ZEGO 超低延迟直播(Low-Latency Live Streaming,简称 L3)SDK 为高质量体验而生,可打造超低延迟、超强同步、抗极端弱网、超低卡顿、超清画质、首帧秒开的极致直播体验,是直播分发产品中的“六边形战士”。
![超低延迟直播SDK来了,卡顿率可降低 75%+,首帧秒开率可达99%](https://www.nxrte.com/wp-content/themes/justnews/themer/assets/images/lazy.png)
区别于传统 CDN,L3 等同于直播分发产品中的“六边形战士”,兼具超低延迟、超强同步、抗极端弱网、超低卡顿、超清画质、首帧秒开六大特性,多维度提升用户体验质量。
我们将 L3 落地于众多直播头部平台后,观众享受到了高质量体验,平台业务指标也呈正向增长—— VIP 用户音视频体验投诉率降低 70% +,人均观看时长提升 6%+,付费用户增长 2%+。除了出海直播场景以外,我们还将 L3 的服务经验复制到了教育大班课、游戏直播等多元化场景。
超低延迟 & 超强同步 & 抗极端弱网
L3 能够有效解决传统 CDN 直播遇到的延迟高、同步性差、弱网播放不稳定等体验痛点。
在延迟和同步性方面,L3 能够做到观众端毫秒级延迟,低至600~1000ms;观众与观众的同步性差异 <400ms。这意味着互动反馈更及时,观众送礼、打榜之后能得到主播的快速反馈,即时收获情绪价值。并且不同观众间收看到的画面能够保持强同步,轻松实现一起看、电商秒杀等场景,就同一帧画面的内容进行交流。
在抗弱网能力方面,CDN 一大痛点就是几乎没有抗弱网能力、播放不稳定,而 L3 最高 80% 丢包保持音频流畅, 70% 丢包保持视频流畅,属于行业领先的水平。即使是在世界上网络基建最差的非洲,L3 也能为出海非洲的客户提供稳定服务。
超低卡顿:卡顿率可降低 75%+
流畅性的提升是一个系统性底层技术优化,即构监控影响直播流畅性的各环节,基于全链路自研 UDP 协议、海量有序数据网络(MSDN) 和自适应码率播放等多种策略,落实从采集到播放的端到端卡顿优化,解决“卡”的痛点,让全球观众都能流畅看播。
某中东出海头部直播产品曾向即构反馈,付费观众频繁投诉直播卡顿的问题,严重影响付费用户的关系维护。
该产品上线 L3 后,相较于传统 CDN 直播,全球卡顿率平均降低 75%+,VIP用户音视频体验投诉率降低 70%。后续即构针对该应用所覆盖的边远但收入高的出海地区(中东、南非等地区),均通过 L3 进行了针对性优化,实现覆盖全球的流畅、稳定直播体验。
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超清画质:主播端 & 观众端,全面优化
观众和主播对画质的预期和要求不断升级。但解决画质问题却非常复杂。在观众端,用户所处地方的网络条件复杂、使用的设备性能参差不齐。在主播端来说,素人主播不具备专业打光、布场等能力,但希望随时随地“颜值在线”。
针对以上问题,L3 在观众端做到“智能适配,还原高清”——通过自动切换清晰度和低端设备兼容,突破有限的网络和设备瓶颈;基于 AI 超分算法、H.265 编码等能力还原更高画质,实现高清低码。在主播端做到“算法增强,极致高清”——极致发挥采集设备的高级特性,最高支持 4K 60fps 和 HDR;低照度增强等算法让主播画面更自然清晰,有效降低开播门槛。
近期,某东南亚头部直播产品计划上新弹幕游戏场景,由于弹幕游戏画面动画效果多且画面复杂,导致普通直播所需分辨率、帧率和码率不能满足要求,上线后发现游戏画面非常糊。
为此,L3 提供了 H.265 编码、云端高清低码、超低延迟拉流的最优方案,实现同等码率下有效提升游戏画质,升级用户体验后,用户付费率和使用时长均有所上升。在弹幕游戏场景获得效益后,该客户又将 L3 复用秀场直播场景中,并基于AI 超分等算法成功解决了主播人脸不清晰、画质差的问题,获得新效益。
首帧秒开:秒开率可达99%
直播场景中,大卡片feed流 + 上下滑场景十分常见,要是在进入房间时,首帧画面加载过久,用户容易丧失耐心,选择退出。
即构使用独家的解耦底层架构、无需等待登录房间成功即可观看,并提供预加载直播流等多种策略,可实现秒开率 99%,平均首帧时长低至 200ms。用户可以获得极速进房和转场的体验,降低用户在进房过程中的退出率,帮助多个客户实现留存和营收指标的增长。
某印巴、中东出海客户曾跟即构反馈,海外直播时经常出现首帧出图慢、1V1 和直播多场景转换慢等问题。该产品在上线 L3 后,在阿联酋的直播首帧出图时长降低了36.8%,秒开率提升10.77%。
此外,为了配合实现直播的多种常见玩法,ZEGO 超低延迟直播还提供混流、转码、云端录制、截图、内容审核等丰富的增值能力,支持从传统 CDN 直播平滑迁移。
后续我们将陆续推出超低延迟直播产品在出海直播、教育大班课、游戏直播、赛事直播场景中的详细应用案例,分享即构对于多元直播场景问题的解题思路与最佳实践。敬请期待!
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