整个泛娱乐产业的产业链接是什么样的？如何以产业链为核心，结合业务需求，实现持续增长？

近日，火山引擎解决方案专家戴伟伟分享了他对泛娱乐行业的认知和分析，详细介绍了火山引擎如何用技术驱动音视频业务的全链路增长。

戴伟伟说，火山发动机正在帮助更多的行业更好的技术，产品和字节跳动制造的最佳实践。

以下为演讲实录:

今天简单分享一下自己对泛娱乐产业的分析，从火山引擎的角度来看泛娱乐产业规划。如何实现更好的成长，主要从三个角度介绍:

基于AI的沉浸式体验构建力；基于科学实验的数据决策力；基于云原生的技术创新力。

这些能力也是字节跳动目前做得比较好的，而且这些能力已经形成了一些产品。我们希望用这些产品和最佳实践来帮助更多的行业。

泛娱乐行业分析

泛娱乐产业的全产业链，首先有一个大的内容平台。根据内容的长度，通常有长视频平台和短视频平台。从内容来源不同，也可以分为PGC(专业生产内容)平台和UGC(用户生产内容)为主的平台。实际上，在移动互联网出现之前，内容主要是PGC，但现在有很多MCN(网络名人经纪公司)机构和个人创作者，产生了大量的PUGC(专业用户生产的内容)和UGC内容。

平台需要先上线，获得大量初始用户，再通过精细化内容运营和用户运营两个关键闭环留住大量用户。内容运营的核心将围绕构建完善的内容生态，持续生产优质内容，汇聚到内容平台上，根据内容标签和用户喜好精准服务用户。用户运营的核心将聚焦于获客、用户洞察、用户留存和转化，确保用户在平台全生命周期的ROI(投资回报率)大于1。

然后通过会员费、广告、带货电商、观众“打赏”等方式实现。字节跳动拥有庞大的广告平台引擎，解决广告主的营销需求；还有流量变现平台穿山甲，为开发者提供用户增长、流量变现、LTV(用户生命周期价值)提升等全生命周期服务和增长方案。

我后面介绍的方案，并不是专注于某一个技术方案，而是会经过产业链，结合我们业务的最终需求，看整套能力如何打通。

在泛娱乐行业，现在比较流行的一些游戏有:

个性化推荐：千人千面的内容和消息推荐。视频资讯：视频作为资讯的一个主要载体，随着5G的到来，未来空间会更大。基于AI的内容创意和审核：通过视频AI能力，实现智能内容创作和审核。举个例子，抖音每天产出的UGC内容大概是几千万条，却做到了分钟级的审核发布，这就需要AI来实现。社交化：将社交互动融入资讯传播中。

这个行业有很多常见的痛点，比如获客成本。

例如，当苹果4S第一次出现时，应用商店里只有大约500个应用。如果你在上面放一个应用，你可能会获得很高的流量，但现在APP Store里有超过250万个应用。如果我们的产品没有吸引力，就没有价值，没有流量，难以生存。

另外，新意少，留存和转化困难，用户体验差等等。，这些大多与用户体验有关，而用户体验既涉及生理问题，也涉及心理问题。在泛娱乐行业，用户体验必然是一个深水问题。

那么火山引擎的解决方案是什么，在字节跳动是怎么做的呢？

围绕“增长”的目标，首先是基于云原生的基础设施服务。为什么能在27天内完成Tik Tok春晚红包任务？一般来说，买服务器，买硬件，上架，测试，需要一个月的时间。而我们平滑弹性扩展服务能力的时间不到一天，这是基于云原生基础和微服务架构的。

其次，成长的能力处于中间阶段，实际上是一个中间阶段的群体。中间站组包括数据中间站、视频中间站、移动中间站和R&D中间站。字节跳动有很多应用程序。为什么我们能如此快速地构建这些应用？因为不需要反复造轮子，所以几个人的小团队，基于底层和中层的能力，很快就能造出一个新产品。

最后，整个智能营销场景包括智能获客、智能营销运营、智能互动体验。从产品获取出发，专注内容运营和用户体验，始终坚持ROI大于1的增长方法论，可规模化、可复制。

从这个图我们可以看到，除了下面的基本成长支撑，还有经验建设、数据决策、技术创新，这些构成了核心的成长能力。增长维度从用户增长、市场规模增长、收入增长、利润增长、效率增长、业务创新等方面入手。我们不单纯强调在某项技术上获得的优势，还是要回归到成长维度，这是智能成长计划的顶层规划。

基于AI的沉浸式体验构建力

再来拓展一下基于AI的沉浸式体验构建力，主要是如何整体提升创作体验、个性化体验和表演体验。

如上所述，Tik Tok每天可能会有数千万个UGC视频，这些视频将使用AI智能。实际上，AI智能的使用不仅限于此，因为Tik Tok上每天都有大量的广告。如果这些广告素材都是手工制作，因为日常工作效率有瓶颈，可能无法做到二三十件。但即使人做的视频素材成功率更高，比如20%，当天也就成功四五个。如果材料是机器做的，成功率可能是千分之一，但是我们一天做几十万。然后这些广告素材拿出来运行，我们就按照这些素材里比较好的广告素材来留下来，然后淘汰其他的。这样在整个创作体验中，我们在广告生成方面有很多技术创新，包括音视频处理和视频特效交互。

体验这种个性化。我们会根据用户的喜好定制和推荐内容。这里面有一整套的底层逻辑。我们需要通过用户的点击来判断用户的喜好。基于喜好，我们可以根据内容标签将其与用户精准匹配，形成完整的个性化体验。

这里简单说一下体验，主要是按需云服务，直播云服务等等。

丠创造性体验

人们经常在Tik Tok上看到一些非常受欢迎的广告，但它们都是自动生成的。只需要一些图片、文字或者小视频素材，我们就可以从中自动生成创意广告。

下面是一个电商行业的口红颜色测试案例。我们的方案最大的优点是人脸识别的特征点多，即使有手遮嘴唇也不会出现“糊里糊涂”的情况。基于此，可以通过这种方式实现多种商品的试穿需求，创新体验实际上增加了。

个性化体验

关于个性化体验，我们之前介绍过如何做内容定制，算法推荐，智能内容管理。在这些被整合之后，它提供了内容定制或个性化推荐的解决方案能力。这主要是针对什么样的场景？

有些企业在内容生态上不如字节跳动成熟，也没有原创者提供内容。如何才能解决这些问题？我们提供一个内容池，里面包含了字节跳动的所有内容，包括长视频内容、短视频内容和Feed流。

我们可以自定义池中的内容，因为企业要放在自己平台上的内容必须是和自己相关的，至少不能有竞争视频。例如，如果一家汽车4S店或汽车制造商想放入品牌A汽车的视频，它当然不希望其他品牌的视频大量出现。

因此，企业可以基于内容池对内容进行定制，定制后可以构建自己的内容并运营管理平台。因为他本身不是内容平台，所以没有必要为内容创作、管理、分发的整个体系搭建一个沉重的平台。

这时候我们会把这些能力打包，通过SaaS做一个推荐引擎。也就是说，用户只需要在自己的APP中集成我们的SDK和调用API接口。我们可以根据APP用户的请求，为该用户返回精准的推荐内容。

这个很简单，开发成本也很低。其实很多工具类app都已经把这些能力上线了。

当然，除了提供包装解决方案，我们还在字节跳动设立了一个包装解决方案，用于我们自己完整的内容制作、内容管理和内容分发平台。

现在我们服务的行业不仅仅是泛互，还有文化传媒。这些客户有很多PUGC，也就是机构合作或者PGC内容。可以从多种来源和类型访问这些内容。

接入后，我们会放在处理环节，这里有内容质量检查和内容理解。虽然推荐算法很重要，但是如果你没有很好的理解内容，没有内容的特点，那么推荐算法就没有用。

在数据分发之后，这里设计了各种分发规则，包括内容素材分类、场景管理、算法推荐等。下面会有一个大数据屏，可以在推荐场景和投放场景进行实时的产品呈现。

最后，你可以把内容推送到客户的C端场景，app，小程序包括其他一些平台。

性能体验

第三部分体验是表演体验。

现在因为手机或者其他终端设备，拍出来的照片越来越大。虽然网络越来越好，但是在一些传统的JPEG业务中，已经不能满足业务发展的需要。比如很多都没有数据市场，无论是图片、点播、视频还是直播。如果没有全链路数据监控，用户无法得到保障。

这些基本功都是需要很长时间才能解决的，不会花太多精力去关注用户还没到临界点的企业。

下面简单介绍一下ImageX。许多大型互联网公司都会有基于开源的图片格式，而字节跳动现在采用的是HEIF图片压缩编码格式。怎么理解？简单来说，在主观质量相同的情况下，它可以通过自己的压缩算法降低图像大小和文件大小。

这样就可以帮助解决:画面太大行进慢，画面太小清晰度不够。如果你想提高清晰度，你需要考虑网络带宽和成本。

比如字节跳动每年花在宽带上的钱很多，如果只做3-5%的优化，会带来很大的成本优化效果。所以很多企业会自己制作视频和图片的私有化格式，通过底层的编码和压缩算法来提高性价比。

ImageX还有很多处理能力，包括裁剪、水印、压缩等。，这些都是常见的能力。

在多媒体云架构上，还有极致的性能体验和成本优化。我们在前端引入了特效或者短视频内容。我们会覆盖直播、点播或者图片的场景，然后对这些内容进行智能分析。这包括图像处理和图像存储的能力。

现在字节跳动每天的文件存储量非常大，因为视频内容非常多，每天快速产生几千万个文件。所以存储成本和技术要求比较高。

无论是创意体验的好玩有趣，还是个性化体验的精准推荐，都是为了让内容对大家有吸引力，让大家百看不厌。体验有助于提高视频和音频性能并降低成本。

基于科学实验的数据决策力

然后是基于科学实验的数据决策权。现在市场上的DAU产品都会有灰度释放的场景。比如Tik Tok，作为一款日活6亿的产品，在这些产品发布的时候肯定不会轻易发一个功能给全线，肯定会通过灰度和A/B测试。

A/B测试是一种在字节跳动被实践到极致的决策方法。字节跳动如何构建科学的数据决策系统？我们做任何事情都不会从上帝的角度拍脑袋。诚然，一个强有力的产品经理会有敏锐的同理心和洞察力，但即使在这样的情况下，我们仍然会利用数据做出科学的决策。

下面是我们精细化运营和数据化运营的流程。

数据收集后，对数据进行分析，了解用户和产品，然后对用户进行分层。因为运营策略，不同的用户要制定不同的策略。比如电商搞代金券，发给大家的代金券一定不能统一是5张或者10张。一定要根据每个用户的情况，有的人发5块，有的人发10块，这样效果更好。然后设计运营策略，包括选择用户和触达用户。到达用户后，再次激活或唤醒用户，由产品接手，效果恢复，包括迭代匹配关系，最后迭代产品。

虽然我们很多产品都有非常庞大的用户量，但是每天还是会有大量的迭代。

前面是运营流程，是整个精细化用户运营的系统架构。

大家可以看到，以下是客户授权的全渠道数据采集和分析，包括第三方数据和企业第一方数据，都汇聚在数据中心。在数据台，你要完成大数据团队要做的事情。

之后，我们将根据授权的数据进行分析，包括基于用户洞察分析的智能报告，并建立实时数据仓库。实时数据仓库将支持包括A/B测试，并通过科学决策的机制，做好营销触达、版本迭代和产品优化。

如果用户数据仅用于国内内部业务，我们可以直接使用，但也要考虑到，很多情况下，用户画像还得服务于第三方公司。因为基于数据合规，用户画像一开始是不能离开国家或者公司的，只能在合规的前提下使用，所以我们有联邦学习体系。

现在，我们的内部数据洞察中心是ABI系统，每天有70%的字节跳动员工在使用该系统。这个BI系统不是管理者看的BI分析报告。在字节跳动，所有的工作都是基于数据来做出判断和决策的，所以大家在工作过程中都会不断地在这个系统里看数据、报表、归因分析。

我谈到了整个建筑。在这里，我通过一个简单的链条，来谈谈如何通过实验来验证和判断假设或猜想并做出决策。

每个人关心的和喜欢的肯定是不一样的。首先，我们通过用户的喜好和偏好来洞察用户。然后基于用户洞察，更好的了解客户，最终服务成千上万的人。

那么如何沉淀不同用户的洞察呢？

事实上，我们接触的这个行业的公司或者客户很多，真正能像这样比较系统、比较成熟的是一些大的游戏公司、电商公司或者互联网平台。因为他们长期积累了业务数据，可以建立用户画像体系。

但这样的系统积累，至少在现阶段，并不是所有公司都有的。但是现在行业内新的做法是联邦式学习，通过横向联邦或者纵向联邦，通过自己的用户画像，和多方进行联邦。这样在保护用户数据隐私和安全的同时，还能吸取各家之长，沉淀自己的系统积累。

然后，通过A/B测试进行科学决策。这就是我之前提到的。当我们决定一个发布策略，发布一个新版本，或者迭代一个产品功能时，我们必须通过数据做出决策。

举个简单的例子，我不确定头条APP有多少用户在现场。如果有头条，可以和家人一起打开APP。可能每个人的首屏格式不一样，有的是大图模式，有的是三图模式，文章也不一样，内容关注点不一样。年轻人可能关注金融、科技，老年人可能关注其他。

只不过内容不一样，同样一篇文章，它的呈现方式，有的可能是大图模式，有的可能是三图模式，这些都不一样。除了呈现形式，包括营销策略，唤醒策略好不好，都需要通过A/B测试来比较。

基于云原生的技术创新力

第二部分是关于我们基于科学实验的数据决策权。第三部分将简要介绍我们基于云的技术创新，这是字节跳动快速增长的重要组成部分。

这一块可以简单描述一下。这套能力在端、边、云上固化或沉淀了东西。

比如“端”，像体验监控、弱网弱机体验全链路防破解；在APM上，我们做链接跟踪，包括Web、框架、引擎、集成、IDE；关于小程序，框架，引擎，集成，IDE；还有组件市场，轻服务，平台，开发平台，跨平台技术栈。

在边缘，边缘场景会有一些计算引擎或者边缘场景，包括边缘网络。

“云”也是前面介绍过的，因为我们用的云很多，所以对多云的使用和管理，包括多云的建筑，都有丰富的经验。包括这个服务网格、DevOps、服务治理、云侧协作、应用观察，我们做了很多内部工作，积累了很多能力。

本文介绍了一个和泛娱乐行业有很大关系的移动应用开发平台。

如前所述，我们需要进行大量的移动应用程序开发。开发结束后，我们需要做大量的模型适配和测试，包括开发过程中的版本迭代。有了这个过程，如果一个公司不借用现有的工具或者成熟的能力，而是全靠自己去做，成本和代价会非常高。比如我们需要七八百个模型来适应国内的APP开发。因此，我们已经确定了一套开发框架、流程和工具。这样，当我们开发新的应用程序时，我们可以直接重用它们。

所以我觉得，要做自己的产品，一定不能蛮干。如果市面上有成熟的产品，而且价格相对低廉，可以直接使用。

云化应用才是云管理的正确路径。现在很少有云公司只用一个云，每个人都会用至少2-3个云。

云的使用初期是一个资源是多云的，做一个统一的管理接口，或者平台可以统一管理和控制所有的资源和监控接口。这就达到了现在比较主流或者说比较受追捧的多云管理的状态。

但实际上，如果真的要做到成熟，应用是多云的，可能要做包括安全策略、架构一致性、数据活度、容灾、应用架构等很多工作。我相信很多公司如果想用阴天，是不会把精力花在这上面的，因为这跟我们的核心KPI和核心业务没有关系，可以找已经做了这些事情的人。

最后，我们的容器服务实际上是基于一个多云的应用平台，因为我们的许多业务需要在多个云中灵活调度。

我今天的介绍就到此为止。谢谢您们。

近日，火山引擎首次发布限时增长助推计划“火计划”，帮助业务伙伴实现数字化转型，为企业发展增添新引擎、注入新动力。