動画検索、どの方向へ進むべきでしょうか？

国内から海外まで、動画検索は暗いトレンドとなっている。これは検索の進化の方向となるのか？今後の検索市場における不可逆なトレンドとなるのか？現時点では、この疑問に対する答えはない。

1. ビデオ検索は多くの大手企業の標準機能になりつつある

ビデオ検索は多くのインターネット企業の標準機能となっています。 2月17日、バイトダンスのCEOである張楠氏は、Douyinビデオ検索の月間アクティブユーザー数が5億5000万人を超え、1日あたりの平均ビデオ検索ボリュームが4億に達したことを明らかにした。Douyinはビデオ検索への投資を増やす予定である。快手は昨年、動画検索技術チームも設立し、映画関連の検索ランディングページを、ユーザーの利用により適した専用のH5に置き換えた。

百度は2018年にすでに「動画時代を全面的に受け入れる」というスローガンを叫んでいた。昨年のビエンチャン会議で、百度は、好観動画が百度APP、小度スピーカー、鉄馬、知道、百科などの製品の検索と情報の流れの中で配信されることも発表した。

2019年、Googleは「動画コンテンツの検索」という新機能もリリースしました。これは、YouTube動画の説明にある「タイムスタンプ情報」を取得して、ユーザーがチュートリアル動画や長い動画内の重要なコンテンツを素早く見つけられるようにするものです。

過去2年間、WeChatは検索機能を継続的にアップグレードしており、速達便の確認や動画の検索に使用できる。

張小龍氏はまた、WeChat10周年記念イベントで動画検索の可能性を強調し、「WeChatはますます多くの動画コンテンツを蓄積しています。この動画コンテンツは巨大な知識ベースであり、いつの日か検索推奨を通じてそれを掘り起こせるようになることを期待しています」と述べた。さらに、AliQuark、Bilibili、Kuaishouなどのプラットフォームもこの方向で取り組んでいる。

一方で、短編動画が脚光を浴びており、動画検索がユーザーの主要な需要となっているため、大手企業は動画検索に注力している。

第二に、ビデオ検索には大きな可能性があります。わが国には9億2700万人の動画ユーザーがいる。そのため、動画検索の分野に関しては、知識決済やショートビデオ電子商取引との連携、ユーザー規模など、ビジネスの展望において想像の余地がたくさんある。

ビデオ検索は、明らかに大手企業が新たな利益成長ポイントを開拓するのにも役立ちます。

結局のところ、キーワード検索のクリック課金モデルは、ビデオ検索の分野にも適用できます。広告主は、特定の種類のキーワードに広告を掲載し、露出のニーズを満たすランキングに入札するためにプラットフォームに料金を支払うことができます。ユーザーの検索需要が高まれば高まるほど、商品化の余地と利益想像の余地は大きくなります。

ByteDance のビデオ検索への取り組みの主な戦略的目的の 1 つは、検索キーワードをブランドや店舗にリーチするためのチャネルとして使用することであり、これは明らかに短編ビデオの電子商取引戦略と密接に関連しています。

Baidu は現在、ビデオ レベルでリソースを統合しており、短いビデオ、ライブ ブロードキャスト、長いビデオ、ビデオ検索を統合したビデオ エコシステムの構築を試みています。

2. ビデオ検索にはどのような欠点がまだあるのでしょうか?

ビデオ検索は、画像検索やテキスト検索を補完する優れた機能であり、独自の利点があります。チュートリアルや専門的なコンテンツを説明する場合、ビデオのデモンストレーションや操作表示により、より直感的で理解しやすくなります。

例えば、Douyinで「ローコード」というキーワードを検索すると、2種類の短い動画が出てきます。1つはこの分野のユーザーが自分の起業経験やアイデアを語り、その後ローコードの解釈に戻るというものです。話題に入るまでに時間がかかりすぎますが、概念を比較的簡単に説明しています。多くの初心者ユーザーにとっても、このような口語的な説明は好ましいものです。

もう 1 つは、アプリケーションのバックグラウンドを通じて、ローコード アプリケーションの操作を直接表示することです。このプレゼンテーションは、この分野の学習者にとってより直感的で適しているかもしれません。

さらに、ショートビデオプラットフォームには、料理指導、Excel、PPT指導、運転指導、掘削機指導など、実践的、技術的、チュートリアル的なコースが多数あります。このようなチュートリアルを検索して学習するには、ショートビデオは画像やテキストよりも多くの利点があります。一部のユーザーの緊急のニーズに対応し、直感的で視覚的です。

Auroraが発表した「コンテンツエコロジー検索トレンド調査レポート」によると、短編動画検索の利用率は68.7％にまで伸びており、動画による検索需要​​があることがわかります。

しかし、現時点では、ビデオ検索の分野には依然として明らかな欠点と限界が存在します。

1 つは、現在のビデオ コンテンツ自体に、体系的かつ科学的な権威ある回答が欠けているという限界です。まず現状では、動画検索は依然としてテキスト検索に大きく依存しており、動画のタイトル、紹介文、キーワード、字幕情報とキーワードを照合することで回答を得ています。

しかし、動画に登場した要素をキーワードとして検索するだけでは、期待した結果を得るのは容易ではありません。つまり、ある出来事や知識に対する説明や答えを探すために動画を検索すると、断片的な単語やフレーズが見つかることが多く、体系的かつ科学的な説明をすることは困難です。

第二に、ビデオ検索の効率が低すぎるため、重要な情報をすぐに見つけることが困難です。

テキスト検索の大きな利点の 1 つはその効率性にあることは周知の事実です。ウェブページを開くと、ユーザーは素早く確認して重要な情報を探し、ページ間を効率的に移動して比較することができます。

ビデオ検索では、テキスト キーワードを使用して、ビデオ形式を通じて回答を検索して取得します。ビデオ プレゼンテーションはより直感的で鮮明で生き生きしていますが、垂直の専門分野の知識ポイントをできるだけ早く理解したいユーザーにとっては、ビデオ検索はテキスト検索ほど効率的ではない可能性があります。

ビデオ検索やテキスト検索を経験したことがある人なら誰でも、1 分以内に素早く閲覧できるテキストでも、カメラの前でビデオを見ながらおじさんがゆっくりと読むにはおそらく 5 分以上かかるだろうと知っているでしょう。

さらに、ビデオ再生に適したチュートリアルには、「初心者から熟練者まで」の一連のコンテンツが含まれており、ユーザーが必要とする情報はビデオの後半にある場合があります。しかし、多くのビデオブロガーは、ビデオの冒頭で視聴者に「登録、いいね、転送」を絶えず促し、要点に到達するまでに 3 分、場合によっては 5 分もかかることがあります。

視聴者は、必要な重要な情報を得るために後半まで視聴を続ける必要があり、情報を収集・記録するために頻繁に再生と一時停止を行う必要があるため、ユーザーの情報取得の効率と進捗が低下します。

その結果、一方では、ビデオコンテンツ内の有用なキー情報をテキストのように直接抽出することができず、ビデオコンテンツ内のキー情報をフレームごとに抽出するために繰り返し再生する必要があり、検索、記録、アーカイブに不便が生じます。

検索されたビデオコンテンツがユーザーの希望する結果でない場合、複数のビデオを開く必要があり、非常に時間がかかります。そのため、ビデオ検索では、インデックス作成、正確なクエリ処理、記録など、多くの課題に直面しています。知識ベースの専門的なコンテンツを検索する場合、ビデオ検索は実際にユーザーが回答を見つける効率を低下させます。

しかし、ビデオ検索には依然として技術的な問題が残っています。従来のテキスト検索と比較すると、ビデオコンテンツの特徴、特に音声や画像などの要素の認識を抽出して処理することが困難です。

収益モデルの観点から見ると、キーワード入札ランキングモデルはビデオ検索の分野ではあまりうまく機能しない可能性があります。

画像検索やテキスト検索の分野では、ユーザーの検索トラフィックは基本的に上位ページに集中します。ページをめくるほど、開封率が低下し、トラフィックも少なくなります。つまり、ページが前面に近づくほど、クリック数が多くなり、商業的価値が高くなります。

動画検索の分野では、コンテンツの表示は情報フロー方式です。情報フロー広告では、一般的に露出度に応じて課金ルールが定められており、一定の露出レベルに達した情報フロー広告ごとに一定の料金が課金されます。

しかし、短い動画をベースにコンテンツを検索する場合、ユーザーは時間節約を考慮し、低品質のコンテンツをブロックする必要があるかもしれません。コメント数、再投稿数、いいね数、動画のテキストテーマなど、複数の側面に基づいてコンテンツの品質を予測して選別し、全体的なデータパフォーマンスがより良い動画をクリックして視聴することを優先します。

実際、海外のYouTube動画検索事業を見ると、YouTubeのキーワード検索は視聴回数、登録数、コメント、共有など複数の要素を総合的に考慮した検索モデルであることが分かります。

つまり、ショートビデオ分野に入札ランキングを適用しても、必ずしもトラフィックやクリック数が増えるとは限らず、初期段階では広告主から大規模な掲載枠を獲得することが難しい可能性があります。

さらに、ビデオ検索の基礎は、コンテンツの質と知識コンテンツの広さと深さにあります。主要なスーパーアプリシステム内に情報が散在しているため、ビデオ検索ではスーパーアプリの情報孤島問題を解決することが依然として難しく、コンテンツの質の包括性、深さ、広さには独自の限界があることがわかっています。

一方で、これにはプラットフォームに豊富なビデオ リソースのプールが必要であり、他方では、ユーザーのニーズに対する検索結果の応答速度と精度を向上させるために機械学習テクノロジの向上に依存します。現在、ビデオ検索の重要性は、アプリ内でのトラフィックを活性化することにあります。

3. ビデオ検索はどの方向に向かうべきでしょうか?

もちろん、検索は特定の種類の情報を検索して抽出することだけではありません。ビデオ検索の利点は、実用性、操作スキル、生活関連のコンテンツをより直感的に表示できることです。たとえば、フラワーアレンジメント、写真、料理を学びたい場合や、特定の分野の専門家からチュートリアル、知識、工芸、テクノロジーを学びたい場合、テキストよりもビデオの直感的なプレゼンテーションの方が効果的である可能性があります。

TikTokなどのショートビデオプラットフォームは、推奨アルゴリズムに基づく集中型コンテンツ配信方式を採用しています。これまで、このアルゴリズムメカニズムの欠点は、一部の高品質の垂直コンテンツが簡単に埋もれてしまうことでした。ビデオ検索により、ユーザーはキーワードを通じて必要な重要なコンテンツをキャプチャでき、プラットフォームはより多くのロングテールトラフィックを活性化することもできます。

このプラットフォームでは、ビデオ検索によってロングテール トラフィックの正確なカバレッジが促進されると期待されています。そのため、プラットフォームは検索アルゴリズムを可能な限り改善する必要があります。正確で高品質のコンテンツに到達する効率が高ければ高いほど、人々のビデオ検索習慣とニーズをよりよく動員できます。

コンテンツ制作者にとって、ビデオ検索の導入は、コンテンツ競争の敷居を下げ、ターゲットファンへのコンテンツの露出を増やし、プライベートトラフィックプールの形成を改善しました。

ショートビデオプラットフォームでは、ビデオ情報と知識は独立した散在点として提示されます。特定のトピックに関する「多くの声の喧騒」の背後には、しばしば情報過多と均質なコンテンツが多すぎます。特定のトピックの下で情報を分類して関連付け、知識のコンテキスト、因果メカニズム、影響などを整理することは困難です。これはまさに、情報と知識を体系化する画像とテキスト検索の利点です。

したがって、ビデオ検索の基盤となるレイヤーには、より優れた高品質のコンテンツ検索エクスペリエンスを提供し、製品メカニズムを通じてコン​​テンツを体系化するために、十分に豊富で高品質のコンテンツ リザーブ プールを備えたプラットフォームが必要です。

現状から見ると、ビデオ検索と画像・テキストは相互補完性が高いですが、画像・テキスト検索の効率性と情報の完全性はより強く、画像・テキストコンテンツの深さと厚みはビデオコンテンツの比較をはるかに超えています。

したがって、ビデオ検索が真に変革をもたらす力となるためには、高品質のビデオ コンテンツに対するユーザーの需要を満たす、豊富で高品質のコンテンツ エコシステムを基盤に構築する必要があります。

現在、ビデオ検索は、ビジネスモデル、コンテンツの提示と効率における欠点を早急に補い、ユーザーエクスペリエンスを最適化する必要があります。ここで、Google の経験は学ぶ価値があるかもしれません。

Google のアプローチは、まず技術レベルで最適化して、ユーザーが重要なコンテンツをすばやく見つけられるようにすることです。昨年、Google は「動画コンテンツの検索」という新機能を開始しました。これは YouTube 動画の説明から「タイムスタンプ情報」を取得して動作し、ユーザーがチュートリアル動画や長い動画内の重要なコンテンツをすばやく見つけられるようにします。

ただし、現時点では、この機能はコンテンツ作成者が提供するタイムスタンプに依存しています。作成者が提供するタイムスタンプが詳細であればあるほど、検索の精度は高まります。

この機能により、ある程度、ユーザーの視聴時間が大幅に節約され、また、上記の著者が述べた効率性の欠点を補うことができ、それによってユーザー エクスペリエンスが向上します。

第二に、Googleは動画コンテンツのエコシステムを最適化しています。Googleの現在の動画検索の基盤コンテンツは依然としてYouTubeが中心ですが、Googleは今後、CBS SportsやNDTVなど、より多くの動画メディアと協力すると発表しました。

つまり、 Google はより多くの動画メディアと連携することで、基盤となるコンテンツを充実させ、コンテンツの多様性と権威を高めようとしているのです。

実際、中国では百度もこの点に力を入れています。動画検索の分野では、百度は2017年10月に百度感感をリリースしました。検索カテゴリには動画、ショートビデオ、ライブ放送などがあり、コンテンツは百度動画、iQiyi、テンセント、ビリビリなどから提供されています。

さらに、 Googleの検索結果には有名人のビデオQ＆Aも導入されています。Googleがここでソーシャルカードを切ろうとしていることは明らかです。つまり、ユーザーが質問を検索すると、検索結果の上部にビデオ回答が表示されます。ただし、ユーザーが最初のビデオを視聴した後、カルーセルは自動的に有名人のQ＆Aシリーズの次のビデオに切り替わります。ユーザーは有名人の回答を見るか、スキップするかを選択できます。

有名人ビデオQ&Aモデルは非常に斬新ですが、その前提は、さまざまな分野の有名人を多数招待して参加してもらい、有名人ビデオQ&Aモデルの収益モデルを開発することであり、これは簡単ではありません。

しかし、もし成功すれば、それは閾値に基づいた差別化されたビデオ検索モデルとなり、一定の革新的意義と参考価値も持つことになるでしょう。国内の観点から見ると、このモデルは実はWeiboやZhihuに非常に適しています。

動画検索の分野では、コンテンツ大手同士の連携やAPP島嶼効果の打破が一つの方向性となるかもしれない。

ビデオ コンテンツのエコシステムは、豊かさ、権威、深さ、多様性の点でグラフィックおよびテキスト エコシステムとまだギャップがあるため、基盤となるコンテンツを継続的に充実させ、現在の状況では、より多くの外部コンテンツ情報ソースを統合してビデオ コンテンツ マトリックス コラボレーションを形成し、より優れたコンテンツ検索エクスペリエンスを実現する必要があります。

ショートビデオプラットフォームはまだコンテンツ蓄積の段階にあり、豊富なビデオリソースプールを持つことにはまだ遠い。現在のビデオ検索はより生活志向の検索であり、学術的な検索を実現することはまだ困難である。垂直的な専門的で権威のあるビデオ情報にはギャップと欠点がある。

これまで、コンテンツ分野におけるビデオ大手間の競争は、コンテンツのインタラクションとエンターテイメントコンテンツがもたらすトラフィック価値に焦点が当てられていました。

しかし、今後は、プラットフォームの知識コンテンツの蓄積をどのように向上させ、専門的で権威のある知識コンテンツのサービスと制作を促進し、ディープラーニングと人工知能をビデオ検索の認識と位置付けに適用し、高品質の知識を獲得する効率性を解決するかが、ビデオ検索で良い仕事をするための前提条件であり、ビデオ検索の将来の突破口となるかもしれません。

著者: 王 欣熙

出典: Hotspot Micro Review (redianweiping)

元のタイトル: ビデオ検索はどの方向に向かうべきか?

キーワード: ビデオ検索