演讲者：孙建强 爱奇艺体育产品技术创新负责人

    大家下午好，我是爱奇艺体育的孙建强。非常感谢主办方今天给我们提供这样一个交流和分享的机会，我今天分享的主题是“体育垂直领域下内容分发的创新之路”。

    2020年我们一直笼罩在疫情的阴影之下，人们对健康这个话题会越来越重视，人们的生活中运动和健康的内容也会越来越多，从我们数据的搜集来看也是这样，体育用户对体育内容的诉求不只局限于专业体育赛事，同时健康生活类的（比如瑜珈、健身）诉求也慢慢增大。

    与此同时我们也注意到随着人工智能、5G以及智能手机这些基础的硬件和技术的日新月异，人们对于内容的浏览也从搜索式转为了填喂式，在这样的大时代背景下爱奇艺体育致力于为用户提供更多更广泛更精彩的内容，公司的战略也会从内容为王、内容驱动向科技驱动、技术驱动、创新驱动发展。

    相信在座各位一样也有这样的问题，为什么要把体育领域单独拿出来讲，它的内容分发跟其它领域有什么不一样呢？下面我将从体育内容和体育用户两个层面为大家解释一下：

    首先看体育内容，它有个特点是强时效性，类别层级复杂，展现方式多样，缺乏长尾性以及垂类壁垒的问题，我将通过一个小例子贯穿的跟大家说明一下。

    拿12月6日的一场比赛，西班牙人对希洪竞技，武磊第75分钟替补上场，第87分钟进球，这场比赛的结果2-0，西班牙人赢了。对这个比赛内容的展现，它分为三个阶段，首先是赛前，赛前我们以预测性的前瞻，比如这场比赛武磊能不能上场，西班牙人能不能赢，它的展现形式是资讯或图文内容，在赛中无可厚非，一定是直播，用户要看的也是直播，赛后我们会转成点播、短视频或全场回放。通过这个流程大家能体会，对于同样一条内容，在不同时间段的展示形式是不一样的，这就体现了展示形式多样的问题。

    回到刚才的例子，赛前的前瞻，比如预测武磊能不能上场，比赛结束那一刻起它的时效性就没了，不可能比赛踢完我还放出来一条资讯：这场比赛武磊50%可能首发。这是不可能出现的，所以它体现了时效性的特征。

    再说长尾性，这一点可能比较有意思，拿我自己为例，跟影视和综艺层面对比，《奔跑吧兄弟》这一档综艺我自己刷了不下三遍，相信在座各位肯定也有跟我类似的情况，对于某个影视、综艺会不止一遍地观看，这体现了影视综艺内容有一定的长尾性，用户会有重复观看的欲望，但对于体育的用户来说，看过直播的人可能不会看全场回放，甚至没看直播的人看了全场集锦也不会看回放，这说明体育内容的长尾性比较短，用户重复观看的欲望相对低一些。

    再说内容层级和垂类的问题，我们对前瞻描述分为五个层面，第一是垂类（足球），第二是赛事（西乙），第三是球队（西班牙人），第四是人（武磊）。第五是标签（前瞻/预测），通过这五个层级描述内容，壁垒存在于层级之间和层级内部，我们之前有一款产品叫“死忠通”，用户可以买某个球队所有比赛的会员，而不局限于这个球队踢什么联赛，换句话说不局限赛事，只跟着球队走。这款产品在当时卖得非常好，这反映了什么问题？很多体育用户，尤其是球迷，他会关心自己的主队，甚至他觉得我看主队和实时对手就够了，这就是壁垒性的体现。

    以上是体育内容的特点，再看体育用户。

    体育用户的特点主要是兴趣界定困难，使用目的明确，使用时间集中。

    1、兴趣界定困难这点比较好理解，我们对于体育迷的分类有泛体育迷和专业体育迷，拿足球为例，很多用户可能是泛足球迷，什么强队什么联赛都喜欢看，但忠实度不够高。还有一类用户是非常忠诚的喜欢某支球队，某个球星，拿C罗举例，当他从皇马转到尤文时，他的球迷也跟着去了，有追人的。甚至还有追教练的，穆里尼奥就是一个例子。首先是层级复杂，还有垂类壁垒，用户的兴趣很难界定。

    2、使用目的明确。如果在座有体育迷也能理解这一，大家看短视频，相信大家看的时候没有一定目的，是在你个人的休闲时间打开APP，翻它填喂式的内容，找到自己的兴趣，产生观看数据，这是你的行为，这个行为中你是没有目的的，这个行为特别适合填喂式内容的推荐。但在体育领域有很大的不同，很多用户进入APP之后有非常明确的目的，我要看某个直播，我要看某个球队的新闻，目的性非常明确。

3、使用时间集中。这个应该比较好理解，因为用户访问APP的时间，使用频次跟赛事举办的时间息息相关。

正因为体育用户和体育内容有如上特点，我们再将传统推荐应用到体育垂直领域时不可避免的会遇到一些问题，这个问题主要在两个大方面，第一方面是时效性；第二方面是兴趣界定困难。时效性可能会与传统推荐机制中的排重、优质性有一定冲突，就拿传统推荐来说，首先是我们会创建一个个的召回，这些召回里很多是有一定播放数据的，在这些播放数据中我们会筛选出比较好的内容作为基础，但对于时效性内容来讲，首先你一定没有基础播放数据，因为它是实时产生，不具备积累的条件，兴趣界定困难，刚才强调它导致的问题是如果兴趣界定不准，内容分发时可能会出现一定不吻合的问题。下面请大家看一个视频。

    这是今年疫情期间苏格兰推出的一个“AI摄像师”的功能，也是为了增加安全性，减少人和人的接触，原理是通过识别图像中的足球让摄像机跟着足球追踪，以达到转播赛事的目的。大家可以看视频，摄像机跟着裁判转，跟着边裁来回移动，把边裁作为图像的中心，这是为什么？有一个非常巧合的问题，在这种光照下（这个裁判还是一个光头），AI误认为这个裁判的头是足球，所以这个摄像机会跟着边裁左右移动，当时也引发了不少笑话，大家呵呵一笑可能会觉得AI不是万能的，也会犯这种低级错误。实际上这个错误我们称为“过拟合”，是我们在训练过程中经常遇到的。

    拿实际问题举例，我们有一个网球专业用户，网球的内容他都喜欢看，收费的免费的都看，他在浏览网球短视频的时候没看过的内容他会产生比较好的观看，直播里他已经看过的内容会划过，这导致了什么？他对网球短视频的训练样本是有正样本和负样本的，但对于足球内容，可能他对足球并不感兴趣，可能会对足球明星感兴趣，比如武磊进球了，作为中国人看一眼是很正常的，梅西转会了，这是国际巨星，他去了解一下。巧合在于这个用户对足球的观看样本都是正向的，这种情况下AI学出来的结论是什么？这个用户关于足球的内容都喜欢看，网球的内容不一定喜欢看。AI得出这个结论实际上跟用户的实际情况正好相反，因为用户是网球的专业用户，他更期望看到网球的内容，结果我们推出来是足球靠前，他翻了几页都是足球的内容，这是我们实际遇到的一些问题。

    怎么解决这些问题呢？这是我接下来要跟大家介绍的，爱奇艺体育通过技术创新、功能创新去探寻解决问题的办法。

    首先我们说用户兴趣，刚才提到了用户兴趣界定的困难，可能不准确，我们想出的办法是什么？我们首创了体育动态兴趣图谱的概念，首先我们要对体育内容从专业角度做比较细的划分，我们定义了15个大项、156中项、194小项以及几千个标签，以这些维度构建一个兴趣图谱。大家看大屏幕上的例子，图谱最关键的地方是两方面：一方面是关联，一方面是逆向。拿梅西举例，什么是关联？关联是我们通过各种算法去计算跟梅西相关的其它标签、大项，比如我可能会得到“巴萨”、“阿根廷、“苏亚雷斯”、“巴托梅乌”，另一方面是关联当时正在举行的赛事，比如欧冠、西甲。这是关联。

   什么是逆向？是你目标关联的赛事或球队实时的对手，比如西甲中巴萨的对手是谁，世界杯中阿根廷的对手是谁，通过这两个方向我们会把这一个目标标签（如梅西）丰富成很多其它标签，通过这种方式把兴趣维度扩展得比较宽，依据这种兴趣去做内容筛选的时候会更精准。这是兴趣。

    再来看时效性，时效性其实是体育内容的重要特点，也是我们推荐过程中面临的大难题，首先我们从内容最基本的层面给内容分为三个大类，现在叫时效内容，赛事点播内容以及长尾内容，长尾内容就是可以反复观看的内容。在这三个大类里会交叉成用户特征做出打分，得到三个有序的队列，这三个队列的排序相对于用户特征兴趣来讲可能会把用户感兴趣的内容放在队列的前部，从这三个队列中分别抽取头部的一定内容组合融合队列，这个融合队列里就包含三类内容，融合队列再交叉时段特征、实际赛事的特征以及时效特征和用户特征，通过加权模型得到精排队列。这是我们用户推荐流程中做出的创新，我们希望达到的效果是什么呢？

    拿时段为例，我们把一周分为三个时段：周前、周中、周末，比赛一般集中在当周周末和下周周前，这也是一个赛事比赛时效性的时间段，就这么几天，所以我们希望在这个周末和下周周前时用户看到的内容偏时效性，偏赛事点播，到周中时间段这个赛事的时效性热度可能就过去了，这时候我们希望时效性的内容和长尾性的内容靠前一些。我们也是通过流程和模型算法处理这些问题，达到目的。这是时效性相关的。

    再来看功能创新。现在AI能解决的问题是确定的，就是这么几个方面：分类、聚类、回归、识别。但在各个行业内对AI的应用肯定是不充分的，我们认为去寻找和创造结合自身业务领域的AI应用场景也是一种创新，我们叫功能创新，简单给大家介绍一下爱奇艺体育在功能创新上的探索。

    首先说推荐感知。提到推荐大家可能会想到智能推荐我看到的内容可能是跟兴趣相关，它主要体现在内容的个性化上，我们希望用户不只是在内容感到个性化，有没有可能在界面和视觉上感到个性化，举个场景例子，比如一个用户是巴萨的球迷，我们在用户打开APP之后在底导航和顶导航上能不能让用户看到一些红蓝搭配色系的元素以及一些可能跟巴萨相关的元素。这给用户的感觉是APP居然理解了我的兴趣，从而提升了他的用户体验。

    再说赛事推荐，赛事推荐不是在一个页面内展示用户可能想看的赛事赛程，它是这样一种场景：当用户去浏览一个资讯或短视频时，当他感兴趣的比赛开始了，这时候会有一个弹框，不只是一个提示作用，更重要的是它是快捷入口，用户点完弹框可以很快速地进入想看内容中去，从而减少一步步返回再进入的过程。这个场景不只可以应用在赛事，比如用户关注了一个UP主，这个UP主有一个新内容产生了，也可以通过这种方式做站内触达，当然依赖于首先算出用户一定对这个内容感兴趣。

    再说智能导航，提到这一点，刚才说的体育用户的特点不知道大家有没有印象，使用目的性非常强，这是体育用户的特点。智能导航就是为了解决这个问题的，因为我们通过数据分析发现，在某个时间段内有很大一部分用户来到APP时的目的非常强，他不会看你非得给他填喂什么内容，因为长期APP的使用找到了一个更有效、更直接命中想看内容的方式，比如他会去赛程里直接找某个赛事对应轮次的集锦回放，甚至他会在赛事里找某一个垂类下的所有内容，这种路径对他来讲很熟悉，操作很快，而且里面的内容都是他喜欢看的，对于这种用户来讲你在填喂式的内容分发上无论做再多操作，对他的影响非常小，因为他根本不去看。对这种用户怎么办？我们想以智能导航的方式解决，用户在这个时段来了，我让你打开APP之后看到的第一个页面就是你想看的页面，通过这个方式让用户节省操作，让用户觉得APP懂我。

    所以爱奇艺体育对这种内容分发定位、对AI的定位不局限于给用户提供个性化内容，我们期望让我们的APP更加智能，更加理解用户，让用户的操作更加简单，从而提升用户体验。

    2021年马上要到来了，这是一个超级体育大年，不出意外的话，欧洲杯、奥运会、中国队冲击世界杯12强赛都会在明年如期进行，爱奇艺体育也将在产品层面、技术层面做好充分准备，为大家提供一场场精彩的豪门盛宴，也欢迎大家下载和登陆爱奇艺体育APP，一起感受体育内容的魅力，我今天分享就到这里。谢谢大家。