Cet article explore comment l’intelligence artificielle (IA) modifie la personnalisation et la monétisation du contenu dans le secteur de la diffusion. Des experts discutent du rôle de l’IA dans l’analyse du comportement des téléspectateurs pour optimiser le placement publicitaire et améliorer les recommandations de contenu.
La recommandation de contenu pilotée par l’IA, comme l’a souligné Siddarth Gupta, ingénieur principal chez Interra Systems, « exploite les habitudes de visionnage des utilisateurs pour proposer une programmation hautement personnalisée et conduit à un engagement plus fort. Suggérer des émissions ou des histoires pertinentes peut augmenter le temps de visionnage et la satisfaction globale des téléspectateurs ». Cette approche personnalisée favorise la fidélité, en maintenant les audiences connectées à des réseaux ou des plateformes spécifiques.
Kathy Klinger, directrice marketing de Brightcove, souligne que 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 ». Cela crée une expérience personnalisée qui répond aux préférences individuelles, aidant les audiences à découvrir de nouveaux contenus et renforçant la fidélité des téléspectateurs.
Sam Bogoch, PDG d’Axle AI, souligne le succès de Netflix, YouTube et TikTok, soulignant l’importance des recommandations basées sur l’IA pour la fidélisation et la croissance des téléspectateurs. Il déclare que « toute stratégie réussie de fidélisation et de croissance des téléspectateurs doit au moins comporter l’IA et des métadonnées riches sur le contenu comme ingrédient clé ».
Noa Magrisso, développeur IA chez TAG Video Systems, ajoute que les suggestions de contenu personnalisées réduisent la fatigue décisionnelle et augmentent l’engagement. Cela offre aux diffuseurs et aux plateformes de streaming un avantage concurrentiel significatif.
Simon Parkinson, directeur général de Dot Group, décrit le système « Catch Me Up » d’IBM Consulting pour Wimbledon, montrant comment l’IA générative peut personnaliser la diffusion de contenu pour améliorer la satisfaction des téléspectateurs. Il note que « créer une expérience qui améliore la satisfaction des téléspectateurs, et par conséquent leur fidélisation, est essentiel pour créer un avantage concurrentiel au sein de l’industrie ».
Stefan Lederer, PDG et cofondateur de Bitmovin, discute de l’utilisation de l’IA dans l’analyse de contenu en temps réel pour la publicité contextuelle et les recommandations hyper-personnalisées. Il souligne que les fournisseurs de vidéo utilisent l’IA pour « analyser le comportement des utilisateurs en profondeur afin de faire des recommandations de contenu précises ».
Costa Nikols, conseiller en stratégie chez Telos Alliance, souligne le potentiel de l’IA pour affiner la diffusion de contenu et une segmentation plus approfondie du public en améliorant les métadonnées et en prenant en charge la distribution multilingue. Il suggère que « l’IA pourrait bien contribuer à rendre ce niveau de personnalisation à grande échelle plus réalisable et économique ».
Dave Dembowski, vice-président principal des ventes mondiales chez Operative, explique comment l’IA peut adapter les expériences des téléspectateurs grâce à l’analyse des données et aux grands modèles linguistiques (LLM) pour la programmation linéaire. Il mentionne également l’utilisation de l’IA pour créer des prévisions intelligentes de l’audience afin d’aider à élaborer des programmations de contenu plus adaptées à des publics spécifiques.
La discussion aborde également des considérations éthiques, notamment la confidentialité des données et l’atténuation des biais, comme l’ont souligné Kathy Klinger, Simon Parkinson et Stefan Lederer. Ils soulignent l’importance de la transparence et de l’utilisation responsable de l’IA dans la création d’expériences personnalisées.
Les experts explorent également comment l’IA améliore la monétisation du contenu grâce à l’insertion dynamique d’annonces, aux abonnements ciblés et à l’optimisation des licences de contenu, comme l’ont discuté Siddarth Gupta, Yang Cai et Zeenal Thakare. L’IA rationalise les opérations, réduit les coûts et ouvre de nouvelles sources de revenus.
Enfin, le rôle de l’IA dans l’automatisation des processus de gestion des droits numériques (DRM), notamment l’analyse des contrats, la surveillance de l’utilisation du contenu et la détection des violations, est également souligné par Stefan Lederer et Yang Cai. Cela met en évidence le potentiel de l’IA à améliorer considérablement l’efficacité et la conformité.