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麻豆TV 將會打造成人版的 Netflix、Youtube

Netflix已經成為台灣人不可或缺的休閒娛樂方式之一,但許多觀眾都在尋找他們想看的電影。要麼是搜索結果與關鍵詞不一致,要麼是該電影已出檔,找不到類似的電影列表,這讓觀眾大哭!但事實上,除了輸入中文和英文關鍵詞外,還有鮮為人知的隱藏版本搜索Netflix電影的方法,即輸入「代碼」。

串流影音龍頭 Netflix,正在應用 AI 技術顛覆了傳統的娛樂業,通過個人推薦向個別用戶推送不同但更合適的內容。AI 領域的創業者來說,來自 Netflix 最重要的啟示是,產品和服務不一定是每個人都追求的主流。相反,給個人用戶帶來最大價值的是 AI 時代最重要的顛覆力量。

推薦系統

以前在影音平台上,留下評論之後就不了了之,看完了影片就沒有了後續,沒有了後續我們就會想要離開這個網站平台,因為在早期,用戶體驗這項因素並沒有備受重視,網站使用了分類、類型來訂定你要看的影視,也就是說,即便能觀看到很多的最新電影、電視劇開始首映播出,但是相關類型的舊電影、舊電視劇、舊動漫、舊綜藝類節目 等等,沒辦法被有效的曝光在網站上。

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麻豆TV 即將朝影音串流龍頭 Netflix 看齊

現在全球影視的片量數量非常龐大,在用戶行為的分析上對於公司在經營影視類產品來說格外的重要,而「類神經網路」的應用也開始慢慢地被探索,在1953年代,人工智慧 (AI,又稱智械) 開始被正視,那時候出現了一套理論「賽局理論」,在一個 Game 中,從個體上去考慮預判行為和實際行為,並讓個體發展出最佳化策略(參照例子:囚犯困境)。

人工智能一直到1980年才逐漸衍伸出另一個分支:機器學習 (Machine Learning),直到2010年,深度學習 (Deep Learning) 又再度在科技界爆紅。

以麻豆TV來說,用戶觀看了一部喜劇類型成人影片之後,網站旁邊或者下方彈出相關推薦成人影片,而這個推薦影片裡面,又有各式各樣的喜劇類成人影片,以「類型」來看,這的確很好判斷用戶會想觀看那些影片,但如果加入了更多因素進去,比如 標籤、年份、女優名、國家、用戶觀看紀錄 等等因素,這都可以成為判斷的因子來增加「用戶與相關影片推薦的互動」,如此一來,用戶就會不斷地長時間停留在網站上,不會想要離開網站。

 

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成人相關影片推薦參考範例

 

Modeler

從以前最早在一人經營網站到現在大家一起協同經營網站,依賴於網路工作的人越來越多,而於是內容創作者 (Content Creator) 就慢慢形成了,無論是 KOC、KOL、網紅,每個人都有機會利用自己自身長才在網路上掙取流量,流量變現又取決於曝光的力度,現在最常聽到的 Youtuber 就是其中一種網路內容創作者,未來麻豆TV也會如期跟進,麻豆兒 (Modeler) 是麻豆TV未來的創作者,分潤機制目前還不明確,但是麻豆TV肯定會做這一塊。

 

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