La industria del video ha enfrentado desafíos en los últimos años, con altas tasas de abandono que obligan a los proveedores a priorizar la reducción de costos. Sin embargo, se está produciendo un cambio, y el éxito depende de una mayor participación del usuario y una reducción del abandono. La personalización es clave, pero lograr una personalización efectiva es complejo y requiere muchos recursos.
La IA, con su capacidad de analizar grandes conjuntos de datos, ofrece una solución ideal. Los principales servicios de streaming como Netflix han aprovechado el aprendizaje automático durante años, ofreciendo recomendaciones personalizadas e incluso miniaturas personalizadas. La IA representa el próximo salto adelante en el perfeccionamiento de estas características. Los servicios de streaming a menudo tienen bibliotecas de contenido masivas, lo que dificulta que los espectadores encuentren contenido rápidamente. La personalización eficiente ahorra tiempo a los espectadores y mejora significativamente la experiencia de visualización.
La personalización no se limita a las recomendaciones de contenido; también se extiende al diseño de la página de inicio. Una interfaz personalizada, adaptada a las preferencias y hábitos de visualización individuales, mejora la comodidad y la satisfacción. Esto incluye priorizar los canales de contenido preferidos o destacar el contenido favorito de forma prominente. La personalización efectiva aumenta la participación, animando a los espectadores a ver durante más tiempo y a regresar con frecuencia. También promueve el descubrimiento de contenido, exponiendo potencialmente a los espectadores a nuevos géneros y joyas ocultas.
Los proveedores de video exitosos utilizan los datos de los espectadores, incluido el historial de búsqueda, los tiempos de visualización, las tasas de finalización de visualización, la duración de las sesiones y las calificaciones, combinados con algoritmos, para predecir el contenido preferido. Sin embargo, la participación del espectador es matizada. El mismo avance puede no resonar con todos los espectadores, incluso dentro de un género específico. La IA está creando imágenes, videos y avances personalizados para satisfacer los gustos individuales. Un avance que presenta a un actor favorito puede atraer a un espectador, mientras que otro puede preferir un personaje femenino fuerte. La personalización de las miniaturas también aumenta las tasas de clics.
Antes de la IA, la personalización se basaba en perfiles estáticos, metadatos limitados y etiquetado manual. La IA acelera y mejora la precisión. Identifica patrones de comportamiento matizados, permitiendo una personalización dinámica en tiempo real. La IA automatiza el etiquetado de palabras clave, agregando detalles que antes eran imprácticos con los procesos manuales. Este etiquetado detallado mejora la identificación de la similitud del contenido, lo que lleva a recomendaciones más diversas pero precisas.
Más allá de la personalización, la IA optimiza la calidad de transmisión. Netflix utiliza el aprendizaje automático para monitorear las condiciones de la red y ajustar dinámicamente la calidad del video en función del ancho de banda, el dispositivo y la ubicación. Este rendimiento impecable mantiene a los usuarios comprometidos al minimizar el almacenamiento en búfer y garantizar una reproducción fluida.
La personalización efectiva es crucial para los proveedores de video. La IA ofrece recomendaciones más rápidas y precisas, mejorando la experiencia del usuario. La IA incluso puede inferir el estado de ánimo y proporcionar recomendaciones relevantes según la situación. Los avances futuros pueden incorporar señales de comportamiento sutiles, como el tono de voz y la biometría, para una personalización aún más intuitiva. El potencial de la IA en la creación de contenido, generando experiencias de contenido únicas, también es vasto.