Los emisores están aprovechando cada vez más la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para desbloquear el valor oculto en sus extensas bibliotecas de contenido y para cultivar fuentes de ingresos innovadoras. Este cambio se produce a medida que los modelos publicitarios tradicionales experimentan cambios significativos, y las empresas de medios se enfrentan a una creciente presión para monetizar eficazmente el contenido en varias plataformas. Estos sistemas de IA, capaces de analizar el comportamiento del espectador y automatizar la gestión del contenido, son herramientas cruciales para navegar en este panorama en evolución.
El objetivo principal de esta tecnología es maximizar los ingresos del contenido existente al tiempo que se adapta a los hábitos cambiantes de los espectadores y a las demandas cambiantes de los anunciantes. “La IA permite a los emisores optimizar la generación de ingresos más allá de los modelos tradicionales de publicidad y suscripción”, dijo Zeenal Thakare, vicepresidente senior de arquitectura de soluciones empresariales en Ateliere. “Desde la personalización de anuncios hasta el contenido generado por IA, la IA está desbloqueando nuevas oportunidades de monetización y modelos comerciales.”
Muchos emisores poseen un potencial sin explotar considerable dentro de sus bibliotecas de contenido. Los sistemas de IA ahora son capaces de identificar y categorizar este material a una escala masiva, permitiendo a las empresas de medios mostrar contenido relevante de manera mucho más eficiente. “La capacidad de la IA para buscar, etiquetar y categorizar contenido de manera eficiente y precisa se puede utilizar para ayudar a mostrar contenido que se alinea estrechamente con las preferencias individuales del espectador, y que de otro modo podría permanecer oculto”, señaló Stefan Lederer, CEO y cofundador de Bitmovin.
Este análisis automatizado del contenido va más allá de la simple categorización. Los emisores ahora están utilizando la IA para identificar oportunidades de reutilización del contenido, creando paquetes de programación temática y especiales de aniversario a partir de material archivado sin incurrir en costos de producción sustanciales. Esto es particularmente valioso para los canales de televisión de transmisión gratuita con publicidad (FAST), donde las decisiones de programación tienen un impacto directo en los ingresos publicitarios. Los sistemas de IA analizan los patrones de visualización en los canales FAST para optimizar la programación y crear canales temáticos, permitiendo a los emisores identificar contenido de alto rendimiento y ajustar las estrategias en función del comportamiento del espectador.
A nivel del espectador individual, los procesos de IA numerosos puntos de datos para refinar las recomendaciones de contenido, representando un cambio del direccionamiento demográfico amplio hacia experiencias personalizadas. “Al analizar grandes cantidades de datos, la IA garantiza que a los espectadores se les presente el contenido que es más probable que disfruten, manteniéndolos comprometidos y reduciendo la rotación”, explicó Kathy Klinger, directora de marketing de Brightcove.
La influencia de la IA se extiende más allá del descubrimiento de contenido, remodelando también las estrategias publicitarias. Los sistemas actuales analizan el contenido en tiempo real, permitiendo la colocación de anuncios contextuales que antes eran imposibles con los métodos tradicionales. “La publicidad contextual con IA analiza el contenido de video y audio para proporcionar anuncios hiperpersonalizados a los espectadores en función del contenido que están viendo, lo que resulta en más ingresos generados por publicidad”, agregó Lederer. Estos sistemas también optimizan el tiempo de los anuncios al analizar los patrones de participación del usuario. “Si combina la publicidad contextual con IA con análisis predictivos, es posible predecir la participación del usuario y las tasas de conversión en diferentes puntos del video para que el anuncio se pueda colocar cuando el espectador tenga más probabilidades de convertir”, explicó Lederer.
Las aplicaciones de la tecnología también abarcan la gestión de inventario y los precios. Dave Dembowski, vicepresidente senior de ventas globales de Operative, declaró que los emisores utilizan la IA para optimizar la asignación de inventario. “La IA puede ayudar a los emisores a saber qué vender por adelantado, a qué precio y qué inventario retener en función de la demanda probable más cercana a la entrega”, dijo.
A medida que los hábitos de visualización continúan evolucionando, el análisis de IA proporciona a los emisores información detallada sobre el comportamiento del espectador, lo que lleva a nuevos modelos de ingresos que van más allá de la publicidad tradicional. “Las estrategias de monetización que ocuparán un lugar destacado con la IA incluyen la optimización de licencias y distribución de contenido, el patrocinio y la integración de marcas, la suscripción y el pago por visión dirigidos y los modelos de paquetes, todos impulsados por el análisis de audiencia, la segmentación conductual y el análisis predictivo”, predijo Thakare.
Incluso la gestión de derechos, tradicionalmente un proceso muy laborioso, ahora se beneficia de la automatización de la IA. “Con la IA, los emisores pueden automatizar muchas de las tareas manuales y que consumen mucho tiempo que intervienen en estos procesos, como el análisis de contratos, el monitoreo del uso del contenido en tiempo real para garantizar que se estén haciendo cumplir los derechos y el análisis de datos para detectar posibles infracciones”, señaló Lederer.
A pesar de las ventajas, persisten importantes desafíos de implementación. Yang Cai, CEO y presidente de VisualOn, destacó “los altos costos de implementación, la complejidad de integrar la IA con los flujos de trabajo existentes y la falta de experiencia técnica entre el personal” como los principales obstáculos. Las preocupaciones sobre la privacidad de los datos y la creación de confianza en los sistemas de IA plantean obstáculos adicionales. El éxito requiere una inversión sustancial tanto en tecnología como en desarrollo de personal. “Las organizaciones deben cultivar una cultura de aprendizaje continuo, equipando a los equipos con las habilidades para utilizar las herramientas de IA de manera efectiva al tiempo que comprenden las implicaciones éticas y los marcos regulatorios que rigen su uso”, enfatizó Klinger.
En conclusión, a medida que la industria de las emisiones continúa su evolución, las herramientas de IA permiten a las empresas de medios desarrollar estrategias de monetización que se adaptan al comportamiento cambiante de los espectadores, manteniendo la eficacia de la publicidad y preservando el valor de su contenido. La influencia de la tecnología abarca todo el ecosistema de las emisiones, desde el descubrimiento de contenido hasta la colocación de anuncios, lo que indica que se avecinan cambios sustanciales en las estrategias de monetización de los medios.