В условиях нарастающего контентного шума и сложности в поиске новых фильмов и сериалов зрители все чаще обращаются к искусственному интеллекту за рекомендациями. По данным Gracenote, подразделения Nielsen, использование ИИ в сфере развлечений растет, особенно среди старших представителей поколения Alpha (13-14 лет). Этот сдвиг уже меняет подход к открытию контента.
Когда респондентов спрашивали о лучших источниках рекомендаций, 49% поколения Alpha выбрали веб- и мобильные чат-боты, опередив интерфейсы стриминговых и кабельных сервисов (41%) и результаты интернет-поиска (11%). Это говорит о том, что процесс открытия контента переходит от простого просмотра к активному запросу.
Создатели контента и платформы начинают экспериментировать с различными способами привлечения внимания. Короткие клипы, закулисные моменты и фрагменты с персонажами становятся триггерами для открытия. Эти элементы перемещаются между платформами и становятся теми самыми точками, которые ИИ может использовать для рекомендаций.
Однако вопросы доверия и точности остаются актуальными. ИИ способен глубже интерпретировать контент, понимая тон, темы и контекст просмотра. Он постоянно обучается на основе поведения пользователей, что делает рекомендации более точными со временем.
Среди зрителей можно выделить две категории: одни ищут актуальные новинки, другие — специфические жанры, такие как лучшие триллеры или фильмы, получившие Оскар. Для второй группы ИИ становится мощным инструментом поиска.
С увеличением контента на платформах OTT ИИ выступает в роли фильтра, позволяя пользователям находить именно то, что они хотят. Важным становится не только создание контента, но и его упаковка — названия и описания становятся более разговорными, чтобы лучше соответствовать запросам пользователей.
Тем не менее, ИИ-системы зависят от данных, на которых они обучаются. Неправильные рекомендации могут возникать из-за устаревшей информации или недостатка данных о региональном контенте. Это создает проблемы для менее популярных фильмов, которые могут быть недопредставлены.
Пользователи активно взаимодействуют с ИИ, но быстро теряют интерес, если рекомендации не соответствуют их ожиданиям. Поэтому платформы сосредоточены на улучшении контроля данных и обновлениях в реальном времени, чтобы повысить точность рекомендаций и укрепить доверие пользователей.