How Good Metadata Can Make You Money
With so much content competing for viewers’ attention, 毫无疑问，媒体所有者和分销商面临的最大挑战之一是如何确保消费者找到并选择他们的产品，而不是竞争对手的产品. 观众们被淹没在各种选择中——感谢谷歌——千禧一代的观众, in particular, are conditioned to expect instant gratification, 然而，他们寻找吸引人的视频内容的能力常常达不到要求.
An organization may have great content that critics adore, 但是，从旧目录中赚钱的能力与观众找到他们正在搜索的东西的能力直接相关. 当这些善变的观众不确定他们想要什么时, 平台能够基于游戏类型提供令人信服的建议, favorite actors, locations, ratings, 评论可以决定用户是暂时放弃某个平台和品牌，还是在其他地方寻求满足.
Metadata to the Rescue
元数据是成功引导浏览者访问您的内容的关键元素. The richer the metadata, 如果能把观众和他们想要的东西联系起来，效果就会更好. 一个没有引人入胜的简介的标题很容易被忽略. 然而，今天许多可用的内容甚至缺乏最基本的描述.
By focusing on consolidating, organizing, and enhancing the quality of their metadata, 内容所有者可以优化其媒体库中每个资产的价值. OPEX costs are reduced and flexibility is enhanced. Good metadata goes beyond “discovery” for viewers; it also enables workflow automation and smarter operational insights that can inform organizations on the strengths of their catalog, and where to best make future investments.
Metadata Doesn’t Grow on Trees
Where is all the metadata for my content? 如果这是我有权发布的内容，为什么我还没有拿到呢?
Different types of metadata exist, in various forms, along the content creation and distribution pipeline. 从委托脚本的那一刻起，就开始收集元数据. Once a show is in production, 大量的元数据来自基于文件的相机，包括拍摄日期, location, take number, scene, reel, etc. Depending on the production, 记录器被带进来标记和进一步分类被捕获的视频小时数. 所有这些元数据对后期制作人员来说都是至关重要的，他们将组织和编辑节目. However, 随着节目从一个系统推进到另一个系统，其中的大部分内容将被丢弃, through multiple processes, 在成为最终的节目大师的旅程中，有许多可交付的版本.
需要一组完全不同的元数据来正确识别和分类准备分发的媒体文件. There is descriptive metadata—which includes the title, synopsis, release year, cast and crew, thumbnail images, etc.—and technical metadata, which includes availability windows, buffer windows, program segmentation information, video profile info, and much more. If the distribution is worldwide, 然后，描述性元数据也需要以多种语言提供.
Where Does All this Metadata Come From?
大型成熟公司经常在不同的数据库中保存描述性元数据，而不是针对同一媒体的技术元数据. 已经转换为基于文件的资产的归档程序中的线性元数据可能存在于另一个数据库中. 元数据通常位于创建这些程序所涉及的多个媒体资产管理(MAM)系统中, with no clear way to combine, normalize, and de-duplicate it. 这就是为什么元数据越来越多地来自专门从事收集的元数据供应商的原因之一, collating, 并将这些信息转化为原始信息的公司. Companies like Gracenote, TiVo (recently Rovi), Ericson’s Red Bee, IMDB, and Rotten Tomatoes, 它们都将元数据作为一种增强娱乐发现体验的方式出售. In some cases, 这些元数据供应商实际上出售一些他们从原始内容所有者那里购买或获得的相同元数据.
What the World Needs Now is Metadata, Sweet Metadata
What’s needed, now more than ever, 是否有一种方法可以让广播公司和服务提供商将他们现有的元数据整合到一个单一的数据集中, 同时可以选择从第三方进一步聚合特定于内容的元数据. Most importantly, 内容所有者需要能够以尽可能自动化的方式做到这一点，以进一步简化向分发合作伙伴分发元数据的过程, wherever they may be, and in whatever language they require.
大量的“元数据注入”需要最先进的机器学习技术来建立关联并匹配来自不同来源的元数据. 机器需要在他们的比赛中证明他们的信心, 当置信度低于设定阈值时，对人工操作员进行标记.
有一个完整的元数据生态系统正在发展，元数据供应商之间的交易需要集中和简化. Applications need access to APIs, 所以它们可以在没有人为干预的情况下通过编程获取信息. 业务规则和本地化约定需要得到尊重和执行, 尽量减少不同地区的语法和约定错误. 任何能够聚合元数据的系统还必须能够将数据正确地转换为其预期目的地. 这使组织能够管理完整的元数据生命周期, leading to a more organized back office, improved ability to match and aggregate content, and an enhanced quality of experience.
[This is a vendor-contributed article from Piksel. 流媒体接受来自供应商的文章，完全基于它们对我们读者的价值.]
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02 Aug 2017