2012年，网络视频行业发展迎来大跃进，不但总体用户规模突破4.5亿，成为互联网第一大应用，广告收入也同比增长58.1%达到67.2亿元，风头盖过多数广告形式。大数据时代也成为推动视频网站发展的重要引擎。 

 

 

视频网站快速的发展以及广阔的前景吸引了众人的关注，视频网站之间激烈的竞争也是使得人们对于他的排名产生了好奇。实际上视频网站排名的衡量指标众多，到底哪些是衡量视频网站价值的核心指标。在视频网站的各项统计指标之中，业内普遍认同月度用户覆盖数与人均单日浏览时长最具参考价值。人均单日浏览时长反映出用户每日在视频网站上停留的时间，是用户粘性的直接体现;而用户规模则与市场份额密切相关，月度用户覆盖作为在一段稳定的时间内用户数量的统计相较周覆盖与日均覆盖也更具客观性。 

 

对于如何衡量视频网站的价值，安吉斯媒体的张志弘先生从广告营销角度进行了解析：“中国的网络视频市场发展迅猛，视频广告正逐渐成为最为重要的广告形式之一，那如何衡量和选择视频平台进行合作是取得良好效果的重要前提。我们代理公司以及广告客户在进行网络视频广告投放时，最为关注的衡量指标是用户覆盖数，而在用户覆盖数当中，月度用户覆盖数又是一个我们相对关心的指标，这是因为它能够反映相对稳定的覆盖用户数量，可以满足视频广告在用户覆盖与曝光量上有稳定的达成结果。” 

 

今年，网络视频流量已开始向移动终端分流，用户行为处于迁徙中，视频网站也纷纷开始充实各自在移动终端的运营模式以及用户规模。无可否认，移动视频的兴起将使国内在线视频行业焕发新的生机。 

 

 

互联网和移动互联网的快速发展，我们迎来了大数据时代。从这些海量数据中可以分析出具有巨大价值利益的细分数据，所以很多网站都进行大数据战略，视频行业也在这一方面有的新的应用。近期热播的《纸牌屋》据说是Netflix根据数据推论出了成功的关键要素，喜欢BBC剧集的用户、大卫•芬奇的表现风格、凯文•史派西的表演刻画。 

 

大数据分析的益处就是有求必应，按需索取。内容推荐算是最基本的应用了，为用户提供更多符合胃口的视频，提高点击率，获得更多的广告曝光，是最直接的获利形式。这也是最简单，最容易实现，也是各大视频网站普遍使用的方法，但取决于算法的精准程度。很多网站简单的用切词、标签等形式，为用户视频推荐就认为是精准推荐了，并为其冠名“推荐算法”四个字，我们也不能议论什么，毕竟基于大数据的推荐算法不是简单的工程。 

 

基于数据将用户按条件筛选后，以不同维度进行盈利性内容推广;如影视作品的网络宣传推广，内容预热报道，付费视频的推荐点播等。通过用户群的细分后，产生的转化效果较高;但是为其配套的基础服务也比较繁多。如会员系统、支付系统、计费系统、影视内容加密方式，和模糊推荐的功能，都需要一段时间开发，相对的要投入较多人力和开发成本。