Broadcaster setzen verstärkt auf künstliche Intelligenz und Machine Learning, um den Wert ihrer umfangreichen Content-Bibliotheken zu erschließen und innovative Umsatzströme zu generieren. Dieser Wandel erfolgt vor dem Hintergrund sich verändernder traditioneller Werbemodelle und des wachsenden Drucks auf Medienunternehmen, Inhalte effektiv über verschiedene Plattformen zu monetarisieren. Diese KI-Systeme, die in der Lage sind, das Zuschauerverhalten zu analysieren und das Content-Management zu automatisieren, sind entscheidende Werkzeuge, um in dieser sich entwickelnden Landschaft zu navigieren.
Das Hauptziel dieser Technologie ist die Umsatzmaximierung mit bestehenden Inhalten bei gleichzeitiger Anpassung an sich verändernde Zuschauergewohnheiten und die sich ändernden Anforderungen der Werbetreibenden. „KI ermöglicht es Broadcastern, die Umsatzgenerierung über traditionelle Werbe- und Abonnementmodelle hinaus zu optimieren“, sagte Zeenal Thakare, Senior Vice President of Enterprise Solutions Architecture bei Ateliere. „Von der Personalisierung von Anzeigen bis hin zu KI-generierten Inhalten erschließt KI neue Monetarisierungs- und Geschäftsmodelle.“
Viele Broadcaster verfügen über erhebliches, ungenutztes Potenzial in ihren Content-Bibliotheken. KI-Systeme sind jetzt in der Lage, dieses Material in großem Umfang zu identifizieren und zu kategorisieren, so dass Medienunternehmen relevante Inhalte viel effizienter bereitstellen können. „Die Fähigkeit der KI, Inhalte effizient und genau zu suchen, zu kennzeichnen und zu kategorisieren, kann genutzt werden, um Inhalte aufzuzeigen, die den individuellen Vorlieben der Zuschauer genau entsprechen und die sonst möglicherweise verborgen bleiben würden“, bemerkte Stefan Lederer, CEO und Mitbegründer von Bitmovin.
Diese automatisierte Inhaltsanalyse geht über die einfache Kategorisierung hinaus. Broadcaster nutzen KI jetzt, um Möglichkeiten zur Wiederverwendung von Inhalten zu identifizieren und thematische Programmpakete und Jubiläums-Specials aus archiviertem Material zu erstellen, ohne dabei erhebliche Produktionskosten zu verursachen. Dies ist besonders wertvoll für Free Ad-Supported Streaming Television (FAST)-Kanäle, bei denen Programmentscheidungen einen direkten Einfluss auf die Werbeeinnahmen haben. KI-Systeme analysieren die Zuschauermuster über FAST-Kanäle hinweg, um die Planung zu optimieren und thematische Kanäle zu erstellen, so dass Broadcaster leistungsstarke Inhalte identifizieren und Strategien basierend auf dem Zuschauerverhalten anpassen können.
Auf der Ebene des einzelnen Zuschauers verarbeitet die KI zahlreiche Datenpunkte, um Inhaltsempfehlungen zu verfeinern. Dies stellt einen Wandel von der breiten demografischen Zielgruppenansprache hin zu personalisierten Erlebnissen dar. „Durch die Analyse großer Datenmengen stellt die KI sicher, dass den Zuschauern Inhalte präsentiert werden, die ihnen wahrscheinlich gefallen werden, wodurch sie bei der Stange gehalten und die Abwanderung reduziert wird“, erklärte Kathy Klinger, Chief Marketing Officer bei Brightcove.
Der Einfluss der KI reicht über die Content-Entdeckung hinaus und verändert auch die Werbestrategien. Aktuelle Systeme analysieren Inhalte in Echtzeit, was eine kontextbezogene Anzeigenplatzierung ermöglicht, die mit traditionellen Methoden bisher nicht möglich war. „Kontextbezogene KI-Werbung analysiert Video- und Audioinhalte, um Zuschauern auf der Grundlage der Inhalte, die sie ansehen, hyperpersonalisierte Anzeigen bereitzustellen, was zu mehr werbegenerierten Einnahmen führt“, fügte Lederer hinzu. Diese Systeme optimieren auch das Timing der Anzeigen, indem sie die Muster der Nutzerbindung analysieren. „Wenn man kontextbezogene KI-Werbung mit prädiktiver Analytik kombiniert, kann man die Nutzerbindung und die Conversion-Raten an verschiedenen Stellen des Videos vorhersagen, so dass die Anzeige platziert werden kann, wenn der Zuschauer am wahrscheinlichsten konvertiert“, erklärte Lederer weiter.
Die Anwendungen der Technologie umfassen auch das Bestandsmanagement und die Preisgestaltung. Dave Dembowski, Senior Vice President of Global Sales bei Operative, erklärte, dass Broadcaster KI einsetzen, um die Bestandsallokation zu optimieren. „KI kann Broadcastern helfen zu wissen, was sie im Voraus verkaufen, zu welchem Preis und welchen Bestand sie aufgrund der wahrscheinlichen Nachfrage kurz vor der Auslieferung zurückhalten sollen“, sagte er.
Da sich die Sehgewohnheiten weiterentwickeln, bietet die KI-Analyse Broadcastern detaillierte Einblicke in das Zuschauerverhalten und führt zu neuen Umsatzmodellen, die über die traditionelle Werbung hinausgehen. „Monetarisierungsstrategien, die mit KI im Vordergrund stehen werden, umfassen die Optimierung der Content-Lizenzierung und -verteilung, Sponsoring und Markenintegrationen, gezielte Abonnement- und Pay-per-View- und Bundle-Modelle, die alle von Audience Analytics, Behavioral Targeting und Predictive Analytics angetrieben werden“, prognostizierte Thakare.
Sogar das Rechtemanagement, traditionell ein sehr arbeitsintensiver Prozess, profitiert jetzt von der KI-Automatisierung. „Mit KI können Broadcaster viele der manuellen und zeitaufwändigen Aufgaben automatisieren, die mit diesen Prozessen verbunden sind, wie z. B. die Vertragsanalyse, die Überwachung der Content-Nutzung in Echtzeit, um sicherzustellen, dass die Rechte durchgesetzt werden, und die Analyse von Daten, um potenzielle Verstöße zu erkennen“, bemerkte Lederer.
Trotz der Vorteile bleiben erhebliche Herausforderungen bei der Implementierung bestehen. Yang Cai, CEO und Präsident von VisualOn, hob „hohe Implementierungskosten, die Komplexität der Integration von KI in bestehende Workflows und den Mangel an technischem Fachwissen bei den Mitarbeitern“ als große Hindernisse hervor. Datenschutzbedenken und der Aufbau von Vertrauen in KI-Systeme stellen zusätzliche Hürden dar. Der Erfolg erfordert erhebliche Investitionen sowohl in Technologie als auch in die Mitarbeiterentwicklung. „Organisationen sollten eine Kultur des kontinuierlichen Lernens fördern und Teams mit den Fähigkeiten ausstatten, KI-Tools effektiv einzusetzen und gleichzeitig die ethischen Implikationen und regulatorischen Rahmenbedingungen zu verstehen, die ihre Nutzung regeln“, betonte Klinger.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI-Tools Medienunternehmen im Zuge der Weiterentwicklung der Broadcasting-Branche in die Lage versetzen, Monetarisierungsstrategien zu entwickeln, die sich an das sich verändernde Zuschauerverhalten anpassen, gleichzeitig die Werbewirksamkeit erhalten und den Wert ihrer Inhalte bewahren. Der Einfluss der Technologie erstreckt sich über das gesamte Broadcasting-Ökosystem, von der Content-Entdeckung bis zur Anzeigenplatzierung, was darauf hindeutet, dass sich die Strategien der Medienmonetarisierung erheblich verändern werden.