Video++ COO董慧智详解互联网广告中的智能投放及AI+文娱的商业变现渠道

访谈背景

移动互联网人口红利期正在结束，展望未来十年，人工智能将是数字经济发展的核心推动力。见智团队近期密集拜访在AI垂直应用领域走在前列的知名科技公司，为您带来AI商业应用及资本价值的最新解读。

近日，见智团队拜访了Video++。Video++成立于2015年，Video++开创了AI+文娱产业的商业化，形成了视频AI广告、视频电商、互动娱乐的业务矩阵。见智团队同Video++ COO董慧智先生就人工智能的在广告投放及电商领域的商业化落地问题进行了深入交流。

访谈要点

董慧智先生认为，人工智能分为感知、自动化和优化三个阶段。在消费视频领域，基本的硬件部署已经完成，已经可以接近批量化部署水平。Video++是现阶段市场唯一一家在做视频广告投放的公司，通过把影像进行切分为一个个有连续性的短视频，再追踪检测对象，然后择优识别，目前已经实现了无人化、商业化应用。

对于如何将技术实现在广告投放中的商业化落地，董慧智先生表示Video++通过目标场景投放，调动人情感共鸣进行识别，此外将各平台中长尾视频流量有效的应用起来，目前月UV4.2亿。对于广告主而言，Video++的做法大幅提高了广告投放的精准度，并且有效降低其成本。

在AI+文娱的赛道上，董慧智先生表示，将基于AI去辐射整个新文娱产业，这不仅仅是广告，此后会有电商，互动娱乐类的业务，最后会拓展到新文娱+传统企业。通过直播或者节目去做内容推广，全方位展现产品并且实时接收反馈。董慧智先生称，帮助合作伙伴自动化的进行批量化变现，是AI对整个行业最大的贡献。

访谈实录

1.公司如何看待当前的人工智能市场？

人工智能能做的事情或起到的核心作用，我们认为是三个方面。第一个方面叫认知或感知，无论是语音识别、图像识别，都可以理解为人的五官，人工智能的认知就是一个由模拟信号向数字信号的转变，把整个世界全部结构化、数字化，而且数字里面带有信息标签，这部分是人工智能现在做的主要的核心。

第二部分是自动化，我们现在做的广告就是比较容易批量化商用的一种模式，同样道理在医疗、安防等领域，比如自动识别窃贼、抓取行业信息等等，都属于自动化的部分。

第三部分优化是人工智能真正的核心。对于很多以纯线上模式为核心的企业而言，第一个阶段已经基本上做得很好了，余下的就是积累数据自动化去完成投放，在目前的AI六大应用领域中（消费、无人驾驶、机器人、安防、金融、医疗），消费是最现代化但需要的要素最多，因为其与线下结合的非常紧密且需要硬件的部署，所以消费领域会更慢一些。不过在消费视频领域，基本的硬件部署已经完成，已经可以接近批量化部署水平。

2.在图像识别，特别是人脸识别领域，已经有商汤、旷视、云从科技这种体量比较大的公司存在，Video++和他们的区别在什么地方？

我们把市面上的公司分成两大类，一类是以通用算法为核心的公司，如google、百度，这些都属于通用算法的公司。这些大公司会把很多算法开源出来，我们也会应用到很多公司的算法，比如google的一些核心算法。

像商汤、旷视这样图像识别公司，他们的优势在于识图能力极强，优化方向也很明确，比如即使人脸朝向已经倾斜超45度，其仍能准确识别。我们现在做视频识别，图像视频跟视频识别的差别就在于图像识别公司会把图像识别算法平移到视频中来，他把一个视频看成多个图像的组合，每隔几帧便抽一副画面进行识别，不过这其中存在一个问题，随着画面的转变对于同一事物的识别结果可能大相径庭，最终导致结果非常不稳定，因为他本身就是在使用图像算法去进行视频识别。

我们看待视频并不是图像的组合，而是一个连续变化的影像。连续影像的关联关系是我们最核心要研究的部分，这要求我们找到视频不连续的点，把影像进行切分，当一个视频有连续性的时候，再对检测对象追踪，然后择优识别，过程大约5-6步。Video++不是一个通用算法公司，定位是商用化，商务的重要的诉求就是要达到无人值守，在此要求下必须达到95%以上的无人识别准确度。这就要求我们在之前的每一步都要至少达到99%的识别准确率。要将追踪算法做到80%很容易，即使是TCL的开源算法都可以做到70%，但要真正做到95%以上，就需要几倍的开发量才能做得到，最后的5%是最难的。

我们的全部算法都是针对视频的连续性进行研发的，这反而降低了在最后图像识别的要求，因为经过前序研发后，输送给AI公司一般都是质量最好的图片，这使得对识别技术的要求很低，这一步当前几乎是百分之百识别率。

第二，业界早前有一些专门做视频的公司，经过16年的竞争，有几家已经转做新零售，另一家已经退回台湾。还一些公司本质上不是AI公司，他的算法主要用来识别墙面桌面，寻找适合植入。这部分他跟高校合作来做，我们不把这种公司作为一个AI公司去看待，虽然他在PR方面做了很多，但是没有实际作用。目前为止，在广告电商这块，我们是唯一一家在做的。

此外，我们是全行业覆盖，现阶段比较多的应该是快消、汽车、旅游和一些互联网公司。医疗和金融广告是我们目前比较控制的板块。

3.除DSP外，目前市场还有两种广告投放方式，第一种是IP投放，另一种则是TS投放，可以介绍一下他们的不同吗？

所谓IP投资即使用IP本身的属性进行投资。比如爸爸去哪我就投亲子，欢乐颂我就投一些这种时尚类产品，它卖的是IP本身。这种投放价格非常高，此外还需要商务沟通。商务沟通谈判对创意要求和人工运营的成本都有大幅提高，因此其要求必须要有一定的投放价值，如果达不到五六千万量级的话，一般都不具有投放价值。各平台所有的产品册里面一般都是10到20个左右的IP，围绕其头部20个I P进行基本售卖，这是传统投放方式。

另一种是DSP投放投资，即无论视频内容，仅根据图像定位投放广告，但是最近DSP投放热度有所下降。举例来说，当视频提到妈妈时即投放奶粉广告，但当恐怖片提到妈妈时同样推荐儿童广告，恐怕用户并不会产生好感。

因此我们选择了TS投放（目标场景投放），场景最大的特点就是调动人情感共鸣，我们通过AI的方式对场景进行识别，比如Rio鸡尾酒要投聚会，我可以一次性把全网成千上万个聚会的场景检索出来，筛选后可以批量化投放。2016年我们在搜狐平台的欢乐颂中做过AB test，没有做任何广告形态的变革，在IOS、安卓、Pad和PC端CTR分别提升50%-100%不等，此外，场景匹配带来的品牌心里共鸣并没有计算在CTR之内。

这种广告有个最大特点，因为其搜索范围覆盖全网，可以获得很多长尾视频。同样是一千次曝光，热剧收费可能是120块，而我基本上能够做到20块钱。从本质上来讲，消费者并不会因为看热剧就会更喜欢其中的广告，这完全取决当时看这个剧的心情，因此，哪怕投放的价格更低，其效果往往会更好，所以本质上讲这种性价比是非常高的。

整个视频网站中的中长尾视频流量占到60%，中长尾流量的视频数占99%以上，大约有几亿个，比如有百万量级视频的芒果，其当前在播热剧视频大概是七八百个，长尾视频的流量大概是占到50-60%之间，这部分以前都是被浪费的，我们可以把他挖掘出来，做成一个完全的增量。

4.公司有多少合作品牌和用户？如何收取费用？

实际上平台之间的差异非常大，公司主要覆盖的是我们的美国平台，还有一部分直播平台。我们是开放平台模式，现在大约有16000多家注册和使用的用户，但是这其中长尾的量加起来比较小，参考意义不大。覆盖用户方面，我们这几年比较稳定，16年的时候大概是2.8亿，17年接近4亿，今年目前为止是4.2亿月UV，视频流量是有封顶的，目前来看增幅没有那么大。

现在的收费模式还以CPM为主，但是我们偏重于充值式或是年度合作式，因为这种投放性价比比较高，所以相对来说广告主比较多，往往供不应求。和公司最开始合作时，我们一般都是项目制，一次十万二十万试水，根据效果再转成长期合作。

5.广告市场空间在未来会有什么程度的上升？

品牌广告在视频领域17年是800多亿，效果广告以前在视频中应用的比较少，如果发展起来基本上一年有几千个亿，因为效果我们远大于品牌广告。我们这是一种典型的以品牌为主，带点效果的品效合一的广告，而且我们利用持增值的那部分流量，所以预计将来是一个千亿的市场，我们能在其中占有几百亿的规模，约20-30%的份额。目前在中长尾流量方面，我们应该能占到70-80%的份额，因为市场只有我们一家在做这件事。

6.电商方面，公司和阿里有一些合作，为什么不直接导入到他们平台？而是自己甄选商品这个配送进行配送？

首先是保障用户体验，我们自建用户系统并不是一个独立的，而是把它嵌入播放器，使得用户在购买的时候可以一键购买，不用离开视频并可以解决问题。那么边看边买的模式为什么一直没有发展起来，很重要的原因就是电商平台和视频网站之间的矛盾。因为商品露出把相当一部分人群分流到电商平台购物，这对于平台和主播而言愿意度非常低。

这种情况下，如果电商网站给的分成足够高，高到让他无法拒绝，那也不是事，但是你会发现，因为这样的过去所有的销售行为现金流全部流入电商平台，跟视频网站没有一毛钱关系，视频网站只是拿个零头，分成比例基本上是3-5%，在分给主播一部分，视频网站基本没有收益。

相对应的，如果镶入至内嵌播放器中，卖掉100万产品，这些完全是他的流水，不是3万或者5万，这其中差别有多大？第二，不用跳出，视频网站无需用核心经营数据去换收入，此外我们不是电商公司，对毛利要求没那么高，分给平台的比例也会比其他人高很多。对于平台方来说，同样一个行为，没有任何损失，收入是原来的十几倍二十几倍，毛利也是原来的2到3倍，他当然会选择这个模式来做。

此外，我们只在IP衍生品方面选品并配送，这部分体量其实不大，这个行为主要是做标杆，主打用户体验，培养用户习惯，而且很多时候我们都是限量，形成饥渴营销。真正起量的部分还是靠品牌，这部分供应方面主要由品牌方完成，我们只做统一的管理。

因为供应链是我们解决，和有些平台合作时，收入是先到平台的账户，平台把毛利的10-15%扣下来，而后把所有的货款给到我们，有些IP衍生品能达到50-60%的毛利，在分给平台之后也还剩30%。标品的部分比较低，3-5%都有。

7.电商业务和广告业务的核心逻辑有什么不同吗？

电商整体的逻辑和广告有些相似，我们其实是去挖掘不同的场景去匹配相应的电商。比如说我想买视频中出现的背包，通过搜图就可以购买，我们一开始这么做，但现在放弃了这个方案，因为一个商品它并不完全是由它的外观特征决定的，这很容易引起纠纷且用户体验也非常差。此外大部分用户的关注点都在人物身上而非产品，们更多的去把握人性，通过感情联系产生消费冲动的，所以这是我们的核心逻辑。

在做电商的时候，视频内容和产品关注度非常重要，我们会分成不同的这个等级，最高等级的就是自主策划和设计的IP产品，我们有大概有六七十家OEM厂商，根据不同IP进行策划并和相关品牌厂商合作。在IP这个领域，我们做触发式电商，基础理论就是慢慢在年轻人中间变化的消费观念，冲动性消费现在越来越成为主流，而这个消费变化就是用我们IP的方式去做。这个方面，除了技术产品的流量的充足之外，我们还有一个完整的供应链，有策划设计团队，我们也在投资公司，做明星网红主播等等线下的布展。

我们认为VPM是对IP电商最好的衡量指标，这类似于广告的CPM，这其实是衡量IP带货能力一个很重要的指标。第一，IP本身和商品的关联度，第二个是我的短链购买的环节。目前我们最高的应该是在我是歌手中，有168块钱，是VPM点播中最高的。在直播中，VPM是以万为量级来估算的，目前数据已经远超过点播，如果有几百上千个粉丝观看直播的话，大概能卖到几万块钱，不过直播有个特点就是UV比较低，算下来大概能有2万多。

8.随着算法的开源，越来越多企业可能会进入到这个领域，公司如何面对这种竞争？

我们不以图像识别算法为核心，这个领域我们是领先的但远远没到可以抛下所有竞争者，在视频算法方面，包括切分、去特效等等，我们毫无疑问是遥遥领先的，这个方面我们确实有很大的门槛，2017年商汤和旷视同时提供给我们投资offer，最后我们选择了旷视科技，这其实也说明，在这些领域，除BAT外目前为止没有公司能同我们竞争。目前我们和腾讯正在签协议希望达成长期合作，阿里也投资了我们公司，这个市场目前还没有大到他们一定要进来和我们抢生意。

此外，即使要做的话，这些公司也要经历几个大重要的大坎，第一是刚才提到的算法，第二就是数据，2012年到2018年所有的视频我们都扫描过，这个过程中不断反馈学习，从95%上升至99%是靠样本不断学习的成果，这些运营数据没有第二家有，这并不意味着没有人可以做，但这其中的成本太过于高昂且收益又很小，对我而言，腾讯爱奇艺等公司完全可以跟我们合作，在前端我们还有一套Video OS的开放源代码的合作，在没有安全隐患的情况就可以实现广告变现。

9.公司的收入量级大概有多大？对于未来收入有什么预期？

公司16年全年收入是300多万，17年1.52个亿， 2018财年我们预估4到5个亿。去年已经实现盈利。

我们从12年开始积累数据，一直到17年数据积累好了以后才开始变现，我们现在所有扫描的场景库存如果全部卖掉，按30-40%的填充率来看，一年也有个六七十亿收入。我们想尽快通过管理合作把我们这个的填充率能够提高到10%以上，我们现在1%都不到。

在卖掉库存以前，维持5到7倍增速是没什么问题的，这有几个原因，第一是市场的认可度越来越高，广告成熟一般需要三年，一般的大品牌要拿到三年的投放数据来看这种模式是否可行，随着我们投放的数据慢慢地出来，今年已经有更多的公司来购买我们的广告。第二点，目前头部收费越来越贵，平台的这种广告主越来越精明，广告主将不得不选择性价比更高的中长尾视频广告，这也是我们的优势。第三我们觉得这个市场非常大，此外我们的价格门槛低，所以导致其实能投我们这种的广告主也特别多，尤其是IP投放，没有几百万根本不用考虑，而对于我们而言，即使是10万的单子，对于我们而言也只是选一些场景投放出去而已。

10.收入结构上，电商和广告占比大约是多少？

广告居多，电商未来的增量很大，因为电商实际上是万亿市场，但这首先要培养购物习惯，今年是电商第一年，电商预估能做到5000万，占比10%左右。我们希望3年以后电商能占到70%，因为电商可以批量化放大，而广告其实是有封顶的。

11.阿里、旷视科技领投了Video++，在电商和广告板块，能拿到相关数据来优化我们的算法吗？

这也是我们接受他们的投资的原因之一，包括他们的样本、数据这些也向我们开放。我们会扩充在样本方面的能力，但是我们自己的样本全部从视频里截取的，而阿里、旷视的图像都是照片，这些可用性目前并没有那么强，反而大的一个大的数据可能是来自于用户数据。他们会提供给我们一些算法和用户数据来优化补充我们不做的算法。

12.未来会不会考虑在其他领域扩展业务？

我们定位非常精准，我们只做AI+文娱。这条赛道里我们非常明确，基于AI去辐射整个新文娱产业，这就不仅仅是广告，此后会有电商，互动娱乐之类的业务，相对来说也更难去拓展。最后一部分是新文娱+传统企业。以前的产供销都是脱节的，我们通过直播或者节目去做内容推广，而直播和节目可以直接全方位展现产品并且实时反馈，和AI非常容易批量化和自动化，这就使得反馈可以寻思反馈给厂家。

从这个角度上讲，在技术、产品、业务三大商业要素上，我们都要具备，这样的话使我在文娱的平台也好，内容方也好，它只要加入同我合作，就可以自动化的进行批量化变现，这是我们对整个行业最大的贡献。在安防、医疗这些领域，虽然算法通用，但是我们很清楚自己技术的差异使得我们在这些领域的产品生产意义不大。

13.目前市场上很多AI公司还处在亏钱阶段，然而不少公司估值很高，这种高估值的逻辑在哪？

我其实并不赞同现在大家把估值做那么高，以我们现在的销售额及整体盈利情况来看，我们认为是整个AI技术里面在商业化应用方面走得最靠前的公司，有很多公司急于变现，在技术方面的投入很少，数据积累都很小，在AI这个领域里面，如果把我们的情况交给一些其他公司，估值会估到大概100亿上下。但我觉得是这样没有意义，我觉得现在AI行业反而你会发现就做的不专注的公司愿意把自己估得很高，这可能是他们唯一的选择。就是他如果有一个自由的、核心的、特别强势的业务能够长期增长，他不需要通过高估值去发展

AI短期来看被高估，长期被低估。这一点上讲，这些高估值的公司长远来对得起他所做的事情，但是过高的估值可能会对他们的发展产生影响，因为很多投资人可能期望过高，短期内需要变现，在AI有了自己的算法并深入行业以后，其实它是可以做很多的事情，但这期间需要一个积累的过程，需要耐心，我们积累了五年的数据才开始做AI广告，这样才能持久。横向对比我们的估值是被低估的，但是我们认为现在的估值是正常的。

我们跟股东在聊的时候，股东这边也会对我们有不同的看法，觉得说我们急于去盈利并不好，所以今年我们做了一些调整，在各种研发角度，电商领域都有大量的投入，比如电商方面我们其实毛利本来很高，但是我们把很多毛利做下来，这样的话希望能把IP扩大，所以到现在很多头部IP都在跟我们合作，今年本来预估有6000多万的利润，我们最近的董事会或者股东会都在讨论要把这个利润降下来投出去，所以我们最近也在加大投入，跑马圈地。