第764章 第五次FBTV联席会议 (第1/2页)
杨蜜好不容易下定决心，正准备下手。
李明洋回来了。
还带回来一个令她瞠目结舌的东西。
“卧槽！你怎么会有这东西？”
“那你就别管了，赶紧戴上。”
只见李明洋扔过来一个背背佳类似的东西。
“去你的，老娘才不戴！”
李明洋来到床上，搂着杨蜜的香肩说，“你就不想报仇？”
“报仇？你以为我是甜甜啊！我报复心才没那么重呢……哼！她要是醒了，我十条命都不够赔的。”
咚！
杨蜜眉头大皱，将背背佳扔到了地上。
“我会帮你按着她的手的。”
“哪有你这么祸害老婆的。”杨蜜正义感爆棚的说，实在李明洋太不是玩意了。
蜜蜜态度坚决了，李明洋哄了十几分钟没效果，直接放大招。
“蜜蜜，你想不想背刺天仙？”
杨蜜下意识的摇头，猛地一停，“怎么背刺。”
李明洋下床把背背佳捡起来，拉起蜜蜜的手，郑重的放到杨蜜手心。“用这个！”
杨蜜迟疑了，狠咬嘴唇，终究是忍不住这巨大的诱惑，但她不太放心，毕竟景恬也不好惹……她是真怕啊！
“你这人爱说谎，你怎么保证！”
“我要是办不到，就是狗。”
杨蜜一听，这个可以啊！
“你可一定要帮我，我打不过她……”
“放心吧，有我在。”
“我为你赚了好多钱呢，我要是有什么意外，那么听话的摇钱树可就没了。”
“你是我的白月光，我不会让你有事的。”
“那热芭是什么？”
“能不能别说了，再说下去，甜甜就醒了。”
“嗯，我缓一缓……这会不会很疼啊？”
……
击‘鼓’传花。
蜜蜜担心景恬醒了，会揍她，纯属多余。
因为她夹在中间是最惨的。
“蜜蜜，你辛苦了。”
“人渣！记得你答应过我的事情，不然我作鬼也不会放过你！”
蜜蜜眼神凶狠的说。
虽然表现的很凶，但是蜜蜜现在披头散发，光着身子的贞子，真的没啥威慑力。
蜜蜜这种贞子，他能打十个！
……
10月18日，拉斯维加斯，百乐宫酒店。
第五次FBTV联席会议。
这次会议最重要的议题就是新一拳超人的版权问题。
华尔街和好莱坞因为版权归属打起来，闹的FBTV无法上线一拳超人。
严重损害了FBTV股东的利益！
大家都希望这次联席会议能找到一个两全的解决办法。
会议进行了长达四个多小时，双方都不愿意妥协。
李明洋提议少数服从多数。
这个决议，被休斯以少数服从多数给否了！
大多数联席CEO选择继续看戏，看华尔街和好莱坞内斗。
华尔街和好莱坞是有世仇的……
虽然大多数成员是鱿鱼，但鱿鱼也是分很多种的。
新一拳超人成了双方矛盾爆发的导火索。
至于业绩，倒是不用太担心，没有新一拳超人，有东大剧，韩剧，美剧，有小日子动画。
FBTV现在的内容非常多元化，电影比电视剧的数量还多，体量非常之大，在全球都能排的上号。
虽然大多数资源都是过时的，但胜在量大。
付费用户人数稳定增长。
这主要归功于FBTV的无国界！
以华尔街为首的复合型多元化资本，在亚洲乃至全世界都畅行无阻。
FBTV现在拼的就是内容。
斯皮尔伯格都亲自上阵了……开始着手制作科幻电视剧，传世！
电影真神，现在特别喜欢搞电视剧。
来钱又快，又多！
这老小子比他心黑，老鼠搬仓，可不是东大特有的，这个国内还是学好莱坞。
经过长达五个月，FBTV被分成了很多块。
不仅是欧美版，棒子版，泰国版，本子版，正在商议的东大特供版。
还有整个产业链。
流媒体的产业链是一个复杂的生态系统，涵盖内容生产、内容分发、用户触达及支持性服务等多个环节。
上游主要是内容生产方，中游是流媒体服务平台，下游为用户与消费场景。
流媒体即是的内容提供商也是内容聚合、内容分发商，掌握行业全产业链，拿走整个行业的100%的利润，包括IP！
花束娱乐已经退出了其他环节，只作为内容提供商。
内容分发这一块，交给了地域负责人，地域负责人自行和地域电信公司、电视台、影视公司沟通。
资本、财阀、财团、基金在这方面有绝对优势，有些重要产业甚至就是他们自己的，或者是大股东。
FBTV最重要的一个环节是用户画像。
大数据+算法+AI。
李明洋提出了战略，但实行起来，太烧钱了……
这玩意不是后世的概念，早在千禧年之前世界范围内，就有共识，但是这玩意太难了。
大数据的收集是最简单的，算法……搞这个的都是万中无一的天才！
99%的人连看都看不懂……
AI可以分为六个时期，起步、反思、应用、低迷、稳步，蓬勃发展期。
现在是蓬勃发展期。
2011年开始，随着大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展，泛在感知数据和图形处理器等计算平台推动以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”。
诸如图像分类、语音识别、知识问答、人机对弈、无人驾驶等人工智能技术实现了从“不能用、不好用”到“可以用”的技术突破，迎来爆发式增长的新高潮。
高科技范畴了……
奈飞为什么被认为是科技公司……就在于它真的是科技公司，大数据+算法+AI的用户画像。
短视频最强算法是抖音。
而长视频最强算法就是奈飞了。
在推荐算法面前，短剧和长剧仿佛生活在两个平行世界。
短视频平台奉行的是“内容找人”的逻辑：海量UGC/PUGC短剧被投入平台巨大的内容池，由算法主动匹配给感兴趣的用户。
用户只需不停刷屏，算法就源源不断推来短剧，新内容层出不穷。
由于单个短剧视频时长很短，用户在相同时间内可以观看几十上百条内容，与系统交互频率极高。
点赞、完播率、评论、转发等行为数据滚雪球般增长，成为算法的燃料。
在抖音的推荐系统中，新发布的短剧视频会被投入初始流量池测试，根据完播率、点赞和评论等数据决定后续推荐权重，再分层次扩大曝光。
可以说，短剧高度依赖算法分发，没有强大的个性化推荐，这么庞大的内容供给和碎片化消费根本无法有效连接。
反观长视频平台，一直以来更偏“人找内容”的传统模式。
长剧数量相对有限，每年国产长剧产量不过几百上千集，头部剧更是凤毛麟角。
用户在这些平台主要通过首页人工运营推荐、分类导航或搜索来寻找剧集，而非纯粹算法无差别地信息流推送。
即便号称算法见长的奈飞，其首页仍是精心排
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