youtube跳過廣告有收益嗎(優酷現在為什么越來越垃圾了)

優酷廣告60秒是否用戶體驗是否太差了？

以前看到一個笑話：以前優酷的廣告40s，土豆的廣告20s，然后，優酷和土豆合并了廣告就變為60s。說實話60s的廣告真的很難受，眾多視頻網站最后想到的才是優酷，在這之前我都要去youtube找一下有沒有類似的資源。推薦一chrome的插件可以去廣告：媽媽再也不用擔心我的macbook發燙了計劃2.0。最后順便吐槽一下各大視頻網站目前流行的VIP去廣告功能，要么用戶難受，要么廣告贊助商難受，這是一種在目前環境下的很2的折中辦法，最終還是要提高廣告內容的質量，類似于YouTube那種。

AI 育兒筆記(一)：孩子如何掉進網路陷阱？

AI 育兒筆記(一)：孩子如何掉進網路陷阱？ 「你講故事給孩子聽嗎？」答案應該是肯定的，「講故事」是很多爸媽都會為孩子做的事。但有些故事，和你想的不一樣！

有些故事，和你想的不一樣！ 講故事很重要，但現在問題來了，講什么故事給孩子聽呢？

相信大部分的新手爸媽，會從很久很久以前的童話開始講起，我也不例外。

帥爸一深究，才發現很迷惘！很多經典童話，現代專家給了不同意見，例如「小紅帽」，暗藏著孩童對性的焦慮與著迷，而且小紅帽結局也很暴力，剖開肚子，塞滿石頭，然后拋入水里，是在編教父前傳嗎？

「灰姑娘」也充滿了性別歧視的意味。

回頭看看耳熟能詳的二十四孝故事，「臥冰求鯉」也好不到哪？我應該要跟孩子說的是，天冷了，要多加件衣服，注意保暖，而不是大冷天去抱一個大冰塊。

「恣蚊飽血」也是童話的行徑，夏天防治病媒蚊都來不及了，怎會會把這故事講給孩子聽呢？

與其講了這些故事，還要跟孩子說，你不能這樣、那樣，該怎樣又哪樣，不如一開始就將故事的品質做好把關，幫孩子做好故事守門員的角色。

故事守門員是AI好？還是爸媽好？

很多父母仰賴YouTube來幫忙，YouTube上的影片資源很豐富，關鍵字「童話故事」一鍵入，從此小寶貝吃飯的時候，有影片陪伴。

Google有一套影片內容推薦的AI技術，用來偵測分析點播的記錄，然后會推送相關影片給觀眾。而且很精準。

琳瑯滿目的影片，當然沒有爸媽，會自己先看過一遍才播放給小寶貝看，但，是否想過，當我們沒時間管控孩子觀看的內容時，這時候，電腦的AI系統，都給你的孩子看了些什么？

下面要來跟大家聊一件，在YouTube上掀起軒然 *** 的艾莎門事件。

驚動全球一千萬父母，超詭異艾莎門事件

艾莎門(ElsaGate)事件最早由2014年談起，但真正被各國YouTube爸媽大舉撻伐則是2016年的事了。艾莎門事件是指利用兒童熟悉，且喜愛的角色來置入不適合兒童觀看的詭譎影片，當中以深受兒童喜愛的冰雪奇緣主角Elsa為最被廣泛置入而得其名。這類的影片大量呈現血腥、暴力、性暗示、鬼怪、綁架等......，連大人看都感到糟糕、充滿隱晦、甚至惡心的內容。目前猜測，有心人士大量散布這類影片可能有幾個因素。

1. 利用兒童的點閱來獲利

有很多人會上傳影片到YouTube上，透過點閱來賺取收益，這點大多數人都能理解，但什么樣的影片能吸引觀眾呢?很不幸的，投兒童所好，是極佳的策略之一！兒童容易被熟悉的卡通角色吸引，不太會點擊跳過廣告，經常欲罷不能的一集看過一集，加上Youtube常會自動推薦用戶喜愛的影片類型，只要系統偵測到這類影片或制作帳號是常被點選到的，后續幾乎可以不費吹灰之力，看好、看滿了！

2. 透過影片對兒童進行性誘拐

這點就真的很頭大了！兒童對于身體的自主意識不像大人那么清楚，有心人士就透過熟悉的卡通角色消除兒童戒心，取得信任后誘拐使其發生性行為。

3. 不良組織試圖洗腦兒童

這類影片常使用大量鮮明的色彩制作，大多是紅色、藍色、綠色、黃色、粉色。這些顏色對某些組織其實具有特殊意義。而影片內容常出現血腥、暴力甚至出現槍枝、 斷頭情節，不難想像，有組織想用這些大量的影片刻意對兒童進行荼毒，企圖將暴力人格、軍國主義思想、被虐情節加諸在兒童腦海里，以達到洗腦的目的。

艾莎門是如何被揭發的？

「艾莎門ElsaGate」這個名詞是在2017年夏天被創造出來的，肇因艾莎門事件傳播的嚴重程度，已經淹到家門口了！很多人歸咎于YouTube的演算法制度讓有心人士有機可趁，簡單來說，當你看過幾則影片后，YouTube會推測「喜歡A影片的人，同時還可能喜歡B影片」，就是如此簡單的原因，導致惡質影片被大量的「推薦」給兒童。

關于惡質影片的影響，廣告商顯然比YouTube有作為多了，許多廣告商開始停止在YouTube投放廣告，原因無他，就是怕家長認為他們的產品與惡質影片有關聯，進而影響品牌形象與銷量。這時候YouTube才姍姍來遲，驚覺事態嚴重了，此時，他們采取最積極的方法，就是增加很多人工審查的機制，因為有很多的資訊內容還是得靠「人工」來檢查才會比較到位！ 事件發展成這樣，是很多人始料未及的，現在看來也許有些荒謬和諷刺，因為艾莎門事件陷入恐慌，事件到現在都還無法完全杜絕，想像一下，只要孩子的小手輕輕在YouTube點個幾下，相關的影片就都又冒出來了！這么防不甚防，有如滔滔江水般綿延不絕，最終還是要有家長的涉入與陪伴才能確保孩子是在安全的環境下成長。

除了艾莎門事件外，網路里的故事陷阱堪稱一波未平，一波又起！

Momo的自殺挑戰

剛剛提到了令很多爸媽擔憂不已的艾莎門事件，千萬別以為艾莎門只是冰山一角，事實上，類似的事件一直層出不窮，一直未能有停歇的一天。事實上另一個恐怖的Youtube影片議題，更是直接攸關孩子們的生命安全。

姑且稱之為，「Momo的挑戰」吧！

恐怖的Momo已經讓全世界多名孩童相繼引發自殘、危險模仿，甚至自殺的行為。

Momo是誰？

這個momo不是那個讓你買東西的購物臺，它原本是日本一位藝術家--（Keisuke ）所創造出來的作品，原名叫做「姑獲鳥」。

是一個將女人和鳥類的身體做結合的模型作品。源自古老的日本妖怪傳說，相傳「姑獲鳥」是因難產而死的孕婦所幻化成的妖怪，披上羽毛會變成鳥，脫下羽毛就化作女人，然后它會趁夜晚擄走別人的小孩，如此駭人的形跡，經常被拿來做為妖怪故事的創作題材。

話說，「姑獲鳥」模樣真的挺嚇人的，女人的頭型、瞪大的眼珠子、夸張的裂嘴、披頭散發，以及鳥類的身體。光是聽我用敘述的，相信很多爸媽腦海已經有了一些不舒服的畫面了！

進擊的Momo

后來這個「姑獲鳥」藝術作品怎么變成Momo的？

原來是從2018年7月開始的，知名社群網站開始流傳《恐怖女子 Momo》的都市傳說，在有心人士操作之下，將「姑獲鳥」改了個名字，叫做Momo，用著「姑獲鳥」的形象開始在社群間慫恿大家進行挑戰活動、引發討論的熱潮。

所謂的挑戰活動，在大人眼里，也許還分辨得出危險性。但對孩子來說，可就沒那么簡單了。Momo最近的發展，是有人故意在兒童常看的youtube影片中安插Momo跳出的畫面，接著恐嚇孩子進行一些危險行為，像是，叫孩子打開瓦斯的爐火、吞大量的藥片、拿刀片傷害自己、亂剪自己的頭發等行為。

影片中的Momo用著威脅言語，警告孩子不準告訴大人，否則會來找他，讓孩子心生恐懼，因此不敢違抗Momo的指令。

Momo所引發的連鎖效應

很多孩子被Momo的恐嚇震攝的身心靈都受到了極大的創傷，以致出現了一些反社會行為；甚至已經有孩子精神狀況出現異常，菲律賓有名11歲的小男孩更因為聽了Momo的吞藥自殺指令，為此而喪命！

這里，真的要跟各位爸爸媽媽鄭重呼吁！平常真的得特別留意孩子在網路上的活動行跡，不論是影片、文章還是游戲等媒介，都可能藏有很多「耐人尋味」的陷阱，孩子能分辨和自處的能力有限，這時候只能倚靠各位家長的留心與智慧了！

接著，提供幾個小叮嚀，幫助爸媽陪同孩子更安心的瀏覽網路資源。

1.孩子觀看影片時，家長請在旁監看

2.關掉「推薦影片」的自動播放功能

3.限制影片觀看時間，避免孩子沉迷

4.教導孩子發現影片內容不妥，務必告知家長

5.積極檢舉不良影片

怎樣理解互聯網行業“數據分析”的意義

本文通過以下七部分拆解數據分析：

一、什么場景和行業需要數據分析

二、數據分析會騙人嗎？

三、怎樣排除虛假流量？

四、PC端數據分析指標&方法論

五、電商、金融行業數據分析

六、數據分析的趨勢

七、怎么培養數據分析的能力？

第二部分拆解六、七部分

六、數據分析的趨勢

第三個趨勢，我認為數據分析的崗位可能慢慢就會消失了。數據分析崗位的消失在近幾年不會出現，但未來十年內不好說。我認為數據分析的技能對所有互聯網從業者來說，就像對于辦公軟件以及語言的掌握一樣，會成為人人必備的技能。

第四個趨勢，機器學習的發展將最大限度實現程序化數據應用。

目前數據應用的很多環節都在應用機器學習，比如程序化購買、自動化廣告素材優化、智能商品推薦等等，但相互之間是割裂的，還需要人去做各個環節的串聯。機器學習會慢慢替代人來串聯一個一個的程序化模塊，程序化的整體數據應用方案將會覆蓋互聯網領域。

這四個趨勢我認為是我們很快就能夠看得到的。

七、怎么培養數據分析的能力？

第一個建議，方向比努力還要重要。

數據分析并不是一個特別細分的領域，它里面包含了很多的方向。作為一個數據分析的入門者，當你了解了數據分析行業概況之后，你要做的一件事情就是了解這個行業有哪些方向，選擇一個方向深挖。數據分析有三個常見的發展方向。一是數據挖掘；二是數據建模和數據應用；三是商業數據分析。每個方向都不容易到達巔峰，所以盡快確定主攻方向，盡快扎進去有助于迅速成長為一個領域的專家，和其它專家共同協作攻克數據分析領域更前沿的課題。

第二個建議，懂生意比懂數據重要。

一開始我們就談到數據的價值是要最終服務于某個具體業務的，所以要想讓數據發揮更高價值，對于業務知識的掌握是需要重視的，否則數據分析結果和業務存在距離或不能落地，不能實現商業增值，數據就會因此貶值了。

第三個建議，在場景里做分析比理論分析更重要。

第二方面，用戶體驗輸出。你面向的是用戶，所以更重要的是你的內容如何跟用戶產生共鳴。并不是說你設計的多漂亮、運行的多流暢，而是涉及到用戶情感和用戶感受層面，這也是量化指標難以駕馭的，需要加入人腦對于場景的理解才能做好。

第四個建議，注重人機協作。

對剛入門的數據分析師，我非常建議把人機協作這件事情提上日程，作為重點學習的方面，善于利用機器的力量代替人的力量，把人解放出來做人更擅長做的事情，人機配合最大化。機器擅長數據清洗、數據建模、數據預警、數據可視化等，所以提升數據分析能力一定是面向未來的，善于讓機器去做它更擅長的事情，人去彌補機器的不足，更高效地完成分析工作，節省下來的時間就用來提升人獨有的能力。

優酷現在為什么越來越垃圾了

不是一般的垃圾

建議大家不要下載或者充值會員

很多電視劇點進去要么是愛奇藝或者跳轉到其他的播放器里

真的很爛

還限地區沒版權

很赞哦!（9）