01 youtube是什么職業類別表2022(下一個數字化大優勢，為什么是數據圖譜？)

YouTubeVideoBuilderReview2022-好吧，但非常有限

在本文中，它基本上只有一個功能，但很容易使用Output這里沒有太多支持，但你的視頻都是你自己的。結論：這很好，但當YouTube這樣的巨頭推出一個視頻制作工具時，你可以做得更好。我很好奇，所以我獲得了測試版，這樣我就可以測試它了。我發現它沒有我想象的那么大。

現在讓我來設定你的期望：這不是一個視頻編輯器（盡管YouTube的工具箱中已經有了一個基本的視頻編輯器）。它是一個工具，根據一些模板生成視頻，特別是6-16秒的廣告視頻，你可以用自己選擇的文本、圖像和音樂填充這些模板。

這個工具不會讓你成為下一個YouTube名人。你將無法制作購物視頻、游戲指南或有趣的戲劇視頻。它所做的只是廣告，目前還沒有跡象表明，你可以制作除廣告以外的任何東西。

它基本上只有一個功能，但很容易使用。整個應用程序由大約三個屏幕組成：

選擇視頻模板的屏幕。

和您等待視頻制作的那個，我在制作視頻時忘了截屏。這基本上只是一個進度條，你可以在下面看到我對整個過程的記錄。嘿，都是免費的。

你只需用你想要的圖像和文本填寫一張表格，改變視頻的顏色以匹配你的品牌，從一系列器樂的、半朗朗上口的節拍中挑選你的音樂，然后讓應用程序完成其余的工作。如果你已經準備好了一切，整個過程可能需要三分鐘，這還不包括視頻渲染所需的時間。

如果你必須像我一樣調整圖像大小，可能最多需要十分鐘。

你也可以選擇視頻中使用的字體，你可以訪問整個谷歌字體目錄，這意味著你有近千種字體可供選擇。缺點是，你必須在另一個選項卡中查看這些字體，看看它們是什么樣子。但基本經驗很簡單。如果你曾經在網上填寫過表格，那么你就得到了這個。我相信你！

這里有一段視頻詳細介紹了我使用該軟件的全部體驗：

這里是最終輸出：

輸出

你可以得到一個6到16秒長的全高清（1080p）視頻。從字面上看，所有的模板都是基于廣告的，旨在介紹你的品牌或產品，所以這些都是你的選擇。

目前，該視頻將被放在YouTube頻道上，與您用于注冊beta版訪問的同一封電子郵件相連。視頻本身將“未列出”，所以在你準備好之前，公眾不會看到它。我真的很感激。

沒有太多支持，但你的視頻都是你的

好的，所以這是一款專門的YouTube產品，在YouTube網站上。這意味著所有的基礎設施都是圍繞YouTube構建的。如果你需要支持，祝你好運。眾所周知，YouTube的支持基礎設施不可靠，尤其是在存在版權問題的情況下。確保你擁有你放在視頻里的所有東西。

這也意味著服務條款和隱私政策與YouTube大體相同。您保留所創建視頻的版權（但同樣，只有在您擁有所使用的所有文本和圖像的情況下）。鑒于YouTube視頻生成器的全部功能都是制作廣告，谷歌希望你將這些視頻貨幣化是非常安全的。

總之：這很好，但你可以做得更好。

如果你幾乎沒有預算，也不介意自己動手，你也可以試試我寫的這個免費在線視頻編輯器的大名單。

這并不是說現在還沒有廉價的方法來制作這種低強度的視頻，但這是我所見過的完成視頻處理的最精簡的概念之一。

根據營銷公司WebFX的數據，公司每天在YouTube廣告預算上的花費僅為10美元。僅在廣告上花費幾百美元的人就可以獲得一個月的流量和眼球增長，只在廣告上花錢。

從谷歌的角度來看，這對一家小企業來說是一個巨大的潛在商機，也是一個尚未開發的收入來源。也許有一天，作為一個附帶的好處，YouTube視頻生成器將擴展功能，幫助你制作你夢寐以求的視頻日志。就目前而言，這是所有關于這些廣告的

下一個數字化大優勢，為什么是數據圖譜？

亞馬遜每分鐘賣出四千件商品，其中約50%是由個性推薦引擎呈現給用戶的。瀏覽亞馬遜網站時，算法會預測你在此時此刻想要的東西，從約3.53億商品里選出一組推送給你。

驅動個性推薦的是亞馬遜不斷演進的采購圖譜，即現實中“實體要素”——客戶、產品、采購、活動和店址等一切店鋪信息——以及這些要素之間關系性的數字化呈現。亞馬遜的采購圖譜將購買 歷史 與網站瀏覽情況、Prime Video觀看情況、亞馬遜音樂收聽情況和來自Alexa設備的數據聯系起來，算法使用協同過濾，結合多樣性（推薦商品的相異程度）、意外性（推薦商品的驚人程度）和新奇性（新鮮程度）等要素，生成世界上最復雜的推薦。憑借豐富的數據和行業領先的個性化推薦，亞馬遜現在占有美國電商市場的40%，跟得最緊的對手沃爾瑪市場份額僅為7%。

為了與亞馬遜競爭，谷歌于2021年4月宣布推出購物圖譜（Shopping Graph），一個在用戶搜索時推薦商品的AI模型。每天用谷歌搜索商品的人超過10億，購物圖像將他們與全網幾百萬商家超過240億商品列表聯系起來。這個模型的基礎是谷歌絕無僅有的知識圖譜（Knowledge Graph），在廣闊的網絡中捕捉關于實體及其相互關系的信息，包括來自安卓系統、聲音及圖像搜索、谷歌瀏覽器Chrome擴展、谷歌助手、谷歌郵箱、谷歌照片、谷歌地圖、YouTube、谷歌云服務和谷歌支付的結構化與非結構化數據。谷歌購物圖譜讓170萬商家運用簡單卻相通的工具在谷歌上展示相關商品，谷歌可以應對亞馬遜的挑戰。

像亞馬遜和谷歌這樣的數據圖譜，依賴產品使用數據（即用戶使用平臺或產品時產生的行為數據）把握企業及其客戶之間的聯系和關系。 數據圖譜的概念源于社交網絡與圖形理論，該理論將社交圖譜定義為人與人之間聯系和關系的呈現， 如朋友、同事、上司等，每個人被呈現為一個節點，關系則是點與點間的連接。這個概念出自 社會 心理學家斯坦利·米爾格拉姆（Stanley Milgram）的著作，過去二十年來，這一概念為分析組織、行業、市場和 社會 的結構與動態提供了實用的透鏡。2007年，Facebook推出同名社交平臺，讓開發者打造應用程序整合進網站信息流和人際關系連接，使得數字化社交圖譜流行起來。

領先的 科技 公司運用數據圖譜提供個性化推薦、升級產品、優化廣告等等。最成功的例子，如亞馬遜的采購圖譜、谷歌的搜索圖譜、Facebook的社交圖譜、奈飛的電影圖譜、Spotify的音樂圖譜、Airbnb的 旅游 圖譜、優步的出行圖譜和領英的職業圖譜，利用不斷收集的用戶使用數據，加上獨有的算法，從產品開發到用戶體驗等各方面甩開了競爭對手。

本文討論企業如何借鑒數據圖譜領先企業的方法，打造新的競爭優勢。

數據網絡效應

數據圖譜不是靜止不變的，反映的不是某一時間點的數據，而是數據科學家所說的動態數據。這是無法手動繪制數據圖譜的部分原因。必須利用技術，才能實時收集和解讀一家公司的產品在全世界消費者使用中產生的幾百萬份數據。

數據圖譜成功要素

數據圖譜領先企業收集用戶行為數據，并迅速用于改進產品和服務的各個方面。這些公司不停地修改為產品數據分類和標記的方法，尋找實體間的關系，以便算法更好地歸類并提供個性化推薦。公司還不斷更新算法，以最新、最相關的數據為基礎生成個性化推薦，協助吸引客戶。下面看看成功運用數據圖譜的企業有哪些關鍵行為。

傳統企業的用戶數據各自獨立儲存在不同職能部門的數據庫。為了獲取數字優勢，企業必須將數據組織成交互圖譜，可運用算法分析，生成洞察并為每一位客戶提供個性化價值。

用數據圖譜豐富產品線。 在數據圖譜方面領先的企業用購物、出行或搜索等一系列跨領域的概念，將專業知識整理為可由機器識別的圖譜格式。例如Airbnb的出行圖譜，給出了700多萬住宅的清單，打上屬性（所在城市、地標、活動等）、特征（顧客評價和營業時間等）和彼此間關系的標簽，生成更高級的推薦，不僅推薦出租屋，還可以推薦最佳晚餐場所和游覽景點的最佳時間。這種擴大產品范圍的能力讓Airbnb為顧客提供優于傳統酒店的服務，后者的數據被分別儲存于彼此孤立的部門（訂房部負責預訂房間、禮賓部負責推薦參觀、療養部負責預約按摩，等等）。同樣，奈飛也不斷改善影視作品在7.5萬個細分類別下呈現和分類的方式，Spotify的音樂和電臺節目亦然。

Facebook為了在關鍵時刻獲勝，對30億用戶分別進行了近乎實時的個性化社交網絡內容對照測試。推送內容之前，Facebook會在待推送清單中篩選，根據用戶過往行為規律，將范圍縮小至約500篇該用戶可能關心的內容。隨后Facebook會用專有的神經網絡為這些內容打分并排序，再按媒體類型整理，如文本、照片、音頻和帶有廣告的視頻等。

雖然許多公司號稱是以客戶為中心，但能像領先企業一樣善加運用數據圖譜和算法的卻很少。想一想：你的公司是否用AI算法為客戶提供不斷改善的產品，讓他們不會轉向其他公司？

開始行動

1. 制定數據圖譜戰略。 首先要讓了解行業的高管與數據科學家配合，在概念上構建數據圖譜，考察未來走向并思考可能的商業影響。很多資源沒有亞馬遜或奈飛那么豐富的公司已經做到了這一點。例如2010年一名商學院學生創立的個性化 時尚 服務公司Stitch Fix，現在市值超過16億美元，在很大程度上是因為其 時尚 圖譜。

思考本公司擁有的數據能否提供獨特的優勢。你或許有專有的數據收集法，能夠獲取其他企業無法獲得的詳細信息。也許你在數據深度和廣度上有優勢，并且可以從合作伙伴那里得到互補性的數據。你的流動數據（相對于競爭對手用于批量處理的零散數據）速度可能更快。想一想能否通過收購（如微軟收購領英和動視）和結盟（如谷歌與Shopify合作）提升本公司的數據范圍、深度和速度。

2. 建立專有算法。 獨立進行不同類型的分析已經不夠了。數據圖譜領先企業運用專有算法，在總的框架下進行描述性分析（“發生了什么？”）、診斷性分析（“為什么發生？”）、預測性分析（“會發生什么？”）和規范性分析（“應該發生什么？”）。你的數據圖譜基礎設施可以從用于分析靜止數據（批量處理、獨立分析）的傳統結構轉為分析不斷變化的實時數據。要參考行業中其他企業和同類其他算法。舉例來說，如果你的成功指標是客戶接受推薦的程度，你的推薦引擎與奈飛、Spotify和亞馬遜等領先企業相比起來表現如何？

3. 建立信賴。 管理客戶數據責任重大。大部分客戶將計算機、算法和機器學習看作復雜的黑匣子，很多人覺得數字化公司利用乃至濫用自己的個人數據大發橫財。企業必須以能夠獲得信賴的方式使用算法，而且必須獲得收集和分析數據的許可并提供價值。用消費者可以理解的語言解釋你們公司要用數據做什么。

如果消費者感到個人數據被濫用，就會對公司失去信任。企業不僅要在技術方面投入資源，還要以消費者能夠理解和接受的方式做出解釋。客戶越來越期待能增進對數字化產品

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