當然，估值之所以是估值，那都是帶點賭博性質的判斷。
對羅恩來說，他只知道眼下對琥珀有興趣的機構有好幾家。
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谷歌、臉書等投資商也都有興趣投上一筆。
他按照這些人的態度綜合了一下報價，最多的那位已經估到了7.2億，但也只是綜合報價，任一方都沒給準確答復。
要把東西賣給去，拿到最好的條件，光參考錢可不行。
“對了，下午的時候老板要過來，我們的數據分析做份列表出來，拿給內容總監。”羅恩吩咐道。
……
如果你喜歡二十世紀六十年代的《星際迷航》，那么琥珀就會在主頁內的推薦里推薦《碟中諜》系列；而如果你喜歡的是電視劇《迷失》，那么琥珀則很可能會向你推薦同樣講述超自然題材的英劇《我欲為人》；要是你喜歡看《殺出個黎明》，那么你的主頁上也會頻繁出現：視覺效果驚人的暴力動作片《殺死比爾》，直到你看了它，或者點擊進去還多久就退出了才會消失。
流媒體通過對浩如煙海的大數據以及無法計量的用戶痕跡背后，篩選著有趣的信息。
在新一輪的擴招后，由30位工程師組成的數據捕捉團隊，正靠著算法向每一個注冊用戶推薦著可能喜歡的劇集。
而這些人的存在對琥珀的用戶粘性起到了不可忽視的作用，根據數據顯示，視頻服務觀眾有75%的觀看活動的推動力來自于推薦。之所以如此，是人大部分時候其實都不知道自己想看什么，很多時候還存在選擇困難，這才是為什么說大數據有時候比一個人更了解一個人的口味。
通過查閱元數據的方法，初步模擬的用戶行為是不會說謊的——瀏覽、播放和搜索，在平臺所有的觀看痕跡，觀影時長等等之類的捕捉，找到各種各樣的相似性。
而且，這種對用戶的行為分析還跟電商不同。
電商以搜索痕跡為主，比如eBay、亞馬遜，90%的用戶購物都來自于搜索，因為這些人是先有需求然后再去尋找；而流媒體則恰恰相反，是創造需求再推薦出去，搜索功能的存在只在于用戶有特別強烈的目的性，而主頁上沒有向用戶推薦他們想看的內容時才會發揮作用。
在此基礎之上再進一步，就是對重合用戶的內容補充，也就是萊曼現在過來要做的事。
奈飛的發展史已經很明白了，他們的自制劇集是根據現有用戶體量的分布、喜好的可能數值進行估測。
這種實時跟進，不斷拓展的應用，能起到對平臺用戶的連續挽留。
“所以，我們的訪問用戶以20歲左右、男性為主，普遍喜歡的是感官刺激？”
“是的，訪問我們網站的1000多萬用戶大部分都在追逐流行，付費群體里看完《雷神2》后，有四分之三的人又去看了《壞家伙》，尤其是電梯戰神那一幕，很多人選擇反復觀看甚至慢倍速欣賞。”