志存高遠——藍鷹2.0版本全面創新升級介紹

引言

2017年第23屆上海電視節期間，以「新內容 新模式 新機遇」媒體融合背景下的電視視頻生態創新為主題的白玉蘭論壇，暨第十三屆中國電視融合傳播趨勢高峰論壇上，美蘭德諮詢總經理助理、運營總監兼視頻大數據項目總監金桂娟女士，發布了中國傳媒市場領先的視頻內容大數據分析與應用平台——藍鷹平台2.0全面創新升級版本。2.0版本的「藍鷹」，在之前藍鷹大數據分析應用的基礎上，豐富了數據維度，強化了應用功能，強調個性化需求，並且將分析產品進一步變成了解決影視行業痛點的實用工具，同時，還推出了面向影視行業與公眾的開放性移動端數據平台。

藍鷹1.0版本——引領影視傳媒行業進入大數據平台時代

2016年11月18日，在北京職工之家酒店，2016美蘭德戰略升級與視頻生態數據創新峰會暨第十八屆中國電視頻道覆蓋及收視狀況調研成果發布會上，藍鷹視頻大數據平台全國首發！

在當前融合傳播趨勢背景下，大數據已經成為傳媒行業標配，藍鷹視頻大數據平台是美蘭德諮詢利用雲計算、大數據等先進技術建立的傳媒行業大數據分析應用平台。作為視頻領域的大數據分析專家和中國傳媒領域的頂級智庫，美蘭德形成了十大研究對象、五大基礎資料庫，並建立了全網節目監測、多維指標分析、每日海量數據抓取的監測分析體系，並以此為基礎打造了「藍鷹」平台。

在影視傳媒行業進入大數據驅動的時代，「藍鷹」視頻大數據平台著力成為視頻領域的空氣與水，引領視頻領域大數據「平台化時代」。及時精準地呈現海量視頻內容傳播數據，整合傳統抽樣數據與全樣數據資源並實時在線分析，「藍鷹」是平台運營、內容製作、推廣營銷、演藝經紀與企業廣告/品牌/市場人員必備的資料庫與分析應用平台。

藍鷹2.0版本功能應用、數據維度、個性化全面創新升級

在藍鷹1.0時代，視頻大數據平台基本上實現了將後台數據搬上前台的目標，通過體系化、結構化、可視化，將一組組冰冷堅硬的數據變成了暖心的各種小圖表，讓使用者電視頻道和影視節目對自己的傳播數據一目了然。

但攀登高峰永無止境，經過半年的磨礪，技術的不斷提升，產品的不斷優化，以及與數十家客戶和試用者的交流、溝通、磨合，藍鷹平台從細節入手、從體驗入手、從客戶需求入手，進行了全面創新升級，這次升級主要圍繞著三個方面展開：

一是從技術著手，提升「藍鷹」平台的應用功能，開發平台潛力，調整平台技術架構，兼容不同模式的數據體系，將輿情監測和傳播影響力評估進行整合，並堅持用可視化方面表達。

二是從數據維度出發，作為視頻領域的大數據專家，美蘭德致力整合、挖掘各類型平台的渠道和內容傳播數據，比如增加了新聞客戶端數據的監測與分析，並將這些數據融入「藍鷹」平台。

三是從實用性出發，將美蘭德的多種分析產品變成工具平台，將更多諮詢分析師的工作變成機器作業，最大化解放人力，並提升數據的實用性價值。

具體如以下所述：

滿足客戶個性化需求，定製系統全面升級功能與數據

本次「藍鷹」平台2.0版本，著重強調滿足行業客戶的個性化需求，目前已經針對十餘家客戶提供了定製化版本服務，針對每個客戶不同特點，提供了更豐富多維的數據，比如增加微信閱讀數據、官方微博運營數據以及新聞客戶端數據，包括今日頭條的公號傳播數據等，為影視節目考量自身的傳播渠道建設與內容傳播影響力提供了更翔盡的評估參考。此外，增加了多種應用功能，比如增加了對網媒、微信、新聞客戶端文章的分析，對文章內容進行相關性匹配，方便精準評估推廣營銷效果，還可以根據客戶需求提供諮詢分析師數據導讀服務，針對節目傳播數據進行解析、提出問題和策略。

解決影視行藝人供給痛點，推出大數據選角的「淘」應用系統

「藍鷹」平台2.0版本此次還著重為影視行業解決影視藝人選擇、高片酬、潛力藝人挖掘等痛點問題，利用美蘭德影視藝人大數據選角七步走策略，為電視節目和電視劇選角提供最優策略，並將分析過程搬上「藍鷹」，成為一款自助工具，通過種種條件篩選，打造影視藝人的「淘」應用。具體來說，第一步通過角色定位，對1.8萬餘名藝人進行基本條件篩選排除；第二步根據外貌形象氣質鎖定合適的演員群體；第三步根據歷史作品經驗和傳播數據選擇縮小範圍；第四步根據剩餘藝人的網路人氣狀況鎖定少數藝人；第五步根據藝人」黑名單「了解輿情信息；第六步則可以根據剩餘人員的人氣狀況進行最優選擇，並可以通過數據對比進行目標競價，限制高片酬；第七步則可以根據藝人的自身人氣傳播狀況和話題制定營銷推廣策略。

「藍鷹「2.0版本的推出，給了影視行業一個全新的思維角度，從效果評估、營銷指導、製作參考到廣告價值創新，形成了全新的解決方案。未來，「藍鷹「的腳步不會止歇，連接更多的數據，打通影視行業需求數據，實現與多維度數據的對接，成為一個開放性、包容的平台將是不懈的追求；通過連接影視行業，讓平台變得更為實用，真正滲入到影視行業的製作營銷全環節中來；同時，通過連接大眾用戶，豐富評估體系，」藍鷹「最終將打造一個只屬於大數據時代的奇蹟。

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