В последние годы индустрия видео столкнулась с трудностями: высокие показатели оттока пользователей вынуждали провайдеров приоритезировать сокращение расходов. Однако сейчас происходит смена тенденций, и успех зависит от повышения вовлеченности пользователей и снижения оттока. Персонализация играет ключевую роль, но достижение эффективной персонализации является сложной и ресурсоемкой задачей.
ИИ со своей способностью анализировать огромные объемы данных предлагает идеальное решение. Крупные стриминговые сервисы, такие как Netflix, используют машинное обучение уже много лет, предлагая персонализированные рекомендации и даже настраиваемые эскизы. ИИ представляет собой следующий шаг вперед в совершенствовании этих функций. Сервисы потокового вещания часто имеют огромные библиотеки контента, что затрудняет зрителям быстрый поиск контента. Эффективная персонализация экономит время зрителей и значительно улучшает качество просмотра.
Персонализация — это не только рекомендации контента; она также распространяется на макет домашней страницы. Персонализированный интерфейс, адаптированный к индивидуальным предпочтениям и привычкам просмотра, повышает удобство и удовлетворенность. Это включает в себя приоритезацию предпочтительных разделов контента или заметное выделение любимого контента. Эффективная персонализация повышает вовлеченность, побуждая зрителей смотреть дольше и возвращаться чаще. Она также способствует открытию контента, потенциально знакомя зрителей с новыми жанрами и скрытыми шедеврами.
Успешные поставщики видео используют данные о зрителях, включая историю поиска, время просмотра, показатели завершенности просмотра, длительность сеансов и рейтинги, в сочетании с алгоритмами для прогнозирования предпочтительного контента. Однако вовлеченность зрителей имеет нюансы. Один и тот же трейлер может не понравиться всем зрителям, даже в рамках одного жанра. ИИ создает пользовательские изображения, видео и трейлеры, чтобы удовлетворить индивидуальные вкусы. Трейлер с участием любимого актера может понравиться одному зрителю, в то время как другому может больше понравиться сильная женщина в главной роли. Персонализация эскизов аналогичным образом увеличивает коэффициент кликов.
До появления ИИ персонализация основывалась на статических профилях, ограниченных метаданных и ручной разметке. ИИ ускоряет и повышает точность. Он выявляет тонкие поведенческие модели, обеспечивая динамическую персонализацию в режиме реального времени. ИИ автоматизирует разметку ключевыми словами, добавляя детали, которые ранее были непрактичны при ручных процессах. Эта подробная разметка улучшает идентификацию сходства контента, что приводит к более разнообразным, но точным рекомендациям.
Помимо персонализации, ИИ оптимизирует качество потоковой передачи. Netflix использует машинное обучение для мониторинга сетевых условий и динамической регулировки качества видео в зависимости от пропускной способности, устройства и местоположения. Эта бесперебойная работа поддерживает вовлеченность пользователей, минимизируя буферизацию и обеспечивая плавное воспроизведение.
Эффективная персонализация имеет решающее значение для поставщиков видео. ИИ обеспечивает более быстрые и точные рекомендации, улучшая пользовательский опыт. ИИ может даже определять настроение и предоставлять рекомендации, соответствующие ситуации. Будущие достижения могут включать в себя тонкие поведенческие сигналы, такие как тон голоса и биометрические данные, для еще более интуитивной персонализации. Потенциал ИИ в создании контента — генерация уникальных впечатлений от контента — также огромен.