2020中国视频内容全产业链发展研究报告.pdf
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1、中国视频内容全产业链发展研究报告2020年22021.1 iResearch I报告摘要来源:艾瑞咨询研究院自主研究绘制。核心变化未来趋势上游制作方:2014至2020年,专业影视制作方经历过热发展、泡沫爆发、泡沫挤出,公式化生产导向逐渐淡出,随市场冷静及投资方专业度提升渐归内容本位中游分发方:大环境推动平台商业模式与玩法不断升级,预计头部玩家间的定位将进一步融合延伸下游终端方:移动互联网时代智能手机在小屏类中为主流;三网融合及5G背景下,DVB/IPTV+OTT TV将成大屏类大势各方合作:内容垂直化与产业体系化基调下,内容、渠道、终端方合作模式多元化、体系化我国内容消费先进使平台形成“时间
2、机器”优势,头部玩家探索出海产业链分析产业的变革:垂直化、分众化,大一统内容时代黯淡,流量绝对值的话语权系统性削弱背后的主要推动力:数字及互联网技术发展,移动互联网普及,居民娱乐消费水平提升技术的持续发展,业态的不断演进,带来内容供给、消费、触达成本下降,促成内容供需繁荣,个体兴趣得以被更好满足,促使视频内容产业用户渗透率高企、兴趣分化、注意力从过剩转向稀缺视频内容行业进入以2C为主导的买方市场,内容整体向垂直化、分众化方向延伸关于发展的思考:垂直化大趋势下,一方面视频内容产业应从规模效应向网络效应拓展深化,于买方市场中打造区别化优势;一方面应通过对于产业链的垂直一体化协同形成体系,提升内容生
3、产及运营效率制作:提升全产业链工业化内容生产、管理进程,促进规范化,提升运作效率技术:5G带动视频内容消费及底层技术浪潮级变革内容:基于垂直化、工业化探索垂类大众化,着重提升内容变现效率生态:基于作为消费端主要人群的85后良好、多元的娱乐内容消费习惯及参与度,打造不局限于视频的生态化内容消费体系,提升用户价值3中国视频内容产业发展核心变化1中国视频内容产业链分析2典型企业案例分析3中国视频内容产业发展趋势442021.1 iResearch I总览:视频内容产业的变革买方市场下,视频内容的垂直化为近年大势本章节围绕近年视频内容产业的垂直化趋势进行分析,以求以量化的方式展现近年及当前环境下,内容
4、垂直化的演进与发生,与唯流量思路于视频内容产业的逐渐失灵,并分析归纳这一贯穿全产业的趋势产生的主要归因,以及透过内容垂直化所伴生的视频内容整体业态与各参与方商业模式、合作模式的发展与变迁。来源:艾瑞咨询研究院自主研究并绘制。数字及互联网技术发展移动互联网普及居民娱乐消费水平提升视频内容生产传播触达消费渠道拓宽成本下降内容繁荣平台产业链话语权增强互联网视频服务受众泛化用户注意力由过剩转向稀缺供给需求内容制作思路破圈垂直内容传播特征大众分众内容分发模式2B 2C平台商业模式广告付费内容采买模式单一系统产业链环节联系松散紧密52021.1 iResearch I泛化带来分化,小热门的贡献力增强传统主
5、流渠道:大一统的大众内容时代逐渐黯淡近20年来,以电视为代表的传统主流渠道的受众不断拓宽,从2001年的0.88亿户提升至2019年的2.12亿户,但同时整体收视水平及其集中度,以及热门内容的大众口碑呈下降趋势。一方面,传统广播电视渠道无法彻底突破内容传播上时间与空间的局限,因此广告始终是其最为主要的变现模式,于是传统广电渠道播出的内容在除承担起传播主流意识形态的使命之外,须尽可能地契合到更多人的兴趣,这一点亦可从2001-2019各年度收视前5的剧集题材类型佐证。另一方面,用户群体的泛化所带来的兴趣分化,以及内容供给的逐渐繁荣,使得绝对的主流群体与绝对的大众内容概念在当下环境中逐渐淡化,大一
6、统的大众内容时代逐渐黯淡,但广大人民对于电视场景的需求仍然存在,传统渠道亟待模式与逻辑的转型。来源:国家统计局,中国广视索福瑞媒介研究(CSM),公开资料整理。6.65.26.45.88%5.47.26.05.66.26.812%8.47.07.47.610%7.88.08.28.62%4%6%201120102005200320018830万户20182013200220142007200620122008200420152016201720192009卫视剧年度收视率前5名平均收视率2001-2005各年有线电视用户数(万户)卫视剧年度收视率前5名平均豆瓣评分2001-2019年中国有线电
7、视用户数、央卫视剧集收视与口碑情况21200 万户201020012019都市/青春家庭/生活历史/传记古装/民国战争/犯罪2001-2019中国央卫视剧年度收视率前五名内容类型分布2006-2009各年有线电视用户数(万户)2010-2014各年有线电视用户数(万户)2015-2019各年有线电视用户数(万户)62021.1 iResearch I2021.1 iResearch I2019Q1-2020Q3中国在线视频影视综节目月均总播放量分布情况2019Q1-2020Q3中国在线视频影视综节目月播放量TOP10节目平均豆瓣评分泛化带来分化,小热门的贡献力增强在线视频:注意力从个别全民顶流
8、向更多垂类爆款发散经过2018年在线视频平台商业模式从广告向付费大规模快速迭代期,自2019年起行业以内容付费为重心的模式整体基本成型。在此大基调下,用户注意力分化、发散。在Video Tracker统计的月独立设备数大于10万的影视综节目中,TOP10月均播放量占比由2019Q1的33.4%下降到2020Q3的14.6%,而在TOP300之外的节目播放量占比从月均总播放量的27.9%攀升至46.7%,垂直化优质内容的接受度提升明显。同时,头部热门的平均豆瓣评分的提升,一方面反映了用户需求促使头部内容的制作水平不断提升,内容质量与其带来的流量价值更加匹配,另一方面也说明了技术的不断应用提升了内
9、容与用户偏好/需求的匹配度,从而使得头部内容的用户认可度更高。注释:播放量仅统计正片,花絮及预告等不计入。来源:VideoTracker 多平台视频内容监测数据库(桌面及智能终端)。来源:豆瓣,VideoTracker 多平台视频内容监测数据库(桌面及智能终端)。28%35%38%37%37%44%47%12%14%13%14%15%15%15%8%8%8%8%8%7%8%19%19%18%18%18%16%16%33%25%23%23%21%18%15%2019Q12019Q42019Q22020Q32020Q22019Q32020Q1300+TOP101-300TOP11-30TOP31-
10、100TOP106.45.36.46.46.56.77.02020Q32020Q22019Q42019Q12020Q12019Q22019Q3月播放量TOP10的影视综节目平均豆瓣评分(分)72021.1 iResearch I泛化带来分化,小热门的贡献力增强在线视频:播放量不再是评断内容价值的唯一标准2018Q1-2020Q3中国在线视频月头部流量内容集中度与各主要运营指标趋势关系从左侧两图可看出,当长视频平台开始侧重会员付费订阅模式,全民爆款策略对付费用户数与时长的快速增长起明显拉动作用,但当其渗透率突破至一定规模(即付费用户泛化,时长到达一定平台)后,追求大爆款策略即不再是平台持续增长的
11、唯一手段;这一走向,通过长视频在用户付费规模化后的月度活跃指标亦可佐证。综上,目前长视频内容主要呈现两个趋势:1、打造全民爆款的策略对带动相关长视频核心运营指标从较低量级快速突破至规模化量级的作用显著;在立于规模化基础上进一步向天花板突破的进程中,平台通过更多垂类优质内容的布局和内容组合玩法的补充来满足用户更多的需求,从而带来持续增长;2、随着不断泛化带来的持续分化,更多内容被用户所关注,流量单指标不再是评判内容价值的唯一标准,视频平台通过多年版权积累形成的丰富内容池逐渐凸显其应有价值。注释:因各指标自身属性不同,量级间存在较大差异,同时本篇的主要目的为比较升降情况,因此数据统一采取取log方
12、式处理。月头部内容集中度具体衡量维度为log(月播放量TOP10的影视综节目的月播放量总和均值/月独立设备数大于10万的影视综节目月播放量总和均值x100),反映各时间区间播放量前10的头部内容占该区间整体播放量的比重。播放量仅统计各节目正片播放量。付费用户数原始数据分别为爱奇艺、腾讯视频财报披露的其季末付费用户数;日月比为行业日均独立设备数/月均独立设备数。来源:VideoTracker 多平台视频内容监测数据库(桌面及智能终端)。2018Q12019Q1Q3Q2Q42020Q1Q2Q3Q32018Q12019Q1Q2Q4Q32020Q1Q2Q22018Q1Q22019Q1Q3Q42020Q
13、1Q32018Q12019Q1Q4Q2Q32020Q1Q2Q3平台商业模式开始向会员付费订阅着重发力平台商业模式开始向会员付费订阅着重发力平台商业模式开始向会员付费订阅着重发力付费用户数&月头部流量内容集中度日月比&单机单日时长&月头部流量内容集中度月头部流量内容集中度月头部流量内容集中度平台商业模式开始向会员付费订阅着重发力月独立设备数&82021.1 iResearch I数字及互联网技术发展使内容供需繁荣生产与传播:参与者属性与范围扩大,传播方式突破时空局限2020Q3不同类型视频内容供给数量情况随着我国数字技术及互联网技术的发展,视频内容的生产成本及传播成本降低,生产参与者与传播范围扩
14、大,共同推进了视频内容生产的供给端繁荣。从单个用户准备观看视频内容时的切面时间内的选择面而言,从传统有线电视,到允许7日回看、一定程度突破时空局限的IPTV,到完全突破时空局限的在线视频,再到生产参与面迎来历史性突破的短视频,选择面的广度不断突破,用户的注意力不再溢出,从供给端驱动视频内容的垂直化发展。注释:不重复的电视节目档数及在线影视综节目数按内容不重复系列的口径计算,统计期间如同一内容在多个平台或频道播出做去重处理,如一部剧集为一个节目,一个系列的不同季不进行去重,但同季的不同集进行去重,对于如某某剧场的电视节目,针对统计期内其具体播放的内容进行统计。对于在线影视综节目,本页所列出的数字
15、较其他内容性质的数字为一窄口径。来源:VideoTracker 多平台视频内容监测数据库(桌面及智能终端)、电视猫、综合公开材料与行业访谈信息整理。2020Q3某日北京地区有线电视用户不同时段可选择的不重复电视节目档数2020Q3某周北京地区IPTV用户可选择的不重复电视节目档数2020Q3某周周独立设备数超10万的在线影视综节目数2020Q3主要短视频平台日上传总量期望:120档1134101004总计(档)卫视(档)央视(档)地方台(档)1527335758总计(部)1593综艺(档)动漫(部)1890剧集(部)电影(部)4576量级x656562112674674466699848431
16、232844343541313645393520卫视(档)央视(档)地方台(档)期望:120档865141314131618131792021.1 iResearch I数字及互联网技术发展使内容供需繁荣触达:筛选过滤器不断演进优化扩大信息面,降低触达成本视频用户触达内容方式随互联网技术发展的拓展情况概览整体而言,视频用户触达内容的方式随互联网技术发展不断增多,筛选效率提升,触达成本下降。最初,用户只能通过广播电视及线下渠道了解到节目,而筛选的方式也基本局限于通过响亮的个人及企业IP;互联网的普及,使用户能通过主动按个人喜好搜索内容标签或进入兴趣组群了解到节目,过滤的动作更为主动、前置;大数据
17、技术的发展及算力的提升,使2.0阶段中按个人喜好搜索内容或进入兴趣组群这两个方式升级为基于内容或协同过滤,触达的效率进一步升级。触达成本的下降使更多的视频内容易被看到,使用户兴趣得以被更精准地匹配,从而推动视频内容的垂直化、圈层化发展。来源:艾瑞咨询研究院自主研究并绘制。用户获知节目自我提取内容标签编剧 导演 演员 题材类型 出品 发行 判断观看滤过用户搜索内容标签编剧 导演 演员题材 出品 发行类型 发现节目判断观看滤过结合口碑用户参考组群推荐豆瓣 微博 贴吧发现节目判断观看滤过结合内容标签口碑基于内容过滤基于协同过滤编剧 导演 演员题材 出品 发行类型 画像:性别 年龄地域 行为:搜索 观
18、看评论 收藏 算法匹配人工加权排序模型用户触达成本下降,筛选效率提升1.02.03.0102021.1 iResearch I2021.1 iResearch I2019Q1-2020Q3在线视频及短视频于移动端互联网渗透率2019.3-2020.9在线视频及短视频移动端月总独立设备数及设备重合度数字及互联网技术发展使内容供需繁荣受众:视频内容服务已成互联网时代全面消费数字技术与互联网技术的普及,降低视频内容的消费成本,并同时促进视频内容供给端的繁荣,二者共同推进内容消费的繁荣。根据UserTracker显示,从2019Q1-2020Q3,我国在线视频移动端渗透率维持在75%以上,短视频渗透率
19、从65.4%上涨至74.3%;同时,同期在线视频与短视频保有较高的重合度,体现当下用户视频内容消费个体兴趣的多样化。繁荣的视频内容消费下,用户不断泛化,庞大的用户基数使群体内画像不再有单一的“主流人群”,从消费端驱动视频内容的垂直化发展,并进一步反馈供给。来源:Usertracker 多平台网民行为监测数据库(桌面及智能终端)。来源:Usertracker 多平台网民行为监测数据库(桌面及智能终端)。77.7%2020Q165.4%71.3%73.2%85.8%2019Q278.2%2019Q177.6%67.8%2019Q378.1%73.2%2019Q482.3%78.8%2020Q279
20、.5%74.3%2020Q3在线视频移动端月独立设备数于移动互联网渗透率(%)短视频移动端月独立设备数于移动互联网渗透率(%)1,2471,2741,2781,3121,3311,3081,31962.5%58.2%2019.62019.359.7%2019.966.3%2019.1269.7%2020.363.2%2020.663.9%2020.9在线视频与短视频月度设备重合率(%)在线视频与短视频月总独立设备数(百万台)112021.1 iResearch I小结:从规模效应向网络效应拓展深化打造范围内各品类的规模经济,生成网络效应来源:艾瑞咨询研究院自主研究并绘制。释义:随用户整体规模增
21、大,单位用户内容供给成本降低泛化带来兴趣分化内容供需繁荣,触达成本降低,个人兴趣更易被匹配与满足绝对大众化概念逐渐淡出,需求垂直化、圈层化视频服务用户渗透率接近天花板数字及互联网技术持续发展,行业业态不断成熟行业进入买方市场应用思路:绝对大众化淡出,但相对大众化仍会持续存在从寻求满足全体用户的趋同化需求向满足各圈层的趋同化需求深化,扩张垂类渗透率适用的内容/平台类型及场景:整体调性、机能更偏向于媒体及/或以造势为主要目的的品牌广告投放为主要变现模式大环境下的规模效应逻辑视频内容产业大环境大环境下的范围效应、网络效应逻辑释义:随多种内容联合生产及分发,单位用户内容供给成本降低释义:随用户整体规模
22、增大,单位用户价值提升应用思路:寻求可复用链条的品类,多元化内容布局,生态化商业模式布局形成合成效应,提升用户黏性,分摊固定成本,降低变动成本,打造区别化优势适用的内容/平台类型及场景:整体调性、机能更偏向于社区、及/或以内容付费或以ROI为核心追求的广告投放为主要变现模式大环境下的产业链垂直一体化协同效率能力为实现“效应”的必要条件平台在视频内容产业链中的地位不断增强,其推动的2C为主导的商业模式使内容与消费者直接对话,推进视频内容产业链在内容、渠道、终端、技术等方面的一体化协同,提升整体内容生产及变现效率,牵头产业链整体降本增效、探索更科学的合作及利润分配机制,促进产业整体可持续发展促进实
23、现促进实现12中国视频内容产业发展核心变化1中国视频内容产业链分析2典型企业案例分析3中国视频内容产业发展趋势4132021.1 iResearch I视频内容产业链结构来源:艾瑞咨询研究院自主研究并绘制。国家新闻出版广电总局公安部监管部门内容生产内容监管技术支持内容分发用户电信运营商广告商PGC文化部网信办投资方制片公司特效公司PUGC专业人士MCNUGC用户工具软件投资项目MCN短视频平台新闻资讯平台社交平台传统视频网站广告费贴片、信息流内容播放内容付费、打赏整合内容分发广告费内容植入收入分成内容分发其他分发平台内容分发收入分成发行在线视频平台电视台院线影院音像制品其它平台其它电视台游戏文
24、创服务器提供商网站及APP开发运维商视频技术商版权分销授权开发142021.1 iResearch I视频内容全产业链图谱来源:艾瑞咨询研究院自主研究并绘制。内容分发平台内容播放终端技术支持PGC内容生产PUGCUGC影视内容营销内容营销传播创作者内容营销中长视频聚合视频短视频OTT APP及服务商移动端终端大屏相关终端专业及特殊设备终端152021.1 iResearch I上游内容制作方发展概览资本从狂热回归冷静,巨头推进整合2014至2016年,伴随政策和下游渠道大环境变迁的联合利好,影视综内容制作行业迎来资本化浪潮。但随着自2017年起内容领域监管趋严,以及紧随其后的全面金融去杠杆,导
25、致被外力揠苗助长的行业在资本市场迅速降温,全面进入冷静期。2018年,互联网及传统巨头趁势介入内容生产,参与整合资源,但行业整体仍处于向下调整的阶段。从细分领域而言,内容制作领域的投融资热点具有从综艺制作向影视制作发散的态势。来源:IT桔子,艾瑞咨询研究院整理并绘制。18210227549115798625822941282综艺制作融资总金额(亿人民币)影视制作融资总金额(亿人民币)1233666144141441402717201220142017201520132016201820192020H1132214267410688616 万达电影116亿收购万达影视 万科,腾讯,阿里领投华人文
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