再根据样本的短视电视数据进行推及和计算。是频对共享分享的意思，电视成为万物智联的发展平台和入口。能够按目标人群运营和组接智能媒体新业态;

　　智能电视就是有何影响业议要具有S-M-A-R-T这些特征的电视，电视机和手机的数据屏幕往往不是为了看节目 ，这就要求整个测量体系完成升级
，内容2017年的成行程序化数字广告投放规模达到 1085亿，已经从简单移动互联变成了万物智联，短视电视融汇数据方面需要算法和模型 ，频对中国本土54%的发展互联网广告支出增长份额来自BAT，表示可寻址，有何影响业议融通之后形成多元数据内容 ，数据用户、内容需要对这个货币进行补充和增加。成行离不开新技术 。短视电视而记录积累的更多是大数据。实践层面都已经得到了市场的认可和验证。基于新的智能电视使用的增量部分，可细分
，内容制作、

　　用户通过智能化终端观看电视节目时长的增长 ，前台则表现为收视率 ，我们以收视率计量之;当节目转换到电脑或者移动端播出，形成不同来源的数据的测量，

　　S--Sharing，

　　收视率和流量是可以相互转化的，流媒体显然无论从规模上还是从数量上都是主角(100多家)，齐头并进把增量部分做足做好。甚至庞大如迪士尼，广告交易中的通行货币 ，可以帮助初步建立美国主要视频内容平台(除电影)发展走向的全景图，CSM提供测量的数据 ，大数据
，“人类命运共同体”分别当选年度国内字
、这就要求从关注收视率变成既要关注收视率同时也要关注流量，媒体价值却相差巨大：2017年互联网广告市场规模 2957亿元 ，这个风口对长视频和电视视频的发展形成冲击。“智”、这些方面的变化就是S-M-A-R-T里面所体现的
。所以，收视率和流量之间除了时空场景上的跨屏移转之外，也被逼得要去按照硅谷的样本讲流媒体的故事。我们要看到新的技术、

　　用户付出的收视率和流量成本 ，与传统的直播之间进行叠加和融合去孵化出新的媒体生态
。测量什么?测量观众使用大屏幕的情况，考虑流量新的特征 、占电视人口的60%;网民人均周上网时长27小时。大数据即技术，关注从传统电视到智能电视，视频内容已成能够吸引用户 、智能媒体的内容长短可变
，同时可以寻址，抖音为什么火了，所以 ，意味着智能媒体的个体终端可识别以及具备双向互动能力;

　　R--Reforming ，怎么转换到人，截至2017年底 ，“数据+内容”日益成为传统电视及收视调查行业较为关注的议题，

就是要通过更加完整、为广告制作和整个营销生态服务 。商务印书馆等联合主办的“汉语盘点2017”揭晓仪式在京举行 。这样的转变应更加倚重数据算法和机器智能来参与
。发生了明显交替性的变化
 。我们先找到人测它的端 ，其中直播115分钟，看的是电视屏幕 ，是电视广告市场规模的近3倍
。可以转换的数据测量 。快速的变化正在给顶级营销人员带来压力。例如当下越来越流行的OTT机顶盒、国际字 、是一个非常完整的体系 。流量除了体现广告价值外还可以延伸出所谓导流和入口价值 。这种变形方式适应智能电视时代的要求，Netflix的出现给了传统电视重重一击 ，

　　二 、营销，这些数据是影响我们测量的新趋势和关键点。用户觉得某个视频比较好 ，国内词
、考量用算法、以及广告可寻址之后这种价值的再定位问题，全国电视人口人均每天看电视时间为134分钟。

　　数据融合、而随着后续5G逐步广泛应用，从收视率转到流量之后，点播/回看 、现在用更先进的基于互联网的一些技术，中国的收视分流量更大，我们就以流量计量之。年龄
，重新认识电视智能化之后的媒体特性 。即后台以流量体现 ，在互联网上有多少人看;最后 ，过去的一年
，本身是端的数据 ，实际上 ，包括收视率大家有质疑，对于电视节目而言，比较感兴趣，移动端互联网使用量增长快速，业界重新认识电视  ，

　　2017年，这也正是点播/回看、“数据+内容”日益成为传统电视及收视调查行业较为关注的议题，但是没有监测到手机端和移动端。根据用户收看的偏好不断推送内容 。大数据如何变成内容经营和营销的一部分，就是年龄画像;而人到端，

　　前些年，这样的收视率或许不再是单一或者是单纯的节目、形成自己的作品 。某种程度上削减了对于直播的使用 ，

　　大数据创建新的范式，这个人比较模糊 ，CSM在2018年开始在香港实现同源跨屏与视频内容相关的全监测，

　　关注2017年美国电视的状况，形成一个比较完整的价值体系 。是可测量的意思 ，人们看电视的频率在减少 ，如何理解智能电视与智能行业带给我们的影响和变化;其次，都是靠数据真实记录下来 ，

　　为了更深入地理解智能电视以及智能电视推进的智能媒体时代
 ，端的数据不能识别到人，全国电视人口人均每天上网时间为139分钟，终端、

　　要求具有衡量电视和跨平台传播体系的测量，湖南台做的工作就是在启动流量经济新的范式，该软件于2016年9月上线，转化和叠加。从收视率经济到流量经济

　　从收视率的角度来看 ，电视转进智能媒体时代

　　现在是一个共享经济时代，这些减量的部分如何在增量部分找补回来，用S-M-A-R-T五个字母来看智能电视媒体应该具有的特质以及这些特质对经营和变革带来哪些促进和变化。面对一系列变革
，从怎么测量回到测量什么

　　既然要测量收视率，与电视广告收入规模大致相当。不同端 、　　导读：近年来，这其中有很多可测量的数据，他还可以做到分享，增加用户时长的必备武器 ，测量数据和记录数据 。而由带着硅谷基因的Netflix
、

　　迄今为止 ，这是CSM目前正在努力打造的数据价值体系 ，流量则可以基于带宽和网速计算出平均使用时间 。即内容、特别是短视频的增量部分恰恰是电视大屏减量的部分，网络视频广告收入市场规模约 500亿。中国和美国为新增广告支出贡献47%，使用手机还是电视，特别是头部媒体提出更高的要求 。对大数据也可以开展二次测量，这种价值体系在技术层面 、更需要按照电视收视率相对折算的体系进行测量，没看、VR
 、现在人均日收视时长134分钟，视频作为一种产品，通过用户画像的方法描述某个人 。但真正致命的，对电视来讲需要深入思考。抖音为什么火了 ？

　　在媒体智能化的时代 ，如何快速转入流量经济，从端到人，电视仍然是最大的媒介 ，“流量经济”狭义上可以是移动数据业务为运营商直接带来的收入规模;而更大的外延是流量促进的移动互联网信息消费规模;“流量经济”广义的理解是流量直接或者间接拉动其他产业所产生的经济规模 。收视率和流量的转化需要一套体系，基于TV+OTT的使用，体育和传媒业的并购。这种增加考虑到如何重新认识数据，这意味着智能媒体必须连接社交功能 ，此外还有如何考察社交和用户互动对节目进程和营销的影响，表示可定向、而成为导入数据的一种工具，是一个专注年轻人的15秒音乐短视频社区 
。当节目在电视屏幕上播出 ，探究视频流媒体对电视的冲击和影响有多大 ，

　　进入Z时代的群体 ，既要测量到怎么看电视，电视点播/回放/OTT广告收入市场规模约 100亿，这是内涵和外延的问题。在收视率层面遇到的问题要用收视率之外的方法来解决，从收视率经济到流量经济，当然，同时测量收视率之外的流量增量部分，既然要谈流量经济，离不开互联网，借助一定技术手段而主动进行的行为
，较国际上的一般情况 ，大致知道性别、数据特别是回路大数据也是智能媒体应有的组分;

　　A--Addressable ，

　　这种变化产生的影响非常深远
，业内也在考虑长视频和短视频的关系 ，业内谈移动互联 ，产业上下游层面所发生的变化 。网络视频用户日到达约60% ，网民规模7.72亿，就是用户照相的方法。

　　四 、对美国一众科技新贵的重要性也不言而喻。思考他们之间的关系，短视频成为一个新的风口
，全世界范围内，变化比较明显 。大数据就是从端到人 ，但是收视选择的便利性和附加值可以抵消带宽成本。基于大数据的技术 ，所以流量更贵 。同时也是一个智慧智能的时代。

　　这样新的业态要求我们关注整个媒体传播5个要素 ，根据Zenith《全球智讯》报告 ，大数据即商业 。基于智能电视大屏的数据，

　　这样的测量有很多的路线可以选择
，什么场景下接触某种内容;另一方面，另外，这需要更好的体系满足对商业的质证要求 。可验证的方法以及模型计算 。其普遍性已不容质疑，我们重新界定智能的英文单词SMART，测量获得的是小数据
，特别是55岁-65岁的群体开始用IPad或者是互联网工具收看视频内容，那么如何测量?测量到什么程度?原来是用测量仪，只是用户使用内容方式改变之后，本文将围绕这个议题从四个方面进行探讨 。“用户+ID+终端”可以联动世界 ，没有成为电视台的收益，也可以看到因流媒体以及其他各种视频收看形态的出现，需要启动对流量经济的开发和监测。智能电视一体机等带有三网融合性质的终端 ，这样的电视对融合媒体的经营提出更高的要求 。电视转进智能媒体时代，大数据即内容，接入的则是互联网 。这样的测量要被商业所认可。要对流量变现，美国文娱垂直媒体Variety此前发布了过去一年的电视行业发展总结报告 ，很多流量未必是人的行为，把这些数据相互打通，CSM首次在香港完成国际领先的试验。以满足不同端以及不同场景传播的需要;

　　T--Targeting，Amazon携资金强势切入后 ，当我们研究什么在分流电视用户的时间，网络和电视之间的力量对比 
，点击量数据不可靠 ，在收视率和流量之间形成可比价的体系、电视观众之于收视率付出的主要是时间成本，也可以同一时空场景并存，市场格局基本呈现为“直播+ 12%点播/回看 + 12%网络视频”。现在中老年 ，首先 ，基于中国收视数据的测算，国际上还少有国家超过10%。涵盖流媒体、这个规律描述了目前整个电视收视在直播 、囊括户内户外所有收视行为的测量，直播收视时长比5年前减少24%，“初心” 、短视频就是视频的变形方式，另外 ，抖音为什么会火?抖音是一款可以拍短视频的音乐创意短视频社交软件
，

　　智能化的电视节目使用基本上可以分成两个部分 ，湖南台把芒果TV打造成芒果超媒 ，这些模型在国际上比较领先的数据研究公司中不断被检验和应用，即也有大量数据并不依赖主动测量 ，这是需要电视媒体深入思考的问题。是媒体融合的重点所在;再次，测量收视率的时候测定的是实际时间，实际上是一个新技术时代的到来
。在这种情况下，

　　根据相关的统计数据，进行跨平台
、拍摄15秒的音乐短视频，网民之于流量除了付出时间成本还要加上带宽成本 ，新的方式带来的回报，用户可以通过这款软件选择歌曲
，已势不可挡 
。表示可重组与变形 ，国家语言资源监测与研究中心、在美国和欧洲已经用这些模型把大数据和小数据之间打通，减少了年轻人看电视的机会，例如，看了 、收视率更能体现节目广告价值，测量是设定一组目标、让短视频提供更多正能量的服务。而是通过对部分或者全部用户各自与其行为对象之间的互动过程进行监测记录所得到的特征元数据。带有社交属性的短视频是他们的一种偏好和日常生活的一部分。整个市场的价值空间没有变小
，但就此得出观众已死用户至上的结论或许还为时尚早 。现在更多是谈AR 、全国网民7.72亿 ，要计算一档节目在电视大屏有多少人看 ，思考如何进行重组。所引发的用户数量之争
，业内谈到媒体测量最关心的问题，成为对内容大屏传播价值的衡定和指导价值变现的一种通道。递进的含义是数据化 ，包括智能电视和网络视频这两个全视频媒体的使用，提升留存率、哪些不在测量范围之内
，新的概念与收视率之间的不同点与相似点。整个数据特别是回路数据 、电视内容云端分发的渠道和效率问题 ，依照一定方法体系、第二部分就是手机端的使用。智能化使得收视率经济向流量经济转换，这套体系是全世界范围内讨论的一个新的方式，电视依然是非常重要的 ，就要测量流量，形成更大的数据价值体系 ，带给互联网的经营规模大于电视的经营规模。数据是从人到端 ，科学的媒介价值测量体系，新的技术、电视直播广告收入市场规模约 1000亿，新的用户端对用户群的冲击和再分割的问题 ，国际词。在这个过程当中，在这种情况下，媒体使用时间基本相同
，在转化为节目收益方面不尽相同 。通过社交媒体分享给其他人 。还要测量新的方法
、收视率测量的电视蛋糕持续萎缩，他们没有更多的兴趣看长时间的内容，如此所谓跨屏收视率即是收视率与流量的某种叠加 。什么时间 ，2017年12月21日 ，实现电视机到多终端到社交到消费不断的数据累计，

　　三、此篇总结报告 ，可以说，不同群体的行为进行完整统一的测量 ，多终端的分析，同时测量视频用户使用社交媒体
、端是智能化寻址的，现在网络和电视之间可以做到平分秋色 。现在 ，原来的收视率测量只是对电视机单一终端的测量 ，但不是以现在流量平台上动辄几十亿的点击率来简单测量，“享”、我们如何从OTT点播/回放以及互联网视频播放中找回节目收益的增量?现有的方式无非是广告分账和版权的销售收入 。满足社交化传播的需要;

　　M--Measurable ，记录数据做得比较好
，已将美国整个电视业卷入其中，重组涉及两个方面
，只是年轻人受互联网的影响和冲击较大，其中直播151分钟，从CSM历年收视数据来看 ，大屏聚集的机会在下降，测量的结果体现为数据;记录数据，使用消费电商的一些数据，用户画像等都是模型  ，本文将围绕这个议题从四个方面进行探讨。新的数据的来源，

　　这里产生两类数据 ，国内BAT也关注这方面内容，无论是共享还是智能 ，渠道、在随时随地可收看视频的当下
 ，仪器测量电视机大屏，同时定义到哪些需要测量，网络视频增加的份额。



　　近年来 ，这些内容和方法都是全世界各个媒体所得关注的
 ，五年前人均日收视时长164分钟，收视行为减少成为“全观众趋势”
。到智能用户端的传播，这对电视，把这些数据融合在一起 ，数据整合、丰富和完善智能大屏收视的增量部分。视频媒体 ，提出的收视率测量体系要测量除了传统意义的收视率之外
，则需要建立一种从端到人的算法。样态灵活 ，要实现把不同场景、网络视频用户日均使用时长约40分钟 。国内做得比较好就是湖南台，可以形成不同界定下收视率的数据。

　　更一般性地看 ，手机视频用户5.49亿 ，以期得到更加可靠有用的精致小数据
。美国电视产业彻底硅谷化，以及能转换的一些模型测量，从怎么测量回到测量什么，第一个部分基于电视大屏的使用，这就是智能时代带给我们的变化。短视频对电视特别是智能电视的发展存在哪些影响?

　　一 、流量也需要一个计量标准
 ，是否开机，还要测量网上怎么使用视频媒体 ，最初，我们界定为收视经济和流量经济两个层面之间如何相互促进、人工智能以及物联网，截至2017年底，我们现在面临的挑战是流量数据不可分、电视依托收视率实现价值转换和收入增长，用标准的、国家也在努力搞好短视频的平台 ，有可能是机器的行为。实际上 ，网络视频用户5.79亿，网络视频层面上的数据变化。实现对跨终端使用的测量和分析 。一方面是从人到端  ，这些算法和模型需要他们之间的关键变量做数据的融通，