近日，火山引擎解决方案专家分享了对泛娱乐行业的认知和分析，并详细介绍了火山引擎是如何用技术，驱动音视频业务全链路增长。
以下为演讲实录：
今天我分享一下自身对泛娱乐行业的分析，以及从火山引擎的角度，看泛娱乐行业方案，要怎样达到比较好的增长，主要介绍三个角度：
●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的比较好的能力，并且这些能力已经形成了一些产品。我们希望把这些产品以及最佳实践，对外去和更多的行业客户合作，优势互补。
泛娱乐行业分析
整个泛娱乐行业的产业链，首先有大的内容平台，根据内容时长不同，通常会区分长视频、短视频平台。从内容来源不同，也会分为PGC（专业生产内容）平台、以及UGC（用户生产内容）为主的平台。实际上在移动互联网来到之前，内容主要是PGC，但现在有很多MCN（网红经纪公司）机构和个人创作者，产生大量的PUGC（专业用户生产内容）、UGC内容。
内容平台首先需要投放，获得大量初始用户，然后通过精细化的内容运营、用户运营两个关键闭环来留住大量用户。内容运营的核心会围绕构建完善的内容生态，持续不断的生产优质内容，汇聚到内容平台后，根据内容标签和用户喜好，去精准服务用户。用户运营的核心会围绕投放获客、用户洞察、用户留存及转化展开，确保用户在平台全生命周期的ROI（投资回报率）大于1。
然后通过会员收费、广告、电商带货、观众“打赏”等方式进行变现。字节跳动有广告投放平台巨量引擎，解决广告主营销投放需求；也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）提升等全生命周期的服务和成长方案。
后面我介绍的方案，不聚焦在某个技术方案上，而是通过产业链，结合我们业务的最终需求，去看到底是怎么样把整套能力打通。
在泛娱乐行业，现在一些比较流行的玩法：
●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。
这个行业中有很多行业共性的痛点，比如获客成本。
举个例子，在苹果4S刚出来的时候，当时AppStore里面大概只有个APP。做个APP放上去，很大概率会获得高流量，但现在AppStore有超过万款APP。如果我们的产品不吸引人，那就没有价值，没有流量，也难以存活。
另外，还有新颖创意少、留存转化困难、用户体验差等等，这些大多跟用户体验相关的，而用户体验既涉及生理学问题，也涉及心理学问题。在泛娱乐行业里面，用户体验必然是一个深水区的问题。
那么火山引擎的解决方案是什么样的，以及字节跳动内部到底是怎么做的？
围绕“增长”这个目标，首先基于云原生的基础设施服务。抖音春晚红包的任务，为什么我们能在27天搞定？一般来说要花一个月时间买服务器，买硬件，上架，压测，而我们花一天不到的时间，就可以把服务平滑地弹性扩容，这就是基于了云原生的基座和微服务架构。
其次是增长的能力中台，实际上是一个中台群。中台群包含了数据中台、视频中台、移动中台、研发中台。字节跳动有很多APP，我们为什么能够这么快速地构建这些APP？因为我们不需要重复造轮子，几个人的小团队，就能够基于底层和中台能力，快速地去构建一个新的产品。
最后的整个智能营销场景，包含了智能获客、智能营销和运营，以及智能互动体验。从产品获客开始，围绕内容运营、用户体验，始终坚持ROI大于1、可规模化、可复制的增长方法论。
从这个图可以看到除了下面的基础增长支撑，还有体验构建、数据决策、技术创新，来构成核心增长能力。增长的维度从用户增长、市场规模增长、收入增长、利润增长、效率增长、业务创新等方面出发，我们并不是单纯强调在某一个技术上取得的优势，还是要回归到增长维度，这是智能增长方案的顶层规划。
基于AI的沉浸式体验构建力
下面来展开一下基于AI的沉浸式体验构建力，主要是如何从创意体验、个性化体验以及性能体验进行整体的提升。
创意体验上面提到过，抖音每天可能会有几千万条UGC视频，会用到AI智能。实际上AI智能的使用不仅仅在此，因为每天抖音上面还有大量的广告投放。这些广告素材如果用人工去做，由于每天工作效率是有瓶颈的，可能做到20条、30条就了不得了，但是就算人做的视频素材火的成功率高一点，比如20%，那一天也就成功四五条。如果通过机器做素材，也许成功率是千分之一，但是我们一天做几十万条。那么这些广告素材拿出去跑的时候，我们再会根据这些素材里面跑的比较好的广告素材留下来，然后把其他的淘汰掉。通过这种方式，整个创意体验，我们在广告生成，包括音视频处理，视频特效交互都有大量的技术创新。
个性化体验这块，我们会根据用户喜好做内容的定制和推荐。这里面有一整套的底层逻辑，我们需要通过用户的点击情况，判断用户的喜好，基于喜好，再根据内容的标签，把它精准地和用户匹配到一起，形成完整的个性化的体验。
性能体验这里先一笔带过，主要是点播云服务、直播云服务等等。
丨创意体验
大家在抖音上，经常看到一些很火的广告，其实都是自动生成的。只需要有些图片、文字，或者小的视频素材，我们就可以将其自动生成创意广告。
这里介绍一个电商行业的一个口红试色案例案例，我们方案的最大优势是脸部识别的特征点多，而且即使有手遮住嘴唇，也不会出现“穿帮”情况。基于此，很多商品试穿试戴的需求，都可以通过这种方式来实现，创新的体验也产生了实际增长。
丨个性化体验
关于个性化体验，前面介绍了怎么做内容定制、算法推荐以及智能内容中台，这些整合起来之后，就提供了内容定制，或者叫个性化推荐的方案能力。这主要针对于什么样的场景？
一些企业没有字节跳动那么成熟的内容生态，也没有原创者提供内容，要怎么解决这些问题？我们提供内容池，这个内容池有字节跳动的全部内容，包括长视频内容、短视频内容以及Feed流。
内容池里的内容我们可以自定义，因为企业想在自有平台上放的内容，肯定要和自身相关，至少要没有竞品视频。举个例子，比如汽车4S店或者汽车厂商，想把A品牌汽车的视频放进来，那肯定不希望其他品牌汽车的视频大量出现。
所以企业可以基于内容池做内容定制，定制完之后，再做内容自建和运营管理平台。因为他本身不是做内容平台的，所以内容创建、管理、分发这一整套体系，没必要自己建一个很重的平台。
这个时候我们就把这些能力打包起来，通过SaaS化的方式，做成一个推荐引擎，就是说，用户在自己的APP里面只要集成我们的SDK、调用API接口。我们就能根据APP用户请求，返回针对这个用户的精准推荐内容。
这非常简单，开发成本也非常低，实际上现在有很多工具类APP已经把这些能力都上线了。
当然除了提供打包方案，对于自身需要有自己的内容生产、内容管理以及内容分发的全套平台，我们也把字节跳动内部的那一套平台给沉淀下来了。
我们现在服务的行业除了泛互，也有文化传媒方向的。这些客户有大量的PUGC，也就是机构合作或者是PGC内容。这些内容可以多源、多类型地接入。
在接入后，我们会把它放到加工环节，这里面就有内容质检和内容理解。推荐算法固然很重要，但是如果没有理解好内容，没有这些内容的特征，那推荐算法也就没有用武之地。
之后到了数据分发环节，这里设计了各种各样的分发规则，包括做内容素材的分类，场景管理，算法推荐。下面会有数据大屏，可以在推荐场景、投放场景，进行实时的产品呈现。
最后就可以把内容推到客户C端场景、APP、小程序包括一些其他的平台。
丨性能体验
第三部分体验是性能体验。
现在因为手机或者其他终端设备，拍照的图片越来越大，虽然网络越来越好了，但在一些传统的JPEG业务中，还无法满足业务发展需要。例如很多没有数据大盘，不管是图片、点播、视频、直播，如果没有全链路的数据监控，用户没法得到保障。
这些基本功需要花很长时间去解决，这对于用户体量还没有达到临界点的企业，不会花太多精力去
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