智能电视体验或将转战“第二块屏幕” 实行内容同步推送
[探索] 时间:2025-11-03 06:55:10 来源:月下花前网 作者:探索 点击:128次
智能电视、智能转战机顶盒和“掐线服务”正在使大部分用户的电视第块看电视体验更好。但对于真正的体验同步推送互联电视体验来说,还有一大问题需要解决,屏幕这就是实行同步推送的第二屏内容。
根据Technalysis Research近期对美国、内容英国、智能转战德国、电视第块巴西和中国超过3000名受访者的体验同步推送调查,75%至80%的屏幕设备用户在看电视时会使用其他设备,例如笔记本、实行平板电脑和智能手机。内容因此,智能转战很明显的电视第块问题在于,为何不尝试将两类设备的体验同步推送体验联系在一起?
实际上,如果看看人们在看电视时会通过第二屏去做什么,那么这种趋势非常明显。调查显示,在看电视时,人们最常通过PC去做的5件事分别为:浏览一般网页、阅读个人电子邮件、在线购物、浏览与电视内容相关的信息(在受访者中占比超过39%),以及阅读新闻。
在平板电脑上,用户看电视时最常见的活动分别为浏览一般网页、浏览与电视内容相关的网页(在平板电脑用户中的占比超过38%)、阅读个人电子邮件、阅读新闻,以及社交媒体。有趣的是,在25至34岁平板电脑用户中,看电视时最常见的活动恰恰是浏览与电视内容相关的信息。
在智能手机上,两块屏幕之间的关联也非常紧密。短信和消息服务是智能手机用户在看电视时最常见的活动,随后分别为社交媒体、浏览一般网页、浏览与电视内容相关的信息(占比为36%),以及阅读个人电子邮件。此外,在大部分年龄组的智能手机用户中,通过消息服务交流电视内容都排名第六。但在45至54岁人群中,这类活动排名第二。
这些数据表明,调查中近40%的受访者在看电视时都会有意识地使用小屏幕设备去获取相关信息。可以想象一下,如果存在某种机制,将两块屏幕关联在一起,那么这一比例将会达到多少?
当然,做到这一点并不容易。我们目前还没有标准化的方法,将用户通过电视看到的内容发送至其他设备。不过至少从理论上来说,音频分析技术(例如Shazam的音乐分析技术)能根据电视播放的声音识别用户正在收看的节目内容。
此外,这类技术的实现应当不依赖电视节目播出的时间,可被用在通过视频摄录机播放节目回放,以及通过网页播放点播流媒体视频的情况下。问题在于,这样的识别技术已经存在很长时间,但到目前为止尚未被主流用户接受。
这给大数据和云计算数据分析带来了机会,因此这一领域的工作很可能会继续推进。此外,在准确识别用户正在观看的电视内容之后,你还需要将其转换成一系列基于网络的“响应动作”。
推荐用户访问与电视节目相关的网站是合理的第一步。除此之外,将相关内容联系在一起将带来丰富的机会,例如推动电商销售。此外,凭借更多的智能功能,深度个性化将成为可能。换句话说,即使你和我在观看同样的节目,我们在第二屏设备上收到的链接也可能并不相同。
在即将开幕的2016年美国消费电子展(CES)上,互联的智能电视观看体验并不会是全新概念。然而,将用户家中的多种设备联系在一起,创造更丰富的体验,这一领域仍蕴藏着巨大的机会。
根据Technalysis Research近期对美国、内容英国、智能转战德国、电视第块巴西和中国超过3000名受访者的体验同步推送调查,75%至80%的屏幕设备用户在看电视时会使用其他设备,例如笔记本、实行平板电脑和智能手机。内容因此,智能转战很明显的电视第块问题在于,为何不尝试将两类设备的体验同步推送体验联系在一起?
实际上,如果看看人们在看电视时会通过第二屏去做什么,那么这种趋势非常明显。调查显示,在看电视时,人们最常通过PC去做的5件事分别为:浏览一般网页、阅读个人电子邮件、在线购物、浏览与电视内容相关的信息(在受访者中占比超过39%),以及阅读新闻。
在平板电脑上,用户看电视时最常见的活动分别为浏览一般网页、浏览与电视内容相关的网页(在平板电脑用户中的占比超过38%)、阅读个人电子邮件、阅读新闻,以及社交媒体。有趣的是,在25至34岁平板电脑用户中,看电视时最常见的活动恰恰是浏览与电视内容相关的信息。
在智能手机上,两块屏幕之间的关联也非常紧密。短信和消息服务是智能手机用户在看电视时最常见的活动,随后分别为社交媒体、浏览一般网页、浏览与电视内容相关的信息(占比为36%),以及阅读个人电子邮件。此外,在大部分年龄组的智能手机用户中,通过消息服务交流电视内容都排名第六。但在45至54岁人群中,这类活动排名第二。
这些数据表明,调查中近40%的受访者在看电视时都会有意识地使用小屏幕设备去获取相关信息。可以想象一下,如果存在某种机制,将两块屏幕关联在一起,那么这一比例将会达到多少?
当然,做到这一点并不容易。我们目前还没有标准化的方法,将用户通过电视看到的内容发送至其他设备。不过至少从理论上来说,音频分析技术(例如Shazam的音乐分析技术)能根据电视播放的声音识别用户正在收看的节目内容。
此外,这类技术的实现应当不依赖电视节目播出的时间,可被用在通过视频摄录机播放节目回放,以及通过网页播放点播流媒体视频的情况下。问题在于,这样的识别技术已经存在很长时间,但到目前为止尚未被主流用户接受。
这给大数据和云计算数据分析带来了机会,因此这一领域的工作很可能会继续推进。此外,在准确识别用户正在观看的电视内容之后,你还需要将其转换成一系列基于网络的“响应动作”。
推荐用户访问与电视节目相关的网站是合理的第一步。除此之外,将相关内容联系在一起将带来丰富的机会,例如推动电商销售。此外,凭借更多的智能功能,深度个性化将成为可能。换句话说,即使你和我在观看同样的节目,我们在第二屏设备上收到的链接也可能并不相同。
在即将开幕的2016年美国消费电子展(CES)上,互联的智能电视观看体验并不会是全新概念。然而,将用户家中的多种设备联系在一起,创造更丰富的体验,这一领域仍蕴藏着巨大的机会。
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