Das OTT-Spiel umgestalten: QoE-Validierung in der entstehenden Landschaft

Das Aufkommen von Over-the-Top-Plattformen (OTT) hat die heutige Medienlandschaft erheblich beeinflusst. Der weltweite OTT-Umsatz lag 2017 bei über 46,5 Milliarden US-Dollar und wird bis Ende 2022 voraussichtlich 83,4 Milliarden US-Dollar übersteigen.

Die wachsende Akzeptanz von OTT-Diensten wird durch Funktionen wie On-Demand-Inhalte, Mobilität beim Abruf über mehrere Geräte, personalisierte Seherlebnisse und in bestimmten Fällen eine bessere Qualität gefördert. Diese Funktionen beruhen jedoch auf einer Vielzahl dynamischer Videoübertragungsinfrastrukturen, was die Qualitätsvalidierung problematisch macht.

Mit einer solchen Vielfalt an neuen Inhaltsoptionen haben sich auch die Konsumgewohnheiten der Menschen zweifellos verändert. Während neue und interessante Inhalte das Abonnentenwachstum bei OTT-Streaming-Diensten weiter ankurbeln, ist es wichtig, die Zufriedenheit der Nutzer mit der Videostreaming-Leistung zu bewerten. Um im Verdrängungswettbewerb die Nase vorn zu haben, müssen Dienstanbieter so schnell wie möglich mit der Kontrolle der Abwanderung beginnen.

OTT-Abwanderung kann durch eine Vielzahl von Problemen verursacht werden, wie z. B. eine schlechte Benutzererfahrung, ein Mangel an neuen und vielfältigen Inhalten, eine hohe Mitgliedsgebühr, zahlungsbedingte Bedenken, Herausforderungen beim nahtlosen Streaming und Herausforderungen bei der Entdeckung von Inhalten.

Im heutigen wettbewerbsintensiven OTT-Sektor hat die Erlebnisqualität (Quality of Experience, QoE) von Video-Streaming-Diensten ein hohes Maß an Aufmerksamkeit erlangt und wird als entscheidender Faktor für die Kundenfluktuation angesehen. Ein Kompromiss bei der QoE kann für OTT-Anbieter, die ihren Kundenstamm halten und erweitern wollen, verheerend sein.

Um dies besser zu verstehen, sei daran erinnert, dass alle OTT-Videos, bevor sie den Abonnenten erreichen, analysiert und für die Übertragung über mehrere Videoübertragungskomponenten verarbeitet werden. Je nach Plattform oder Gerät, für das die Streams bestimmt sind, können Streaming-Techniken wie HTTP Linear Streaming, HTTP Dynamic Streaming oder DASH Streaming für die Verpackung verwendet werden. Auch Berechtigungen, Lizenzüberprüfung, Inhaltserkennung und andere Kopfstellendienste werden unterstützt.

Moderne Verbraucher erwarten konsistente Dienste, Qualität und eine unterbrechungsfreie Bereitstellung über eine Vielzahl von Netzwerken und Geräten - verwaltet und nicht verwaltet. Daher müssen Anbieter von Video-Streaming-Diensten mit den sich schnell ändernden Technologie- und Markttrends Schritt halten, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein. Mit dem Aufkommen von OTT haben zahlreiche neue Parameter, die einen stärkeren Bezug zum Seherlebnis der Nutzer haben, neben einigen der herkömmlichen Videoqualitätsmessgeräte ihren Platz gefunden.

Eine solide QoE-Architektur ist daher erforderlich, um eine konsistente, qualitativ hochwertige Bereitstellung von Inhalten zu gewährleisten und die Erwartungen der Nutzer zu erfüllen. Plattformen, denen es nicht gelingt, ein derartiges Erlebnis zu bieten, laufen Gefahr, aus dem Kampf um Innovation und Entwicklung verdrängt zu werden.

Derzeit verlässt sich die überwiegende Mehrheit der Dienstanbieter ausschließlich auf die QoE-Leistungsstatistiken der gelieferten Videos. Der Nachteil dieser Methode ist, dass etwaige Qualitätsprobleme oder Rückschläge erst nach der Einführung des Produkts bei den Nutzern erkannt werden können. Eine schleppende Auflösungsrate ist einer der Faktoren, die zu einem Anstieg der Purposeful Churn, der In-Video-QoE-Analyse, beitragen. Iterative Methoden wirken sich auf die nächste Stufe der Video-QoE-Analyse aus, die darin besteht, die Durchlaufzeit zu minimieren und eine großartige Bereitstellung beim ersten Versuch zu gewährleisten. Dies hilft bei der Erstellung eines Video-QoE-Validierungsplans und stellt sicher, dass das System einem QoE-Benchmarking unterzogen und verifiziert wird, bevor es dem Benutzer zur Verfügung gestellt wird.

Eine kontinuierliche QoE-Überwachung kann OTT-Anbietern dabei helfen, proaktive Maßnahmen zu ergreifen, um Probleme zu beseitigen und die Nutzererfahrung zu verbessern. Ein Videostream beginnt auf dem Ursprungsserver oder CDN des Inhaltsanbieters und geht über das Betreibernetz zum Kunden. Wenn es in der Kette von der Quelle bis zum Endnutzer Schwachstellen gibt, wirkt sich dies auf die Qualität des Streaming aus.

KPIs sind aus OTT-Sicht von entscheidender Bedeutung, wenn sie bei variabler Kapazität erhoben werden. Sie ermöglichen eine bessere Kenntnis der Player-Leistung in verschiedenen Umgebungen sowie ein Leistungs-Benchmarking für die Verbesserung der Streaming-Qualitätsanforderungen. Die KPIs können in jeder beliebigen statistischen Form ausgedrückt werden, je nach dem angestrebten Aggregat.

Im Folgenden sind einige gängige QoE-KPIs aufgeführt, die für die Validierung, das Benchmarking und die Überwachung von OTT-Anwendungen für verschiedene Player, Netzwerke, andere Inhalte und Anwendungen verwendet werden können.

• Videostartzeit : Die Zeit, die der Videostream benötigt, um nach einer Abspielanforderung mit der Wiedergabe zu beginnen, sowie die Geschwindigkeit, mit der er beginnt, damit der Kunde ihn ansehen kann.
• Durchschnittliche Video-Bitrate: Die vom Kunden betrachtete Video-Bitrate ist der Durchschnitt der Video-Bitrate, die während einer Sitzung abgespielt wird, sowie alle Bitratenänderungen, die aufgrund von Verzögerungen auftreten können.
• Wiederholungsverhältnis: Der Prozentsatz der Zeit, in der ein Zuschauer Probleme mit der erneuten Pufferung hat.
• Videostart-Fehler: Die Häufigkeit von Wiedergabefehlern, wenn die Videowiedergabe angefordert wird
• Fehler bei der Videowiedergabe: Die Häufigkeit von Wiedergabefehlern beim Videostreaming wird als Videowiedergabefehler bezeichnet.
• Neustartzeit: Zeit, die benötigt wird, um die Wiedergabe nach einer Videopause fortzusetzen.
• Beenden vor Videostart: Die Häufigkeit, mit der die Videoanforderung nicht abgespielt wird oder fehlschlägt, wobei der Benutzer nach einer Videoabspielanforderung wieder aussteigt

Es gibt noch viele weitere KPIs, die je nach den spezifischen Anforderungen eines Betreibers oder Dienstanbieters definiert und gemessen werden.

Die oben erwähnten OTT-QoE-KPIs sind sowohl aus Kunden- als auch aus Technikersicht von entscheidender Bedeutung und sollten im Tandem angegangen werden.

Die Kundensicht auf die QoE-KPIs ist sehr wichtig, um den Kundenimpuls und die Erfahrung mit einem bestimmten Streaming-Dienst zu verstehen. Dies wird durch die Integration von QoE-Agenten in die Anwendung oder den Player erreicht. Die große Menge an Daten, die vor Ort gesammelt wird, wird verarbeitet, analysiert und in aussagekräftige Erkenntnisse umgewandelt.

Der Einsatz eines QoE-fähigen Automatisierungssystems, das automatisierte Tests in Videotesteinrichtungen ermöglicht, indem eine kundenähnliche Umgebung zur Analyse und Bewertung von Player-, Encoder-, Infrastruktur- und Asset-Anpassungen nachgebildet wird, ist für den Geschäftserfolg von entscheidender Bedeutung. Dies bietet eine ideale technische Sicht auf OTT QoE.

Nach der Auslieferung, in der Post-Release-Phase, sammeln und aggregieren QoE-Agenten die Nutzungsdaten der Kunden, um nützliche Erkenntnisse und Trends zu liefern. Durch die kontinuierliche detaillierte Prüfung und Sammlung von Felddaten werden Kunden nicht durch Schwierigkeiten mit ihrer QoE benachteiligt.

Playback-Tests und Videoanalyse sind zwei Methoden zur Bewertung der allgemeinen Erlebnisqualität, die sich gegenseitig ergänzen. Playback-QoE-Tests während des Entwicklungsprozesses decken OTT-Probleme auf, bevor sie sich auf die Kunden auswirken. Nach dem Rollout liefert die Videoanalyse vor Ort Daten zur Kundenzufriedenheit. Sie hilft bei der Identifizierung von Produktionsproblemen und deren Auswirkungen auf die Kunden.

Ein automatisiertes Playback-QoE-Testing ist das Gebot der Stunde, da es die QoE bereits in der Entwicklungsphase proaktiv überwachen und verbessern würde. Es würde eine nahtlose Integration in die CI-Pipeline ermöglichen. Um eine zuverlässige Lösung zu entwickeln, müssen Leistungstests von Geräten/Playern auf Netzwerkänderungen in einer Laborumgebung durchgeführt werden.

Die Validierung von Geräten/Abspielgeräten/Anwendungen bei Netzwerkänderungen in einer Laborumgebung ist für die Schaffung einer vertrauenswürdigen Lösung unerlässlich. Es wird eine skalierbare Lösung benötigt, um all diese Metriken über mehrere Geräte und Netzwerke hinweg zu erfassen.

LTTS bietet Standard- und anpassbare Lösungen, um die End-to-End-QoE-Anforderungen führender globaler OTT-Betreiber und Dienstanbieter zu erfüllen. Mit partnerschaftlichen und eigenen Lösungen werden die Herausforderungen im Zusammenhang mit der QoE-Einführung gemeistert.

Cogmation von LTTS ist eine Automatisierungsplattform, die wichtige QoE-Metriken automatisiert und sammelt. Es handelt sich um ein Testautomatisierungs-Framework, das über alle OTT-Plattformen, Geräte und Anwendungen hinweg funktioniert. Es integriert eine Vielzahl von Testkomponenten, die auf Geräte- und Plattformattributen basieren, und nutzt interne Validierungsmechanismen zur Erstellung von Ergebnissen.

Die Lösung soll dazu beitragen, Entwicklungskosten und Markteinführungszeiten zu reduzieren, die Komplexität zu verringern, indem sie die QoE verbessert, und es OTT-Unternehmen ermöglichen, der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.