На основе первоначального исследования стратегий оптимизации рабочих процессов, эта статья углубляется в изучение передовых технологий, изменяющих эффективность медиа-цепочки поставок. Создатели контента все чаще используют интеллектуальную автоматизацию, управление метаданными на основе ИИ и аналитику в реальном времени для оптимизации операций и максимизации дохода на актив. Обсуждение охватывает стратегии консолидации фрагментированных экосистем поставщиков, установления согласованных стандартов качества в автоматизированных процессах и использования информации об аудитории для персонализированного контента.
Эксперты подчеркивают важность унификации данных и точной обработки данных в рамках процессов. Централизованная платформа, обеспечивающая унифицированный просмотр и управление, имеет решающее значение для консолидации фрагментированных процессов, соединения разрозненных инструментов и устранения дублирования. Централизация данных о мерчандайзинге на единой платформе унифицирует отчетность и устраняет избыточные рабочие процессы, способствуя более согласованной стратегии и более быстрому реагированию на изменения рынка.
Облачная оркестровка медиа, в сочетании с метаданными, генерируемыми ИИ, автоматизирует этапы от приема контента до доставки, обеспечивая правильное форматирование для различных платформ. Измерение производительности каждого компонента цепочки имеет важное значение для оптимизации, требуя видимости на каждом этапе жизненного цикла контента. Инструменты оперативной аналитики обеспечивают всеобъемлющий обзор, помогая выявлять неэффективность.
Организации видят ощутимые результаты от этих стратегий: снижение затрат на хранение, увеличение графического вывода и сокращение бюджета на пост-продакшн. Сдвиг происходит в сторону централизованных платформ, обеспечивающих видимость в реальном времени, автоматизированную передачу данных и масштабируемое сотрудничество. Измерение эффективности жизненного цикла контента включает в себя эффективный размер каталога, скорость жизненного цикла контента и показатели конверсии вовлеченности. Ключевым является использование данных о персонализации на ранних этапах, используя информацию о вовлеченности аудитории для информирования стратегии контента.
Интеллектуальная автоматизация снижает изменчивость и несогласованность ручных процессов. Возможности ИИ для таких задач, как создание субтитров и контроль качества, гарантируют, что медиа соответствует спецификациям доставки с меньшим количеством ошибок. Автоматизация отслеживания видимости и классификации мерчандайзинга обеспечивает согласованность в разных регионах и на разных устройствах. Автоматизация рабочих процессов стандартизирует такие задачи, как проверка файлов и транскодирование, повышая производительность и согласованность.
Оптимизация цепочки поставок контента снижает затраты на актив, увеличивает пропускную способность и ускоряет вывод на рынок. Это повышает рентабельность инвестиций в контент и доход на актив, позволяя расширить распространение и повторное использование контента. Знание того, какие размещения приносят наибольшую прибыль, позволяет более разумно распределять маркетинговые расходы. Поддержание стандартов качества с помощью автоматизации требует инструментов измерения для проверки пороговых значений.
Аналитика в реальном времени показывает, что работает на разных устройствах и в разных регионах, позволяя постоянно оптимизировать. Инструменты визуализации данных выявляют проблемы, невидимые в необработанных данных. Собранные данные служат богатым источником для установления базового уровня затрат, времени и задержек, выявляя области для улучшения. Ключевые показатели эффективности (KPI) должны быть адаптированы к конкретным решениям и связывать видимость размещения контента с реальным воздействием.
Аудитория генерирует данные в реальном времени, которые можно использовать для персонализированной доставки контента. Технологии ИИ могут использовать данные аудитории для создания гиперперсонализированного опыта и пользовательских моделей рекомендаций. Информация об аудитории в реальном времени позволяет осуществлять динамическую, персонализированную доставку контента в масштабе. Метаданные становятся критически важными, когда они генерируются в реальном времени при приеме и обогащаются на протяжении всего рабочего процесса. Интеллектуальные метаданные обеспечивают автоматическую маршрутизацию, соблюдение прав и аналитику производительности.
Установление согласованных стандартов метаданных включает в себя централизацию управления метаданными через единый источник истины. Генеративный и агентный ИИ появляются как ценные инструменты для этого, обеспечивая семантический поиск и понимание видео. Низкое качество метаданных приводит к каскадным сбоям; чистые, согласованные метаданные обеспечивают точное соответствие аудитории и контента. Богатые метаданные повышают возможность поиска, обеспечивая более быстрое время выполнения для редактирования и промо-роликов.
Автоматическая маркировка активов ключевыми словами и сценами превращает статические библиотеки контента в динамические ресурсы. Эти богатые метаданные позволяют быстро находить активы для повторного использования, что приводит к сокращению времени выполнения. Когда контент правильно организован и помечен, он становится более доступным во время производства и потребления. Агенты на основе ИИ могут извлекать подробные метаданные, упрощая поиск и повторное использование контента.
“Стратегии должны включать надлежащую унификацию и точную обработку данных в различных процессах, а также то, как эти данные связаны. После того, как это будет реализовано, современные технологии позволяют получать информацию, которая полезна для бизнеса.” - Daniel Medina, бизнес-развитие, NPAW
“Для консолидации фрагментированных процессов в различных отделах или системах поставщиков организации должны начать с централизованной, доступной платформы, которая обеспечивает унифицированный просмотр и управление.” - Aaron Kroger, директор по продуктовому маркетингу и коммуникациям, Dalet
“Централизация данных о мерчандайзинге на единой платформе помогает унифицировать отчетность и устраняет избыточные или противоречивые рабочие процессы в разных командах.” - Lucas Bertrand, основатель и генеральный директор, Looper Insights
“Фрагментированные процессы часто возникают из-за изолированных команд и устаревших систем, которые никогда не были разработаны для совместной работы.” - Nav Khangura, вице-президент по продажам и развитию бизнеса, TMT Insights
“Облачная оркестровка медиа является одной из многих высокоэффективных стратегий консолидации фрагментированных процессов в медиа-цепочке поставок…” - Ian McPherson, глобальное развитие бизнеса M&E, цепочка поставок медиа и генеративный ИИ, Amazon Web Services