Серия Технические и бизнес-уголкиотChristian Siagian.

Ключом к средствам массовой информации и развлечениям всегда был контент. Контент, который привлекает аудиторию, заставляет ее возвращаться и хотеть еще. Бизнес СМИ и развлечений значительно изменился за последнее десятилетие, в эпоху Интернета и социальных сетей. Во-первых, разнообразие контента возросло до беспрецедентного уровня. То же самое касается количества каналов, которые их потребляют.

В то же время контент по запросу стал нормой, что привело к новым потребительским моделям поведения, таким как запойный просмотр. Изменилась и бизнес-модель, где доходы поступают не только от рекламы, но и из других источников. В настоящее время базовый контент почти всегда бесплатен, а премиальный контент или специализированный контент/услуги являются основным источником дохода. Из-за стремительного роста выбора и жесткой конкуренции таргетинг на аудиторию имеет решающее значение для выживания.

С точки зрения основных механизмов, средства массовой информации и развлечения по-прежнему состоят из создания контента, обнаружения контента и доставки контента. Просто все три этапа претерпевают быстрые изменения из-за ускоренного развития искусственного интеллекта (ИИ), технологий в целом и того, как быстро общество решило их принять. Одним из важнейших компонентов, который следует подчеркнуть здесь, являются данные. В современных алгоритмах некоторая форма обучения является обязательной. Методы, которые не используют данные или обучение, скорее всего, уступают уровню техники. Каждая компания должна иметь стратегию сбора и использования поведения своих потребителей (предыдущий выбор, частота потребления, варианты использования продуктов и т. д.), а также данные о различных бизнес-процессах или ноу-хау (как для эффективной обработки заказов и др.).

Начнем с создания контента. Вообще говоря, существует два типа: живой контент, такой как спортивные или художественные выступления, и контент, который был тщательно подготовлен, например, фильмы или музыкальные клипы. В первом акт больше не должен исполняться безупречными спортсменами или артистами мирового класса. В последнее время резко возрос спрос на аутентичный повседневный опыт с помощью таких средств, как YouTube. Кроме того, новая тенденция к увеличению частоты обновления контента (от ежедневного до 24-часового непрерывного) может сказаться на создателе. Вот почему сейчас существует множество сервисов, помогающих создателям контента. Например, Bytedance, самый ценный единорог (75 миллиардов долларов) в Китае, предоставляет специальные эффекты на основе искусственного интеллекта или предложения по редактированию для улучшения качества видео для создателей контента.

Что касается (элитных) исполнителей, соответствующие технологии вращаются вокруг коучинга или развития с использованием виртуальной/дополненной реальности, интеллектуальных датчиков, умной одежды, технологий умных комнат и многого другого. Кроме того, наряду с поиском или оценкой талантов существует множество аналитических и новых методов в области компьютерного зрения/обработки естественного языка/понимания голоса или текста, чтобы найти следующего великого певца. Далее по линии создания контента у нас будет более реалистичная графическая анимация, автоматизированное пре-/пост-обработка, такая как автоматическая синхронизация, а также машинное обучение (ML) для создания наиболее эффективного бюджета или графика планирования.

Однако наиболее важной частью создания контента является сам контент. Это должно коснуться сердца. Создание актуального, свежего, но знакомого контента имеет решающее значение. Во многих случаях это означает аналитику того, какой контент находит отклик у вашей аудитории, чтобы предсказать возврат инвестиций. Однако аналитика по своей природе — это информация о содержании. С другой стороны, исследование, проведенное Элейн Чу из Лондонского университета королевы Марии, идет глубже, анализируя само содержание путем моделирования структуры и выразительности музыки. Это по-прежнему сложно выполнить с фильмами из-за огромного объема видеоданных и из-за того, что эффективный алгоритм для представления фильма все еще недоступен.

В то время как прогнозирование доходов во многом связано с характеристикой большой аудитории, обнаружение контента больше связано с пониманием жизни и нюансов человека. Именно здесь в игру вступают рекомендательные системы, развивающаяся технология. Такие компании, как Spotify, YouTube, Netflix или почти любая организация, имеющая в своем ассортименте большое количество продуктов, используют рекомендательные системы.

В самой простой форме эти системы решают проблему косвенно: пользователь А только что закончил просматривать элемент 1. Предыдущие знания и данные показывают, что многие пользователи просматривают оба элемента 1 и 2. Таким образом, пользователю А следует также показать элемент 2. Многим компании добавляют в эти алгоритмы специальные улучшения, основанные на знаниях, такие как рейтинги, данные из социальных сетей и т. д. Но они хотели бы иметь более широкий контекст, текущую ситуацию или намерения пользователя. Улучшение ситуационной осведомленности, вероятно, является тем, где технология интеллектуальных динамиков / компаньонов становится воротами для этой информации. Программное обеспечение, такое как Alexa от Amazon или Siri от Apple, находится в лучшем положении, чтобы предоставить это своим корпоративным партнерам.

Итак, мы подошли к доставке контента. Эта тема в первую очередь представляет собой прибыльную/крупномасштабную игру на платформе, где вознаграждением является экосистема предприятий, приносящих доход. Такие технологии, как виртуальная реальность, умная комната и вышеупомянутый умный динамик, отвечают всем требованиям. Наряду с аппаратными форм-факторами и стратегиями внедрения, здесь еще многое предстоит разработать, как в восприятии пользователя, так и в представлении контента.

С другой стороны, доставка контента может также означать создание оптимальной настройки потребления. Подумайте о лучшей акустике для кинотеатра или спортивного стадиона, например, примите интеллектуальное решение на основе контента о том, как улучшить эффект погружения. Другим было бы умное объединение продуктов. Например, добавление фэнтези-спорта или узаконенных азартных игр в контексте игры/трансляции, что позволяет пользователям делать ставки практически на что угодно.

В конце концов, цель технологий в медиа и развлечениях — представить контент аудитории с постоянно меняющимися интересами. И по мере того, как мы более подробно описываем различные технические темы, мы всегда должны возвращаться к вопросу: будет ли это чем-то, чего хочет аудитория и за что она готова платить.

Кристиан Сиагян получил докторскую степень. получил степень доктора компьютерных наук в Университете Южной Калифорнии в 2009 году. Он был постдоком по неврологии в Калифорнийском технологическом институте. Он также является автором и владельцем патентов в области 3D-печати, 3D-сканирования и медицинской робототехники. Он стал соучредителем стартапа в области 3D-печати и сканирования под названием AIO Robotics. Он интересуется многими областями искусственного интеллекта, а также деловым миром, создавая команды, продукты и прогнозируя будущие направления развития технологий.

Если вы находитесь в Лос-Анджелесе, пожалуйста, примите участие в одном из наших предстоящих мероприятий: https://AI_la.eventbrite.com.