Les diffuseurs utilisent de plus en plus l’intelligence artificielle et le machine learning pour libérer la valeur cachée dans leurs vastes bibliothèques de contenu et pour cultiver des sources de revenus innovantes. Ce changement intervient alors que les modèles publicitaires traditionnels subissent des transformations importantes et que les entreprises de médias sont de plus en plus soumises à la pression de monétiser efficacement leur contenu sur diverses plateformes. Ces systèmes d’IA, capables d’analyser le comportement des téléspectateurs et d’automatiser la gestion du contenu, sont des outils cruciaux pour naviguer dans ce paysage en évolution.
L’objectif principal de cette technologie est de maximiser les revenus tirés du contenu existant tout en s’adaptant aux habitudes changeantes des téléspectateurs et aux demandes fluctuantes des annonceurs. «L’IA permet aux diffuseurs d’optimiser la génération de revenus au-delà des modèles publicitaires et d’abonnement traditionnels, » a déclaré Zeenal Thakare, vice-président principal de l’architecture des solutions d’entreprise chez Ateliere. « De la personnalisation des publicités au contenu généré par l’IA, l’IA ouvre de nouvelles opportunités de monétisation et de nouveaux modèles commerciaux. »
De nombreux diffuseurs possèdent un potentiel inexploité considérable au sein de leurs bibliothèques de contenu. Les systèmes d’IA sont désormais capables d’identifier et de catégoriser ce matériel à grande échelle, permettant aux entreprises de médias de mettre en avant le contenu pertinent beaucoup plus efficacement. « La capacité de l’IA à rechercher, à étiqueter et à catégoriser efficacement et précisément le contenu peut être utilisée pour aider à mettre en avant un contenu qui correspond étroitement aux préférences individuelles des téléspectateurs et qui pourrait autrement rester caché », a noté Stefan Lederer, PDG et cofondateur de Bitmovin.
Cette analyse automatisée du contenu va au-delà de la simple catégorisation. Les diffuseurs utilisent désormais l’IA pour identifier les opportunités de réutilisation du contenu, créer des ensembles de programmes thématiques et des émissions spéciales d’anniversaire à partir de documents archivés sans encourir de coûts de production importants. Ceci est particulièrement précieux pour les chaînes de télévision en streaming gratuites financées par la publicité (FAST), où les décisions de programmation ont un impact direct sur les revenus publicitaires. Les systèmes d’IA analysent les schémas de visionnage sur les chaînes FAST pour optimiser la programmation et créer des chaînes thématiques, permettant aux diffuseurs d’identifier le contenu performant et d’ajuster leurs stratégies en fonction du comportement des téléspectateurs.
Au niveau du téléspectateur individuel, l’IA traite de nombreux points de données pour affiner les recommandations de contenu, ce qui représente un changement par rapport au ciblage démographique large vers des expériences personnalisées. « En analysant d’énormes quantités de données, l’IA garantit que les téléspectateurs voient le contenu qu’ils sont le plus susceptibles d’apprécier, les maintenant engagés et réduisant le taux de désabonnement », a expliqué Kathy Klinger, directrice du marketing chez Brightcove.
L’influence de l’IA s’étend au-delà de la découverte de contenu, remodelant également les stratégies publicitaires. Les systèmes actuels analysent le contenu en temps réel, permettant un placement contextuel des publicités qui était auparavant impossible avec les méthodes traditionnelles. « La publicité contextuelle par IA analyse le contenu vidéo et audio pour fournir des publicités hyper-personnalisées aux téléspectateurs en fonction du contenu qu’ils regardent, ce qui génère plus de revenus publicitaires », a ajouté Lederer. Ces systèmes optimisent également le timing des publicités en analysant les schémas d’engagement des utilisateurs. « Si vous combinez la publicité contextuelle par IA avec l’analyse prédictive, il est possible de prédire l’engagement des utilisateurs et les taux de conversion à différents points de la vidéo afin que la publicité puisse être placée lorsque le téléspectateur est le plus susceptible de convertir », a ajouté Lederer.
Les applications de la technologie englobent également la gestion des stocks et les prix. Dave Dembowski, vice-président principal des ventes mondiales chez Operative, a déclaré que les diffuseurs utilisent l’IA pour optimiser l’allocation des stocks. « L’IA peut aider les diffuseurs à savoir quoi vendre à l’avance, à quel prix et quels stocks retenir en fonction de la demande probable plus proche de la livraison », a-t-il déclaré.
Alors que les habitudes de visionnage continuent d’évoluer, l’analyse par IA fournit aux diffuseurs des informations détaillées sur le comportement des téléspectateurs, conduisant à de nouveaux modèles de revenus qui vont au-delà de la publicité traditionnelle. « Les stratégies de monétisation qui seront privilégiées avec l’IA comprennent la licence et l’optimisation de la distribution de contenu, le parrainage et les intégrations de marques, les modèles d’abonnement et de pay-per-view ciblés et groupés, le tout piloté par l’analyse d’audience, le ciblage comportemental et l’analyse prédictive », a prédit Thakare.
Même la gestion des droits, traditionnellement un processus très laborieux, bénéficie désormais de l’automatisation de l’IA. « Grâce à l’IA, les diffuseurs peuvent automatiser de nombreuses tâches manuelles et fastidieuses impliquées dans ces processus, telles que l’analyse des contrats, la surveillance de l’utilisation du contenu en temps réel pour garantir le respect des droits et l’analyse des données pour détecter les violations potentielles », a noté Lederer.
Malgré les avantages, des défis importants de mise en œuvre subsistent. Yang Cai, PDG et président de VisualOn, a souligné « les coûts de mise en œuvre élevés, la complexité de l’intégration de l’IA avec les flux de travail existants et le manque d’expertise technique parmi le personnel » comme des obstacles majeurs. Les préoccupations concernant la confidentialité des données et la construction de la confiance dans les systèmes d’IA constituent des obstacles supplémentaires. Le succès nécessite des investissements importants à la fois dans la technologie et dans le développement du personnel. « Les organisations devraient cultiver une culture d’apprentissage continu, dotant les équipes des compétences nécessaires pour utiliser efficacement les outils d’IA tout en comprenant les implications éthiques et les cadres réglementaires qui régissent leur utilisation », a souligné Klinger.
En conclusion, alors que l’industrie de la diffusion poursuit son évolution, les outils d’IA permettent aux entreprises de médias de développer des stratégies de monétisation qui s’adaptent au comportement changeant des téléspectateurs tout en maintenant l’efficacité de la publicité et en préservant la valeur de leur contenu. L’influence de la technologie s’étend à l’ensemble de l’écosystème de la diffusion, de la découverte de contenu au placement publicitaire, indiquant que des changements importants sont à l’horizon pour les stratégies de monétisation des médias.