Il settore video ha affrontato sfide negli ultimi anni, con alti tassi di churn che hanno costretto i provider a dare priorità al contenimento dei costi. Tuttavia, è in corso un cambiamento, con il successo che dipende da un maggiore coinvolgimento degli utenti e dalla riduzione del churn. La personalizzazione è fondamentale, ma ottenere una personalizzazione efficace è complesso e richiede molte risorse.
L'IA, con la sua capacità di analizzare enormi set di dati, offre una soluzione ideale. I principali streamer come Netflix utilizzano il machine learning da anni, offrendo raccomandazioni personalizzate e persino miniature personalizzate. L'IA rappresenta il prossimo balzo in avanti nel perfezionamento di queste funzionalità. I servizi di streaming spesso hanno librerie di contenuti enormi, rendendo difficile per gli spettatori trovare rapidamente i contenuti. Una personalizzazione efficiente fa risparmiare tempo agli spettatori e migliora significativamente l'esperienza di visione.
La personalizzazione non riguarda solo le raccomandazioni sui contenuti; si estende anche al layout della home page. Un'interfaccia personalizzata, adattata alle preferenze individuali e alle abitudini di visione, aumenta la praticità e la soddisfazione. Ciò include la priorità delle preferenze sui contenuti o l'evidenziazione dei contenuti preferiti in modo prominente. Una personalizzazione efficace aumenta l'engagement, incoraggiando gli spettatori a guardare più a lungo e a tornare frequentemente. Promuove inoltre la scoperta di contenuti, esponendo potenzialmente gli spettatori a nuovi generi e gemme nascoste.
I provider di video di successo utilizzano i dati degli spettatori, tra cui cronologia delle ricerche, orari di visione, percentuali di completamento della visione, durata delle sessioni e valutazioni, combinati con algoritmi, per prevedere i contenuti preferiti. Tuttavia, l'engagement degli spettatori è sfumato. Lo stesso trailer potrebbe non risuonare con tutti gli spettatori, anche all'interno di uno specifico genere. L'IA sta creando immagini, video e trailer personalizzati per soddisfare i gusti individuali. Un trailer con un attore preferito potrebbe piacere a uno spettatore, mentre un altro potrebbe preferire una protagonista femminile forte. La personalizzazione delle miniature aumenta in modo simile i click-through rate.
Prima dell'IA, la personalizzazione si basava su profili statici, metadati limitati e tagging manuale. L'IA accelera e migliora la precisione. Identifica modelli comportamentali sfumati, consentendo una personalizzazione dinamica in tempo reale. L'IA automatizza il tagging delle parole chiave, aggiungendo dettagli precedentemente impraticabili con processi manuali. Questo tagging dettagliato migliora l'identificazione della similarità dei contenuti, portando a raccomandazioni più diverse ma accurate.
Oltre alla personalizzazione, l'IA ottimizza la qualità dello streaming. Netflix utilizza il machine learning per monitorare le condizioni di rete e regolare dinamicamente la qualità video in base alla larghezza di banda, al dispositivo e alla posizione. Queste prestazioni uniformi mantengono gli utenti coinvolti riducendo al minimo il buffering e garantendo una riproduzione fluida.
Una personalizzazione efficace è fondamentale per i provider di video. L'IA offre raccomandazioni più veloci e precise, migliorando l'esperienza utente. L'IA può persino dedurre l'umore e fornire raccomandazioni pertinenti alla situazione. I progressi futuri potrebbero incorporare sottili segnali comportamentali, come il tono di voce e la biometria, per una personalizzazione ancora più intuitiva. Il potenziale dell'IA nella creazione di contenuti - generando esperienze di contenuti uniche - è altrettanto vasto.