Comment l'IA personnalise le divertissement

Auteur: Roger Morrison
Date De Création: 28 Septembre 2021
Date De Mise À Jour: 11 Peut 2024
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Comment l'IA personnalise le divertissement - La Technologie
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Source: iStock

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Nous avons parcouru un long chemin depuis l'époque de la télédiffusion. Maintenant, nous pouvons regarder ce que nous voulons quand nous le voulons, et l’intelligence artificielle peut nous aider à choisir ce qu’il faut regarder ensuite!

Qu'il s'agisse de contenu en streaming simple ou de contenu hautement personnalisé, la technologie de diffusion multimédia en continu a beaucoup évolué.L’offre de contenu en streaming constituait un exploit, mais divers facteurs tels que le coût du matériel informatique, des capacités informatiques limitées, une bande passante Internet limitée et le manque de technologies de compression ont entravé les progrès.

Ensuite, les choses ont changé avec l'amélioration des capacités informatiques, la réduction des coûts de stockage et de matériel, l'amélioration des technologies de compression, l'amélioration de la bande passante Internet et le renforcement du contenu en continu. Différents événements ont commencé à être diffusés en streaming et les résultats ont été encourageants. Les entreprises ont perçu une bonne opportunité d’investissement et ont pris le train en marche. Mais quelque chose d'encore plus important allait encore se produire: la révolution des appareils mobiles et l'intelligence artificielle (IA). Avec un accès facile à une large bande passante et à des appareils mobiles puissants, les attentes des clients ont commencé à évoluer vers un contenu sur mesure, et les fournisseurs de contenu en streaming utilisent énormément l'intelligence artificielle pour offrir aux utilisateurs exactement ce qu'ils veulent. (De plus en plus de gens abandonnent le câble au profit d'autres services. Pour en savoir plus, consultez la section Couper le cordon de votre télévision par câble.)


Comment tout cela a-t-il commencé?

Croyez-le ou non, l'idée originale de fournir du contenu en streaming a commencé dans les années 1920, et cela aussi, pour un public commercial. Il s'agissait de Muzak, une technologie conçue pour diffuser de l'audio aux abonnés via des fils électriques, plutôt que d'utiliser une radio. Ce n'était pas un grand succès, mais l'idée n'est pas morte. Au contraire, il se consoliderait lentement.

Au cours des prochaines décennies, les capacités informatiques ont été améliorées, les coûts en logiciels et matériel ont été réduits, la bande passante Internet a été améliorée dans le monde entier (bien que de manière incohérente), les utilisateurs ont eu un accès plus facile à Internet et aux ordinateurs, et l'idée de diffuser du contenu en streaming a repris son cours. Divers développements ont tracé la route. Microsoft et Apple ont tous deux créé des formats propriétaires pour la diffusion en continu. Les événements ont été diffusés en direct, que les gens regardaient sur leurs ordinateurs. Cependant, il y a toujours eu des efforts pour créer un format de diffusion unique, unifié, et c'est là que Adobe Flash est entré en jeu. Adobe Flash a été utilisé par de nombreux sites d'hébergement vidéo tels que YouTube, qui utilise désormais HTML5 par défaut. Ainsi, le contenu en streaming était devenu presque transparent.


Comment le contenu en streaming est-il devenu populaire?

En 2017, Horowitz Research, une société d’études de marché, a constaté que 70% des téléspectateurs utilisaient du contenu en streaming et que 40% de l’écoute de la télévision était basée sur le streaming. Les Millennials ont diffusé 60% du contenu visionné. De toute évidence, des offres telles que la vidéo sur demande par abonnement (SVoD) et les applications over-the-top (OTT) étaient devenues populaires. Cela a provoqué le début du déclin de l'industrie du DVD. En 2015, un rapport du New York Times indiquait que le nombre d'abonnés au DVD de Netflix avait considérablement diminué, alors que le nombre d'abonnés à leurs services de diffusion en continu avait augmenté. En mars 2016, une étude a révélé que les consommateurs de contenu ne trouvaient pas de différences qualitatives significatives entre le contenu DVD et le contenu en streaming. Clairement, la balance évoluait vers le streaming. Cependant, les clients avaient désormais besoin de fonctionnalités telles que l'avance rapide, le rembobinage et la recherche. En plus de cela, les recettes publicitaires ont également augmenté. Il est clair que les fournisseurs de contenu étaient incités à investir davantage dans les services de streaming. (Pour en savoir plus sur SVoD, consultez Quelle est la distance entre vos données et vos analyses? Présentation du paysage d’analyse SVoD.)

Comment la personnalisation du contenu a-t-elle été réalisée?

Fait intéressant, à mesure que le contenu en streaming devenait populaire, la personnalisation du contenu avait déjà été identifiée comme la voie à suivre. Un système de recommandation de contenu était au cœur de la personnalisation. Par exemple, Netflix, qui était dans le secteur de la location de DVD, utilisait déjà des tactiques de personnalisation de plus en plus sophistiquées au fil du temps. Au milieu des années 2000, Netflix a offert des incitations financières aux personnes souhaitant améliorer l'efficacité de ses systèmes de recommandation. Initialement, le système de recommandation a aidé les téléspectateurs à identifier les DVD appropriés. Avec le temps, il proposerait du contenu SVoD et OTT en fonction de préférences individuelles, de habitudes de navigation, d'habitudes et d'autres entrées de l'utilisateur.

Comment AI personnalise-t-il le contenu?

Identifier les préférences de chaque utilisateur est extrêmement difficile. Pensez, par exemple, à Amazon Prime et Netflix avec leur base d'abonnés énorme et variée à travers les continents et les défis de personnalisation. De plus, le comportement de l'abonné peut changer soudainement. Vous devrez peut-être également penser à l'expérience utilisateur, à l'interface utilisateur spécifique à l'utilisateur et à de nombreux autres facteurs complexes. L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont capables d'apprendre progressivement à partir des données sur le comportement des abonnés et de proposer des recommandations de contenu en conséquence. Le système est connu sous le nom de moteur de recommandation et étudie lui-même le comportement des abonnés, de la même manière que l’apprentissage d’un être humain évolue et s’adapte aux attentes dynamiques des abonnés.

Études de cas sur la personnalisation du contenu Netflix

Peut-être que personne n’a un contenu de divertissement personnalisé meilleur que Netflix. Netflix permet à son contenu d’être géré uniquement par les choix de ses abonnés. Voici un aperçu de la façon dont Netflix s'acquitte de son travail.

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  • Expérience personnalisée de l'abonné - Netflix compte plus de 75 millions d’abonnés dans plus de 90 pays et offre à chaque abonné une expérience ou des offres de contenu uniques lors de la connexion.

  • Recommandations généralisées - Etant donné que Netflix dispose de données d'abonnés énormes et variées, il peut proposer des recommandations de contenu basées sur des critères tels que «les personnes de votre groupe d'âge en bénéficient» ou «votre ami vient de regarder ceci».

  • Ne pas offrir une expérience de contenu accablante - Netflix souhaite proposer une recommandation à ses abonnés dans les 90 secondes, sinon ils risquent de passer à autre chose. Ainsi, il ne noie pas son abonné au milieu d’un déluge de recommandations de contenu et essaie d’offrir ce que vous aimez. Selon Chris Jaffe, vice-président à l’innovation produit de Netflix, les clients détestent être submergés. La clé est donc la personnalisation du contenu.

  • Ne pas trop personnaliser - Bien que Netflix offre ce que les abonnés ont tendance à aimer, il ajoute parfois quelque chose qui n’est pas lié aux préférences. Par exemple, une comédie peut être offerte à un abonné avec une inclination manifeste pour les films d'horreur.

  • Laissez les choix des abonnés régir - Ce n'est pas le produit ou une autre équipe qui décide des choix de contenu, mais le client. Selon Jaffe, «nous travaillons sans cesse pour améliorer cette expérience. C’est une approche unique. Dans certaines entreprises qui font évoluer le produit, l’équipe produit peut en être le pilote: l’équipe élabore l’idée, conçoit, construit, lance et voit ce qui se passe. Mon équipe ne peut pas prendre cette décision. Nous avons des idées, mais ce sont nos clients, ce qu’ils font et comment ils utilisent le produit qui déterminent les produits. »

  • Les nouveaux produits doivent être approuvés par les clients - Tous les nouveaux produits sont testés par les clients, à leur insu. Netflix exécute «quelques centaines» de tests de produits avec 300 000 utilisateurs chaque année. Seuls les produits ayant une acceptation suffisante parviennent réellement au rayon.

Impact de la personnalisation du contenu sur les entreprises

Netflix affirme pouvoir économiser 1 milliard de dollars en réduisant le taux de désabonnement. Netflix pourrait améliorer l'expérience client en optimisant les transferts de données et en comprimant les codecs avec une technologie appelée Dynamic Optimizer. Il a également optimisé la livraison OTT en évitant les liens encombrés et la connectivité instable en adoptant le protocole Internet.

Conclusion

Bien que le potentiel d’Amnesty International ne fasse aucun doute, les choses ne semblent pas aussi bonnes sur le plan de la confidentialité. Le fait de capturer des données client sans consentement explicite est une question épineuse, beaucoup critiquant cette pratique. Mais c'est un sujet pour une autre fois. Pendant ce temps, les clients peuvent s'attendre à un contenu plus intéressant sur leur liste de suivi grâce à AI.