人工智能x体育:左手拉动粉丝热情,右手增加赛事收入 - 科技行者

人工智能x体育:左手拉动粉丝热情,右手增加赛事收入

每年夏季,美国体育市场都会迎来暂时的平静——因为这正是6月中旬的NBA总决赛与9月NFL开赛之间的空档期。幸运的是,作为美国最受欢迎的体育运动之一,棒球快速切入,让球迷们的暑期不再无聊。除此之外,四年一届的奥运会与FIFA世界杯也时不时成为人们欢迎盛夏的惊喜插曲。

今年,女足世界杯获得极大关注,美国国家队第四次捧得冠军奖杯,创造了新的女子职业足球世界纪录。事实上,女足世界杯在美国的决赛观看次数比2018年的男足决赛还高出20%,并吸引到众多运动选手、球迷以及名人的社交参与。即使是几天之后的MLB职棒全明星赛,也没能重现这样的辉煌。

奥运会以及世界杯这样的国家级体育赛事通常会吸引到大量粉丝的关注,超级碗这类顶级国内赛同样抓人眼球。然而,对于常规赛事而言,职业球队越来越难以在这样一个有趣的时代下,找到与球迷建立联系的方式。毕竟这是一个现场看球率显着下降的时代,而各体育队伍必须通过销售门票来赚钱,相比之下,粉丝可以通过电视、网络、社交媒体以及移动应用选择无数种比赛观看方式。这种数字化转变,给体育品牌带来了巨大的潜在机遇,有望利用数据提高参与度并提振商业收入。

数据:体育分析的基石

当然,在体育活动中运用数据分析并不是什么新鲜事。如果大家收集过棒球卡(或者查看过卡片背面内容,就会意识到,棒球本质上是一项以统计为主导的运动。)

Sabremetrics,即棒球中的数学与统计分析,已经历经数十年历史,而SABR(Society for America Baseball Research)则是一个由数千名高度关注棒球统计数据的粉丝所组成的庞大组织。

从传统意义上讲,经理人与教练会利用这些数据以及统计分析结果微调自家阵容,从而制定战略并赢得更多比赛。在其它运动中,统计模型也被广泛应用于体育博彩当中,用以计算投注赔率并预测获胜者。

然而,体育作为一项基于粉丝的娱乐业务,正在经历快速的数字化转型——基于先进技术驱动的数据的利用方式已经从「统计分析」发展至更复杂的「人工智能驱动型应用」。目前,体育联盟正在寻找新的创造性方式,希望利用AI技术提高粉丝参与度,并寻求新的商业化机遇。而围绕粉丝第一方交互以及第三方数据之间建立起来的新型数据源,正在将这种期望转化为可能。

AI应用正在扩展

社交媒体是体育行业关注的一大重要领域,职业联盟与个人团队越来越多地转向像Unmetric这样的AI驱动型分析解决方案,希望借此推动粉丝参与并发现新的赞助机会。NHL等职业体育联盟正在通过Facebook Messenger以及WhatsApp等基于AI的社交媒体平台与粉丝开展互动,并有望面向更大规模的粉丝群体以获取赞助或发布数字订阅内容。在此背景下,AI技术将被用于提高规模效率并解放人类双手,确保工作人员专注于更高层次的战略品牌营销与赞助活动。

社交媒体将继续成为运动队伍的沃土,因为大部分年轻球迷——特别是NBA球迷——更倾向于在社交网络上讨论体育新闻,并关注自己最喜爱的球队与球员。

作为粉丝参与的下一个前沿,AI内容优化等新型成果,也许会带来新的颠覆。例如,温布尔登一直在利用IBM Watson的AI图像与声学数据解析能力整理最具吸引力的精彩视频。想象一下,这种强大的赛事内容优化潜力,最终将极大提升参与度并加强比赛的货币化水平。虽然网球与曲棍球、篮球或者美式足球有着很大区别,但类似的应用仍能够在后几种运动当中发挥重要作用。

未来的AI技术机遇

另一个有待开发的机遇在于:利用AI测量球员技能。这基本上可以算是Sabermetrics的下一个层级,而且正被应用在棒球之外的其它运动当中。

热闻

晨光推荐

晨光娱乐

晨光汽车