火山|什么是超视频时代的用户体验法则?( 二 )


以上仅仅是举例 , 类似这样的法则还有很多 。 火山引擎视频云将这些归结为播放体验、画质体验、互动体验、性能体验四个维度 , 分别进行量化和评估视频体验 。
一方面 , 火山引擎视频云有非常技术流的一面 , 一切以数据说话 。 比如 , 在播放体验方面 , 火山引擎视频云将首帧时间压缩到100ms以下 , 用户在观感上感觉不到首帧存在 。 崩溃率降低到了1/100000以下 , 假如用户每天刷100个短视频 , 3年才能遇到一次播放器崩溃 。
又比如 , 在画质体验方面 , 火山引擎研发的BVC系列编码器在视频编解码全球顶级赛事MSU2020中 , 获得17项评分冠军 。
值得注意的是 , 在火山引擎视频云推动的体验标准中 , 一些正在成为行业标准 。 此次峰会 , 火山引擎与阿里云、腾讯云联合发布“超低延时直播协议信令标准” 。 该标准首次正式定义了直播“客户端-服务器”信令交互流程 , 将传统直播技术3至6秒的延时缩短到1秒 , 可广泛应用于赛事直播、在线教育、电商直播等对实时性要求较高的场景 , 为用户带来超低延时、低卡顿、秒开流畅的直播体验 。

另一方面 , 火山引擎视频云也绝不是唯数据论 , 同样非常注重用户的主观体验 。 其自研的VQScore算法 , 就是根据人类对视频清晰度的主观评分数据训练的评价视频清晰度的算法 , 它可以在不借助参考视频的情况下 , 独立地对视频清晰度进行评价打分 。 在ICME 2021 的“压缩UGC视频质量评估”比赛中 , VQScore算法获得“无参考视频质量评价(NR-VQA)MOS赛道”第一名 。
这背后 , 是一套完善的质量体验体系 , 体现了火山引擎视频云对用户体验的思考与方法论 。
业界领先的质量体验体系是如何搭建的?峰会上 , 火山引擎视频云围绕三个本质问题 , 首次向外界分享了其质量体验体系背后的思考 。

首先 , 如何衡量体验?
行业内 , 视频体验指标可以分成 QoS(Quality of Service)指标和 QoE(Quality of Experience)指标 。
QoS是从服务或者功能的视角衡量 , 包括起播时间、百秒卡顿、画质指标、延时等 , 也是业界主流的标准 。 QoE则是从用户视角反映问题 , 通常是与用户播放时长和频次等相关的聚合指标 , 与增长关联更加直接 。
相比QoS , 火山引擎视频云更注重QoE指标 。
“QoS是单方面优化 , 而不是全局最优 , QoE则给了一个体验的最终结果 。 我们带着这个最终结果与业务的增长结果做关联 。 ” 火山引擎视频云技术负责人浩铭表示 。
其次 , 体验与增长之间是如何关联的?
A/B测试是字节跳动内部被大量使用的基础工具 。 A/B测试是指对不同策略进行对比实验 , 根据结果选择最优方案 。 据悉 , 字节跳动每天同时进行的A/B测试达到上万场 , 单日新增实验数量超过1500个 , 覆盖500多项业务 。
自2016年 , 字节跳动建立了支持大规模产品实验的A/B测试平台后 , 抖音、西瓜视频等全线业务陆续接入 , 将A/B测试应用在产品命名、交互设计、推荐算法、用户增长、广告优化和市场活动等各方面决策上 。
A/B测试平台也是火山引擎视频云技术人员直接看到研发动作与业务增长关联的平台 。 “有了这个平台之后 , 我们可以很方便地每个月做数十次线上实验 , 不断探索体验指标与业务指标的关联 。 ”浩铭指出 。
第三 , 如何优化体验 , 体验需要优化到什么程度?
基于快捷地展开大量实验 , 火山引擎视频云能快速、不停地迭代尝试出一些经验值 , 进而在具体场景里面复制、沉淀 , 推广到更多的业务场景使用 。 同时 , 基于已有数据之间的关联分析 , 可以找到业务优化的拐点 , 以此建立决策路径 。