上個(gè)月，Hulu CEO Jason Kilar 做了一場(chǎng)非常精彩的報(bào)告，分享了 Hulu 的成長經(jīng)歷、營收數(shù)據(jù)以及對(duì)于視頻行業(yè)未來發(fā)展的一些看法。Hulu 的成功絕對(duì)稱得上是一個(gè)奇跡，尤其是從商業(yè)角度來考量，他用相當(dāng)于 Youtube 10% 的流量，贏得了 40% 的市場(chǎng)份額。

在報(bào)告視頻中，你可以聽到 Jason 對(duì) Hulu 北京團(tuán)隊(duì)的稱贊！我曾經(jīng)有幸拜訪過他們位于清華科技園的辦公室，這是一個(gè)低調(diào)得令人發(fā)指的團(tuán)隊(duì)，然而做的事情卻著實(shí)有趣。在 Hulu 工作是徹頭徹尾的互聯(lián)網(wǎng)模式，商業(yè)團(tuán)隊(duì)在美國，技術(shù)團(tuán)隊(duì)在北京，目標(biāo)一致全球協(xié)作，絕非XX中國之類可以比擬的。

Hulu 可以稱得上是追求商業(yè)與技術(shù)相融合的典范。當(dāng)其他人還在對(duì)個(gè)性化技術(shù)猶豫不決的時(shí)候，他們幾乎已經(jīng)完成了最佳實(shí)踐。Hulu 將個(gè)性化技術(shù)應(yīng)用到了產(chǎn)品的許多角落，于細(xì)節(jié)之處彰顯實(shí)力，是進(jìn)行山寨式微創(chuàng)新的絕佳研究對(duì)象。

上圖是經(jīng)典的“如果你喜歡…那么你可能還喜歡…”的推薦場(chǎng)景，這個(gè)功能盡管常見，但很有講究。推薦應(yīng)該放哪兒，什么展現(xiàn)形式以及什么時(shí)機(jī)顯示？想一想，這些問題你會(huì)怎么解決？Hulu 團(tuán)隊(duì)的答案是 A/B Test，讓數(shù)據(jù)來指導(dǎo)產(chǎn)品決策。再看細(xì)節(jié)，“Bookmarked” 是一個(gè)很契合場(chǎng)景的小功能，是一個(gè)用心的設(shè)計(jì)。這個(gè)場(chǎng)景 Hulu 做到的效果是：看到這個(gè)推薦的用戶中，有10%的用戶點(diǎn)擊觀看或者收藏了推薦的影片。但其實(shí)整個(gè)場(chǎng)景里面我最想說的，是右上角的“Does this recommendation interest you?”這一點(diǎn)。我一直有一個(gè)看法：對(duì)于推薦產(chǎn)品，用戶反饋的作用怎么強(qiáng)調(diào)都不為過，雖然用戶確實(shí)是懶的，做推薦產(chǎn)品也確實(shí)要講究隱性反饋，但這絕不代表你不能要求用戶做出選擇。既要能夠收集到有價(jià)值的反饋，又要使得用戶感受到產(chǎn)品對(duì)他的尊重，如何平衡這個(gè)矛盾，是需要具備相當(dāng)智慧的。如果你正在招聘推薦相關(guān)的產(chǎn)品經(jīng)理，這個(gè)事情很值得問一問。

用戶不喜歡廣告，這件事情相信誰都明白。Jason 給出了一個(gè)數(shù)據(jù)，“內(nèi)容廠商每掙一美元，其中就有 41 美分來自廣告”，因此，一切拋開廣告談視頻產(chǎn)業(yè)未來的做法都是浮云，結(jié)論就是——繞不開廣告，就讓它變得更加美好。Hulu 的 mission 分為兩部分：第一部分是“To help people find and enjoy the world’s premium content; when, where and how they want it.”；第二部分是“As we pursue our mission, we aspire to create a service that users, advertisers and content owners unabashedly love.”。基本上第一部分無論從內(nèi)容覆蓋度上還是受眾覆蓋度上，都沒有做到；顯然大家都看得出來，第二部分才是真正的 mission，^_^。第二部分也的確是整個(gè)產(chǎn)品里面 Hulu 最下功夫的地方：1）廣告的品質(zhì)很高，這應(yīng)該得益于主打品牌廣告的策略；2）圍繞廣告給予用戶很多選擇，上圖中紅圈顯示的僅是一例；3）基于用戶的選擇與反饋，使用個(gè)性化技術(shù)驅(qū)動(dòng)廣告與用戶的喜好越來越相關(guān)。就目前公開的數(shù)據(jù)來看，在用戶滿意度、廣告有效性以及自身收入這三個(gè)方面，Hulu 都確實(shí)取得了相當(dāng)不錯(cuò)的成績。作為一個(gè)有追求的程序男青年，我曾經(jīng)很糾結(jié)：從技術(shù)角度需要理想化，從商業(yè)領(lǐng)域需要直截了當(dāng)，難道除了更高更快更強(qiáng)地搜索假藥之外，技術(shù)就不能夠有效變現(xiàn)了嗎？Hulu 讓我釋然了。

其他有意思的事情還有不少。比如，1）他們對(duì)于推薦模塊使用了 Ajax 處理，只有當(dāng)用戶把頁面拖到相應(yīng)位置的時(shí)候，才會(huì)動(dòng)態(tài)加載推薦數(shù)據(jù)，這樣可以更精確地考量推薦算法的效果。2）在同一個(gè)功能區(qū)，他們會(huì)均衡投放廣告與推薦影片的比例，背后的邏輯是，用戶看到更多感興趣的影片->停留的時(shí)間更長->看到廣告的整體數(shù)量增多，這可以轉(zhuǎn)化為一個(gè)相當(dāng)理性的數(shù)據(jù)模型，照著收益最大化持續(xù)優(yōu)化就好了。3）他們通過分析已注冊(cè)用戶觀看過視頻的歷史數(shù)據(jù)，來對(duì)未注冊(cè)用戶建立預(yù)測(cè)模型。看下圖這個(gè)例子，從全局統(tǒng)計(jì)數(shù)字來看，觀看左邊這部影片的用戶中，63%是女性，37%是男性，通常的做法，會(huì)給這部影片搭配一段針對(duì)女性的廣告，那么，那37%的男人們就杯具了。而 Hulu 講究的是搭配有針對(duì)性的廣告，對(duì)于已注冊(cè)用戶，Hulu 是知道性別數(shù)據(jù)的；對(duì)于不知道性別的未注冊(cè)用戶，Hulu 通過分析其瀏覽記錄來預(yù)測(cè)其性別，比如同時(shí)還看過右側(cè)那一坨影片的，就有極大可能是女性。這些數(shù)學(xué)模型其實(shí)都不難，但想在合適的地方讓它們派上用場(chǎng)，這個(gè)還是需要一些功力的。

前兩天我發(fā)了一條微博，“對(duì)數(shù)據(jù)的理解和問題的建模是第一位的，用多么高級(jí)的算法根本不是重點(diǎn)”。這是我個(gè)人的一些感觸，我相信大部分場(chǎng)景應(yīng)該也是適合的。但推薦深入作進(jìn)去，絕對(duì)是個(gè)考驗(yàn)算法實(shí)力的事情。和一個(gè)靠譜的團(tuán)隊(duì)在一起，事半功倍！

評(píng)價(jià)一個(gè)團(tuán)隊(duì)，我個(gè)人有一個(gè)不太成熟的判斷標(biāo)準(zhǔn)，就是看其中有沒有輟學(xué)生，這點(diǎn)最起碼能說明一個(gè)問題：正在做的事情是否足夠性感，讓人愿意拋開束縛全情投入。很巧的是，Hulu 北京團(tuán)隊(duì)里面就有這樣一位從北大退學(xué)的博士生，非常給力。他們正在招聘，有興趣的可以到這里看看，或者可以直接聯(lián)系：鄭華@Twitter。

這里還有一些好玩兒的照片。

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