Вещательные компании все чаще используют искусственный интеллект и машинное обучение, чтобы раскрыть скрытый потенциал своих обширных библиотек контента и создать инновационные источники дохода. Этот сдвиг происходит в условиях значительных изменений традиционных рекламных моделей, а медиакомпании сталкиваются с растущим давлением в отношении эффективной монетизации контента на различных платформах. Эти системы ИИ, способные анализировать поведение зрителей и автоматизировать управление контентом, являются важнейшими инструментами для навигации в этом меняющемся ландшафте.
Основная цель этой технологии — максимизировать доход от существующего контента, одновременно адаптируясь к меняющимся привычкам зрителей и растущим требованиям рекламодателей. «ИИ позволяет вещательным компаниям оптимизировать генерацию дохода за пределами традиционных рекламных и подписных моделей», — сказал Зинал Такаре (Zeenal Thakare), старший вице-президент по архитектуре корпоративных решений в Ateliere. «От персонализации рекламы до контента, созданного ИИ, искусственный интеллект открывает новые возможности для монетизации и коммерческие модели».
Многие вещательные компании обладают значительным неиспользованным потенциалом в своих библиотеках контента. Системы ИИ теперь способны идентифицировать и классифицировать этот материал в огромных масштабах, позволяя медиакомпаниям гораздо эффективнее предоставлять релевантный контент. «Способность ИИ эффективно и точно искать, помечать и классифицировать контент может использоваться для предоставления контента, который точно соответствует индивидуальным предпочтениям зрителей, и который в противном случае мог бы остаться незамеченным», — отметил Стефан Ледерер (Stefan Lederer), генеральный директор и соучредитель Bitmovin.
Этот автоматизированный анализ контента выходит за рамки простой категоризации. Вещательные компании теперь используют ИИ для выявления возможностей повторного использования контента, создания тематических программных пакетов и юбилейных выпусков из архивного материала без значительных затрат на производство. Это особенно ценно для бесплатных каналов потокового телевидения с поддержкой рекламы (FAST), где решения о программировании напрямую влияют на рекламные доходы. Системы ИИ анализируют модели просмотра на FAST-каналах для оптимизации планирования и создания тематических каналов, позволяя вещательным компаниям выявлять высокоэффективный контент и корректировать стратегии в зависимости от поведения зрителей.
На индивидуальном уровне зрителя ИИ обрабатывает множество точек данных для уточнения рекомендаций по контенту, что представляет собой переход от широкого таргетинга по демографическим признакам к персонализированному опыту. «Анализируя огромные объемы данных, ИИ гарантирует, что зрителям будет представлен контент, который им, скорее всего, понравится, поддерживая их вовлеченность и снижая отток», — объяснила Кэти Клингер (Kathy Klinger), директор по маркетингу Brightcove.
Влияние ИИ выходит за рамки поиска контента, преобразуя также рекламные стратегии. Текущие системы анализируют контент в реальном времени, что позволяет размещать контекстную рекламу, что ранее было невозможно с использованием традиционных методов. «Контекстная реклама на основе ИИ анализирует видео- и аудиоконтент, чтобы предоставлять гиперперсонализированную рекламу зрителям на основе контента, который они смотрят, что приводит к увеличению дохода от рекламы», — добавил Ледерер. Эти системы также оптимизируют время показа рекламы, анализируя модели вовлеченности пользователей. «Если вы объедините контекстную рекламу на основе ИИ с прогнозной аналитикой, можно предсказать вовлеченность пользователей и коэффициенты конверсии в разных точках видео, чтобы реклама могла быть размещена, когда зритель наиболее склонен к конверсии», — пояснил Ледерер.
Применения технологии также охватывают управление запасами и ценообразование. Дейв Дембовски (Dave Dembowski), старший вице-президент по глобальным продажам Operative, заявил, что вещательные компании используют ИИ для оптимизации распределения запасов. «ИИ может помочь вещательным компаниям узнать, что продавать заранее, по какой цене и какие запасы следует отложить, исходя из вероятного спроса ближе к доставке», — сказал он.
Поскольку привычки просмотра продолжают меняться, анализ ИИ предоставляет вещательным компаниям подробные сведения о поведении зрителей, что приводит к появлению новых моделей дохода, выходящих за рамки традиционной рекламы. «Стратегии монетизации, которые займут первые места с ИИ, включают оптимизацию лицензирования и распространения контента, спонсорство и интеграцию брендов, целевые подписки и модели платного просмотра и пакетные модели, все это основано на аналитике аудитории, поведенческом таргетинге и прогнозной аналитике», — предсказал Такаре.
Даже управление правами, традиционно очень трудоемкий процесс, теперь выигрывает от автоматизации ИИ. «С помощью ИИ вещательные компании могут автоматизировать многие ручные и трудоемкие задачи, связанные с этими процессами, такие как анализ контрактов, мониторинг использования контента в реальном времени для обеспечения соблюдения прав и анализ данных для выявления потенциальных нарушений», — отметил Ледерер.
Несмотря на преимущества, остаются значительные проблемы внедрения. Ян Цай (Yang Cai), генеральный директор и президент VisualOn, выделил «высокие затраты на внедрение, сложность интеграции ИИ с существующими рабочими процессами и нехватку технических знаний среди персонала» в качестве основных препятствий. Проблемы конфиденциальности данных и построение доверия к системам ИИ представляют собой дополнительные препятствия. Успех требует значительных инвестиций как в технологии, так и в развитие персонала. «Организации должны культивировать культуру непрерывного обучения, снабжая команды навыками эффективного использования инструментов ИИ, понимая этические последствия и нормативные рамки, регулирующие их использование», — подчеркнула Клингер.
В заключение, по мере того как вещательная индустрия продолжает развиваться, инструменты ИИ позволяют медиакомпаниям разрабатывать стратегии монетизации, которые адаптируются к меняющемуся поведению зрителей, сохраняя при этом эффективность рекламы и сохраняя ценность своего контента. Влияние технологии охватывает всю экосистему вещания, от поиска контента до размещения рекламы, что указывает на значительные изменения, которые ждут стратегии монетизации медиа.