作为网络视频的核心收入，广告销售、前贴片广告、弹窗、插屏等都是相对成熟的变现模式，但对于走在前列的UGC视频来说，现有模式需要新的突破。
首先，一般来说，视频长度是影响用户接受广告的重要因素。 对于一两个小时的视频内容，观众对时长超过一分钟的前贴片广告相对容忍。 但最多5分钟左右的短视频会降低用户对传统广告的接受度。 其次，目前对于短视频和直播来说，更常用的是悬浮窗或弹窗以及插屏广告。 这种模式虽然也能带来不错的曝光效果，但投放方式和呈现效果都比较单一，如果使用不当，会在一定程度上影响用户的观看体验，大大削弱广告效果和传播效果。 。
视频广告无法突破用户体验限制，但没有广告变现也无法讨论商业模式。 这是所有视频业务尤其是UGC视频的困境。 因此，如何升级现有的广告或投放形式成为首要问题。 纵观视频广告的发展历史，现在最有前景、最适合的可能就是场景营销。
所谓场景营销，就是一种以“心理体验”为核心的营销方式。 广告根据视频场景进行设置，自然地将用户的注意力吸引到特定的场景，激发用户的自我想象，并通过产品的引导，在潜意识层面激发用户内心的欲望，从而达到目的广告和营销。 普通广告的场景营销往往需要广告主花费大量的时间和精力分析节目内容，并通过这些分析结果想象目标用户的人口特征，如年龄、性别、地区、观看偏好等，然后基于分析 广告是基于数据的。 这种方法对于定义视频内容和用户需求的相关性太小。 不仅消耗大量的时间和精力，而且无法保证获得用户需求的更加立体的全景。
总而言之，尽管内容形式发生了种种变化，但视频广告的痛点仍未得到解决。 现在看来，只有人工智能技术的爆发才能创造变革的机会。 而现在视频场景广告模式的诞生对于推动这种变革可谓是百利而无一害。
好消息是，现在很多综合媒体平台都利用AI技术将视频广告情境化，也利用AI技术更好地与用户互动。 例如，央视微视作为中央电视台官方综合媒体互动平台，利用其海量视频样本储备，通过AI in TV技术来结构化视频数据，可以准确、快速地智能识别视频内容中的名人/面孔、品牌、场景和物体。 。 结合视频标签数据库，建立广告与场景的强关联性，进而推荐对应的视频广告投放节点，为广告主提供更直观的投放方案。
以视频节目为例，央视微视可以接入视频中任意品牌的电商购买链接——视频中人物的服装、生活用品、家具装饰品等都可以通过电视中的AI自动识别，从而触发最优价格购买弹窗直接向目标用户打开。 这种沉浸式的场景化广告和精准的接触方式有望增加广告曝光量和点击量，实现用户体验和广告创收的双赢。
同时，AI视频交互可以更好地增强用户对视频内容的理解和感知。 用户参与互动问答和讨论的过程也是回忆视频内容的思考过程，在有趣的互动环节中加深对视频内容的理解。 印象和兴趣。 调查显示，在使用过AI微企的用户中，90%以上的观众认为AI交互提供了更好的观看体验； AI辅助视频的用户互动参与率达到25%，高于微博、微信。 屏幕交互率显着提升5倍以上。 此外，超过38%的受访者表示，在观看AI视频时，最希望获得有关节目的信息，超过28%的用户希望扩展对节目内容的了解。
互联网时代非常注重大数据和云计算能力带来的“个性化推荐”和“量身定制”。 这是一个非常实用的互联网逻辑。 大部分无法准确到达的内容无法转换，传播效果也只是一般的微波。 如今的智能广告已经不再是街头小广告、硬广告的形式。 能否即时找到对应的用户群体，广告触达过程中能否接入场景和KOL背书，都依赖于AI+。 数据分析。 央视微视在这方面可以说是深谙此道。 它利用人工智能技术为广大受众提供定制化的新媒体互动服务，也为广告主提供更加可控、可测、可知的线上投放解决方案。 。
中国传媒大学新媒体研究院院长赵子忠对此文撰稿
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