يلجأ المسئولون عن البثّ بشكل متزايد إلى الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة لتعزيز القيمة الكامنة في مكتباتهم الواسعة من المحتوى، ولتنمية تدفقات إيرادات مبتكرة. يأتي هذا التحوّل مع خضوع نماذج الإعلان التقليدية لتغييرات كبيرة، ويواجه المسئولون عن شركات الإعلام ضغطًا متزايدًا لتحقيق الدخل من المحتوى بكفاءة عبر منصات متنوعة. تُعدّ هذه الأنظمة القائمة على الذكاء الاصطناعي، القادرة على تحليل سلوك المشاهدين وأتمتة إدارة المحتوى، أدوات بالغة الأهمية في التنقل عبر هذا المشهد المتطور.
يتمثل الهدف الأساسي لهذه التكنولوجيا في تعظيم الإيرادات من المحتوى الحالي مع التكيّف في الوقت نفسه مع عادات المشاهدين المتغيرة والمتطلبات المتغيرة للمُعلنين. قال Zeenal Thakare، نائب الرئيس الأول لهندسة حلول المؤسسات في Ateliere: "يُمكّن الذكاء الاصطناعي المسئولين عن البث من تحسين توليد الإيرادات بما يتجاوز نماذج الإعلان والاشتراك التقليدية". "من تخصيص الإعلانات إلى المحتوى المُولّد بواسطة الذكاء الاصطناعي، يُطلق الذكاء الاصطناعي فرصًا جديدة لتحقيق الدخل ونماذج تجارية جديدة".
يمتلك العديد من المسئولين عن البثّ إمكانات كبيرة غير مستغلة داخل مكتباتهم من المحتوى. أصبحت أنظمة الذكاء الاصطناعي الآن قادرة على تحديد هذه المواد وتصنيفها على نطاق واسع، مما يسمح لشركات الإعلام بعرض المحتوى ذي الصلة بكفاءة أكبر. أشار Stefan Lederer، الرئيس التنفيذي والرئيس المشارك لشركة Bitmovin، إلى أن "قدرة الذكاء الاصطناعي على البحث ووضع العلامات وتصنيف المحتوى بكفاءة ودقة يمكن استخدامها للمساعدة في عرض المحتوى الذي ينسجم بشكل وثيق مع تفضيلات المشاهد الفردية، والذي قد يبقى مخفيًا خلاف ذلك".
يتجاوز هذا التحليل الآلي للمحتوى التصنيف البسيط. يستخدم المسئولون عن البثّ الآن الذكاء الاصطناعي لتحديد فرص إعادة استخدام المحتوى، وإنشاء حزم برامج ذات طابع خاص وبرامج خاصة بالذكرى السنوية من المواد المؤرشفة دون تكبد تكاليف إنتاج كبيرة. هذا الأمر ذو قيمة خاصة بالنسبة لقنوات البثّ المجاني المدعوم بالإعلانات (FAST)، حيث تؤثر قرارات البرمجة بشكل مباشر على إيرادات الإعلانات. تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي بتحليل أنماط المشاهدة عبر قنوات FAST لتحسين الجدولة وإنشاء قنوات مواضيعية، مما يُمكّن المسئولين عن البث من تحديد المحتوى عالي الأداء وتعديل الاستراتيجيات بناءً على سلوك المشاهدين.
على مستوى المشاهد الفردي، تعالج أنظمة الذكاء الاصطناعي العديد من نقاط البيانات لتحسين توصيات المحتوى، مما يمثل تحولًا من الاستهداف الديموغرافي الواسع إلى تجارب مُخصصة. أوضحت Kathy Klinger، رئيسة التسويق في Brightcove، أن "من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات، يضمن الذكاء الاصطناعي عرض المحتوى الذي من المرجح أن يستمتع به المشاهدون، مما يحافظ على تفاعلهم ويُقلل من الانسحاب".
يتجاوز تأثير الذكاء الاصطناعي اكتشاف المحتوى، حيث يُعيد تشكيل استراتيجيات الإعلان أيضًا. تقوم الأنظمة الحالية بتحليل المحتوى في الوقت الفعلي، مما يسمح بوضع إعلانات سياقية كان من المستحيل تحقيقها سابقًا بالطرق التقليدية. أضاف Lederer: "يقوم الإعلان السياقي القائم على الذكاء الاصطناعي بتحليل محتوى الفيديو والصوت لتقديم إعلانات مُخصصة للغاية للمشاهدين بناءً على المحتوى الذي يشاهدونه، مما يؤدي إلى زيادة الإيرادات المُولّدة من الإعلانات". تعمل هذه الأنظمة أيضًا على تحسين توقيت الإعلان من خلال تحليل أنماط تفاعل المستخدم. شرح Lederer كذلك: "إذا قمت بدمج الإعلان السياقي القائم على الذكاء الاصطناعي مع التحليلات التنبؤية، فمن الممكن التنبؤ بتفاعل المستخدم ومعدلات التحويل في نقاط مختلفة من الفيديو بحيث يمكن وضع الإعلان عندما يكون المشاهد أكثر عرضة للتحويل".
تشمل تطبيقات هذه التكنولوجيا أيضًا إدارة المخزون وتسعيره. ذكر Dave Dembowski، نائب الرئيس الأول للمبيعات العالمية في Operative، أن المسئولين عن البث يستخدمون الذكاء الاصطناعي لتحسين تخصيص المخزون. قال: "يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة المسئولين عن البث في معرفة ما يجب بيعه مسبقًا، وبأي سعر، وما هو المخزون الذي يجب الاحتفاظ به بناءً على الطلب المحتمل قبل التسليم".
مع استمرار تطور عادات المشاهدة، توفر تحليلات الذكاء الاصطناعي للمسئولين عن البث رؤى تفصيلية حول سلوك المشاهدين، مما يؤدي إلى نماذج إيرادات جديدة تتجاوز الإعلان التقليدي. تنبأ Thakare بأن "استراتيجيات تحقيق الدخل التي ستحتل الصفوف الأمامية مع الذكاء الاصطناعي تشمل ترخيص المحتوى وتحسين التوزيع، والرعاية ودمج العلامات التجارية، ونماذج الاشتراك المُستهدفة والدفع مقابل المشاهدة والحزم، وكلها مدفوعة بتحليلات الجمهور، والاستهداف السلوكي، والتحليلات التنبؤية".
حتى إدارة الحقوق، وهي عملية كثيفة العمالة تقليديًا، تستفيد الآن من أتمتة الذكاء الاصطناعي. لاحظ Lederer: "بفضل الذكاء الاصطناعي، يمكن للمسئولين عن البث أتمتة العديد من المهام اليدوية التي تستغرق وقتًا طويلًا في هذه العمليات، مثل تحليل العقود، ومراقبة استخدام المحتوى في الوقت الفعلي لضمان إنفاذ الحقوق، وتحليل البيانات للكشف عن الانتهاكات المحتملة".
على الرغم من المزايا، لا تزال هناك تحديات كبيرة في التنفيذ. سلط Yang Cai، الرئيس التنفيذي ورئيس VisualOn، الضوء على "ارتفاع تكاليف التنفيذ، وتعقيد دمج الذكاء الاصطناعي مع سير العمل الحالي، ونقص الخبرة التقنية بين الموظفين" كعقبات رئيسية. تشكل مخاوف الخصوصية للبيانات وبناء الثقة في أنظمة الذكاء الاصطناعي عقبات إضافية. يتطلب النجاح استثمارًا كبيرًا في التكنولوجيا وتطوير الموظفين. شددت Klinger على أن "على المؤسسات أن تُنمي ثقافة التعلم المستمر، وتزويد الفرق بالمهارات اللازمة لاستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي بكفاءة مع فهم الآثار الأخلاقية والأطر التنظيمية التي تحكم استخدامها".
في الختام، مع استمرار تطور صناعة البث، تُمكّن أدوات الذكاء الاصطناعي شركات الإعلام من تطوير استراتيجيات تحقيق الدخل التي تتكيف مع سلوك المشاهدين المتغير مع الحفاظ على فعالية الإعلان والحفاظ على قيمة محتواها. يمتد تأثير التكنولوجيا إلى جميع أنحاء نظام البث الإيكولوجي، من اكتشاف المحتوى إلى وضع الإعلان، مما يشير إلى أن تغييرات كبيرة على أفق استراتيجيات تحقيق الدخل في وسائل الإعلام.