这么多流媒体平台，你有没有用户体验感突然变差的时刻？
比如，视频的清晰度、流畅度很差，各种有的没的小广告，视频加载太慢，切换倍速找不到在哪里，甚至是花屏、卡顿、马赛克等严重问题。虽然这些小细节没有影响到视频内容，但却是视频平台留住受众的关键点。
近期，《庆余年》的「超前点播」引发了热议，不少网友表示体验感太差，这次「细分用户市场、探索新收入模式」为啥碰了一鼻子灰？说到底，还是这种新的商业模式与用户体验产生了巨大的冲突，用户体验一旦丧失，也就失去了根本。
目前，提供更个性化的观看体验和减少内容发现时间是UI/UX开发人员面临的挑战之一。作为开发人员，需要关注哪些关键指标？进行何种优化实践？以至于更好的提升用户体验呢？
原文来源 | IBC365
原文作者 | David Davies
原文发表时间 | 2019年12月18日
译者 | 刘蔚蔚
升级用户体验
随着按需服务和流媒体服务的数量持续增长，内容提供商越来越有责任去做正确的事情。如果没有一个美观、易于操作的流媒体平台，那么建立一个稳定、持久的客户基础的机会就会大大降低。
图片来源：BBC
2019年秋天的时候，英国广播公司（BBC）和独立电视台（ITV）联合推出的流媒体服务BritBox正式上线。粗略地浏览一下在线客户评论，就会发现最初的印象并不那么好，在Sitejabber上发布的103条评论中，有69条是最低的1颗星。可见，用户对感知到的流媒体限制和整体用户体验不满意。
由于英国广播公司和独立电视台都在继续各自成功地经营独立服务，如果BritBox想要建立起自己的庞大观众群，似乎需要进行一些用户体验的微调。
图片来源：Github
提供与众不同、内容丰富的服务显然是开发任何新服务的重要组成部分，但有效的用户界面和不会让消费者摸不着头脑的用户体验也是如此。在这种情况下，UX/UI开发人员部门继续扩展就不足为奇了，同时，人工智能有望成为内容发现的基础。
一个平台到另一个
Vincenzo Francia是Accedo的UX和设计经理，该公司专注于为电视和在线平台开发应用程序、工具和服务。他并不否认，「跟上内容类型和用户期望的变化」近年来变得更具挑战性。
Francia认为用户体验设计的首要任务是方便导航，在不同的平台上，用户体验的一致性是错误的。从智能手机到联网电视、从笔记本电脑到平板电脑，用户体验可能会大不相同。
图片来源：Cleeng
与OTT的诸多方面一样，体育服务平台的开发继续引领着用户体验的整体议程。体育迷们有一种期望，那就是无论在什么平台上，他们都能获得最高质量的内容。与此同时，他们也在寻求对内容的动态控制，这样就能在想要的时候访问想要的内容，而不用担心内容太多的危险。
其中一个具体的方式就是增强了跨平台跟踪特定团队甚至单个体育明星的能力。越来越多的UI顶层设计需要允许人们关注单个的团队或明星，以及与他们相关的所有信息和内容。
图片来源：Krishaweb
除了强大的搜索功能外，这种更加个性化的体验正引领UI/UX开发人员朝着增强社交媒体整合的方向前进。在流媒体行业，人们非常关注如何让观看体育赛事的体验变得更社交化。
同时，AR和VR技术也值得关注。在未来几年里，将会更加强调「沉浸感，把用户带到粉丝面前」。在互动性方面会有大量的活动，这将反映在下一代用户界面上。
解决「内容发现」时代
当涉及到内容的数量和多样性时，用户的方向是非常明确的，因此内容发现时间的最小化将成为未来用户体验的一部分。
总部位于斯德哥尔摩的科技公司Vionlabs最近非常关注这个问题，并在IBC2019上推出了一个内容发现平台，该平台使用人工智能和机器学习来理解内容的「情感背景」，并使用这些数据来促进更准确的发现。
图片来源：Twitter
目前，大多数内容发现建议都依赖于外部元数据来源来获取运营商目录中视频内容的信息，这通常会导致糟糕的推荐结果，这也是为什么观众要花至少25%的屏幕时间来寻找可看的东西。这种情况已经变得很严重，因此，如果运营商的服务不包括在内，它们就迫切需要改善消费者的参与度和盈利机会。
通过基于人工智能的内容发现平台，它将赋予流媒体运营商「详细分析每个视频的能力，并将其与观众的观看历史结合起来」。元数据仍将在内容发现中发挥作用，但它不能单独提供足够相关的内容建议。人工智能使我们能够重新思考元数据范式；通过使用许多不同的神经网络来发现颜色、相机运动、物体、压力水平、积极/消极情绪、音频和更多内容元素的模式。
通过分析所有这些变量，我们能够生成整个内容的指纹时间，然后，人工智能引擎就会知道什么是重要的，以及指纹时间轴的变化如何与内容资源库中个人观众会喜欢的其他内容相关联。
图 / Vionlabs产品形象 图片来源：IBC365
人工智能将使内容发现变得更加微妙和复杂。如果观众观看的是节奏较慢的电影，与其他电影相比，动作的场景少了很多。然后，流媒体运营商可以为受众提供类似的电影推荐，而不是令人肾上腺素激增的动作片。同样的，如果观众不想看一部黑暗、紧张的电影。人工智能可以推荐一些明亮、轻松的喜剧，让观众放松，降低他们的兴奋程度。
图片来源：Vionlabs
可见，人工智能可以预测用户的编程需求，这反过来又为流媒体运营商提供了更积极的受众。没有人会质疑这种趋势，即未来用户体验将是OTT服务的「关键区别之一」，随着个性化的增强，可能会逐渐远离更传统的布局。
在未来几年，流媒体平台服务的激增肯定会放缓，在一个拥挤的行业中，一段时间的整合似乎是不可避免的。随着市场最终稳定下来，那些既能预测用户的品味、情绪又能对用户的时间限制做出反应的服务将是最有可能获得成功的。
结语
消费者正在经历产生订阅疲劳的阶段。因此，当消费者在流媒体平台上看不到想看的内容时，用户体验会很不好。现在，消费者都十分聪明。毕竟，手里的流媒体平台这么多，立马可以灵活地从这个平台切换到下一个平台，花最少的钱，看到最想看的内容。
如何满足平台受众的新要求，进一步满足他们的用户体验，成为了流媒体平台新的难题？
随着AI技术的发展，人工智能早已不局限于科技领域。在流媒体平台上，AI的发展极大改善了平台与用户之间的交互性，带来了赏心悦目的用户体验。比如，Netflix开发了一种人工智能算法，从图片中抓取元素，并应用样式化的电影标题来创建一个与用户兴趣、语言和位置对应的海报。
未来，用户体验将会是改善流媒体平台流失率的法宝。同时，利用新的技术、算法，创造令人兴奋的有意义的交互体验，这将有益于平台用户和UX的未来。
