直播鼻祖Meerkat死了,但直播的發展之路並未終結
直播鼻祖Meerkat死了,但直播的發展之路並未終結

2015 年的明星 app、打開直播「風口」的先鋒 Meerkat 最終成了先烈。

Meerkat 公司 Life On Air 的 CEO Ben Rubin 在 Twitter 上宣布,Meerkat 已經從 App Store 上下架,團隊轉型推出一款多人影片聊天軟體 Houseparty。

完全基於手機、與Twitter關係鏈深度綁定、操作邏輯極其簡單,Meerkat最早定義了行動直播的形態,並成為國內外一票直播軟體的範本。

鼻祖隕落,在各類所謂「直播偽風口」的分析文章出來之前,不如先看看這個典型矽谷創業悲情故事。

Meerkat 是怎樣被巨頭逼死的?

2005年的西南偏南音樂節(SXSW)上,因為很好地滿足了音樂節上「潮人」的嚐鮮和社交需求,Meerkat紅了。

它符合一切大傳播的社交特性,一句話就能解釋它的功能:基於Twitter的直播平台,你可以隨時隨地一對多地直播你身邊發生的事。

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圖/ Meerkat

Meerkat的躥紅,一如前幾年同樣在 SXSW 上一飛沖天的 Twitter 和 Foursquare。它讓媒體從業者彷彿看到社交媒體新的趨勢——從文字到圖片,第一人稱視角的實時影片將成為主流的內容形態。

從2月27日正式上線以來不到一個月的時間,Meerkat就收穫了約十幾萬用戶。公司也很快拿到1,400萬美元的融資。

早期的Meerkat不支援註冊,用戶必須使用 Twitter 賬號登錄。相應的,直播的消息會自動發佈到 Twitter 的時間線上,這給 Meerkat 輸送了大量的流量和用戶。

成也Twitter敗也Twitter。

在收購了Periscope一腳踏入直播的市場後,Twitter就封殺了Meerkat的關係鏈,用戶再也無法在這裡看到別人發表的直播。

暗地裡,Twitter和Periscope則開始勸說Meerkat上的明星和網紅轉投Periscope,當時Twitter的CEO Dick Costolo和投資人Chris Sacca甚至親自出馬挖角,宣稱「親兒子」能吸引更多用戶。

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圖/ App Annie

上線僅一個月,失去流量支柱的Meerkat就被Periscope甩到了後面。

Meerkat後來抱上了Facebook的大腿。但厄運並沒有結束,2016 年年初,Facebook Live直播功能上線,Meerkat的直播再一次被中斷了。

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圖/ App Annie

巨頭的進入不僅引爆了行動直播的市場,更改變了直播的玩法和格局——無論是Twitter、Facebook、YouTube 還是Snapchat,它們無一不是已經牢牢紮根在社交和網路市場的網路巨頭,擁有雄厚的資金和用戶。

用Ben Rubin自己的話說,「(我們的)直播只不過是巨頭平台上的一個功能而已。」

中國的情況還不太一樣

與國外直播市場三足鼎立的局面不同,中國直播行業一直處於同質化的混戰局面,目前市場上一共生長著 200 多家直播公司。

除了純直播 app,新聞類、影片類、社交類甚至電商類應用都不甘落後,集成了直播功能。

這裡面不乏新浪微博、淘寶這樣的流量巨頭,但即便背靠社交和電商平台,它們仍然無法像海外網路巨頭那樣一統直播市場。

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圖/ 36 氪

與海外直播平台內容不太一樣的是,中國的行動直播延續了PC 時代的「秀場」模式:傻傻分不清的女主播在精心裝扮的隔間裡嘟嘴賣萌,不時地與粉絲打諢插科,含情脈脈地唱著跑掉的歌,請求「價值連城」的遊艇和豪車。

秀場的直播模式直接催生了所謂的「網紅經濟」,平台可以靠打賞抽成獲得實實在在的現金流,而海外直播平台仍然延續著影片平台單一的廣告模式。

在這種模式的導向下,廣告主只會選擇流量大、用戶基數高、留存時間長的大平台,這也是為什麼 Meerkat 會在巨頭進入直播市場後快速隕落。

即便如此,直播在中國仍然是一個虧損的生意——打賞抽成、流量廣告和遊戲分成的微薄盈利,仍無法負擔起高昂的寬頻和主播簽約成本。

估值 70 億元人民幣的映客,2015 年全年總收入高達 3048.36 萬元人民幣,但淨利潤卻僅有 167.28 萬元(未經審計)。

至於新興的商城導購、綜藝化內容方向,雖然還看不到它的未來,但至少還證明直播市場有相當大的發展空間。

最重要的問題

熱錢快速湧進一個市場又快速遭遇寒冬,令人哭笑不得的事情在投資圈屢見不鮮。

在海外洗牌、中國混戰的階段,沒有人能搞得清楚直播究竟是不是 The Next Big Thing。

除了被巨頭夾擊,Ben Rubin 承認直播的市場空間可能沒有那麼大。在回覆 TechCrunch 的郵件裡,Rubin 說:

「一對多的直播沒有成為一個日常習慣,它離每天活躍的用戶太遠了。」

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Periscope 的熱度也經歷了一個大滑坡
圖/ App Annie

從 App Store 的排名看,手機影片直播從來沒真正火過。 Meerkat 的下載量早已跌到了排行榜 1500 名之外。據稱,在 Meerkat 位於頂峰的 2015 年 5 月,拿它做直播的也不過 10 萬人。

而中國的直播同樣好不到哪去,在 App Store 免費榜前 100 名中,純直播 app 的只佔據了 4 個。

直播模式的走紅代表著內容的承載形態正在從文字、語音、圖片轉向影片,但這也意味著內容的生產門檻也越來越高。如果不能出現更多創造者,對用戶數量增長有極高需求的社區就無法為繼。

無論是簽約更有人氣的明星,還是背靠各種流量平台,目前的直播平台都更像是一個整合資源的內容生產工具,而不是一個內容生產平台。

Meerkat CEO Ben Rubin 給投資人信中的這一段論述,可能是值得整個行業思考的問題:

「到目前為止,直播的未來對於那些不是名人、媒體和新聞機構之外的人來說還是不清楚……對於普通人來說,很難想明白什麼時間要直播,為什麼要直播。」

本文授權轉載自:愛范兒

關鍵字: #直播
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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

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