两大核心主营，包括了电脑、平板与手机的多终端芒果TV视频、芒果TV互联网电视、湖南IPTV以及移动增值业务，构建了全媒体发展互联网媒体平台。目前芒果TV的大数据系统，日数据收集量已经达到十亿级别，为跨屏运营提供了研究基础。

有线数字电视的普及、传统媒体平台的建立以及第三方数据公司的新媒体尝试，都为广电行业带来了更为庞大的用户信息数据库。基于跨屏大数据来分析观众喜好，进行更精准营销，是广电行业发展的方向，而互联网公司自带的科技基因，从创立至今已经在对大数据的挖掘方面积累了一定的经验。

2.互联网以自身平台数据为主

互联网公司的数据来源于平台自身的大数据，比如百度、阿里巴巴和腾讯三大互联网企业都拥有大数据信息系统，并且具有各自不同的逻辑。百度通过搜索关键词，反映用户兴趣和需求；阿里巴巴从用户网页浏览到支付，完成了漏斗式转化的大数据；腾讯则基于用户社交和娱乐的各种行为形成大数据。由于业务和商业模式的不同，决定了三者数据资产发展策略的不同。目前百度和阿里巴巴的大数据采取较为开放的策略。在日常跨屏研究中能用到三种主要的大数据工具：

一是搜索大数据工具——百度指数。用户可以免费查询到相关热词的搜索趋势、需求图谱、人群画像等。百度还推出了付费版本的百度指数、百度司南、百度舆情管家等，将大数据资产进行商业变现，同时也满足了企业精准化营销的需求。

二是电商大数据——淘宝指数。包括了长周期走势、人群特性、成交排行与市场细分四个维度，分别解决淘宝上任一关键词（如商品、行业、事件等）的搜索和成交走势；不同商品的消费人群特征；基于淘宝搜索和成交的排行榜；不同标签的人买过什么商品的市场细分等。

三是视频大数据——优酷、爱奇艺指数。爱奇艺指数涵盖播放趋势、播放行为与人群特征三大维度。分别提供支持多节目对比分析的视频播放周期曲线；用户观看视频的时间与地点，以及不同终端的使用行为习惯；视频观看人群的性别、年龄与地域分布等。优酷指数还增加了一个视频热度排行。

各种平台上的大数据，如果从用户跨屏使用的角度来看，会发掘出很多有趣的故事。比如：中央电视台《舌尖上的中国》播出后，我们发现了用户“搜索—评论—购买”行为的关联性，网络舆情与天猫搜索热度带动消费者在一段时间内产生持续的购买兴趣。可以看出用户跨屏或者说跨媒介使用行为之间的导流关系（如图2）。

另外，其它第三方公司主要通过与合作平台进行软件工具包的对接、网上问卷调研等方式获取数据信息进而提供大数据服务。艾瑞运用iclick社区在线定量问卷，对10，243个14～65岁用户进行跨屏使用调研，并于2014年7月发布了《在线视频用户跨屏研究白皮书》，在业内产生了一定的影响。精硕科技（AdMaster）与乐视联合推出《四屏研究报告》，对跨屏联动的广告效果及媒体价值进行评估。国双科技则通过在线业务优化、电子政务、电信运营等服务内容提供大数据分析服务。

（二）大数据体系与应用场景对比

长期以来，传统媒体的广播电视数据被成熟地运用于内容生产、运营、销售的各个环节。而对于大部分媒体来说，由于自身发展新媒体的时间短，在新媒体平台上搭建与使用大数据系统缺乏足够的经验，互联网公司的大数据应用场景或许可以为我们提供借鉴。

通常来看，有一定规模的互联网公司的大数据应用场景，可以视为是企业不同层面运营的数据价值金字塔，主要集中于七个层面（如图3所示）：基础数据的接入与用户ID的识别、大数据体系的搭建与智能分析、用户与客户体验数据的监测、个性化推荐、数据产品的可视化、收入分析以及将大数据用于战略研究。金字塔大数据的分析难度从下到上、由浅入深，这些关键环节对于传统广播电视搭建自身的大数据体系，有一定参考价值。

进一步而言，网络视频平台时间概念的无限性，是其与传统媒体最大的区别。一方面，互联网视频公司具有与传统电视类似的“频道”“剧场”概念，打造组合类的视频产品包；另一方面，它们充分利用互联网的技术优势，在大数据的应用方面提出一些新的玩法。比如：爱奇艺提出“SWS”模式（搜索Search—观看Watch—分享Share），创新性地推出“蒲公英”计划、“一搜百映”等精准广告产品，大大提升广告跨屏投放的效率。国外视频网站奈飞（Netflix）的大数据使用因电视剧《纸牌屋》而成名，应用场景主要有：系统需要知道每一个用户的所有观看历史，以便于为用户推荐相关的视频内容，同时在页面上的“最近观看”一栏中显示观看历史。了解用户观看历史的内容推荐、用户跨屏观看的时间与地点、家庭成员间的观看差异，用户所看的内容对于用户兴趣的衡量、产品和内容的决定非常重要。

与传统媒体对内容生产的重视相比，目前互联网公司来更注重技术产品的运营与商业变现，相信随着网络自制内容的发展，大数据在内容生产方面的作用会越来越大，互联网与传统媒体大数据取长补短、协同发展，将是一段时间内大数据研究与应用的主题。

（三）数据指标功能不同

1.跨屏传播的共性指标

无论是互联网还是传统媒体在数据指标方面都存在一些有共性的维度，比如：反映人群规模的数据指标有到达率、到达频次的概念，反映人口属性的指标有年龄、性别、区域分布比例的指标等。在此基础上还增加了一些新的维度，比如对于用户星座、兴趣、不同终端的使用比例等。

一些指标看似不同但可以进行不同屏幕之间的转换类比。比如为了吸引投放电视广告的企业主，互联网广告效果的考量指标互联网毛评点（IGRP）就是从电视广告电视毛评点（GRP）的概念发展而来的。再如，分析台网同播的节目时，有机构用播放量与收视千人指标来对比分析走势，以及相应的各种节目热度排名，都可以用来进行跨平台的比较。

2.不同媒介的特性指标

还有一些指标是体现不同媒介属性特有的，比如视频网站的“完成率”“拖拽指数”等，体现了受众在观看挽留过视频时与广播电视不同的收视习惯。笔者在电视剧《乡村爱情故事》热播时期分析优酷数据与卫视数据走势发现：电视按时间线性播出，观众观看行为持续，收视曲线有一个累加的过程。而网络用户则以兴趣点为切入，拖拽数据呈现出了跳跃性，找出这些关键桥段，对于开发短视频的后续价值也很大。

另外一个案例是湖南卫视周播剧《轩辕剑天之痕》播出期间的台网用户大数据差异。以时长作为一个对标尺码，我们发现省级卫视该剧人均收看时长52分钟，优酷每日人均收视分钟数为45分钟，二者相差无几。其意义在于，传统媒体一般通过重播热门剧目增加覆盖人数，工作日里电视台观众不能每天收看这档周播剧，他们的需求得以在视频网站上予以满足，互联网增加了粉丝对该剧的黏性，他们持续的关注度，又会为电视台下一周剧集更新的首播之日，带来观众群的回流⑤。

三、传统媒体与互联网大数据的融合之道

在大视频的环境中，我们要思考的不是先要满足传统电视多少量之后，再用剩下的钱做别的媒体，而是在生产内容时就将电视、手机、户外等跨屏用户的需求考虑在内，贯穿整个内容生产与营销的过程，实现成本收益的资源最优配置。

（一）根据不同屏幕及观看场景进行内容生产

制作跨屏内容将成为时下热点。天津卫视的《百万新娘》、东方卫视的《女神的新衣》、央视的《开门大吉》，甚至微信摇一摇的多媒体互动方式，都是力求通过一档节目来调动各端上的用户的积极性。

除了适合跨屏传播的普适化产品，还应根据各个媒体终端特性与用户观看场景生产相对应的内容。有研究发现，大多数用户在使用多终端观看视频节目时，会使用不同终端观看不同类型的节目。用电脑看电视剧、综艺节目，用手机看短视频、网友自制视频和微电影等，从而根据不同屏幕的特点精细化地进行内容生产⑥。

还可以根据消费者在行为轨上对信息的关注程度来选择合适的信息内容与信息量。例如：白天注意力较分散，适合简单的信息；晚上回家休息注意力较为集中也有较为充分的时间，则适合深度的信息传送，有助于加强认知度进而产生购买意愿甚至行动。

由于用户在智能终端上喜欢观看的节目类型、时长等因素与电脑、电视一定存在差异。以往广播电视节目类型在互联网上的播出时间，以及关注的内容都要进行相应的调整。什么是互联网气质剧目，如何生产适合90后的网络自制综艺，这些都可以通过对比台网用户行为获得，而分析的出发点一定是基于台网跨屏大数据的研究。

（二）促进用户迁徙和媒介消费行为延伸

如何完成受众在多屏之间的转换是跨屏研究的方向之一。

无论是单体还是群体，依循时间轴的变化是恒定的。要抓住受众，也应当把握“时间轴”这条主要线索。通过梳理用户在时间轴上的跨屏媒介使用行为数据会发现能产生跨屏传播的协同效应，具体包括广播电视内容在传播时间与空间上的互补效应、人群在覆盖广度上的延伸效应，以及跨屏优化资源产生的成本效应等。将使用移动设备的用户重新拉回客厅，使听广播的用户也习惯收听同款App产品，促进用户在不同屏幕之间的流动，发挥跨屏传播效应是我们研究的目标。

然而，跨屏传播的大数据研究与优化，也面临一个巨大的挑战，即同源研究的问题。需要解决两个问题：一是通过同一样本收集受众接触不同屏幕广告的同源数据，二是数据的去重问题。只有大型互联网公司才能拥有跨屏幕的用户数据，然而由于涉及用户隐私等方面的原因，在这个领域的研究一直没有实质性进展。

（三）进行精准化跨屏内容营销

美国知名营销学教授唐·舒尔茨（Don E.Schultz）教授认为：大数据时代，消费者已经由过去被动的信息接收者，转变为对解决方案的主动探求者。大数据营销也改变了传统营销的因果推论，直接从结果出发，依据事实说话。

以个性化专属性传播方式，对用户精准定位，进行跨平台广告投放是目前广告主关心的话题。要进行大数据时代的视频营销，需要具备足够量的真实有价值的用户数据、多屏的用户接触点行为数据。

广播电视内容即产品、受众即用户、收视收听率即流量。在跨屏传播布局方面，英国广播公司（BBC）建立了内部的信息源共享网络，汇集了世界范围内的新闻素材、各种作品、新闻团队及用户信息。康卡斯特的电视无处不在（TV Everywhere）计划，为现有的电视用户提供互联网其它终端的服务。苹果公司也提出iTV战略，意欲通过苹果的ios操作系统无缝连接终端之间的交互功能，打造一个生态圈。对于国内广播电视而言，如何布局新媒体、开发跨屏大数据的价值，这些话题值得持续关注。

（本文编辑：宁黎黎）

注 释

①喻国明 《大数据对于新闻业态重构的革命性改变》，载《新闻与写作》2014年第10期。

②数据来源：剧星传播 《5月25日～5月31日热播综艺网络播放量排行榜》。

③刘旸 《跨屏 传媒跨屏、转型、融合 ——盘点广电业态变革的三大关系重构》，载《传媒》2015年第3期。

④傅志华 《BAT的互联网大数据应用有何不同》，载《数据观》2015年第2期。

⑤刘旸 《周播剧“台网联动”收视效果透析》，载《广告大关·媒介版》2012年第10期。

⑥肖明超 《跨屏化与新关系》，载《经营者（汽车商业评论）》2013年第5期。