最近一段时间，都扎在一个客户的关于如何对直播和点播的视频和音频进行数据采集并进一步深入分析需求里面。
借着做这个项目的机会，让我有机会学习了一下Adobe Analytics对于视频的数据采集提供的各种方法。这其中，最强大的，应当就是2013年秋天发布的名为的“Heartbeat tracking”的新的视频分析方法了。今天，我给大家简单介绍一下什么是“Heartbeat tracking”。
开场白（这一段主要介绍为啥视频的数据分析变得越发重要了，不感兴趣的可以跳过）：
随着硬件设施的更新换代，网速已经不是瓶颈了，视频这种多媒体形式，就逐渐演变成为互联网上的主流媒体文件了。在互联网领域，视频以几何级的爆炸性的速度在增长，逐渐占据了一席之地。当今社会，我们可以在一些视频网站比如优酷，新浪，爱奇艺，还有那个听说过没见过的youtube上观看世界各地的陌生人上传的视频；也可以通过一些媒体公司的应用观看体育赛事的直播（因为孩子太小不能看电视，我都会在周日，周三，周五，偷偷的用iPad看北京金隅的比赛，郑重感谢CCTV）；或者直接在网站上追各种美剧，电视剧。更重要的是，访问这些视频的设备，也已经从单一的台式电脑逐步演化成为包含台式机，iPhone，平板电脑，智能手机，智能电视在内的多设备的需求了。所有这些颠覆式的变革，对广大的视频发布厂商以及程序员来说，套用一句官话：是机遇也是挑战。他们需要找到新的方法去迎合终端用户的需求，并为用户提供更为贴心的用户体验。这种事情当然很难做到，但是值得我们投入金钱和精力研究如何做到。以为一旦做到了，那么挣钱将变成轻而易举的事情。
Adobe很早就在关注视频领域的发展并且预见到了对于视频数据抓取的广泛需求。这使得它能够在第一时间发布了最新的视频分析的工具。这个新的工具（Heartbeat）可以帮助我们用一种改良的新方法去评估和测量视频以及广告的播放情况，从而帮助视频的发布者，以及市场营销人员更好的理解终端用户是怎么观看这些视频的。有了这些信息，他们就可以在保证用户最佳体验的前提下，能够把握机会，赢取更多利润。
视频数据采集：
“Heartbeats”会每个10秒钟就向服务端发送一个server call。第一个server call在视频被打开的时候，被发送到Adobe Analytics，而后的其他的server call则会被重定向到一个处理层。这个处理层将会暂存并且预处理这些heartbeats发来的servercall 直到用户看完了视频或者通过其他方式退出了视频（比如关闭了页面，关闭了浏览器，打开了另一个视频等）。当这个视频的浏览session完成之后，第二个也是最后一个server call就会发送到Adobe analytics去完成整个的视频数据追踪。这种每10s就发送一个server call的方式能够帮助我们搭建起一个粒度更细的更整体更宏观的图像，告诉我们用户是如何观看这些视频的。
由于采用了这种新的测量方式，使得我们在计费的方式上也做了相应调整。新的计费方式采用的是按流媒体播放次数收费。比如，当一个终端用户看了一个视频，不论他看了5分钟还是20分钟，我们的客户只需要支付一次。这种新的计费方式使得市场营销人员能够更准确对预测和调整他们花费在视频数据分析上的经费。对于以前的既存用户，他们也可以通过升级他们的播放器代码来实现这种计费方式。
广告视频数据采集：
视频广告，目前仍然是视频网站最重要的盈利方式。好消息是，各种长度的视频广告的播放次数都在稳定增长。想做好视频广告，最关键的是要在保证不影响用户体验，不让用户产生逆反情绪的前提下，尽可能多的展示视频广告给终端用户。对于视频广告的数据采集，adobe video analytics没有进行单独处理，是和视频文件本身采取的同样的计费方式。和普通的视频内容一样，第一个server call会被发送到adobe analytics，然后每10s一次发送server call直到视频结束。不仅对于页面内的广告，对于弹窗的视频广告或者是那种视频内容中间强制加载商业性暂停的视频广告，也是一样的计费方式。
Adobe除了提供新的数据采集和计费方式，还添加了新的metrics(度量，具体概念会在随后的基础篇中介绍到)视频的报表中，比如impressions, average ads per video, time spend on ads, 以及ad bouce rates.它所带来的变化可不仅仅是能够多看到几个metrics这么简单，它能够帮助我们分析出广告是如何影响到用户观看视频的习惯的。比如在最新的视频drop-off报表中，ad pods能够覆盖到所有的视频内容去展示一个弹出广告或者一个商业暂停是如何影响用户是否继续下去的决定的。有了这些宝贵信息，市场营销人员就能够根据广告的位置，长度以及用户的属性来针对广告的分发做出优化。
新的视频报表：
在2013年秋天发布的这个视频分析工具中，Adobe出了升级了数据采集方法，添加了新的metrics，还同样提供了新的（或更新了）几个视频报表，比如Video overview，video detail以及video deaypart。
The Overview Report是对你所有的视频文件播放情况的一个总和。当然你可以针对不同的设备和地区添加不同的过滤器，以展示不同的数据内容。
你也可以直接挖掘到某一个具体的视频文件。使用video detail 报表，可以观看到之前提到的所有的metrics关于这一个单独的视频文件。
Video Daypart 报表主要以24小时为时间间隔，帮助市场营销人员观察前一天或者不同的日期之间，视频播放的数据差别。
标准化
我们下一个主要目标是帮助我们所有的视频用户来标注化视频数据采集的实现。我们标准化的一个方法就是通过针对视频以及广告的数据采集，预留出一些solution variables。根据设计，将会有7个variables包括starts, completes, time spent, content/ad name等等会被预留出来。从此，开发人员和IT部门不再需要了解各个不同的variables代表什么含义，或者怎么去匹配他们。这些variable对他们来说是透明的。需要大家知道的是，即使我们推荐大家使用标准化实现和这些核心的video metrics，营销人员仍然可以根据他们的真实需求，在第一个server call中，去使用任何数量的variable去发送各种数据到Adobe Analytics。
当视频的内容和视频的观看行为发生变化的时候，Adobe用自己的努力确保了能够跟上这些变化的节奏，从而帮助客户更好的去衡量你的视频文件并且转化成真金白银。