Comment l’intelligence artificielle révolutionne la monétisation des contenus des services de streaming

Imaginez, la sortie prochaine d’un film et sa puissante campagne de promotion. Avant la sortie du film, les spectateurs peuvent télécharger une application pour entrer dans un monde virtuel avec leurs personnages préférés. Ils peuvent créer des clips et les partager sur Tik Tok ou Instagram. Les abonnés aux services de streaming reçoivent des suggestions de films similaires avec les mêmes acteurs. Cela leur permet de découvrir les œuvres et histoires précédentes de leurs stars préférées.

Les publicités diffusées dans les flux de contenu font la promotion de produits dérivés ou d’expériences. C’est une mine d’or de contenu pour les entreprises qui savent comment exploiter les données, le contenu et les plateformes appropriés. Il s’agit également d’une opportunité de monétisation qui s’étend bien au-delà d’un média traditionnel.

Pour l’industrie des médias, le contenu a toujours été roi. Et aujourd’hui, il y a plus de choix de contenu que jamais. Les gens de tous âges et de tous horizons veulent toujours plus de moyens pour partager du contenu.

Repenser la monétisation du contenu à l’ère des médias fragmentés

L’expérience du public a récemment changé. Cela est dû à la multiplication des écrans , aux nombreuses chaînes et à la pandémie du COVID19.

La demande de vidéos a beaucoup augmenté, tout comme les choix de services de streaming. En moyenne, les Américains s’abonnent à quatre services de streaming et continuent de visionner des vidéos sur TikTok, Instagram ou YouTube.

Les canaux ont changé les médias. Ils ont divisé les audiences et les dépenses publicitaires. Cela rend plus difficile pour les entreprises de médias de tirer le meilleur parti de leur contenu.

Les entreprises de médias utilisent des données pour prévoir des stratégies de monétisation du contenu à long terme. Nous assistons à une augmentation des stratégies basées sur les données, avec l’IA au cœur de celles-ci.

Les modèles de monétisation

Les grandes entreprises de médias ont majoritairement choisi des modèles d’abonnement comme la vidéo à la demande (SVOD), la vidéo à la demande avec publicités (AVOD), ou la vidéo à la demande par paiement ponctuel (TVOD), où les clients payent pour télécharger une fois ou louer.

Les modèles changent lorsque les abonnements diminuent et que la publicité devient plus ciblée. Cela crée de nouvelles opportunités de croissance pour le modèle AVOD. Les entreprises de médias demandent aux téléspectateurs de s’inscrire à un service de streaming gratuit financé par la publicité. Cela leur permet d’obtenir des informations sur les clients pour améliorer les mesures d’audience et les stratégies de ciblage.

Les plateformes peuvent faire évoluer leurs bibliothèques pour mieux servir leur public avec des stratégies basées sur des données. Une société de cinéma qui préfère les sorties en salle peut gagner de l’argent grâce à un modèle AVOD. Elle peut également gagner de l’argent grâce aux produits dérivés.

Les annonceurs peuvent mieux comprendre les modèles de comportement des utilisateurs et faire des promotions ciblées pour gagner de l’argent. Cela est possible en utilisant plus de données sur la localisation, la démographie, les intérêts, les appareils et les comportements des utilisateurs.

Atteindre la bonne cible

Les entreprises qui comprennent les besoins de leurs clients et ce pour quoi ils dépensent gagnent la course à la monétisation du contenu. Les entreprises ont besoin de solutions pour segmenter les clients de manière détaillée. Ces solutions doivent également utiliser l’apprentissage automatique (ML) pour améliorer les modèles de campagne.

L’IA/ML améliore la précision de la publicité et des ventes . Elle extrait des données sur les clients pour atteindre la bonne cible. Les plateformes numériques et mobiles populaires permettent de mieux comprendre les clients et de leur proposer des publicités ciblées de manière plus rentable.

Segmenter les données

Les plateformes d’IA peuvent analyser les schémas d’audience par segment. Elles identifient ainsi les éléments du contenu qui intéressent vraiment le public et le captivent.

Les plateformes de SVOD collectent des informations sur les téléspectateurs. Elles utilisent un modèle d’apprentissage qui s’améliore avec le temps et les données recueillies.

La personnalisation est une caractéristique importante de cette plateforme. Le système apprend les préférences du spectateur et lui propose des suggestions de contenus similaires. Il utilise les habitudes de visionnage et les métadonnées pour classer les contenus.

Les plateformes AVOD collectent les données des appareils, ce qui permet de lier l’achat d’un produit à une publicité. Cela aide les entreprises de médias à fournir des informations avancées et à augmenter la valeur du service.

Une plateforme AVOD peut trouver un utilisateur intéressé par l’achat d’une voiture en analysant ses recherches sur son appareil. Les médias peuvent cibler les publicités en fonction de la localisation. Ils peuvent ainsi savoir si un utilisateur a visité un concessionnaire et a manifesté son intérêt pour un véhicule.

Grâce à cela, les plateformes de publicité peuvent attribuer directement l’achat d’un produit à la publicité et augmenter les revenus potentiels. Cela permet aux plateformes de publicité d’attribuer directement l’achat d’un produit à la publicité et d’augmenter les revenus potentiels.

Comprendre les besoins du public pour maximiser les revenus

Les entreprises doivent savoir ce que leur public veut et est prêt à paye pour l’obtenir. Elles doivent aussi savoir comment cibler leur public avec des publicités pour monétiser leur contenu. Les données segmentées permettent cela, et sont prêtes à prendre le trône dans le jeu de la monétisation du contenu.

Article tiré du point de vue Boost media engagement and revenue with AI-powered consumer intelligence