Streaming-Analyse ist der Prozess der Sammlung, Analyse und Präsentation von Daten über Streaming Medienkonsum. Diese Daten bieten wertvolle Einblicke in die Art und Weise, wie Nutzer auf Streaming-Inhalte zugreifen und sich mit ihnen beschäftigen. Sie können Ihnen dabei helfen, das Nutzererlebnis zu verbessern und Ihre Inhaltsformate, Programmierung, Veröffentlichung und Bereitstellung zu optimieren.

Warum brauchen wir Streaming Analytics?

Der Zweck von streaming analytics ist es, Informationen darüber zu liefern, wie streaming Inhalte konsumiert werden. Diese Daten können verwendet werden, um die Leistung einzelner Videos, Event-Streams, Fernsehkanäle und Radiosendungen zu verfolgen. Außerdem können sie helfen, allgemeine Trends und Muster beim streaming Konsum zu verstehen. Diese Informationen sind für eine Reihe von Zwecken wertvoll, z. B. für die Identifizierung beliebter Inhalte, die Optimierung des Dienstes, die Abstimmung des Content Delivery Network (CDN) und die Verbesserung des Nutzererlebnisses.

Es gibt viele verschiedene Arten von Daten, die über den streaming Verbrauch dargestellt werden können. Welche Daten am häufigsten verwendet werden, hängt von den spezifischen Bedürfnissen und Zielen des Unternehmens oder der Organisation ab. Zu den häufigsten Daten, die über die Nutzung von streaming präsentiert werden, gehören die Anzahl der Zuschauer, die beliebtesten Titel, die Dauer der Streams, die verwendeten Geräte und Plattformen sowie die geografischen Standorte der Zuschauer.

Zusätzlich zu diesen grundlegenden Metriken kann die Analyse von streaming detailliertere Informationen über Trends und das Nutzererlebnis liefern. Zum Beispiel die durchschnittliche Bitrate der Streams, die Pufferungsraten und die Abbruchraten. Diese Daten können verwendet werden, um potenzielle Probleme mit dem Dienst streaming zu erkennen, wie z. B. Netzwerküberlastung oder Wiedergabefehler. Sie können sie auch verwenden, um Korrekturmaßnahmen zur Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit zu ergreifen.

Insgesamt ist die Analyse von streaming ein wichtiges Instrument, das Ihnen hilft, Einblicke in Engagement, Trends und Leistung zu erhalten, damit Sie Ihr Geschäft und Ihre Angebote optimieren können.

Streaming-Analytik unter Jet-Stream

Jet-Stream verwendet Cloud- und CDN-Protokolle, um die Daten zu sammeln. Diese Datenquelle hat sich im Vergleich zu clientseitigen Daten als zuverlässiger erwiesen, da diese Daten durch Werbeblocker, Tracker-Blocker oder Firewalls manipuliert oder blockiert werden können. Außerdem könnten clientseitige Daten abgefangen, durchgesickert oder mit unerwünschten Dritten geteilt werden. Jet-Stream verhindert dies und garantiert eine 100%ige Datenerfassung.

Jet-StreamDie elastische Analyse-Engine sammelt Protokolle in Echtzeit und verarbeitet diese Daten, um tatsächliche Ansichtssitzungen anstelle von bloßen Manifest- und Video-Chunk-Anfragen darzustellen. 100 % der Daten werden analysiert, was zu einer höheren Genauigkeit im Vergleich zu Datensampling und Skalierung führt.

Was sind die Vorteile von Jet-Stream Echtzeit-Analytik?

Die Daten werden den Nutzern von Jet-Stream Cloud auf mehreren Ebenen präsentiert. Zunächst einmal wird die Verkehrsnutzung analysiert und im Portal dargestellt, und diese Daten werden über die API zur Verfügung gestellt. Da 100 % der Daten erfasst und 100 % der Daten analysiert werden, ist dies eine zuverlässige Quelle für die Verkehrsnutzung. Ohne die Abhängigkeit von Dritten bei der Erfassung oder Verarbeitung der Daten.

Zweitens wird eine intuitive Statistikschnittstelle präsentiert, auf der alle wichtigen Daten in Echtzeit und pro Zeitraum dargestellt werden. Gesamtzahl der Zuschauer, beliebteste Videos und Live-Streams, Anzahl der Zuschauer, durchschnittliche Betrachtungsdauer, beliebteste Geräte und beliebteste Regionen. Die Daten sind über eine API zur weiteren Verarbeitung verfügbar.

Drittens wird eine erweiterte Analysesuite mit demselben Datensatz gefüttert. In diesem Portal können Sie tief in Sitzungen eintauchen, Trends erkennen und Berichte erstellen. Diese Suite bietet auch eine API für die weitere Verarbeitung.

Viertens: Der Zugriff auf die aggregierten und verarbeiteten Quellprotokolle ist als Echtzeit-Feed verfügbar. So können Sie Ihre eigenen Analysedienste oder die von Drittanbietern für eine erweiterte Verarbeitung und Analyse integrieren.

Ein hervorragendes Beispiel für eine fortschrittliche Datenverarbeitung sind SVOD-Dienste, die diese Daten zur Berechnung der Gesamtzahl der Sehminuten pro Monat und Inhaltsanbieter verwenden. Auf diese Weise lassen sich die Einnahmen je nach Beliebtheit der Inhalte aufteilen.

Möchten Sie mehr über unser Analysetool streaming erfahren? Sehen Sie sich die aufgezeichnete Demo an!

Zurückgehen, um alle Blogposts zu sehen