Использование искусственного интеллекта (ИИ) быстро меняет подход вещательных компаний к персонализации контента и генерации дохода. Эта статья рассматривает, как ИИ анализирует поведение зрителей, оптимизирует размещение рекламы и улучшает рекомендации контента, что в конечном итоге повышает вовлеченность зрителей и максимизирует прибыль.
Такие эксперты, как Сиддхарт Гупта (Siddarth Gupta), главный инженер Interra Systems, выделяют рекомендации контента на основе ИИ как ключевой фактор увеличения времени просмотра и удовлетворенности зрителей: «Рекомендации контента на основе ИИ учитывают привычки просмотра пользователей, чтобы предлагать персонализированные программы и повышать вовлеченность. Предложение релевантных шоу или историй может увеличить время просмотра и общую удовлетворенность зрителей. Такой персонализированный подход также способствует лояльности, обеспечивая связь аудитории с конкретной сетью или платформой».
Кэти Клингер (Kathy Klinger), директор по маркетингу Brightcove, подчеркивает роль ИИ в снижении оттока и укреплении лояльности зрителей: «Анализируя огромные объемы данных, ИИ гарантирует, что зрителям предлагается контент, который им, скорее всего, понравится, поддерживая их вовлеченность и снижая отток. Это создает бесшовный, персонализированный опыт, который соответствует индивидуальным предпочтениям, упрощая для аудитории поиск и знакомство с новым контентом. В свою очередь, это укрепляет лояльность зрителей и позволяет создателям и платформам предлагать большую ценность своей аудитории».
Обсуждение также охватывает успешную реализацию ИИ на таких крупных платформах, как Netflix, YouTube и TikTok, демонстрируя его влияние на долю рынка и прибыльность. Сэм Богоч (Sam Bogoch), генеральный директор Axle AI, отмечает: «Самая успешная OTT-платформа, Netflix, в значительной степени полагается на рекомендации контента на основе ИИ и явно выиграла от этого с точки зрения доли рынка и прибыльности. Аналогично, в мире медиа-сайтов и приложений YouTube и TikTok также используют рекомендации на основе ИИ для достижения дальнейшего успеха. Понятно, что любая успешная стратегия удержания и роста аудитории должна включать в себя ИИ и богатые метаданные контента в качестве ключевого ингредиента».
Помимо рекомендаций, ИИ используется для управления правами и мониторинга соответствия, повышения операционной эффективности и генерации дохода. Также подчеркивается использование предиктивной аналитики для оптимизации лицензирования контента и моделей подписки, что приводит к увеличению прибыльности. Несколько экспертов также подчеркивают важность этических соображений, конфиденциальности данных и смягчения предвзятости в разработке ИИ.
Несколько экспертов поделились своим опытом использования ИИ для таргетированной рекламы и моделей подписки, а также его влиянием на операционную эффективность и генерацию дохода. Обсуждение также затронуло баланс между персонализацией и конфиденциальностью, а также этические соображения, связанные с использованием ИИ для рекомендаций контента и размещения рекламы.