真的，Pornhub比今日头条更了解你爱看什么

原标题：真的，Pornhub比今日头条更了解你爱看什么

本文来自微信公众号：极客公园（ID：geekpark），作者：biu

如果你用过今日头条，一定知道这个软件总能给你推送喜欢看的文章类型。国外的视频流媒体公司 Netflix 之所以为人称道，给付费用户提供精准的内容推荐也占了很大功劳。

你想不到的，同样是看东西，Pornhub 这个色情网站在收集、利用用户数据这件事情上比今日头条、 Netflix 等科技公司做得更出色。甚至凭借其提供内容的特殊性，，Pornhub 把「用用户的数据，满足用户的欲望」做得更深远。

更懂你的「色情」数据

据统计，Pornhub 和其旗下的 YouPorn、Redtube 等色情视频联盟，每日的访问量为 1.25 亿次。其中，Pornhub 每日访问量有 1 亿次，这个网站去年传播的内容相当于纽约公共图书馆 5000 万册图书的内容总和。

Pornhub 联盟背后的运营公司，是 2004 年创立的 MindGeek。如今，MindGeek 的互联网带宽占用量甚至超过了 Facebook 和亚马逊。在美国范围内，由于色情行业里大多是私营公司，所以营收数据不明确，专家预计这一数字将落在 60 至 150 亿美元之间，作为对比，Netflix 去年营收 117 亿美元，好莱坞则为 111 亿美元。

和 Netflix 一样，Pornhub 通过收集用户说出来的好恶，分析用户实际观看的反应，为用户进行精准的推荐。MindGeek 和 Netflix 关注的都是内容中微妙的线索，而不是依靠广泛的类型来做出预测。Netflix 基于「同品味用户群（taste communities）」来决定是否订购一部新剧以及向用户推荐什么样的内容。不同的是，Pornhub 得到的数据更详细，也更准确。

虽然观看色情内容是用户的私密行为，但色情网站仍然追踪着用户的一举一动。用户点选了哪些色情内容，重复观看了哪些部分，又在哪些时刻按了暂停键……和流媒体服务商一样，MindGeek 收集这些用户数据，并深入挖掘这些数据背后的价值。

加州大学洛杉矶校的 Raustiala Kal 和纽约大学法学院的 Christopher Spigman 在他们的研究中指出，和每集大约 1 小时的 Netflix 剧集相比，Pornhub 等网站上的大部分内容都不会超过 20 分钟。由于观众平均只停留 10 分钟，并且经常在 10 分钟内切换多个视频，MindGeek 可以从每个消费者那里积累大量的数据点。

根据 Pornhub 公示的隐私政策，它会记录每个用户的 IP 地址和 cookies，包括他们的位置、访问时间，以及他们使用什么样的硬件 / 软件来浏览网站。它也密切关注人们的搜索记录。而且 Pornhub 将自己定位为色情视频分享网站，它鼓励用户在网站上发表评论和创建影片列表，前提是你得先注册一个账号。这个账号产生的行为数据都为 Pornhub 所用。

除了用于推荐和制作色情内容，Pornhub 还组建了一支调查团队，在自家博客「Pornhub Insights」上公布基于社会热点和站内用户浏览行为变化的大数据分析。年终还会发布一份关于整年色情消费趋势的报告。

比如，在今年苹果的秋季发布会上，Pornhub 流失了全球 11% iOS 用户流量，细化到每分钟。库克出场的时候，Pornhub 流量流失量从 5% 增加到 9%，但观众发现苹果要先介绍 Apple Watch 时，Pornhub 流量又多了起来。

在 Pornhub 12 月 12 日发布的年终报告里，搜索量排行第一的是和特朗普有婚外艳情的 Stormy Daniels。今年 3 月，YouPorn 使用 AI 预测 2018 年的热门搜索，结果位居榜首的是《黑豹》兄妹（T'Challa & Shuri）。

MindGeek 似乎在告诉人们，它并不只有单一的、粗糙的色情内容，还有「精准算法」参与的色情观赏体验。

「色情」算法背后的价值

「流媒体不仅是内容的传播，它还是一种交流。」Raustiala 和 Spigman 两位教授最近的研究显示，虽然 Netflix 和 Spotify 在这方面的「造诣」更为人知，但 MindGeek 在分析这类「交流」方面处于前沿。因为 MindGeek 几乎完全服膺于「数据驱动」这个概念，这家公司获取用户数据，然后为他们的用户量身定制内容，继而吸引更多的付费用户。

不仅如此，Raustiala 和 Spigman 的研究指出，MindGeek 严格按照「剧本」来拍摄色情内容，比如人物 A 必须穿什么样的衣物出场，人物 B 需要做出什么样的表演动作，人物 C 在表演全程需不需要全部裸露等明确细节。

这个「剧本」由 MindGeek 通过无数次的 A/B 测试后的目标性偏好的集合。由于剧本都是以用户数百万观看的内容为蓝本，并经过数千次测试，MindGeek 就能确定哪个变量带来了最高的流量。只要有足够多的观众「分享」了类似的性偏好，MindGeek 就会将这些偏好集中起来，形成索引中的「品类」。

MindGeek 还有一个优势，由于制作成人内容的成本较低，它能够迅速适应新兴的趋势。色情搜索趋势和新闻搜索趋势的发展一样迅速。2017 年是属于 #米兔 的一年，对应地，Pornhub 上当年最热门的搜索词是「Porn for Women」。

和 Netflix 动辄百万美元的原创剧集制作预算相比，制作色情短片成本要低很多。这个特点让 MindGeek 在内容制作上更加「灵活」。MindGeek 旗下甚至还有 UGC（用户生成内容）色情网站，用户不用付费，甚至不用注册就能消费内容，这让公司的服务辐射到了更大的范围。

MindGeek 的这些算法对用户来说也算不上什么坏事。一方面，非付费用户「乐意」用行为数据换取免费的色情内容，而当这部分用户决定为付费内容掏钱时，他们的需求点也就变得更加明晰和确切了。

当然，这对 MindGeek 更是一件好事。公司副总裁 Catherine Dunn 称他们已经投入大量资金建立向观众提供独家内容的色情片制作公司，甚至，公司超过一半的收入都来自这些收费网站。

（编辑：应用网_镇江站长网）

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