Helemaal opgaan in de ervaring, dat is wat een gebruiker van video streaming wil. Streams met onderbrekingen door errors of slechte performance verstoren die ervaring. Is een kijker niet tevreden over de kwaliteit? Dan krijg je klachten. En ontevreden kijkers haken uiteindelijk af, om misschien wel nooit meer terug te komen. Video analytics vertellen je hoe de kijkervaring is en hoe je hem continu kunt verbeteren.

Wat je niet ziet, kun je ook niet bijsturen. Onze streaming-klanten vragen ons dus meestal om video analytics mee te nemen bij het bouwen van video-oplossingen. Want ze hebben inzichten nodig in de kijkervaring die ze bieden. Data die ze de echte belevingswereld van hun kijkers laat zien, real time en continu, zodat ze weten hoe video streaming ervaren wordt en wat we moeten doen om die ervaring te optimaliseren.

Een miljoen dingen die mis kunnen gaan

De video-ervaring van een gebruiker is afhankelijk van heel veel variabelen, waaronder het device en de verbinding. Maar ook de aanwezigheid van externe factoren, zoals updates van operating system en andere processen. Er zijn, kortom, een miljoen dingen die mis kunnen gaan bij het streamen van een video. En hoewel we altijd platform- en vendor-onafhankelijk werken en de platformkeuze graag aan de klant laten, hebben we goede ervaringen met het Experience Insights-platform van Conviva. Dat is een intelligente oplossing met veel meetmogelijkheden en bruikbare statistieken en grafieken.

Heartbeats

Conviva werkt samen met veel verschillende videospelers. Voor bijna ieder gangbaar videoplatform is er een SDK beschikbaar die zorgt dat de videospeler met vaste tussenpozen informatie verstuurt over gebruikersgedrag en technische prestaties. Deze data-pakketjes, in het jargon ‘heartbeats’ genoemd, zijn dan meteen beschikbaar voor analyse.

What exactly do you want to know? 

Welke data moeten er in zo’n heartbeat zitten? Dat hangt natuurlijk af van het soort diensten dat je levert en wat je wilt bereiken. Conviva levert een standaardset aan data, waar de belangrijkste metrics op het gebied van Quality of Service (QoS) en Quality of Experience(QoE) in zitten: kijktijd, afgehaakte gebruikers, startvertraging van video’s, framerate, beeldkwaliteit, hoeveelheid rebuffering die optreedt, et cetera.

Maar die standaardset kun je uitbreiden en de meeste van onze klanten doen dat ook. Als wij een videoplatform bouwen of analytics implementeren op een bestaand platform, dan denken we altijd graag met de klant mee over welke extra data nuttig kan zijn. Wij voegen bijvoorbeeld graag data toe die het voor developers makkelijker maakt om fouten te traceren. Voor marketing of analyse van kijkgedrag kan het ook heel nuttig zijn om bepaalde metadata mee te sturen over de content zelf.

Vier voorbeelden van hoe je video analytics kunt gebruiken:

1. Monitoren van streamkwaliteit

Standaard Conviva-KPI's, zoals rebuffering ratio, starttime en bitrate brengen in beeld hoe goed je streams werken en dus hoe de viewer experience is. Video analytics laten je ook zien of gebruikers tegen problemen aanlopen bij het starten van een stream (video start failures en exits before video starts) of tijdens het kijken (video playback failure).

Example of a Conviva Dashboard

2. Oplossen van fouten

Bij het analyseren van video analytics ben je op zoek naar opvallende zaken om verder te onderzoeken. Historische data en gemiddelden vertellen je of er afwijkingen zijn geweest die kunnen wijzen op problemen. Er zijn veel factoren zijn die invloed kunnen hebben op de performance van streams. Updates in de tools van de streaming leveranciers, updates van besturingssystemen, updates van de applicatie zelf, of veranderingen in netwerkverkeer of bijvoorbeeld, zoals we recent nog bij een klant hebben gezien, issues met één bepaalde netwerkprovider. Het analyseren van analytics-data helpt je deze issues op te sporen en op te lossen.

3. Trends ontdekken in kijkgedrag

Een andere kracht van van video analytics is dat je trends kunt ontdekken. Statistieken over kijktijd, content, devices en gebruikte platformen. Dat helpt je bij het stellen van prioriteiten voor het doorontwikkelen van je videotoepassingen.

Device trends stated in Conviva's state of streaming 2020 research 

4. Jezelf vergelijken met de concurrent

Omdat het Conviva-platform wereldwijd door veel partijen gebruikt wordt, beschikt het over heel veel data. Die kun je gebruiken om je eigen prestaties te benchmarken aan andere aanbieders. Zo’n benchmark-rapport leverde ons ooit bij een klant een mooi resultaat op toen we zagen dat onze livestreams het op de Chromecast minder goed deden dan die van de concurrent. Na onderzoek bleek dat het probleem veroorzaakt werd door geheugentekort. Door het uiterlijk van de player te versimpelen en het terugspoelen van de stream onder bepaalde omstandigheden te beperken kon het probleem worden opgelost.

zo veel data, zo weinig tijd

Met zo veel data heb je ook krachtige tools nodig om ze te analyseren. Door data te filteren, met de standaardfilters van Conviva of met zelf toegevoegde filters, kun je op zoek gaan naar welke data voor jou relevant is. Ben je op zoek naar de oorsprong van een issue met beeldkwaliteit, dan kun je verschillende soorten streams en devices isoleren om het probleem te vinden. Maar ook met goede filtering is het uiteindelijk te veel werk om fouten zelf te constateren en handmatig te traceren. Daarom automatiseert Conviva veel analyses met video alerts.

Het eenvoudigste type alert, de manual alert, is een e-mailwaarschuwing die verstuurd wordt als een bepaalde metric een vooraf ingestelde waarde overschrijdt. Dat werkt goed, als je duidelijk weet wat die drempel moet zijn en wat je bij een alert moet doen. Weet je dit niet, dan kan het zijn dat je drempels te hoog of te laag afstelt en dus te weinig of juist te veel meldingen krijgt. Die meldingen moet je vervolgens handmatig afwerken, waarbij het vinden van de oorzaak soms lang kan duren.

Daarom zijn er ook intelligente meldingen, Video AI Alerts, waarbij Conviva op basis van machine learning zelf bepaalt wat de alarmdrempel moet zijn en bij iedere alert ook zelf met een diagnose komt. Op deze manier zijn meldingen niet alleen veel nuttiger, je kunt er ook veel meer instellen omdat je ze niet meer allemaal handmatig hoeft te configureren.

met andere tools lukt het ook. 

Wij gebruiken Conviva graag, maar het blijft uiteindelijk één van de beschikbare tools. Wij werken altijd met de tools die onze klanten kiezen. Waar het om gaat is dat je een manier hebt om ‘met je gebruikers mee te kijken’ en dat je vervolgens, op basis van die inzichten, ook tot actie overgaat om de ervaring van je kijkers, en daarmee ook je eigen resultaten, te verbeteren.

Meer lezen over de oplossingen van Triple voor videostreaming