四个关键词看爱奇艺“关闭显示前台播放量”：公共价值、内容、用户、规则
本文为东西流媒体研究组根据此前采访和此前研究梳理，转载请后台联系。
关键词：爱奇艺 |Netflix|播放量
本周的9月3日，爱奇艺发布声明，宣布正式关闭全站前台播放量显示。
由于爱奇艺此次声明，恰逢近期抵制高片酬、整治偷税漏税等措施在内的政策监管期，所以外界不少言论认为此举更多在于响应政策之意。且考虑到新指标“内容热度“能否被广泛认可尚未明朗，爱奇艺主动放弃“前台播放量”这一颇具舆论压制型的数据，或对其竞争不利。
但综合起来看，如果把爱奇艺在取消前台播放量后所采用其他体系、全球其他头部平台的举措、爱奇艺自身的发展阶段来看，就会发现，爱奇艺此举其实是“一举多得”。
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爱奇艺关闭显示前台播放量
爱奇艺在声明中提到，近年，中国网络视听产业高速成长，但伴随着行业发展，对网络视听内容的评价标准正呈现单一化趋势，唯播放量论、唯数据论的浮躁风气日盛，为专注于向用户提供更高品质的视听内容于服务，将关闭显示全站前台播放量数据。
爱奇艺在声明中指出，播放量攀比所引发的负面效应正在日益凸显：制作公司失去了指导内容制作的评判依据，用户在选择内容时得不到有效的参考指标，广告主也无法对营销投放的效果做出合理评估，行业也无法得到健康可持续的成长。此外，播放量攀比甚至令行业滋生出刷量等违法行为。
外界普遍解读，爱奇艺的这一动作是对国家政策的响应。自2016年以来，相关部门针对唯流量论连续多次发文，以期规范网络视听节目的传播秩序，维护健康清朗的网络空间。尤其是今年6月，中央宣传部、文化和旅游部、国家税务总局、国家广播电视总局、国家电影局等联合发文，要求坚持把社会效益放在首位，坚决反对唯票房、唯收视率、唯点击率。
实际上，在此声明前，围绕播放量所产生的负面效应，爱奇艺推出过一些举措来遏制“刷量”等追求高播放数据的行为。
根据部分媒体资料和官方发布的相关信息，2014年，爱奇艺开始建立防作弊系统来保证数据干净，同时也在内部推进数据监测系统的研发。2016年8月底，爱奇艺对外表示，通过借助大数据和机器学习，已经可以最大程度地做到流量防刷系统应用时准确高效。
2018年，爱奇艺再次披露，通过对访问用户、终端、IP等访问信息的深入分析，爱奇艺已经建立了完善的用户、终端、IP等多维黑名单库，只有通过过滤的播放记录才会记入最终的流量。
除此之外，爱奇艺也表示会第三方公司、公安部门合作，主动打击作弊团伙。前不久，爱奇艺起诉杭州一刷量公司的不正当竞争案一审获得胜诉，这使得爱奇艺成为全国首例网站刷量不正当竞争案件的胜诉方。
不过爱奇艺的主动，在行业大风气下，难以彻底解决问题。可以看到，从2014年到2018年，爱奇艺防刷的手段，明显在不断细化不断升级，但以播放量为导向的刷量行为，从行业整体来看，依然在延续。
刷量这一现象，客观而言，成因较为复杂，但正所谓利益诉求决定行为因果，回到对刷量这一灰色规则本质最大的诉求，乃至围绕刷量的规则体系，根本上这个游戏其实是和“爱奇艺们”无关的，爱奇艺此类平台本质上，也无法从播放量这一规则体系获得利益，因为单从爱奇艺来看，决定爱奇艺价值的实际上是订阅会员和付费会员。
而且，即使从此前被认为可以吸引广告主这一高度正相关的动机来说，行业里早就有看脱水数据的说法，甚至基于脱水数据，还产生了不少专门进行数据深度挖掘的机构。
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新指标：内容热度
延续上一部分，我们认为从根本上看爱奇艺此类平台，是无法从播放量这一规则体系获利的，但回到前台播放量所代表的指标体系来说，除了订阅会员和付费会员，其他指标的量化价值还是判断平台价值非常关键的组成部分，同时也对平台自身的发展有关键的影响。
一方面需要相关指标来向合作伙伴证明自身的价值，另一方面，平台也需要相关指标来对自身平台的内容、广告、用户群体作出更为精准的判断，从而反向不断修正自身的平台内容组成、平台策略。
实际上，对于内容合作方，还是广告主，爱奇艺内部一直有自己的一套内容价值评价体系，而这套评价体系，从来也不是播放量这一单一数据。
从近期的采访来看，爱奇艺已明确表示今后将逐步以内容热度代替原有播放量。
剧集内容热度表现
据爱奇艺首席内容官王晓晖介绍，内容热度客观体现了一个内容的受欢迎程度。它包含了用户观看行为数据、互动行为数据、分享行为数据，是综合取得的数据体现。
其中，用户观看行为数据，是指一个视频内容被用户观看的整体时长数据、以及用户对一个视频内容观看完成度的数据；互动行为数据是用户在观看内容时产生的评论、点赞、转发、弹幕、点击拖拽等数据；分享行为数据是用户在观看内容时产生的对内、对外分享数据。爱奇艺后续还将增加热度排行榜、内容既往热度曲线、峰值热度排行榜等给用户参考。
关于内容热度的数据来源，爱奇艺表示，数据来自于爱奇艺平台本身。其他平台的数据无法直接对应用户的观看行为，可能造成一定的干扰。希望这个热度指标能够反映出真正观看视频内容的用户的行为和喜好。
王晓晖提到，对于用户，爱奇艺也将借助AI技术，向用户推荐更多、更精准的优质内容，满足个性化观看需求。对于合作伙伴，爱奇艺合作方将可以继续通过其开放平台看到各端播放量、累计播放量、播放趋势、用户观看行为分析、用户画像、内容舆情分析等数据。
按计划，关闭前台流量数据之后，爱奇艺将继续加大投入平台关键指标的优化，不断完善基于能够真实反映内容质量、受用户欢迎程度的热度值的评判体系。
当然，王晓晖也表示，也将持续观察市场最新状态，如果市场前台流量数据能够净化到基本真实、公平反映内容价值的程度，不排除恢复前台流量显示。
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海外Netflix/Hulu平台如何判断内容价值
爱奇艺此举在国内视频网站中虽然是首创，但放眼海外，Netflix自2013年进入原创内容领域，一直对视频播放数据持保密做法，始终并未披露过相关数据。Amazon Prime Video和Hulu长期以来一直遵循Netflix的做法，亦不披露播放数据。
关于不披露的考量，Netflix的首席内容官Ted Sarandos一直批评说电视行业过分关注收视率，这种关注降低了电视内容的质量。
考虑到电视巨头们依靠收视率来吸引广告商，而Netflix则完全依靠用户，所以对Netflix来说，评判内容是否成功的最重要的经济指标就是，内容对Netflix的用户订阅和用户留存的能力有多大贡献。
1．“有价值的观看时长（valued hours）”
2016年， Netflix前任首席产品官Neil Hunt曾对《Business Insider》表示，评价内容的指标很难衡量。为了接近目标，公司用来衡量成功的主要标准是 “有价值的观看时长（valued hours）”。
这一指标不仅仅是人们花在Netflix上的观看时间的粗略统计。它还考虑了一个用户的总观看时长所代表的含义。换句话说，如果一个用户花了很多时间观看Netflix的内容，他的时间对Netflix来说就不那么有价值了；如果一部分订阅用户在Netflix平台上只观看某个特定的节目，但他们还是会每月订阅Netflix，那么这个节目对他们来说一定非常重要，Netflix会认为这个节目对自己来说是有价值的。
虽然Neil Hunt已于2017年4月离职，但Netflix的产品设计沿袭了其在职期间奠定的思路，整体上是充分的用户导向，以及基于用户观看数据的对内容价值的判断理念。
Neil Hunt的继任者——Netflix现任首席产品官Greg Peters在2017年5月接受CNBC采访时，曾表示，Netflix用户生成的海量数据，如他们所观看的内容，他们不看的内容，以及他们如何使用流媒体服务，可能有助于公司在未来几年为每个用户开发更个性化的体验。这包括Netflix投资技术来改进自己的算法，使用数据集向用户推荐特定的内容，并告诉为什么他们可能对这些内容感兴趣。这与Netflix近两年的评分系统改进不无关系。
2．“享受（enjoyment）”
Hunt还表示，虽然这个指标可能是Netflix考虑的最大单一因素，但它只是该公司分析的众多因素之一。Netflix试图确定的另一个关键因素是“享受（enjoyment）”的概念，也就是用户有多喜欢一个节目。
1）点赞取代星级+百分比匹配
比如，我们此前曾分析过（相关链接： Netflix革新用户评价体系：点赞取代星级后，再移除用户评论)，Netflix改变了沿用十多年的星级评分体系，于去年4月开始采用点赞评分系统（the thumbs system—thumbs up or thumbs down）。
因为在Netflix看来，星级评价体系是用户根据他们对节目的客观评价来给节目打分，通常会导致平均分无法真实反映某个内容的受欢迎程度，而点赞评分系统直接反应了用户对节目的喜欢程度，“可以帮助我们更好地了解你的独特品味，这样我们就可以更好地为你推荐我们认为你会喜欢的故事。” 大拇指向上相当于告诉Netflix你想看更多类似的节目，大拇指向下表示你不感兴趣，Netflix应该停止向你推荐此类节目。
此外，Netflix还推出了一种新方式，帮助推荐它认为你会喜欢的新节目，即“百分比匹配（percent match）“指标，该指标是根据你过去的观看习惯，计算出你对Netflix平台上不同类型内容的喜欢程度。例如，如果你喜欢看电视剧，打开《王冠》这部剧后，Netflix页面上就会出现一个百分比匹配分很高的图标。
简而言之，在Netflix界面上，点赞评级与“百分比匹配”系这两个指标是配合使用的，最终基于两者，Netflix会根据你对它的喜爱程度向你推荐内容。
最后，Netflix还宣布将逐步移除用户评论。
2）同品味用户群
今年7月，Netflix负责原创内容的副总裁Cindy Holland分享了公司内部在做许多有关内容和用户推荐的决策时所考虑的核心因素。她表示，Netflix做内容和用户推荐的决策，并不是基于广告商所关心的广泛的人口统计数据，相反，Netflix是基于“同品味用户群（taste communities）”来决定是否订购一部新剧以及向用户推荐什么样的内容。（相关链接：Netflix内容决策“新方法论”：同品味用户群）
“同品味用户群”即喜欢看相同内容的用户群体。Netflix分析这些“同品味用户群（taste communities）”--内部用户们的观看习惯，并根据从这些群体收集的数据开发新的节目。
当Netflix高管们在决定是否要订购一部新剧集时，他们会看这个剧集是否能够聚集足够多的这些“同品味用户群（taste communities），以证明一部剧集的成本是否合理。”Holland表示，“我们的内容是为了迎合他们的口味，而不是迎合我们自己的口味。”
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爱奇艺：内容、用户、规则
通过对Netflix指标体系的梳理，可以总结出对于相关指标的考量有三个典型特征：第一，充分围绕内容本身价值，第二，完全用户导向；第三，指标体系从规则到调整均是内生化且主动权充分把握在自身手上，并不唯行业既定的指标为标杆。
这三个典型特征，不仅让Netflix在早期以极低的营销成本乃至几乎没有的情况下，凭借好的内容和用户口碑快速崛起，同时最为关键的，是让Netflix率先建立了自身的规则，并让这套规则，从一定意义成为日后评判流媒体平台绕不开的基础性指标。
回到这次的爱奇艺，可以发现这三个典型特征，随着爱奇艺体量持续扩大，也日渐有所体现。
王晓晖在提到为什么用内容热度代替既往播放量时说，以往视频网站关注的是内容的累计数据，并且单纯的关注内容本身播放行为。而爱奇艺认为，随着移动互联网的发展，用户的互动行为非常重要，他们对视频内容产生的互动行为需要被关注；此外，数据的实时性同样重要，它类似于一个内容的体温计，能够客观的体现在当前时间点它的受欢迎程度。
播放量的局限，在今年3月，北京春季电视节目交易会的论坛上，爱奇艺副总裁、自制剧开发中心总经理戴莹曾谈及，现在被市场讨论最多的、最纠结的，就是做一个项目到底是要有很高的流量，还是有很高逼格。本来可以两全，但是现在大家反而都比较激进的状态。而对爱奇艺而言，选择大多数类型的时候，目标是高度用户导向的，都在想怎么能够让我们大多数的视频用户认可和喜爱。
而至于在建立规则方面，对于爱奇艺曾率先公布视频播放量统计标准，又率先决定关闭前台播放量的行为，有猜测认为爱奇艺是担心在竞争层面存在一定劣势，王晓晖对此予以了否认，他指出，首先，根据第三方机构发布的数据，爱奇艺在UV、VV、时长等综合指标上均保持明显的领先优势。其次，取消前台播放量显示，只是希望“通过这种方式改变数据竞赛的现状，将关注回归内容创作，为用户提供更优质的服务。”
其实对爱奇艺来说，这种主动掌控竞赛规则的做法，是既定节奏的行为。无论是当年《盗墓笔记》引领行业付费会员模式的差异化、VIP会员一次性看全集的排播模式的差异化，还是如今的多维度的内容评价体系的差异化，没有太大包袱的爱奇艺倒是擅长于以主动掌握规则，快速落地规则的方式，迅速找到在行业竞争和商业竞争层面的差异化维度。
尽管这类差异化的维度可能只会在一个阶段保持绝对的竞争力，但正如我们此前对于整个行业的判断，在持久战中，找到阶段性的差异，并不断积累与自身基因匹配的模式，持续追求下一个阶段的差异，将是绕开红海厮杀的软着陆方法之一。
按照爱奇艺最新披露的半年报，会员订阅已经成为爱奇艺营收增长的主要来源，与广告收入数据接近，占总营收40%比重。而考虑全球范围内，付费会员仍然是判断流媒体内容平台价值的关键指标之一。
爱奇艺当下取消前台播放量的无谓消耗，而转向内生化的规则建立，并且聚焦于用户服务，这显然是符合短期和长远利益的，更别谈，在公共层面的确起到了表率的作用。
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