В этой статье рассматривается, как искусственный интеллект (ИИ) меняет персонализацию и монетизацию контента в индустрии вещания. Эксперты обсуждают роль ИИ в анализе поведения зрителей для оптимизации размещения рекламы и улучшения рекомендаций контента.
Система рекомендаций контента на основе ИИ, как отмечает Сиддарта Гупта (Siddarth Gupta), главный инженер Interra Systems, «использует привычки просмотра пользователей для предоставления персонализированных программ и повышения вовлеченности. Предложение релевантных шоу или историй может увеличить время просмотра и общее удовлетворение зрителей». Этот персонализированный подход способствует лояльности, удерживая аудиторию, связанную с конкретными сетями или платформами.
Кэти Клингер (Kathy Klinger), CMO Brightcove, подчеркивает, что ИИ «гарантирует, что зрителям предлагается контент, который им, скорее всего, понравится, поддерживая их вовлеченность и снижая отток». Это создает персонализированный опыт, который соответствует индивидуальным предпочтениям, помогая аудитории открывать новый контент и укрепляя лояльность зрителей.
Сэм Богоч (Sam Bogoch), генеральный директор Axle AI, указывает на успех Netflix, YouTube и TikTok, подчеркивая важность рекомендаций на основе ИИ для удержания и роста зрительской аудитории. Он утверждает, что «любая успешная стратегия удержания и роста зрительской аудитории должна включать в себя ИИ и богатые метаданные контента в качестве ключевого ингредиента».
Ноа Магриссо (Noa Magrisso), разработчик ИИ в TAG Video Systems, добавляет, что персонализированные рекомендации контента снижают усталость от принятия решений и повышают вовлеченность. Это дает вещателям и потоковым платформам значительное конкурентное преимущество.
Саймон Паркинсон (Simon Parkinson), управляющий директор Dot Group, описывает систему «Catch Me Up» от IBM Consulting для Уимблдона, демонстрируя, как генеративный ИИ может персонализировать доставку контента для повышения удовлетворенности зрителей. Он отмечает, что «создание опыта, который повышает удовлетворенность зрителей, а впоследствии и удержание зрителей, является ключом к созданию конкурентного преимущества в отрасли».
Штефан Ледерер (Stefan Lederer), генеральный директор и соучредитель Bitmovin, обсуждает использование ИИ в анализе контента в реальном времени для контекстной рекламы и гиперперсонализированных рекомендаций. Он подчеркивает, что поставщики видео используют ИИ для «глубокого анализа поведения пользователей, чтобы делать точные рекомендации по контенту».
Коста Николс (Costa Nikols), стратегический советник Telos Alliance, подчеркивает потенциал ИИ для тонкой настройки доставки контента и более глубокой сегментации аудитории за счет улучшения метаданных и поддержки многоязычного распространения. Он предполагает, что «ИИ может помочь сделать такой уровень персонализации в масштабе более осуществимым и экономичным».
Дейв Дембовски (Dave Dembowski), старший вице-президент по глобальным продажам Operative, объясняет, как ИИ может адаптировать опыт зрителей с помощью анализа данных и больших языковых моделей (LLM) для линейного программирования. Он также упоминает использование ИИ для создания интеллектуальных прогнозов просмотров, чтобы помочь в создании более адаптированных графиков контента для конкретных аудиторий.
В обсуждении также затрагиваются этические аспекты, включая конфиденциальность данных и смягчение предвзятости, как подчеркивают Кэти Клингер, Саймон Паркинсон и Штефан Ледерер. Они подчеркивают важность прозрачности и ответственного использования ИИ при создании персонализированного опыта.
Эксперты также изучают, как ИИ улучшает монетизацию контента за счет динамической вставки рекламы, целевых подписок и оптимизированного лицензирования контента, как обсуждают Сиддарта Гупта, Ян Цай (Yang Cai) и Зинал Такаре (Zeenal Thakare). ИИ оптимизирует работу, снижает затраты и открывает новые источники дохода.
Наконец, роль ИИ в автоматизации процессов управления цифровыми правами (DRM), включая анализ контрактов, мониторинг использования контента и обнаружение нарушений, также подчеркивают Штефан Ледерер и Ян Цай. Это подчеркивает потенциал ИИ для значительного повышения эффективности и соблюдения нормативных требований.