واجهت صناعة الفيديو تحديات في السنوات الأخيرة، حيث أجبرت معدلات الانسحاب المرتفعة مزودي الخدمة على إعطاء الأولوية لخفض التكاليف. ومع ذلك، هناك تحول جارٍ، حيث يعتمد النجاح على تعزيز مشاركة المستخدم وتقليل الانسحاب. التخصيص هو المفتاح، لكن تحقيق التخصيص الفعال أمر معقد ومكلف من حيث الموارد.
يُقدم الذكاء الاصطناعي، بقدرته على تحليل مجموعات البيانات الضخمة، حلاً مثالياً. استخدمت منصات البث الرئيسية مثل Netflix تقنيات التعلم الآلي لسنوات، حيث تقدم توصيات مخصصة وحتى صور مصغرة مُعدّلة. يمثل الذكاء الاصطناعي القفزة التالية في صقل هذه الميزات. غالبًا ما تحتوي خدمات البث على مكتبات محتوى ضخمة، مما يجعل من الصعب على المشاهدين العثور على المحتوى بسرعة. يُوفر التخصيص الفعال وقت المشاهدين ويُحسّن بشكل كبير من تجربة المشاهدة.
لا يقتصر التخصيص على توصيات المحتوى فقط؛ بل يمتد أيضًا إلى تصميم الصفحة الرئيسية. تُعزز الواجهة المُخصصة، والمُصممة خصيصًا لتناسب التفضيلات الفردية وعادات المشاهدة، الراحة والرضا. يشمل ذلك إعطاء الأولوية لمسارات المحتوى المفضلة أو إبراز المحتوى المفضل بشكل بارز. يُعزز التخصيص الفعال المشاركة، مما يشجع المشاهدين على مشاهدة وقت أطول والعودة بشكل متكرر. كما أنه يُعزز اكتشاف المحتوى، مما قد يُعرّض المشاهدين لأجناس جديدة وكنوز خفية.
يستخدم مزودو الفيديو الناجحون بيانات المشاهد، بما في ذلك سجل البحث، وأوقات المشاهدة، ومعدلات إكمال المشاهدة، وأطوال الجلسات، والتقييمات، بالإضافة إلى الخوارزميات، للتنبؤ بالمحتوى المفضل. ومع ذلك، فإن مشاركة المشاهد دقيقة. قد لا يحظى نفس الإعلان بتأثير إيجابي لدى جميع المشاهدين، حتى ضمن نوع معين. يُنشئ الذكاء الاصطناعي صورًا وفيديوهات وإعلانات مخصصة لتناسب الأذواق الفردية. قد يجذب إعلان يضم ممثلًا مفضلًا مشاهدًا واحدًا، بينما قد يفضل آخر بطلة قوية. وبالمثل، فإن تخصيص الصور المصغرة يزيد من معدلات النقر.
قبل الذكاء الاصطناعي، اعتمد التخصيص على ملفات تعريف ثابتة، وبيانات وصفية محدودة، ووضع علامات يدوي. يُسرّع الذكاء الاصطناعي الدقة ويُحسّنها. فهو يُحدد أنماط السلوك الدقيقة، مما يُمكّن من التخصيص الديناميكي في الوقت الفعلي. يُؤتمت الذكاء الاصطناعي وضع العلامات بالكلمات الرئيسية، مضيفًا تفاصيل كانت غير عملية سابقًا مع العمليات اليدوية. يُحسّن هذا الوضع التفصيلي للعلامات من تحديد تشابه المحتوى، مما يؤدي إلى توصيات أكثر تنوعًا ودقة.
إلى جانب التخصيص، يُحسّن الذكاء الاصطناعي جودة البث. تستخدم Netflix تقنيات التعلم الآلي لمراقبة ظروف الشبكة وضبط جودة الفيديو ديناميكيًا بناءً على عرض النطاق الترددي والجهاز والموقع. يُبقي هذا الأداء السلس المستخدمين منخرطين من خلال تقليل التخزين المؤقت وضمان تشغيل سلس.
يُعدّ التخصيص الفعال أمرًا بالغ الأهمية لمزودي الفيديو. يُوفر الذكاء الاصطناعي توصيات أسرع وأكثر دقة، مما يُحسّن تجربة المستخدم. يمكن للذكاء الاصطناعي حتى أن يستنتج الحالة المزاجية ويقدم توصيات مناسبة للموقف. قد تتضمن التطورات المستقبلية إشارات سلوكية دقيقة، مثل نبرة الصوت وقياسات الأحيائية، من أجل تخصيص أكثر حدسًا. كما أن إمكانات الذكاء الاصطناعي في إنشاء المحتوى - توليد تجارب محتوى فريدة - واسعة أيضًا.