Netflix 創業 20 年:如何在夕陽產業做出偉大產品?

細數 Netflix,可以說是一場不斷從危機中尋求出路的企業史。
評論
Photo Credit:Netflix
評論

本文來自合作媒體 極客公園 ,INSIDE 授權轉載

一個月前,Spotify 和 Dropbox 的上市新聞佔滿了科技板塊的頭條。創業公司的宏大願景終於要通過上市再進一步,但難以盈利的尷尬現狀,仍舊面臨著來自資本市場的質疑。這類公司沒有特別高的技術或產品壁壘,又遭遇著大公司的圍堵追殺。如何在高壓的環境中打造自己的核心競爭力?

我們很容易想到一個最典型的成功範例——Netflix。這家公司自 1998 年創業以來,曾深陷在夕陽產業又成功轉型,業務遇到困難時果斷求變,多次走出困局,並最終甩開了所有的圍堵追殺,開創了一條屬於自己的路。

細數 Netflix 的歷史,可以說是一場不斷從危機中尋求出路的破局史。最近披露的數據顯示,其 2018 年第一季的收入同比成長了 41.2%,利潤更是同比增加 62.9%。Netflix 徹底擺脫了這類創業公司「被巨頭所圍剿」的命運,走向了屬於它自己的輝煌。

求變:從 DVD 租借到網際網路流播

很多人可能不知道,Netflix 最早是做 DVD 租借起家的。80 -- 90 年代,影像租借服務在美國紅極一時。當時購買一部電影錄影帶的價格在 50-60 美元左右,大多數人並不能負擔購買錄影帶的高昂價格。而在那些錄影帶出租店裡,人們只需要花 2-3 美元,就可以租到一部電影。

而 Netflix 看到的是 DVD 的興起。當時美國最大的錄影帶出租連鎖 Blockbuster 在全美有數千家門店,而 Netflix 則認為,與其把成本花在實體店面和錄影帶的調配貨上,DVD 更小更輕,反而適合郵寄。

Netflix 推出了基於網上訂購和郵寄的電影租借服務,將這個產業的核心模式從「按次收費」變為了「按月訂閱」,並借此取消了電影租借產業長久以來的「超時費」。使用者每個月支付固定的會員費,這樣就可以不限時間保留一部電影 DVD,直到下一次需要租看其他影片時再歸還即可。

但這還遠遠不夠,影像租借已經是夕陽產業,沒有任何輓回的餘地了。隨著網路的普及、頻寬的提升,Netflix 迅速認識到,網際網路和流媒體才是未來。

2007 年,在 Netflix 寄出的 DVD 超過 10 億張之時,它推出了自己的影片點播服務。在電影出租產業如山崩般倒塌時,Netflix 存活了下來。

Netflix 骨子裡有著一種「不斷追求更高效率」的精神。早在 2005 年,Netflix 就已經在研究能否通過一個硬件設備,提前一晚下載影片,供使用者第二天觀看。它曾希望通過銷售這種「電視盒」來補充自己的 DVD 租借業務。但在看到 YouTube 的流行之後,Netflix 果斷決定向它學習,單純提供影片點播服務以覆蓋更多使用者。

斷腕:孕育 Roku,又因為業務的需要拆分 Roku

儘管 Netflix 選擇影片點播服務本身,而不是電視盒產品作為自己的主力業務。或許也跟 2007 年蘋果發佈了自己的第一款電視盒 Apple TV 有關吧,既然自家的電視盒已經成功孵化,Netflix 最終仍然選擇將其推向了市場。

但 Netflix 不想讓這款電視盒以「自家產品」的形態出現,因為這既可能會影響 Netflix 和其他電視盒廠商(例如蘋果)的關係,也可能會影響這款電視盒未來跟其他內容方的合作過程。

Netflix 最終的選擇非常果斷,拆分 Roku,使其成為一個獨立的公司。

2008 年 5 月,基於 Linux 開發的,在當時幾乎專為接收 Netflix 內容而設計的 Roku DVP 電視盒問世。此後經過 10 年的發展,Roku 已經成為了美國銷量最好的電視盒之一,其切實的功能性和低廉的價格使其俘獲了大量使用者。

Netflix 也自 2008 年開始走向了自己的第一次人生巔峰。訂閱使用者激增,從 2009 到 2011 年,Netflix 的訂閱使用者一下從 1200 萬躍升至 2600 萬。股價也攀升至歷史新高。一切似乎都在朝著最美好的方向發展著。

Netflix 更是倚杖著這樣的高速發展,走出了自己最激進的一步。Netflix 取消了 DVD 租借 + 串流媒體播放的套餐,而是將兩種服務分開出售。分別訂閱兩種服務的總價比原來上漲了 50%。

創新:從分銷內容到創造內容

當使用者正在為 Netflix 漲價而感到不滿時,Netflix 又被內容方在背後插了一刀。2011 年 9 月,為 Netflix 授權提供迪士尼、SONY 內容的 Starz 電視台,宣佈停止與 Netflix 的合作。

這對 Netflix 來說無異於雪上加霜,就在那季,美國的訂戶不僅沒有成長,反而流失了 80 萬。

這讓投資者們開始意識到,像 Netflix 這樣的影片流播服務,其命運高度被上游的內容方所掌控著。一旦沒有了內容,再火熱的盛況都只是鏡花水月而已。這個商業模式上的巨大漏洞,讓 Netflix 的股價從當年 7 月最高的 40 美元,應聲跌至 12 月的 10 美元不到。

直到今天,我們在 Netflix 上都無法看到迪士尼和 SONY 的內容,但 Netflix 已經想好了對策,一年多之後的 2013 年 2 月 1 日,《紙牌屋》首季 13 集上線。

在「網劇」這個詞還不存在的 2011 年,誰都不敢相信,一家影音串流廠商,能夠成功製作出品質如此高的這麼一部劇。一部無論是製作、播出形式,還是內容品質,都具有劃時代意義的劇。

《紙牌屋》改變了一切。它獲得 9 項艾美獎提名,最終獲三個重量級獎項。一次性放出一整季劇集,引發觀眾沒日沒夜瘋狂追看的機制,甚至成為了一種被稱為「binge-watching」的社會現象。

到今天,Netflix 每年製作的原創內容數量,已經超過了任何一家電視台。無論內容規模還是預算量,Netflix 都已經冠絕好萊塢,並且也完成了在日本的原創內容部署。

揚帆:從美國本土走向全世界

從 2015 年開始,Netflix 開始了自己向世界的擴張。當 hulu 這樣的競爭對手還將服務提供僅限於北美時,Netflix 已經在全世界一百多個國家和地區提供服務,並且沒有任何帳號的限制,你可以用任何一個 Netflix 帳號在任何支援服務的地區觀看 Netflix。

Netflix 在美國本土的業務已經幾近飽和了,在剛剛公佈的財報中,它宣佈自己在美國本土的訂閱使用者數為 5300 萬,考慮到大部分家庭都可以共享 Netflix 帳號,這個數字已經非常驚人了。

而在過去的兩年,其在海外訂閱使用者數量卻完成了從 3000 萬到 6800 萬的高速成長。坐擁 1.25 億訂閱使用者的 Netflix,成為了內容產業最耀眼的明星。

而更關鍵的是,伴隨著使用者的高速成長,Netflix 仍然在探索商業上的無限可能。其營運效率更高了,利潤成長驚人,投入到內容上成本的回報率也更高了…… 而最近的消息還傳出 Netflix 正在和 Google Cloud 建立起合作關係,一方面是作為自己當前部署在亞馬遜伺服器的一個備選方案,另外也可能意味著其希望通過這種合作提升自己的網路品質,降低成本。

創業 20 年,Netflix 不斷突破自身,從一次次危機中脫身並顛覆產業。更重要的是,你能從它身上感受到一種力量,一種正在讓內容產業變得更好的變革之力。

在商業上成功的同時還逆轉了「劣幣驅逐良幣」的詛咒,這是 Netflix 最令人嘆服和值得尊敬的地方。


Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
評論
Photo Credit:<a href="https://www.shutterstock.com/zh/image-photo/ai-artificial-intelligence-big-data-internet-1075853384" target="_blank">shutterstock</a>
評論

透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

Photo Credit:驚點股份有限公司( FreakOut Taiwan )

後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

Photo Credit:驚點股份有限公司( FreakOut Taiwan )

AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

Photo Credit:驚點股份有限公司( FreakOut Taiwan )

Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

本文章內容由「驚點股份有限公司( FreakOut Taiwan )」提供,經關鍵評論網媒體集團廣編企劃編審。