2024-02-19
在數位時代的潮流中,那些被我們束之高閣的舊影片,實際上是一座未被開掘的金礦。當我們重新翻閱這些珍藏,會發現它們不僅僅是懷舊的象徵,更是一個重要的商業資源。要有效利用這些資源,我們首先需要對這些舊影片進行全面的評估。這一過程包括對影片的分類、評估其畫質、以及考量其文化價值等。
具有再塑造價值的舊影片,通常具備以下特點:
選定具有潛力的影片後,我們需要精確地定位目標受眾。例如,經典電影和電視劇可能吸引那些對復古文化充滿熱愛的年輕觀眾,他們經常尋找與眾不同的觀影體驗;而教學影片則可能吸引專業人士或學生,他們對於提升自我技能和知識感興趣。
這樣的明確定位有助於我們在商業上作出更針對性的策略,考慮到處理每部舊影片都需要時間和資源,因此確保內容能夠滿足市場需求非常關鍵。
成功鑑定目標受眾後,我們需要探索多元化的變現途徑。舊影片的商業潛力可以透過多種方式實現,關鍵在於選擇最適合特定受眾和市場狀況的方法。這些方法包括但不限於:
在選擇變現模式時,應該細致考量受眾的偏好、付款意願以及市場趨勢。可以選擇專注於一種模式,或者將多種方式結合使用,以實現最大化的收益。
創新的行銷策略對於提升舊影片的可見度和吸引力至關重要。這可能包括:
這些策略旨在引起公眾討論和分享,為原有影片帶來大量新的流量。在這個過程中,沒有一成不變的標準。不同的產業和影片特性會導致不同的創新方式。當然,這些行銷手段需在尊重原有版權的前提下進行。
在舊影片的轉化過程中,技術創新扮演著關鍵角色。利用最新的影片修復技術,如數位修復和色彩校正,我們能夠顯著提升影片的視覺質量,從而為經典作品注入新生命。此外,通過適當的格式轉換,確保這些影片能在各種現代設備、平台上順暢播放,無疑是對其價值的又一重大提升。
隨著技術的進步和市場的不斷變化,舊影片展現出了前所未有的潛力。它們不僅是文化遺產的一部分,更是為創作者、投資者提供新機會的寶貴資源。BlendVision 致力於幫助客戶最大化舊影片的價值,提供包括 AI 畫質修復、多元化變現模式的 OTT 服務、AI 語義搜尋以及互動功能等一系列關鍵服務,助力客戶在新時代中煥發舊影片的光芒。
填寫右邊的表格,讓顧問幫助您制定成功的影音策略
在數位學習與企業內訓加速轉型的當下,「AI 出題」與「考試自動化」早已從概念走向實踐。隨著生成式 AI 技術日益成熟,傳統由教師或人資手動設計考題、校對答案、安排評量的流程,正在被大幅簡化甚至自動化。這場革命,不僅節省了大量時間與人力,更讓學習變得更即時、更個人化、更具互動性。無論是學校教育、企業內訓,還是專業證照課程,都能透過 AI 實現更有效率、更有策略性的學習設計,打造真正以「學習者為中心」的智慧學習體驗。
根據市場報告,生成式 AI 市場規模預計在 2029 年將達到 2,819 億美元,並在 2024 至 2029 年間維持高達 50.87% 的年複合成長率。報告指出,多模態模型能夠同時處理圖像與文字等不同模態的數據,顯著擴大應用範疇並提高功能性,為自動化、創新和個人化服務創造了前所未有的機會。 然而,伴隨著生成式 AI 市場需求的急速增長,企業面臨的不僅是技術層面的挑戰,更要應對訓練成本指數型增長的壓力。在多模態模型的廣泛應用背景下,如何實現技術研發與商業落地的平衡,已成為關鍵課題。 BlendVision 擁有多年豐富的影音處理與 AI 影音分析經驗,2018 年至今共分析過 2.05 億影音 metadata,並處理過 2.9 億分鐘的影音編碼資訊。在本文中將分享如何運用多模態模型,在跨模態資訊處理中實現高效率與低成本的最佳平衡,並如何落地在不同商業場景之中。