Dieser Artikel untersucht, wie Künstliche Intelligenz (KI) die Personalisierung und Monetarisierung von Inhalten in der Broadcasting-Industrie verändert. Experten diskutieren die Rolle der KI bei der Analyse des Zuschauerverhaltens, um die Platzierung von Werbung zu optimieren und Empfehlungen für Inhalte zu verbessern.
KI-gesteuerte Content-Empfehlungen, wie von Siddarth Gupta, Principal Engineer bei Interra Systems, angemerkt, „nutzen die Sehgewohnheiten der Nutzer, um ein hochgradig personalisiertes Programm anzubieten und führen zu stärkerer Bindung. Das Vorschlagen relevanter Shows oder Geschichten kann die Sehzeit und die allgemeine Zuschauerzufriedenheit steigern.“ Dieser personalisierte Ansatz fördert die Loyalität und hält das Publikum mit bestimmten Netzwerken oder Plattformen verbunden.
Kathy Klinger, CMO von Brightcove, betont, dass KI „gewährleistet, dass den Zuschauern Inhalte präsentiert werden, die sie wahrscheinlich genießen werden, wodurch sie bei der Stange gehalten und Abwanderung reduziert wird.“ Dies schafft ein personalisiertes Erlebnis, das mit individuellen Vorlieben übereinstimmt, hilft dem Publikum, neue Inhalte zu entdecken und stärkt die Zuschauerloyalität.
Sam Bogoch, CEO von Axle AI, verweist auf den Erfolg von Netflix, YouTube und TikTok und hebt die Bedeutung von KI-gesteuerten Empfehlungen für die Zuschauerbindung und das Wachstum hervor. Er erklärt, dass „jede erfolgreiche Strategie zur Zuschauerbindung und zum Wachstum zumindest KI und umfangreiche Content-Metadaten als Schlüsselbestandteil haben sollte.“
Noa Magrisso, KI-Entwickler bei TAG Video Systems, fügt hinzu, dass personalisierte Content-Vorschläge die Entscheidungsüberlastung reduzieren und die Bindung erhöhen. Dies verschafft Fernsehsendern und Streaming-Plattformen einen erheblichen Wettbewerbsvorteil.
Simon Parkinson, Managing Director der Dot Group, beschreibt das „Catch Me Up“-System von IBM Consulting für Wimbledon und zeigt, wie generative KI die Bereitstellung von Inhalten personalisieren kann, um die Zuschauerzufriedenheit zu steigern. Er merkt an, dass „die Schaffung eines Erlebnisses, das die Zuschauerzufriedenheit und damit die Zuschauerbindung erhöht, der Schlüssel zur Schaffung eines Wettbewerbsvorteils in der Branche ist.“
Stefan Lederer, CEO und Mitbegründer von Bitmovin, erörtert den Einsatz von KI bei der Echtzeit-Inhaltsanalyse für kontextbezogene Werbung und hyperpersonalisierte Empfehlungen. Er betont, dass Videoanbieter KI nutzen, um „das Nutzerverhalten auf einer tiefen Ebene zu analysieren, um genaue Empfehlungen für Inhalte abzugeben.“
Costa Nikols, Strategieberater bei Telos Alliance, hebt das Potenzial der KI zur Feinabstimmung der Content-Delivery und zur tieferen Segmentierung des Publikums durch Verbesserung der Metadaten und Unterstützung der mehrsprachigen Verbreitung hervor. Er schlägt vor, dass „KI dazu beitragen könnte, diese Art der Anpassung im großen Maßstab praktikabler und wirtschaftlicher zu machen.“
Dave Dembowski, SVP of Global Sales bei Operative, erklärt, wie KI durch Datenanalyse und Large Language Models (LLMs) die Zuschauererlebnisse für lineare Programmierung anpassen kann. Er erwähnt auch den Einsatz von KI zur Erstellung intelligenter Prognosen der Zuschauerzahlen, um maßgeschneidertere Content-Zeitpläne für spezifische Zielgruppen zu erstellen.
Die Diskussion befasst sich auch mit ethischen Erwägungen, darunter Datenschutz und die Minderung von Verzerrungen, wie von Kathy Klinger, Simon Parkinson und Stefan Lederer hervorgehoben. Sie betonen die Bedeutung von Transparenz und verantwortungsvollem Einsatz von KI bei der Gestaltung personalisierter Erlebnisse.
Experten untersuchen auch, wie KI die Monetarisierung von Inhalten durch dynamische Ad-Insertion, gezielte Abonnements und optimierte Content-Lizenzierung verbessert, wie von Siddarth Gupta, Yang Cai und Zeenal Thakare erörtert. KI rationalisiert den Betrieb, reduziert Kosten und erschließt neue Einnahmequellen.
Schließlich wird auch die Rolle der KI bei der Automatisierung von Prozessen im digitalen Rechtemanagement (DRM), einschließlich Vertragsanalyse, Überwachung der Content-Nutzung und Erkennung von Verstößen, von Stefan Lederer und Yang Cai hervorgehoben. Dies unterstreicht das Potenzial der KI, die Effizienz und Compliance erheblich zu verbessern.