刷新，这个视频封面看起来不错，点进去看看。
每天，世界上都有数亿人像你一样重复这个操作，躺在床上刷短视频或者追剧放松。
短视频和流媒体应用总能在刷新中推出「你喜欢的内容」，总有一段视频的封面刚好戳中了你的喜好，在这样的循环中，时间滴滴达达。
1 小时、2 小时、3 时间过去了。
如何实现短视频和流媒体应用？
Netflix 我在我的技术博客上介绍了相关的原理。它是如何让你通过封面一个接一个地使用的？「欲罢不能」。
让你欲罢不能「封面算法」在 Netflix 在流媒体服务普及之前，我们看到的电影海报是这样的，场景和人物形成了互文。《绝命毒师》中的主角沃尔特·怀特性格的狠狠展现无余。
▲《绝命毒师》. 图片来自：Netflix
或者这样，大尺寸的电影海报《沉默的羔羊》可以直观地关注海报中飞蛾的原因 7 位女性组成，暗示剧中罪犯渴望「破茧成蝶」成为女性。
▲沉默的羔羊. 图片来源：豆瓣
在网络视频兴起之初，这张创意海报自然成了电影封面，但现在你很难 Netflix 看到类似的创意封面，视频封面变得更简单、更直接，大部分封面都是电影标题，有主角。
看像是一件「反常识」电影创意海报作为视频封面不应该更有吸引力吗？
答案是否定的，Netflix 该团队在技术博客上解释说。
流媒体的载体是电视、手机、平板电脑等设备。细节太多的海报观众可能不会注意到，甚至会直接被忽略。
更重要的是，流媒体上的电影和戏剧选择太多，人们为戏剧停留的时间太短。
根据麻省理工学院的官方出版物，这可能会责怪你作为人类的能力太强。《MIT News》，人脑只需要处理眼睛看到的图像 13 毫秒。
▲面部表情和姿势的数据标记
这是 Netflix 没有人愿意看视频内容，这意味着没有人愿意付费订阅，所以优化视频封面已经成为团队的首要任务之一。
与普通视频创作者相比，Netflix 其优点是内容丰富。它不仅购买了大量的电影和戏剧版权，还购买了许多自制的戏剧和电影。庞大的用户订阅群也可以通过用户和点击数据分析人们对不同类型戏剧的偏好。
▲标有数据类型的图片
剧集封面也一样，Netflix 算法是专门为系列封面设计的，基于人们的浏览点击数据——AVA 视觉分析。
一般而言，Netflix 电影或剧集中包含的所有画面帧都将被抽出，每个画面都将被收集和分析。数据维度包括亮度、颜色、对比度、运动模糊、镜头、构图和演员。
之后 Netflix 根据用户喜好的数据，对这些数据进行分级筛选，选择适合显示的封面图测试。
▲面部表情和姿势的数据标记
这是一个非常复杂的过程，消耗了大量的计算资源，比如 1 小时《怪物语》包含 86000 可想而知，中选择封面图的复杂性可想而知。
巨大的数据分析，让 Netflix 技术团队在博客文章中列出了一些直观的例子，以了解人们的喜好。
例如，对于构图稳定、外观良好的封面，观众通常会选择简单角色和电影标题的封面。根据这一规则，高分剧《女子监狱》的封面逐渐演变。
▲ 根据数据结果调整的《女子监狱》第一季和第二季封面
另一个有趣的趋势是观众通常更喜欢「坏蛋」作为视频封面，点击率更高，前段时间流行剧《鱿鱼游戏》就是这样。
▲同一部电影，突出「坏蛋」封面更受欢迎
由于 Netflix 跨越多个国家和地区，文化动态调整视频封面，以获得更高的点击和观看时间。
▲不同地区的人喜欢不同的封面
剧集封面并不总是一成不变的，Netflix 会依靠 A/B 测试，持续优化。
通过不断优化封面算法，Netflix 总能推荐「符合你喜好」内容，再加上全集运营手段的发布，突然熬夜看完整季节的情况也有，最终推动 Netflix 不断增加使用时间，提高订阅率。
▲ Netflix 的 A/B 测试案例，第二个封面效果最好
根据数据研究机构 statista，Netflix 在 2021 年度第四季度末已经有了 2 亿 2218 万用户是世界上最大的流媒体服务提供商之一。
依靠算法或人在这个每天数亿人观看视频的年代，更能吸引人点击的视频封面，成了一门显学，除了 Netflix 也有很多机构和平台发现简单人物增加标题的视频，可以提高点击率。
流媒体服务越来越多，掌握这一趋势的平台也越来越多，「标准答案」突然多了起来。
▲ Netflix 电影封面
当标准答案太容易得到时，它的价值自然会迅速降低。虽然简单人物和标题的封面设计确保了合格的视觉感知，但有些人认为这种常规感太重，错过了电影海报上的创意设计。
算法可以帮助人们快速找到标准答案，让人们更快地找到他们可能感兴趣的系列，并帮助人们快速根据封面在一堆电影中做出决定。随着时间的推移，选择会趋同，个性表达会变得越来越珍贵。
Netflix 等流媒体平台的订阅商业模式催生了以算法为核心的推荐机制「上瘾」在提高付费率的同时，不同的产品会产生不同的设计。
▲ 流媒体服务越来越多. 图片来自： Thrillist
B 站和 Netflix 相似，但也有一些不同，相似之处在于它们都通过算法向人们推荐视频。
区别在于 B 如果深受社区文化的影响。如果你仔细观察，你会发现 B 官方版权电影或电视剧在网站推荐信息流中不会使用标准答案，如头文 D》的封面。
▲知道答案的朋友，在评论区见
这显然是一部人为痕迹很重的作品，我见过很多类似的案例。
封面只是电影中的一张图片，与标题形成了有趣的互文。看过或理解这部电影的观众很可能会理解它「我买了一件__」问题的答案和梗的结合是和谐的 B 社区文化的结合。
几年前，我们谈了 B 网站很可能会提到二次元、鬼畜等关键词。现在，经过一系列的扩张，从《让子弹飞》的流行到 B 站热榜不时变换的新梗都是这样。
▲《精神》和《让子弹飞》都是 B 站的流行梗
当然，不管是 Netflix 还是 B 站，封面如此重要的前提都是均采用了多列设计，如果是单列信息流，封面的重要性就会被极大地削弱。
最直观的例子是抖音。视频的自动播放缩短了人们观看封面的时间。整个屏幕只有一个视频可供选择。上下滑动取代了点击，观众总是在刷新。
封面的价值变得非常低，它不再让视频从一堆选择中脱颖而出。
▲「刷」抖音
换句话说，抖音视频的前几秒是另一种形式「封面」，当视频前几秒吸引力不足时，人们就会被划掉。
算法生动地反映了技术的两面性。
一方面，基于大量数据测试的结论更接近人们的偏好，使人们能够更快地找到喜好的内容，并帮助人们快速选择更喜欢的封面。另一方面，过度上瘾和选择趋同带来了许多不利影响。
两位移动平台霸主 iOS 和 Android 提供数字健康功能，足以证明问题的严重性，提供数字健康功能「屏幕时间」选择也是为了让人们有新的工具选择和限制 Netflix 等流行娱乐 app 使用时间，
虽然算法的高效性是有用的，但人调节也是不可或缺的。
