Відеоіндустрія зіткнулася з труднощами в останні роки, з високими показниками відтоку, що змушувало провайдерів пріоритезувати скорочення витрат. Однак, відбувається зміна, успіх якої залежить від підвищення залучення користувачів та зменшення відтоку. Персоналізація є ключовою, але досягнення ефективної персоналізації є складним та ресурсно-витратним.
ШІ, зі своєю здатністю аналізувати величезні набори даних, пропонує ідеальне рішення. Великі стрімінгові сервіси, такі як Netflix, використовують машинне навчання протягом багатьох років, пропонуючи персоналізовані рекомендації та навіть настроювані мініатюри. ШІ представляє наступний крок вперед у вдосконаленні цих функцій. Стрімінгові сервіси часто мають величезні бібліотеки контенту, що ускладнює користувачам швидке знаходження контенту. Ефективна персоналізація економить час глядачів та значно покращує перегляд.
Персоналізація – це не тільки рекомендації контенту; вона також поширюється на макет головної сторінки. Персоналізований інтерфейс, адаптований до індивідуальних уподобань та звичок перегляду, підвищує зручність та задоволення. Це включає пріоритезацію переважних контентних рейок або виділення улюбленого контенту. Ефективна персоналізація підвищує залученість, спонукаючи глядачів дивитися довше та повертатися частіше. Вона також сприяє відкриттю контенту, потенційно знайомлячи глядачів з новими жанрами та прихованими перлинами.
Успішні постачальники відео послуг використовують дані про перегляд, включаючи історію пошуку, час перегляду, показники завершення перегляду, тривалість сеансів та рейтинги, в поєднанні з алгоритмами, для прогнозування переважного контенту. Однак, залученість глядачів є багатогранною. Один і той же трейлер може не викликати резонансу у всіх глядачів, навіть у межах одного жанру. ШІ створює настроювані зображення, відео та трейлери, щоб задовольнити індивідуальні смаки. Трейлер з улюбленим актором може сподобатися одному глядачу, тоді як іншому може більше подобатися фільми з сильною жіночою роллю. Персоналізація мініатюр аналогічним чином підвищує коефіцієнт кліків.
До появи ШІ персоналізація базувалася на статичних профілях, обмежених метаданих та ручному маркуванні. ШІ прискорює та покращує точність. Він виявляє нюансовані моделі поведінки, забезпечуючи динамічну, персоналізацію в режимі реального часу. ШІ автоматизує процес маркування ключовими словами, додаючи деталі, які раніше були недоступні при ручному процесі. Це детальне маркування покращує ідентифікацію схожості контенту, що призводить до більш різноманітних, але точних рекомендацій.
Крім персоналізації, ШІ оптимізує якість потокового передавання. Netflix використовує машинне навчання для моніторингу умов мережі та динамічного регулювання якості відео залежно від пропускної здатності, типу пристрою та місця розташування. Ця безперебійна робота утримує користувачів, мінімізуючи буферизацію та забезпечуючи плавний перегляд.
Ефективна персоналізація є надзвичайно важливою для постачальників відеопослуг. ШІ забезпечує швидші та точніші рекомендації, покращуючи досвід користувача. ШІ може навіть визначати настрій та надавати відповідні рекомендації. Майбутні досягнення можуть включати тонкі поведінкові сигнали, такі як тон голосу та біометричні дані, для ще більш інтуїтивної персоналізації. Потенціал ШІ у створенні контенту – генерування унікального досвіду перегляду – також величезний.