У цій статті досліджується, як штучний інтелект (ШІ) змінює персоніфікацію контенту та монетизацію в галузі телерадіомовлення. Експерти обговорюють роль ШІ в аналізі поведінки глядачів для оптимізації розміщення реклами та покращення рекомендацій щодо контенту.
Рекомендації щодо контенту на основі ШІ, як зазначає Сіддхарт Гупта, провідний інженер Interra Systems, "використовує перегляди користувачів для надання високоперсоналізованих програм та призводить до сильнішої залученості. Пропозиція відповідних шоу або історій може збільшити час перегляду та загальну задоволеність глядачів". Цей персоналізований підхід сприяє лояльності, підтримуючи зв'язок аудиторії з певними мережами або платформами.
Кеті Клінгер, директор з маркетингу Brightcove, підкреслює, що ШІ "забезпечує, щоб глядачам представлявся контент, який їм найбільше подобається, підтримуючи їхню залученість та зменшуючи відтік". Це створює бездоганний, персоналізований досвід, який відповідає індивідуальним уподобанням, полегшуючи аудиторії відкриття та взаємодію з новим контентом.
Сем Богоч, генеральний директор Axle AI, вказує на успіх Netflix, YouTube та TikTok, підкреслюючи важливість рекомендацій на основі ШІ для утримання глядачів та зростання. Він заявляє, що "будь-яка успішна стратегія утримання та зростання глядачів повинна мати ШІ та багаті метадані контенту як ключовий інгредієнт".
Ноа Магріссо, розробник ШІ в TAG Video Systems, додає, що персоналізовані пропозиції контенту зменшують втому від прийняття рішень та збільшують залученість. Це забезпечує телекомпаніям та потоковим платформам значну конкурентну перевагу.
Саймон Паркінсон, керуючий директор Dot Group, описує систему IBM Consulting “Catch Me Up” для Wimbledon, демонструючи, як генеративний ШІ може персоналізувати доставку контенту для підвищення задоволеності глядачів. Він зазначає, що "створення досвіду, який підвищує задоволеність глядачів, а потім і утримання глядачів, є ключовим для створення конкурентної переваги в галузі".
Штефан Ледерер, генеральний директор та співзасновник Bitmovin, обговорює використання ШІ в аналізі контенту в реальному часі для контекстної реклами та гіперперсоналізованих рекомендацій. Він підкреслює, що постачальники відео використовують ШІ для "глибокого аналізу поведінки користувачів для створення точних рекомендацій щодо контенту".
Коста Ніколс, стратегічний радник з медіа та розваг Telos Alliance, підкреслює потенціал ШІ для тонкого налаштування доставки контенту та глибшої сегментації аудиторії шляхом покращення метаданих та підтримки багатомовного розповсюдження. Він припускає, що "ШІ може зробити цей рівень налаштування в масштабі більш здійсненним та економічним".
Дейв Дембовські, старший віце-президент з глобальних продажів Operative, пояснює, як ШІ може адаптувати досвід глядачів за допомогою аналізу даних та великих мовних моделей (LLM) для лінійного програмування. Він також згадує використання ШІ для створення розумних прогнозів переглядів для більш персоналізованих розкладів контенту для конкретних аудиторій.
Обговорення також торкається етичних міркувань, включаючи конфіденційність даних та пом'якшення упередження, як підкреслюють Кеті Клінгер, Саймон Паркінсон та Штефан Ледерер. Вони наголошують на важливості прозорості та відповідального використання ШІ при створенні персоналізованого досвіду.
Експерти також досліджують, як ШІ покращує монетизацію контенту за допомогою динамічного вставлення реклами, цільових підписок та оптимізованого ліцензування контенту, як обговорюють Сіддхарт Гупта, Ян Кай та Зінал Такаре. ШІ спрощує операції, зменшує витрати та відкриває нові потоки доходів.
Нарешті, роль ШІ в автоматизації процесів управління цифровими правами (DRM), включаючи аналіз контрактів, моніторинг використання контенту та виявлення порушень, також підкреслюють Штефан Ледерер та Ян Кай. Це підкреслює потенціал ШІ для значного покращення ефективності та відповідності.