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6686体育_人工智能+体育:左手拉动粉丝热情,右手增加赛事收入

发布日期:2024-12-19 17:50 浏览次数:
本文摘要:每年夏季,美国体育市场都会步入继续的安静——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。

每年夏季,美国体育市场都会步入继续的安静——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。幸运地的是,作为美国最热门的体育运动之一,棒球较慢紧贴,让球迷们的暑期仍然无趣。除此之外,四年一届的奥运会与FIFA世界杯也偶尔沦为人们青睐盛夏的惊艳插曲。今年,女足世界杯取得很大注目,美国国家队第四次夺冠冠军奖杯,建构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赏次数比2018年的男足决赛还高达20%,并更有到众多运动选手、球迷以及名人的社交参予。即使是几天之后的MLB职棒全明星赛,也未能再现这样的巅峰。奥运会以及世界杯这样的国家级体育赛事一般来说不会更有到大量粉丝的注目,超级碗这类顶级国内赛某种程度捉人眼球。然而,对于常规赛事而言,职业球队更加无法在这样一个有意思的时代下,寻找与球迷建立联系的方式。

却是这是一个现场看球率明显上升的时代,而各体育队伍必需通过销售门票来赚,相比之下,粉丝可以通过电视、网络、社交媒体以及移动应用于自由选择无数种比赛观赏方式。这种数字化改变,给体育品牌带给了极大的潜在机遇,未来将会利用数据提升参与度并提振商业收益。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。如果大家搜集过棒球卡(或者查阅过卡片背面内容,就不会意识到,棒球本质上是一项以统计资料为主导的运动。

)Sabremetrics,即棒球中的数学与统计分析,早已几经数十年历史,而SABR(SocietyforAmericaBaseballResearch)则是一个由数千名高度注目棒球统计数据的粉丝所构成的可观的组织。从传统意义上谈,经理人与教练不会利用这些数据以及统计分析结果微调自家阵容,从而制订战略并夺得更加多比赛。

在其它运动中,统计资料模型也被普遍应用于体育博彩当中,借以计算出来下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,正在经历较慢的数字化转型——基于先进设备技术驱动的数据的利用方式早已从「统计分析」发展至更加简单的「人工智能驱动型应用于」。目前,体育联盟正在找寻新的创造性方式,期望利用AI技术提升粉丝参与度,并谋求新的商业化机遇。

而环绕粉丝第一方交互以及第三方数据之间创建一起的新型数据源,正在将这种希望转化成为有可能。AI应用于正在拓展社交媒体是体育行业注目的众多最重要领域,职业联盟与个人团队更加多地改向像Unmetric这样的AI驱动型分析解决方案,期望借以推展粉丝参予并找到新的赞助商机会。

NHL等职业体育联盟正在通过FacebookMessenger以及WhatsApp等基于AI的社交媒体平台与粉丝积极开展对话,并未来将会面向更加大规模的粉丝群体以提供赞助商或公布数字订阅者内容。在此背景下,AI技术将被用作提升规模效率并和平人类双手,保证工作人员专心于更加高层次的战略品牌营销与赞助商活动。社交媒体将之后沦为运动队伍的沃土,因为大部分年长球迷——尤其是NBA球迷——更加偏向于在社交网络上辩论体育新闻,并注目自己最青睐的球队与球员。

作为粉丝参予的下一个前沿,AI内容优化等新型成果,或许不会带给新的政治宣传。例如,温布尔登仍然在利用IBMWatson的AI图像与声学数据解析能力整理最不具吸引力的精彩视频。想象一下,这种强劲的赛事内容优化潜力,最后将很大提高参与度并强化比赛的货币化水平。虽然网球与曲棍球、篮球或者美式足球具有相当大区别,但类似于的应用于仍需要在后几种运动当中充分发挥最重要起到。

未来的AI技术机遇另一个尚待研发的机遇在于:利用AI测量球员技能。这基本上可以却是Sabermetrics的下一个层级,而且于是以被应用于在棒球之外的其它运动当中。SeattleSportsSciences公司是一家创新科技企业,他们首创了足球技术分析的先河。

如果发展成功,这将带给极大的业务潜力。当然,从数据搜集以及分析的角度来看,这项工作显然极具挑战性。

这种分析能力的核心价值,在于提升运动员水平,使得教练需要更佳地取决于并培训运动员。不过正如温布尔登的精彩瞬间集锦一样,体育团队也未来将会利用AI技术提高粉丝参与度,从而顺利实现资产货币化。我们可以设想那些最热心的体育粉丝,他们不愿理解自己青睐队伍及运动员的信息与统计数据。

Sabremetrics的统计资料粒度可被普遍用作各种有所不同的运动,而AI反对型分析则需要更进一步细化至运动员的身体运动性与赛场展现出。队伍可以追踪并创立各种独有的内容,以便维持对粉丝的持续吸引力并通过涉及数据利润。

利用面向一系列运动员的测量数据,我们也未来将会对整个职业联盟的发展前景作出预测。此外,AI技术还能协助我们找到某些有意思的指标——这些指标虽然无法必要计算出来,但对于注目统计数据的粉丝们来说某种程度十分有意思。例如在温布尔登网络公开赛中球员运球的总长度,或者在足球或曲棍球当中各方控球的时间比例等(与美式足球比起,足球与曲棍球的节奏更加慢、传球更加多、追踪也更加艰难)。

体育队伍依赖忠实球迷到现场看球就能大赚一笔的时代早已过去了。当然,我们并不是说道体育队伍应当完全退出现场体验——在美国,每年仍有数百万人参加现场观赏比赛。

但随着代际改变与数字消费偏爱的大大变化,AI技术在各类体育项目中都展现极大的潜力,未来将会提高参与度、不断扩大全球范围内的粉丝规模、并根据运动员的展现出优化数字内容。对于体育迷们来说,参予总有一天是一种情感驱动的不道德。对于必须采行商业方法的运动队伍及联赛而言,用《魔球》作者MichaelLewis的话说道,“在或许上,大家可以避免信息及种族主义,并几乎用数据作出辨别。这能为我们带给明显的优势。


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