爱华网数据平台：优酷指数 数据研究方向：优酷平台上的用户收视行为和视频内容。 数据价值：基于视频媒体平台的用户分析和播放平台的内容分析，为影视制作方提供内容风向，为广告主提供更精准地覆盖目标消费者的数据参考。 产品形态：指数排行、指数曲线、多节目对比、数据报表等。 网络视频受众的迅速增长带动了视频广告的发展，而对更精准地找到广告的目标人群的需求推动着网络视频数据分析的进程，优酷指数试图在视频播放行为产生的海量数据中找出规律，为广告主提供更具科学性的投放指导。 描述网络视频
同时具有电视和互联网的媒体属性，可供选择的网络视频数量之多，用户行为之分散都预示着网络视频营销的玩法要复杂许多，通过数据分析可以把网络视频此时此刻的运行状况速写出来。 诞生于2009年的优酷指数，借助营销人已广泛接受的电视营销衡量标准，如收视率、GRP（毛评点，即印象百分比之和）、CPRP（收视点成本）等成型的数据理论体系，同时根据互联网视频的特点进行创新，得出了一个描述网络视频的数据理论体系。 以优酷视频网站数据为基础，优酷指数是基于视频技术手段获取的视频播放数、搜索量、评论、站外引用等多维度进行数据统计，锁定用户看、搜、传、评等全方位应用行为，通过科学、标准的运算，并将以排行榜单的形式予以定期发布，帮助用户最大化地获取有价值信息。 优酷指数对热播剧排行榜单的描述，分为热门和长尾内容，针对不同的剧目类型的受众人群，更准确地了解他们偏好的题材类型、明星等，为影视制作方提供内容方面的参考，在广告投放方面，为广告主提供更精准地覆盖目标消费者的数据参考。 数据找准人群 当然，要揭示海量数据的内部规律首先需要极强的带宽、服务器的投入支撑，优酷从2009年开始投入大量精力以确保在实时更新、不断变化的互联网中得到准确及时的数据。优酷指数对数据的采集、统计、处理对应用户的行为顺序、习惯和观看的内容及程度等。 在统计层面优酷采用的是样本加全流量的方式，以用户访问优酷关注的内容为统计对象，记录每个剧的播放行为，以第三方研究机构的样本结构为基础，按配比扩充对应到优酷的样本库，通过超过百万的人口属性信息，全面反映某剧或某系列剧覆盖的人群类型，为广告主的贴片广告投放提供营销参考。 此外，针对不同的剧目类型，其归类、分析和算法又是不同的。热门电视剧的受众人群较为稳定，数据的规律性强，处理起来相对容易。而长尾内容则需要更高的分类方式，以一部典型剧来分析，延伸到其所在的类型剧，如情感剧、历史剧等，使这类剧形成有一定流量规模的、覆盖人群更清晰的资源。 推动产业发展 优酷指数通过数据分析的运用，为衡量、预测网络视频提供了判断标准。 如通过优酷指数的剧目类型榜单、播放量、关注内容及明星、名导等指数为标准，为影视制作机构判断未来一段时间内将火热的题材、明星做参考，制作出受众喜爱的影视剧及网络视频节目。 也可以判断某部新剧是否有近期受到关注的抢眼元素，能否未播先热。并以优酷指数为依据制定这部剧的整合宣传造势策略，如何在台网联动及用户口碑传播的过程中保持热度，与电视播出形成有效互补。 此时就可以与广告主的需求结合，针对不同广告主想要覆盖的目标人群，以内容、地域、频次定向等指标区隔，指导广告投放策略。 不管是热门影视剧、微电影、自制剧，还是影视内容的版权内容、宣传、播出、发行、营销等环节，优酷指数为影视产业链条中的影视制作机构、电视台、广告主等各方提供了行之有效的创新思路，以科学准确的数据作为指导形成联动的合力，推动整个影视文化创意产业发展。
