Das Aufkommen von Over-the-Top-Plattformen (OTT) hat die heutige Medienlandschaft erheblich beeinflusst. Der weltweite OTT-Umsatz lag 2017 bei ¨¹ber 46,5 Milliarden US-Dollar und wird bis Ende 2022 voraussichtlich 83,4 Milliarden US-Dollar ¨¹bersteigen.

Die wachsende Akzeptanz von OTT-Diensten wird durch Funktionen wie On-Demand-Inhalte, Mobilit?t beim Abruf ¨¹ber mehrere Ger?te, personalisierte Seherlebnisse und in bestimmten F?llen eine bessere Qualit?t gef?rdert. Diese Funktionen beruhen jedoch auf einer Vielzahl dynamischer Video¨¹bertragungsinfrastrukturen, was die Qualit?tsvalidierung problematisch macht.

Mit einer solchen Vielfalt an neuen Inhaltsoptionen haben sich auch die Konsumgewohnheiten der Menschen zweifellos ver?ndert. W?hrend 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 Verdr?ngungswettbewerb die Nase vorn zu haben, m¨¹ssen Dienstanbieter so schnell wie m?glich 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 vielf?ltigen Inhalten, eine hohe Mitgliedsgeb¨¹hr, zahlungsbedingte Bedenken, Herausforderungen beim nahtlosen Streaming und Herausforderungen bei der Entdeckung von Inhalten.

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Im heutigen wettbewerbsintensiven OTT-Sektor hat die Erlebnisqualit?t (Quality of Experience, QoE) von Video-Streaming-Diensten ein hohes Ma? an Aufmerksamkeit erlangt und wird als entscheidender Faktor f¨¹r die Kundenfluktuation angesehen. Ein Kompromiss bei der QoE kann f¨¹r 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 f¨¹r die ?bertragung ¨¹ber mehrere Video¨¹bertragungskomponenten verarbeitet werden. Je nach Plattform oder Ger?t, f¨¹r das die Streams bestimmt sind, k?nnen Streaming-Techniken wie HTTP Linear Streaming, HTTP Dynamic Streaming oder DASH Streaming f¨¹r die Verpackung verwendet werden. Auch Berechtigungen, Lizenz¨¹berpr¨¹fung, Inhaltserkennung und andere Kopfstellendienste werden unterst¨¹tzt.

Moderne Verbraucher erwarten konsistente Dienste, Qualit?t und eine unterbrechungsfreie Bereitstellung ¨¹ber eine Vielzahl von Netzwerken und Ger?ten - verwaltet und nicht verwaltet. Daher m¨¹ssen Anbieter von Video-Streaming-Diensten mit den sich schnell ?ndernden Technologie- und Markttrends Schritt halten, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein. Mit dem Aufkommen von OTT haben zahlreiche neue Parameter, die einen st?rkeren Bezug zum Seherlebnis der Nutzer haben, neben einigen der herk?mmlichen Videoqualit?tsmessger?te ihren Platz gefunden.

Eine ist daher erforderlich, um eine konsistente, qualitativ hochwertige Bereitstellung von Inhalten zu gew?hrleisten und die Erwartungen der Nutzer zu erf¨¹llen. Plattformen, denen es nicht gelingt, ein derartiges Erlebnis zu bieten, laufen Gefahr, aus dem Kampf um Innovation und Entwicklung verdr?ngt zu werden.

Derzeit verl?sst sich die ¨¹berwiegende Mehrheit der Dienstanbieter ausschlie?lich auf die QoE-Leistungsstatistiken der gelieferten Videos. Der Nachteil dieser Methode ist, dass etwaige Qualit?tsprobleme oder R¨¹ckschl?ge erst nach der Einf¨¹hrung des Produkts bei den Nutzern erkannt werden k?nnen. Eine schleppende Aufl?sungsrate ist einer der Faktoren, die zu einem Anstieg der 91Ô­´´ Churn, der In-Video-QoE-Analyse, beitragen. Iterative Methoden wirken sich auf die n?chste Stufe der Video-QoE-Analyse aus, die darin besteht, die Durchlaufzeit zu minimieren und eine gro?artige Bereitstellung beim ersten Versuch zu gew?hrleisten. 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 Verf¨¹gung gestellt wird.

Eine kontinuierliche QoE-?berwachung kann OTT-Anbietern dabei helfen, proaktive Ma?nahmen zu ergreifen, um Probleme zu beseitigen und die Nutzererfahrung zu verbessern. Ein Videostream beginnt auf dem Ursprungsserver oder CDN des Inhaltsanbieters und geht ¨¹ber das Betreibernetz zum Kunden. Wenn es in der Kette von der Quelle bis zum Endnutzer Schwachstellen gibt, wirkt sich dies auf die Qualit?t des Streaming aus.

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KPIs sind aus OTT-Sicht von entscheidender Bedeutung, wenn sie bei variabler Kapazit?t erhoben werden. Sie erm?glichen eine bessere Kenntnis der Player-Leistung in verschiedenen Umgebungen sowie ein Leistungs-Benchmarking f¨¹r die Verbesserung der Streaming-Qualit?tsanforderungen. Die KPIs k?nnen in jeder beliebigen statistischen Form ausgedr¨¹ckt werden, je nach dem angestrebten Aggregat.

Im Folgenden sind einige g?ngige QoE-KPIs aufgef¨¹hrt, die f¨¹r die Validierung, das Benchmarking und die ?berwachung von OTT-Anwendungen f¨¹r verschiedene Player, Netzwerke, andere Inhalte und Anwendungen verwendet werden k?nnen.

• Videostartzeit : Die Zeit, die der Videostream ben?tigt, 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 w?hrend einer Sitzung abgespielt wird, sowie alle Bitraten?nderungen, die aufgrund von Verz?gerungen auftreten k?nnen.
• Wiederholungsverh?ltnis: Der Prozentsatz der Zeit, in der ein Zuschauer Probleme mit der erneuten Pufferung hat.
• Videostart-Fehler: Die H?ufigkeit von Wiedergabefehlern, wenn die Videowiedergabe angefordert wird
• Fehler bei der Videowiedergabe: Die H?ufigkeit von Wiedergabefehlern beim Videostreaming wird als Videowiedergabefehler bezeichnet.
• Neustartzeit: Zeit, die ben?tigt wird, um die Wiedergabe nach einer Videopause fortzusetzen.
• Beenden vor Videostart: Die H?ufigkeit, mit der die Videoanforderung nicht abgespielt wird oder fehlschl?gt, 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.

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Die oben erw?hnten 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 gro?e Menge an Daten, die vor Ort gesammelt wird, wird verarbeitet, analysiert und in aussagekr?ftige Erkenntnisse umgewandelt.

Der Einsatz eines QoE-f?higen Automatisierungssystems, das automatisierte Tests in Videotesteinrichtungen erm?glicht, indem eine kunden?hnliche Umgebung zur Analyse und Bewertung von Player-, Encoder-, Infrastruktur- und Asset-Anpassungen nachgebildet wird, ist f¨¹r den Gesch?ftserfolg 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 n¨¹tzliche Erkenntnisse und Trends zu liefern. Durch die kontinuierliche detaillierte ±Ê°ù¨¹´Ú³Ü²Ô²µ und Sammlung von Felddaten werden Kunden nicht durch Schwierigkeiten mit ihrer QoE benachteiligt.

Playback-Tests und Videoanalyse sind zwei Methoden zur Bewertung der allgemeinen Erlebnisqualit?t, die sich gegenseitig erg?nzen. Playback-QoE-Tests w?hrend 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 ¨¹berwachen und verbessern w¨¹rde. Es w¨¹rde eine nahtlose Integration in die CI-Pipeline erm?glichen. Um eine zuverl?ssige L?sung zu entwickeln, m¨¹ssen Leistungstests von Ger?ten/Playern auf Netzwerk?nderungen in einer Laborumgebung durchgef¨¹hrt werden.

Die Validierung von Ger?ten/Abspielger?ten/Anwendungen bei Netzwerk?nderungen in einer Laborumgebung ist f¨¹r die Schaffung einer vertrauensw¨¹rdigen L?sung unerl?sslich. Es wird eine skalierbare L?sung ben?tigt, um all diese Metriken ¨¹ber mehrere Ger?te und Netzwerke hinweg zu erfassen.

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LTTS bietet Standard- und anpassbare L?sungen, um die End-to-End-QoE-Anforderungen f¨¹hrender globaler OTT-Betreiber und Dienstanbieter zu erf¨¹llen. Mit partnerschaftlichen und eigenen L?sungen werden die Herausforderungen im Zusammenhang mit der QoE-Einf¨¹hrung gemeistert.

Cogmation von LTTS ist eine Automatisierungsplattform, die wichtige QoE-Metriken automatisiert und sammelt. Es handelt sich um ein Testautomatisierungs-Framework, das ¨¹ber alle OTT-Plattformen, Ger?te und Anwendungen hinweg funktioniert. Es integriert eine Vielzahl von Testkomponenten, die auf Ger?te- und Plattformattributen basieren, und nutzt interne Validierungsmechanismen zur Erstellung von Ergebnissen.

Die L?sung soll dazu beitragen, Entwicklungskosten und Markteinf¨¹hrungszeiten zu reduzieren, die Komplexit?t zu verringern, indem sie die QoE verbessert, und es OTT-Unternehmen erm?glichen, der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.