Seven West Media, 7Plus izleyicilerinin 28 güne kadar ne izleyeceğini tahmin etmek için makine öğrenimini kullanıyor ve bu tahminleri içerikleri şekillendirmek ve reklam bütçesi oluşturmak için kullanabiliyor.
Hedef Kitle Zekası ve Büyüme Direktörü Andrew Brain, San Francisco’da düzenlenen Databricks Data+AI Zirvesi’nde yaptığı açıklamada, şirketin geleneksel hedef kitle ve gelir raporlamasının bir önceki günün verileri üzerinden yapıldığını söyledi.
Ancak reklam tabanlı isteğe bağlı video (AVOD) alanında rekabetin hızlanmasıyla birlikte Brain, şirketin öngörücü zekaya erişmek istediğini söyledi.
Şirket, yedi günlük ve 28 günlük bir ufukta görünüm desenlerini tahmin etmeyi amaçlayan bir dizi deneyi yürütmek için Databricks’i ve satıcının profesyonel hizmet kaynaklarını kullandı ve şimdi Databricks’in kullanımını diğer analitik kullanım durumlarını destekleyecek şekilde genişletiyor.
Brain, “Kısacası, anlamak istediğimiz şey şu… izleyicilerimizin önümüzdeki yedi ila 28 gün içinde ne izleyeceğini nasıl tahmin edebiliriz?” dedi.
Brain, 7Plus işletmesinde pazarlama ve satıştan finans ve içerik ekiplerine kadar öngörücü zekanın kullanım durumlarına değindi.
“İçeriğin nasıl görüneceğine gerçekten bakabildiğimizde [viewership] “Bakış açısını değerlendiriyoruz ve sonra aslında geliri buna göre belirliyoruz, bu da içerik için doğru miktarda para ödeyip ödemediğimizi, bunu karşılayıp karşılayamayacağımızı ve platforma getirmeye çalıştığımız şeyin paraya dönüştürülebilir olduğundan emin olmak için uzun vadeli fırsatın ne olduğunu bildiriyor.”
Satış açısından ise hedef kitleyi doğru tahmin edebilmek, markalarla ve reklam ajanslarıyla yapılan toplantılarda kullanılabilecek bir zekadır.
Brain, “Bunu pazara sunduğumuzda ve reklamverenlere, medya ajanslarına ve marka yöneticilerine tahminleri gösterdiğimizde, o kitlenin bir kampanya dönemi boyunca nasıl görüneceğine dair bir fikir verebiliriz” dedi.
“Bu onları inanılmaz derecede heyecanlandırıyor, ancak aynı zamanda onlara bizden satın alma konusunda güven veriyor, çünkü bu kitleleri anlayabiliyoruz. [campaign] dönem.
“İçerik ve programlama ekibine gidip, ‘Önümüzdeki yedi gün içinde izleyicilerin nasıl görüneceğine dair bana bir fikir verebilir misiniz?’ desem, bana sadece parmağını havaya kaldırarak bir yaklaşım sergileyecekler veya bir tür yüzdelik rakam elde etmek için içgüdülerine veya yılların TV deneyimine güvenecekler ve bu yeterli değil.”
Altı hafta süren ilk deney, beklentilerin üzerinde bir doğrulukla, yedi günlük hareketli izleyici rakamı tahmini üretti.
Brain, “Bunu yöneticilerimize götürüp, ‘Artık hedef kitlemizin hacim, değer ve ne izleyecekleri açısından ne olacağını anlayabiliyoruz’ dediğimizde, bunun işimiz açısından çok büyük bir şey olduğunu anladınız,” dedi.
“Bu net yedi günlük fırsat, yol haritası aracılığıyla tüm gelecekteki girişimleri besliyor. Bu nedenle yedi gün harikaydı, ancak özellikle medya ve kampanya dünyasında çok kısa bir zaman aralığı – pek çok kampanya yalnızca yedi gün sürmez.
“Bunu alıp 28 gün boyunca uygulamak, reklamverenler veya markalar için pazarlama kullanım örnekleri veya kampanya pencereleri üzerinde çalışmak istedik.”
Brain, Seven West Media’nın modellere karmaşıklık ekleyerek daha fazla deney yaptığını söyledi. Bu, örneğin hava durumu tahmin verilerini ve gelecekteki resmi tatilleri katlamak anlamına geliyor, bu da izleyici kalıplarını ve izleyicilerin 7Plus platformuna geri dönme eğilimini değiştirebilir.
Brain, izleyici tahmininin dışında, Databricks platformunda çalışan bir diğer kullanım örneğinin de 7Plus’a kayıtlı ancak bir süredir platformla etkileşime girmeyen veya içerik görüntülemeyen kullanıcıları hedeflemek olduğunu söyledi.
Brain, “Onları tekrar aktif bir duruma getirebilirsek, bu 7Plus için potansiyel olarak onlarca milyon dolar değerinde olabilir” dedi.
“Ayrıca pazarlama ekibimizin sürekli olarak dışarı çıkıp yeni kitleler bulmaya çalışmasını da engelliyor. Gerçekten kitlemiz olduğunda, önemli olan onları platforma nasıl geri getireceğimiz.”
Önümüzdeki 24 ay boyunca yürütülecek bir diğer çalışma paketi ise “reklam yükleme deneyimleri ve etkileşim” konusunu kapsayacak.
Brain, kısaca 7Plus’ın, kullanıcıların platformda geçirdikleri zamana göre reklamların kullanıcılara sunulma biçimiyle ilgili deneyler yapmak istediğini söyledi.
Bir izleyici daha uzun süre kalırsa, “reklam aralarını etkileşim sürelerine göre mi uzatmalıyız, yoksa platformda daha uzun süre kalacaklarını bildiğimiz için reklamları aslında reklam bölmesinden mi çıkarmalıyız, böylece daha az reklam görerek uzun süre kalmaları için onları ödüllendirir miyiz?”
Brain, benzer şekilde, verilerin başka bir izleyicinin içerik izlemek için yalnızca kısa bir zaman harcadığını, muhtemelen gösterilen reklam sayısının fazlalığı nedeniyle de rahatsız olduğunu gösterebileceğini söyledi.
Brain, “Test etmemiz gereken şey şu: Bu kişiye platforma geldiğinde bir reklam tatili mi vermeliyiz, belirli bir sıklık ve etkileşim metriğine ulaşana kadar beklemeli ve ardından reklamları yeniden yayınlamaya mı başlamalıyız?” dedi.
Ry Crozier, Databricks’in davetlisi olarak San Francisco’da düzenlenen Databricks Data+AI Zirvesi’ne katıldı.