Questo articolo esplora come l'intelligenza artificiale (AI) sta cambiando la personalizzazione e la monetizzazione dei contenuti nel settore broadcasting. Gli esperti discutono il ruolo dell'AI nell'analisi del comportamento degli spettatori per ottimizzare il posizionamento degli annunci e migliorare le raccomandazioni dei contenuti.
La raccomandazione di contenuti guidata dall'AI, come sottolineato da Siddarth Gupta, principal engineer presso Interra Systems, "si avvale delle abitudini di visione degli utenti per offrire una programmazione altamente personalizzata e portare a un maggiore coinvolgimento. Suggerire programmi o storie pertinenti può aumentare il tempo di visione e la soddisfazione generale dello spettatore". Questo approccio personalizzato favorisce la fidelizzazione, mantenendo il pubblico connesso a reti o piattaforme specifiche.
Kathy Klinger, CMO di Brightcove, sottolinea che l'AI "garantisce che agli spettatori vengano presentati contenuti che hanno maggiori probabilità di apprezzare, mantenendoli coinvolti e riducendo il churn". Questo crea un'esperienza personalizzata che risuona con le preferenze individuali, aiutando il pubblico a scoprire nuovi contenuti e rafforzando la fidelizzazione.
Sam Bogoch, CEO di Axle AI, indica il successo di Netflix, YouTube e TikTok, evidenziando l'importanza delle raccomandazioni guidate dall'AI per la fidelizzazione e la crescita degli spettatori. Afferma che "qualsiasi strategia di successo per la fidelizzazione e la crescita degli spettatori dovrebbe avere almeno l'AI e i metadati dei contenuti ricchi come ingrediente chiave".
Noa Magrisso, sviluppatore AI presso TAG Video Systems, aggiunge che i suggerimenti di contenuti personalizzati riducono l'affaticamento decisionale e aumentano il coinvolgimento. Questo fornisce ai broadcaster e alle piattaforme di streaming un vantaggio competitivo significativo.
Simon Parkinson, managing director di Dot Group, descrive il sistema "Catch Me Up" di IBM Consulting per Wimbledon, mostrando come l'AI generativa può personalizzare la consegna dei contenuti per migliorare la soddisfazione dello spettatore. Osserva che "creare un'esperienza che migliori la soddisfazione dello spettatore e, di conseguenza, la fidelizzazione, è fondamentale per creare un vantaggio competitivo nel settore".
Stefan Lederer, CEO e co-fondatore di Bitmovin, discute l'utilizzo dell'AI nell'analisi dei contenuti in tempo reale per la pubblicità contestuale e le raccomandazioni iper-personalizzate. Sottolinea che i fornitori di video utilizzano l'AI per "analizzare a fondo il comportamento degli utenti per formulare raccomandazioni di contenuti accurate".
Costa Nikols, consulente strategico presso Telos Alliance, evidenzia il potenziale dell'AI per la messa a punto della consegna dei contenuti e una segmentazione più approfondita del pubblico migliorando i metadati e supportando la distribuzione multilingue. Suggerisce che "l'AI potrebbe contribuire a rendere questo livello di personalizzazione su larga scala più fattibile ed economico".
Dave Dembowski, SVP delle vendite globali presso Operative, spiega come l'AI può personalizzare le esperienze degli spettatori attraverso l'analisi dei dati e i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per la programmazione lineare. Menziona anche l'utilizzo dell'AI per creare previsioni intelligenti dell'audience per aiutare a creare programmi di contenuti più mirati a pubblici specifici.
La discussione affronta anche le considerazioni etiche, tra cui la privacy dei dati e la mitigazione dei bias, come evidenziato da Kathy Klinger, Simon Parkinson e Stefan Lederer. Sottolineano l'importanza della trasparenza e dell'utilizzo responsabile dell'AI nella creazione di esperienze personalizzate.
Gli esperti esplorano anche come l'AI migliora la monetizzazione dei contenuti attraverso l'inserimento dinamico di annunci, abbonamenti mirati e licenze di contenuti ottimizzate, come discusso da Siddarth Gupta, Yang Cai e Zeenal Thakare. L'AI semplifica le operazioni, riduce i costi e sblocca nuove fonti di reddito.
Infine, viene sottolineato anche il ruolo dell'AI nell'automatizzazione dei processi di gestione dei diritti digitali (DRM), tra cui l'analisi dei contratti, il monitoraggio dell'utilizzo dei contenuti e il rilevamento delle violazioni, come evidenziato da Stefan Lederer e Yang Cai. Questo evidenzia il potenziale dell'AI per migliorare significativamente l'efficienza e la conformità.