Die Videoindustrie sah sich in den letzten Jahren mit Herausforderungen konfrontiert, wobei hohe Abwanderungsraten die Anbieter zu Kostensenkungen zwangen. Es vollzieht sich jedoch ein Wandel, dessen Erfolg von erhöhtem Nutzerengagement und verringerter Abwanderung abhängt. Personalisierung ist der Schlüssel, aber eine effektive Personalisierung ist komplex und ressourcenintensiv.
KI bietet mit ihrer Fähigkeit, riesige Datensätze zu analysieren, eine ideale Lösung. Große Streaming-Anbieter wie Netflix nutzen seit Jahren Machine Learning, um personalisierte Empfehlungen und sogar angepasste Thumbnails anzubieten. KI stellt den nächsten Schritt bei der Verfeinerung dieser Funktionen dar. Streaming-Dienste verfügen oft über riesige Content-Bibliotheken, was es für Zuschauer schwierig macht, schnell Inhalte zu finden. Eine effiziente Personalisierung spart den Zuschauern Zeit und verbessert das Seherlebnis erheblich.
Personalisierung beschränkt sich nicht nur auf Content-Empfehlungen, sondern erstreckt sich auch auf das Layout der Startseite. Eine personalisierte Benutzeroberfläche, die auf individuelle Vorlieben und Sehgewohnheiten zugeschnitten ist, erhöht den Komfort und die Zufriedenheit. Dazu gehört die Priorisierung bevorzugter Content-Rails oder die prominente Hervorhebung bevorzugter Inhalte. Eine effektive Personalisierung steigert das Engagement, ermutigt die Zuschauer, länger zu schauen und häufig zurückzukehren. Sie fördert auch die Content-Entdeckung und macht den Zuschauern möglicherweise neue Genres und versteckte Schätze zugänglich.
Erfolgreiche Videoanbieter verwenden Zuschauerdaten, darunter Suchverlauf, Sehzeiten, Vervollständigungsraten, Sitzungslängen und Bewertungen, kombiniert mit Algorithmen, um bevorzugte Inhalte vorherzusagen. Das Zuschauerengagement ist jedoch nuanciert. Derselbe Trailer spricht möglicherweise nicht alle Zuschauer an, selbst innerhalb eines bestimmten Genres nicht. KI erstellt benutzerdefinierte Bilder, Videos und Trailer, um den individuellen Geschmack zu berücksichtigen. Ein Trailer mit einem Lieblingsdarsteller könnte einen Zuschauer ansprechen, während ein anderer vielleicht eine starke weibliche Hauptrolle bevorzugt. Die Personalisierung von Thumbnails erhöht ebenfalls die Klickraten.
Vor der KI basierte die Personalisierung auf statischen Profilen, begrenzten Metadaten und manueller Tagging. KI beschleunigt und verbessert die Genauigkeit. Sie identifiziert nuancierte Verhaltensmuster und ermöglicht eine dynamische Personalisierung in Echtzeit. KI automatisiert das Keyword-Tagging und fügt Details hinzu, die bei manuellen Prozessen bisher nicht praktikabel waren. Dieses detaillierte Tagging verbessert die Identifizierung der Inhaltsähnlichkeit und führt zu vielfältigeren und dennoch genaueren Empfehlungen.
Über die Personalisierung hinaus optimiert KI die Streaming-Qualität. Netflix nutzt Machine Learning, um die Netzwerkbedingungen zu überwachen und die Videoqualität dynamisch an Bandbreite, Gerät und Standort anzupassen. Diese nahtlose Leistung hält die Nutzer durch Minimierung von Pufferung und Sicherstellung einer flüssigen Wiedergabe bei der Stange.
Eine effektive Personalisierung ist für Videoanbieter entscheidend. KI liefert schnellere und präzisere Empfehlungen und verbessert das Nutzererlebnis. KI kann sogar die Stimmung erkennen und situationsbezogene Empfehlungen geben. Zukünftige Fortschritte könnten subtile Verhaltenshinweise wie Sprachton und Biometrie für eine noch intuitivere Personalisierung einbeziehen. Das Potenzial von KI bei der Content-Erstellung – der Generierung einzigartiger Content-Erlebnisse – ist ebenfalls enorm.