Este artículo explora cómo la inteligencia artificial (IA) está cambiando la personalización y la monetización del contenido en la industria de la radiodifusión. Los expertos discuten el papel de la IA en el análisis del comportamiento del espectador para optimizar la colocación de publicidad y mejorar las recomendaciones de contenido.
La recomendación de contenido impulsada por IA, como señaló Siddarth Gupta, ingeniero principal de Interra Systems, "aprovecha los hábitos de visualización de los usuarios para ofrecer programación altamente personalizada y conduce a un mayor compromiso. Sugerir programas o historias relevantes puede aumentar el tiempo de visualización y la satisfacción general del espectador". Este enfoque personalizado fomenta la lealtad, manteniendo a las audiencias conectadas a redes o plataformas específicas.
Kathy Klinger, CMO de Brightcove, enfatiza que la IA "garantiza que a los espectadores se les presente el contenido que probablemente disfrutarán, manteniéndolos comprometidos y reduciendo la pérdida de clientes". Esto crea una experiencia personalizada que resuena con las preferencias individuales, ayudando a las audiencias a descubrir contenido nuevo y fortaleciendo la lealtad del espectador.
Sam Bogoch, CEO de Axle IA, señala el éxito de Netflix, YouTube y TikTok, destacando la importancia de las recomendaciones impulsadas por IA para la retención y el crecimiento de los espectadores. Afirma que "cualquier estrategia exitosa de retención y crecimiento de espectadores debe tener al menos IA y metadatos de contenido enriquecidos como ingrediente clave".
Noa Magrisso, desarrollador de IA en TAG Video Systems, agrega que las sugerencias de contenido personalizadas reducen la fatiga de decisión y aumentan el compromiso. Esto proporciona a las emisoras y plataformas de streaming una ventaja competitiva significativa.
Simon Parkinson, director gerente de Dot Group, describe el sistema "Catch Me Up" de IBM Consulting para Wimbledon, mostrando cómo la IA generativa puede personalizar la entrega de contenido para mejorar la satisfacción del espectador. Señala que "crear una experiencia que mejore la satisfacción del espectador y, posteriormente, la retención del espectador, es clave para crear una ventaja competitiva dentro de la industria".
Stefan Lederer, CEO y cofundador de Bitmovin, analiza el uso de la IA en el análisis de contenido en tiempo real para la publicidad contextual y las recomendaciones hiperpersonalizadas. Destaca que los proveedores de video están utilizando la IA para "analizar el comportamiento del usuario a un nivel profundo para hacer recomendaciones de contenido precisas".
Costa Nikols, asesor de estrategia en Telos Alliance, destaca el potencial de la IA para ajustar la entrega de contenido y una segmentación de audiencia más profunda al mejorar los metadatos y admitir la distribución multilingüe. Sugiere que "la IA bien podría ayudar a que este nivel de personalización a escala sea más factible y económico".
Dave Dembowski, vicepresidente de ventas globales de Operative, explica cómo la IA puede adaptar las experiencias del espectador a través del análisis de datos y los modelos de lenguaje grandes (LLM) para la programación lineal. También menciona el uso de IA para crear pronósticos inteligentes de audiencia para ayudar con horarios de contenido más adaptados a audiencias específicas.
El debate también aborda consideraciones éticas, incluida la privacidad de los datos y la mitigación de sesgos, como lo destacan Kathy Klinger, Simon Parkinson y Stefan Lederer. Hacen hincapié en la importancia de la transparencia y el uso responsable de la IA en la creación de experiencias personalizadas.
Los expertos también exploran cómo la IA mejora la monetización del contenido a través de la inserción dinámica de anuncios, suscripciones dirigidas y licencias de contenido optimizadas, como lo discuten Siddarth Gupta, Yang Cai y Zeenal Thakare. La IA agiliza las operaciones, reduce los costos y desbloquea nuevas fuentes de ingresos.
Finalmente, también se destaca el papel de la IA en la automatización de los procesos de gestión de derechos digitales (DRM), incluido el análisis de contratos, la supervisión del uso del contenido y la detección de infracciones, como lo enfatizan Stefan Lederer y Yang Cai. Esto destaca el potencial de la IA para mejorar significativamente la eficiencia y el cumplimiento.