流媒体未来的成功取决于可发现性吗?
在过去的几年里，流媒体的需求和受欢迎程度都在增长, a problem has begun to take shape. 但不要误解我的意思，这是个好问题:内容太多. It’s not just the content on a single provider. Netflix、Disney+、WarnerDiscovery和Peacock都有深厚而丰富的内容库. 但是服务和它们的深层库的结合产生了潜在的问题.
Let’s do a little math. 如果消费者平均有三个流媒体订阅，每个流媒体平台有50个,000 titles, 可用内容的数量几乎是不可想象的. 人们如何确定要看什么——而不仅仅是在单一的服务中, but across all three services?
解决这个问题需要付出很大的努力. 事实上，许多流媒体运营商已经提供了某种推荐引擎. 但这并没有解决更大的问题，即内容是如何在服务提供商之间得到推荐的. 然而，答案可能不是功能，而是数据.
跨服务提供商统一内容发现的核心问题是，每个服务提供商可能以不同的方式表示标题元数据, which creates a core challenge for search. If a user types in a specific set of criteria, and the metadata is different between services, it won’t return the most appropriate titles. 但搜索内容只是战斗的一半. In many cases, viewers may not know what they want to watch, and when that’s the case, 服务提供者必须向他们推荐内容. And that brings us back to the metadata. If that data is different between providers, 然后每个服务都以不同的方式推荐内容, 基于他们自己的算法和方法. 搜索和推荐问题的结果是，观众可能最终会减少他们的流媒体服务，转而选择那些能够更充分地为他们提供最适合他们需求和愿望的内容的服务.
因此，要解决这个问题，需要两部分的解决方案. The first part is standardizing the data. One technology company, Vionlabs, 是否尝试这样做，但增加了一个扭曲:将元数据与观众的情绪联系起来. By analyzing content frame-by-frame, 他们可以决定该框架(最终是内容)最适合的情感. 这使他们能够更精细地对内容进行分类，以进行优化推荐. 将这种情感分析融入到一组标准化的标题内容中(以及内容平台可以用来进行自己的分析的技术), recommendations can be more finely tuned. 如果每个内容提供者都使用相同的分类和元数据, 所有平台上的建议都是一样的.
第二部分是流媒体平台开放其内容库以供搜索. Of course, this is already starting to happen, but in some cases, 内容页面隐藏在付费墙和访问凭据之后, 使它们无法包含在搜索结果中. Ultimately, this doesn’t make much sense, 因为如果内容信息暴露在搜索结果中, it could convince new subscribers to join.
Of course, 缺少内容推荐和搜索并不会阻止流媒体的发展, but it will change viewer behavior. Rather than three, four, or five services, they may end up with just two or even one, 这意味着服务将很难找到并留住用户. As marketing costs go up, content production could suffer, 随着时间的推移，导致内容的独特性和原创性降低.
流媒体的未来是建立在单一开放的内容元数据标准之上的统一. 现在，这是只见树木不见森林的问题. 单个流媒体运营商只能看到他们自己和他们的内容(树), 但是，如果忽视从观众的角度(森林)来看待他们的服务，最终会导致行业冲突加剧，观众满意度降低, 抑制从广播到流媒体的完全过渡.
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