當前,無論視頻網站之間如何競爭，其最終的目的都是希望爭取更多用戶,那麼爭取用戶和用戶忠誠度的最佳做法是什麼呢？從網站角度來講當然離不開最新最熱門電影的優先版權，巨大的資金支持等，但從一個普通用戶角度來看，快速、流暢的觀賞體驗，以及對該網站舒適的訪問體驗卻是他們最希望獲得的。世界知名的互聯網用戶體驗管理專家——高明網絡（Gomez），曾經通過分析超過150 個網站、1.5 億次頁面點擊量中的頁面放棄數據，發現如果面響應時間從 2 秒增加到 10 秒，頁面被放棄率將增加 38%。
以上只是單純的網站頁面點擊延時便會造成如此大的訪問量的如此差異，那作爲提供流媒體內容的視頻網站，讓Web性能表現優良，不只是網站的訪問速度問題，還有視頻的播放流暢度問題等。如果用戶反映瀏覽不順暢，那麼問題出在哪個環節呢？是地區性問題呢？還是運營商問題？或是IDC問題？視頻播放不流暢，對於一個視頻網站來說無疑是致命的。有一項調查顯示，如果一家網站的用戶端表現不佳，甚至會對網民形成一系列的強烈反應：75%的不滿者將不再訪問該網站，28%的用戶會對網站造成負面的影響，甚至27%的人會將這種不愉快的經歷告訴周圍的人，由此對品牌造成的損失將不可估量。
從以上不難看出，視頻網站要留住現有的用戶羣，同時不斷滿足更多新用戶的需求，必須清楚的瞭解自己網站在所有時點、各種顯示器終端、各個地域等情況下，終端用戶的訪問體驗感受，並隨時做出調整和完善。這種瞭解必須依託強大的測試技術才能獲得。
高明網絡當前的監測點已經遍佈全球,全球所有網站的管理者或IT負責人可通過高明網絡對網站應用交互鏈上的每一個邏輯層和物理層進行測試和衡量，如從真實用戶的瀏覽器到企業的數據中心，從而最大限度地發現並解決網站各類問題，來保證持續、高質量的網站用戶體驗。高明網絡還獨有的“最後一英里”（Last Mile）網絡平臺技術，擁有的150,000多個真實終端用戶平臺覆蓋全球168個國家、3,000多個本地運營商和無線設備，是世界上唯一能實現對網站“最後一英里”進行測試和監控的網絡平臺，是洞察現實世界中網站各地區性能（包括網絡帶寬、內容交互網絡、本地互聯網運營商和無線設備）的唯一途徑，也是在現實世界中對網站應用性能進行壓力測試的唯一途徑。高明將分享其在視頻網站的Web性能和用戶體驗測試上的經驗。
高明網絡提供最佳的視頻網站客戶體驗測試方案，助力網站實現服務價值最大化
流媒體又叫流式媒體，它是指商家用一個音頻或者視頻傳送服務器把節目當成數據包發出，傳送到網絡上。用戶通過解壓設備對這些數據進行解壓後，節目就會像發送前那樣顯示出來。音視頻節目在傳輸前要先經過編碼器編碼，纔可以在網絡上傳輸。目前常用的視頻編碼器有MPEG-2、MPEG-4、H.261、H.263、H.264、Window Media視頻編碼器和Real System視頻編碼器等；音頻編碼器有MP3、MPEG AAC、Window Media 音頻編碼器和AMR等；圖像編碼器有JPEG和JPEG2000等。多媒體編碼器所生成的碼流只包含了解碼該碼流所必需的信息，它不包含媒體間的同步、隨機訪問等系統信息，因此編碼後的多媒體數據還要被組織成爲具有特定系統格式的多媒體文件用於流媒體傳輸或者是存入磁盤中，目前常用的文件格式有MPEG-2系統，MP4，微軟公司的ASF，Real的文件格式，QuickTime的文件格式，Adobe的FLV和F4V，以及用於3G無線服務的3GPP和3GPP2等等。
針對不同碼流，不同切換技術的流媒體服務，如果站在終端用戶的角度來客觀評價流媒體質量，是衆多流媒體服務提供商或者CDN服務提供商面臨的問題。高明網絡將基於終端用戶角度的流媒體質量評估分爲兩種方式，一種是主動監控評估方式，一種是被動接收評估方式。
所謂的主動和被動，區別在於評估行爲的發起性。比較常見的被動接收評估方式，在播放器中嵌入執行代碼，然後通過大型數據處理中心來收集真實終端用戶在收聽或觀看流媒體時發生的物理參數。例如Start-up Time (從點擊播放按鈕到視頻開始播放的時間，有時該時間受到插入廣告影響)，緩衝時間（Buffer Time），緩衝比 (Rebuffer Ratio)和打開視頻的成功率 (Availability).這種方式優點是數據完整全面，只要有用戶點擊觀看就可以實時收集該用戶的訪問體驗，數據完全來源於真實用戶，缺點是前期投入較高，需要建設大規模的數據中心和存儲，同時對於數據處理和數據挖掘方面要有一定的技術投入。
另外一種主動監控模式則比較簡潔，一般方法是在用戶密集區通過部署節點探針的方式來採樣用戶訪問數據，通過數據收集和簡單處理來獲得流媒體用戶訪問的體驗數據。這種方式的優點就是投入少，可以在流媒體服務部署之前，預先測試其服務質量內容；缺點是需要一個完善的評估方案來合理部署探針節點，從而使採樣數據更具代表性。一般部署方案需要考慮 用戶行爲 （觀看流媒體的熱點時段 （Hot Time）,用戶帶寬分類，區域特性，訪問習慣等）和採樣數據測試頻率（每分鐘探測一次，每小時探測1次等），另外在部署節點的同時需要考慮不同編碼的對採樣數據技術影響。
針對上述兩種國際常用的評估方式，高明網絡認爲需要結合使用。首先是在視頻流媒體服務的投入階段（或測試階段），建議通過部署節點探針的方式來模擬用戶獲得關鍵體驗數據（Start-up Time，Buffer Time, Rebuffer Ratio, Availability ),從而對於整體服務質量有初步判斷 （注意：一般認爲這個數據爲網站流媒體服務的最好值，因爲該環境是拋開內網真實環境影響因素，如不同時段服務器帶寬佔用，設備壓力等）。同時，大家可能會問，該數據到底準不準，因爲部署的節點探針隨機性較大，能不能具有真實用戶的代表性？前面提到過，這個數據和部署方案密切相關，對於用戶行爲調查數據要求很準確。這裏有一個產用的替代方案，就是將探針節點部署於防火牆外的骨幹網和IDC機房環境，這種方式類似於治水，當保證源頭出口 （機房出口），大壩 （骨幹網），小型水壩 （IDC機房）的整體質量，那麼終端用戶的訪問體驗可以間接瞭解和把控。之後，如果具備一定的資金和技術實力，建議採用被動接受評估方式，來獲得全網用戶的體驗，同時該數據可以進一步瞭解全網用戶在收聽或觀看流媒體的行爲習慣，從而指導運營投入。
不可否認，從目前的情況來看，視頻行業已經不再是單項的比拼，更像是一場綜合實力的較量。在這場綜合較量中，正版、專業的理念，極強的技術創新和服務體系以及提升用戶體驗的有效方法是制勝的最佳組合拳。