刷新，這個視頻封面看起來不錯，點進去看看。

每天，全球有數億人和你一樣，重復著這個操作，躺在床上刷會短視頻或是追劇放松一下。

短視頻和流媒體應用總能在刷新中推出「你喜歡的內容」，總會有一個視頻的封面剛好戳中你的喜好，在這樣的循環(huán)中，時間滴滴噠噠走過。

1 小時、2 小時、3 小時，時間就這樣過去了。

短視頻和流媒體應用是怎么做到的？

Netflix 曾在自己技術博客中介紹了相關原理，它如何通過一張張封面，讓你「欲罷不能」。

在 Netflix 等流媒體服務普及之前，我們看到的電影海報是這樣的，場景和人物形成了互文，《絕命毒師》中主角沃爾特·懷特性格的狠厲展露無余。

又或是這樣的，大尺寸的《沉默的羔羊》電影海報，人們能很直觀地關注到海報中飛蛾其實是由 7 位女性組成，暗示劇中罪犯渴望「破繭成蝶」成為女性。

在線視頻興起初期，這種創(chuàng)意滿滿的海報自然而然地成為了電影封面，但如今你很難在 Netflix 看到類似的創(chuàng)意封面，視頻封面變得更簡單、也更直接了，大多封面都是一個電影標題，配上主角。

看起來似乎是一件「反常識」的事，用電影創(chuàng)意海報作為視頻封面不應該更具吸引力嗎？

答案是否定的，Netflix 團隊在技術博客中解釋道。

流媒體的承載者是電視、手機、平板這樣的設備，細節(jié)太多的海報觀眾不一定會注意到，甚至會直接劃走忽略。

更重要的是，流媒體上電影和劇集選擇太多了，人們?yōu)橐徊縿〖Ａ舻臅r間太短了。

這或許得怪作為人類的你，能力實在是太強了，根據麻省理工學院官方刊物《MIT News》，人腦處理眼睛所看到圖像，僅僅需要 13 毫秒。

這是 Netflix 所不愿看到的，沒人看視頻內容，也就意味著沒人愿意付費訂閱，因此優(yōu)化視頻封面成為了團隊的頭等大事之一。

相比普通視頻創(chuàng)作者，Netflix 的優(yōu)勢在于內容豐富，不僅收購了大量電影和劇集版權，還有不少自制劇集和電影，龐大的用戶訂閱群體也能讓它們通過用戶和點擊數據分析人們對于不同劇集類型的偏好。

劇集封面也是一樣，Netflix 基于人們的瀏覽點擊數據，專門為劇集封面設計了算法——AVA 視覺分析。

一般而言，Netflix 會將電影或劇集中包含的畫面幀全部抽離出來，對每個畫面進行數據采集和分析，數據維度包含亮度、顏色、對比度、運動模糊情況、鏡頭情況、構圖以及演員等等。

之后 Netflix 會對這些數據進行分級篩選，根據用戶偏好數據，選擇適合展示的封面圖測試。

這是一個極為復雜，耗費大量計算資源的過程，比如 1 小時《怪奇物語》就包含 86000 幀畫面，要從中選出封面圖的復雜度可想而知。

龐大的數據分析，讓 Netflix 更了解人們的喜好，技術團隊在博客文章中也列出了一些直觀的例子。

比如同樣構圖穩(wěn)定、觀感上佳的封面，觀眾通常會選擇簡潔人物加電影標題的封面，高分劇集《女子監(jiān)獄》的封面就是根據這條規(guī)則逐漸演變的。

另外一個有趣的趨勢是觀眾通常更喜歡「壞蛋」作為視頻封面，點擊率更高，前段時間的熱門劇集《魷魚游戲》就是這樣的。

由于 Netflix 跨越多個國家和地區(qū)，它也會根據不同地區(qū)文化動態(tài)調整視頻封面，以獲取更高的點擊和觀看時間。

劇集封面并不總是一成不變的，Netflix 會依靠 A/B 測試，持續(xù)優(yōu)化。

正是通過持續(xù)不斷的優(yōu)化封面算法，Netflix 總能推薦「符合你喜好」的內容，再加一次放出全集的運營手段，一下子熬夜看完整季劇集的情況也有，最終推動 Netflix 使用時長不斷增長，拉升訂閱率。

根據數據調研機構 statista，Netflix 在 2021 年第四季度結束時已經擁有了 2 億 2218 萬用戶，是全球最大的流媒體服務商之一。

在這個每天數億人觀看視頻的年代，更能吸引人點擊的視頻封面，成了一門顯學，除了 Netflix 也有不少機構和平臺發(fā)現了簡約人物加大標題的視頻，能提升點擊率。

流媒體服務越來越多，掌握這一趨勢的平臺也就更多，「標準答案」一下子就多了起來。

當標準答案太容易獲得，它的價值自然會快速降低，雖然簡約人物加標題的封面設計保證了及格的視覺觀感，但也有人認為這樣套路感太重，懷念電影海報上充滿創(chuàng)意的設計。

算法能幫助人們快速找出標準答案，能讓人們更快找到自己可能感興趣的劇集，幫人們在一堆電影中根據封面快速決定，久而久之，選擇就會趨同，不隨大流的個性表達因此愈發(fā)顯得珍貴。

Netflix 等流媒體平臺的訂閱商業(yè)模式催生了以算法為核心的推薦機制，讓人們看「上癮」的同時提升付費率，不同的產品會催生不同設計。

B 站和 Netflix 相似，但又有一些不一樣，相似之處在于它們都通過算法向人們推薦視頻。

不同之處在于 B 站受社區(qū)文化影響頗深，如果你仔細觀察，會發(fā)現 B 站推薦信息流當中的官方版權電影或劇集，并不都會采用標準答案，比如《頭文字 D》的封面。

這顯然是一個人為痕跡頗重的作品，類似的案例我見過不少。

封面只是片中的一個畫面，與標題形成了有趣的互文，看過或者了解這部電影的觀眾，大概率會了解「我買了一件__」問題的答案，和梗結合就是和 B 站社區(qū)文化相結合。

幾年前，我們談到 B 站大概率會提到二次元、鬼畜等關鍵詞，如今經過一系列擴張之后，整活、互聯網梗文化等成為新晉關鍵詞之一，從《讓子彈飛》的流行到 B 站熱榜時不時變換的新梗，盡皆如此。

當然，無論是 Netflix 還是 B 站，封面如此重要的前提都是均采用了多列設計，如果是單列信息流，封面的重要性就會被極大地削弱。

最直觀的例子便是抖音，視頻自動播放縮短了人們看封面的時間，一整塊屏幕僅有一個視頻作為選擇，上下滑動代替了點擊，觀眾永遠都在刷新。

封面的價值變得極低，它不再能讓視頻從一堆選擇中脫穎而出。

或者說，在抖音視頻的前幾秒就是另外一種形式的「封面」，當視頻前幾秒吸引力不足，人們就會劃走。

算法將技術的兩面性體現得淋漓盡致。

一方面基于大量數據測試得出的結論更接近人們的喜好，讓人們能更快找到符合喜好的內容，用更符合喜好的封面幫助人們快速選擇，另一方面過度上癮和選擇趨同帶來了諸多不良影響。

移動平臺的兩位霸主 iOS 和 Android 不約而同地提供了數字健康功能，足以證明問題的嚴重性，數字健康功能所提供的「屏幕時間」選擇，也是為了讓人們有新的工具選擇，限制 Netflix 等流行娛樂 app 的使用時間，

算法的高效固然有用，但人為調控也不可缺失。