Le emittenti stanno sempre più sfruttando l’intelligenza artificiale e il machine learning per sbloccare il valore nascosto nei loro vasti archivi di contenuti e per coltivare flussi di entrate innovativi. Questo cambiamento avviene mentre i modelli pubblicitari tradizionali subiscono trasformazioni significative e le aziende mediatiche affrontano una crescente pressione per monetizzare efficacemente i contenuti su diverse piattaforme. Questi sistemi di IA, in grado di analizzare il comportamento degli spettatori e automatizzare la gestione dei contenuti, sono strumenti cruciali per orientarsi in questo panorama in evoluzione.
L’obiettivo principale di questa tecnologia è massimizzare i ricavi dai contenuti esistenti, adattandosi simultaneamente alle abitudini in evoluzione degli spettatori e alle mutevoli esigenze degli inserzionisti. “L’IA sta consentendo alle emittenti di ottimizzare la generazione di ricavi al di là dei modelli pubblicitari e di abbonamento tradizionali,” ha dichiarato Zeenal Thakare, senior vice president of enterprise solutions architecture presso Ateliere. “Dalla personalizzazione degli annunci ai contenuti generati dall’IA, l’intelligenza artificiale sta aprendo nuove opportunità di monetizzazione e nuovi modelli commerciali.”
Molte emittenti possiedono un potenziale inespresso considerevole all’interno delle loro librerie di contenuti. I sistemi di IA sono ora in grado di identificare e categorizzare questo materiale su scala massiccia, consentendo alle aziende mediatiche di individuare contenuti pertinenti in modo molto più efficiente. “La capacità dell’IA di cercare, taggare e categorizzare i contenuti in modo efficiente e accurato può essere utilizzata per aiutare a individuare contenuti che si allineano strettamente alle preferenze individuali degli spettatori e che altrimenti potrebbero rimanere nascosti”, ha osservato Stefan Lederer, CEO e co-fondatore di Bitmovin.
Questa analisi automatizzata dei contenuti va oltre la semplice categorizzazione. Le emittenti stanno ora utilizzando l’IA per identificare opportunità di riutilizzo dei contenuti, creando pacchetti di programmazione a tema e speciali di anniversario da materiale d’archivio senza sostenere costi di produzione elevati. Questo è particolarmente prezioso per i canali FAST (free ad-supported streaming television), dove le decisioni di programmazione hanno un impatto diretto sui ricavi pubblicitari. I sistemi di IA analizzano gli schemi di visione attraverso i canali FAST per ottimizzare la programmazione e creare canali tematici, consentendo alle emittenti di identificare contenuti ad alte prestazioni e di adeguare le strategie in base al comportamento degli spettatori.
A livello di singolo spettatore, l’IA elabora numerosi punti dati per perfezionare i consigli sui contenuti, rappresentando un passaggio dal targeting demografico ampio a esperienze personalizzate. “Analizzando enormi quantità di dati, l’IA garantisce che agli spettatori vengano presentati contenuti che hanno maggiori probabilità di apprezzare, mantenendoli coinvolti e riducendo il churn”, ha spiegato Kathy Klinger, chief marketing officer presso Brightcove.
L’influenza dell’IA si estende oltre la scoperta dei contenuti, rimodellando anche le strategie pubblicitarie. I sistemi attuali analizzano i contenuti in tempo reale, consentendo il posizionamento contestuale degli annunci che in precedenza era impossibile con i metodi tradizionali. “La pubblicità contestuale basata sull’IA analizza i contenuti video e audio per fornire annunci iper-personalizzati agli spettatori in base ai contenuti che stanno guardando, generando maggiori ricavi pubblicitari”, ha aggiunto Lederer. Questi sistemi ottimizzano anche i tempi degli annunci analizzando gli schemi di coinvolgimento degli utenti. “Se si combina la pubblicità contestuale basata sull’IA con l’analisi predittiva, è possibile prevedere il coinvolgimento degli utenti e i tassi di conversione in diversi punti del video in modo che l’annuncio possa essere posizionato quando lo spettatore ha maggiori probabilità di convertirsi”, ha ulteriormente spiegato Lederer.
Le applicazioni della tecnologia comprendono anche la gestione dell’inventario e la determinazione dei prezzi. Dave Dembowski, senior vice president of global sales presso Operative, ha dichiarato che le emittenti utilizzano l’IA per ottimizzare l’allocazione dell’inventario. “L’IA può aiutare le emittenti a sapere cosa vendere in anticipo, a quale prezzo e quale inventario tenere da parte in base alla probabile domanda più vicina alla consegna”, ha affermato.
Man mano che le abitudini di visione continuano a evolversi, l’analisi dell’IA fornisce alle emittenti informazioni dettagliate sul comportamento degli spettatori, portando a nuovi modelli di ricavo che vanno oltre la pubblicità tradizionale. “Le strategie di monetizzazione che avranno un ruolo di primo piano con l’IA includono la licenza e l’ottimizzazione della distribuzione dei contenuti, la sponsorizzazione e l’integrazione del marchio, modelli di abbonamento e pay-per-view mirati e modelli bundle, il tutto guidato dall’analisi del pubblico, dal targeting comportamentale e dall’analisi predittiva”, ha previsto Thakare.
Anche la gestione dei diritti, tradizionalmente un processo molto laborioso, ora beneficia dell’automazione dell’IA. “Con l’IA, le emittenti possono automatizzare molte delle attività manuali e dispendiose in termini di tempo coinvolte in questi processi, come l’analisi dei contratti, il monitoraggio dell’utilizzo dei contenuti in tempo reale per garantire che i diritti vengano applicati e l’analisi dei dati per rilevare potenziali violazioni”, ha osservato Lederer.
Nonostante i vantaggi, rimangono importanti sfide di implementazione. Yang Cai, CEO e presidente di VisualOn, ha evidenziato “gli elevati costi di implementazione, la complessità dell’integrazione dell’IA con i flussi di lavoro esistenti e la mancanza di competenze tecniche tra il personale” come principali ostacoli. Le preoccupazioni sulla privacy dei dati e la costruzione di fiducia nei sistemi di IA rappresentano ulteriori ostacoli. Il successo richiede investimenti sostanziali sia nella tecnologia che nello sviluppo del personale. “Le organizzazioni dovrebbero coltivare una cultura di apprendimento continuo, dotando i team delle competenze per utilizzare efficacemente gli strumenti di IA, comprendendo al contempo le implicazioni etiche e i quadri normativi che ne regolano l’uso”, ha sottolineato Klinger.
In conclusione, mentre l’industria broadcast continua la sua evoluzione, gli strumenti di IA consentono alle aziende mediatiche di sviluppare strategie di monetizzazione che si adattano al comportamento mutevole degli spettatori, mantenendo al contempo l’efficacia pubblicitaria e preservando il valore dei loro contenuti. L’influenza della tecnologia abbraccia l’intero ecosistema broadcast, dalla scoperta dei contenuti al posizionamento degli annunci, indicando che sono in arrivo cambiamenti sostanziali per le strategie di monetizzazione dei media.