Recomendações personalizadas de filmes e IA

IA

As indústrias de mídia e entretenimento mudaram drasticamente como resultado dos avanços em inteligência artificial e aprendizado de máquina. Os serviços de streaming fornecem vastas bibliotecas de conteúdo que suplantaram a televisão aberta genérica e as programações fixas.

A facilidade de acesso e o vídeo, música e jogos sob demanda de alta qualidade transformaram a forma como o público consome conteúdo, aumentando a demanda por experiências personalizadas que atendem às suas preferências individuais.

Não é de se admirar, então, que a personalização com tecnologia de IA tenha se tornado a base do sucesso do streaming. Isso influenciou até mesmo nas preferências dos usuários em jogos de azar – agora, jogando em cassinos online, como o casino Vulkan Vegas, eles precisam de uma imagem da mais alta qualidade.

Como os provedores de streaming usam IA

Os provedores de streaming agora podem analisar o comportamento do espectador, gêneros e comentários do usuário. Como resultado, os consumidores podem receber sugestões de conteúdo personalizadas enquanto também descobrem títulos novos e fascinantes.

As plataformas de streaming estão cada vez mais buscando aconselhamento profissional de empresas de desenvolvimento de aplicativos de IA para otimizar seus métodos de personalização.

Esse nível de personalização aumenta o prazer do cliente, gera uma percepção de exclusividade e relevância e promove o comprometimento de longo prazo.

Quanto mais personalizada for a experiência, maior a probabilidade de os espectadores encontrarem material novo que se conecte com seus interesses.

Vantagens da personalização baseada em IA para empresas

Empresas de entretenimento, não apenas os streamings, usam dos algoritmos personalizados para obter insights mais profundos sobre as preferências, comportamentos e necessidades dos clientes.

Essa estratégia personalizada melhora a experiência do usuário e a eficácia do marketing. Dessa forma, os principais benefícios da personalização baseada em IA incluem:

  • Experiência do usuário aprimorada: ao avaliar dados, preferências e comportamento do usuário, os algoritmos de IA podem dar sugestões, conteúdo e interações personalizados.
  • Taxas de conversão aumentadas: a IA pode aumentar muito as taxas de conversão e as receitas, oferecendo aos consumidores ofertas personalizadas, recomendações de produtos ou material relevante no momento certo.
  • Maior retenção de clientes: quando os clientes obtêm experiências personalizadas que correspondem aos seus gostos e requisitos, eles têm mais probabilidade de permanecer com uma marca ou plataforma ao longo do tempo.

Sistemas de recomendação baseados em IA

Na era dos serviços de streaming, a grande quantidade de músicas, séries de TV e filmes acessíveis pode ser esmagadora para os usuários. Como resultado, os sistemas de recomendação com tecnologia de IA evoluíram como ferramentas úteis para guiar os usuários por enormes bibliotecas e descobrir informações personalizadas de acordo com seus gostos.

Os sistemas de recomendação com tecnologia de IA empregam dados do usuário, como histórico de exibição, avaliações e interações para fornecer sugestões personalizadas. Eles melhoram o engajamento do usuário e o consumo de conteúdo ao analisar suas preferências e padrões de comportamento.

Tipos de sistema de recomendação

Existem quatro tipos principais de sistemas de recomendação:

  • Baseada em popularidade: é um sistema de recomendação simples que pode usar dados explícitos e implícitos.
  • Baseada em conteúdo: foca nas propriedades e qualidades dos próprios objetos. Ela examina as qualidades de coisas recomendadas, como gêneros, atores ou palavras-chave, e as compara aos interesses e comportamentos anteriores do usuário.
  • Colaborativa: foca na atividade e preferências comparáveis ​​de usuários. Ela reconhece tendências entre usuários com interesses e preferências semelhantes e recomenda produtos que outras pessoas com ideias semelhantes apreciaram.
  • Híbrida: combina técnicas baseadas em conteúdo e colaborativas. Esta solução pode ser mais eficaz na prática do que qualquer uma das duas soluções individualmente.

Outros usos de IA na indústria do entretenimento

Além dos serviços de streaming, outras plataformas também usam da IA para melhorar a experiência dos usuários. Redes sociais, como o TikTok,  Youtube usam desta ferramenta para sugerir conteúdo.

Eles usam do algoritmo para trazer sugestões e informações de conteúdo relevante. Além disso, categorizam todo o site conforme o que os apostadores preferem.

Além disso, eles também revolucionam os métodos de publicidade ao direcionar campanhas altamente focadas. As empresas podem usar soluções de IA de ponta para estabelecer segmentação exata de alvos e aumentar seu ROI de publicidade.

Sistemas alimentados por IA podem coletar e analisar grandes volumes de dados para identificar padrões e tendências repetidos e, então, segmentar públicos com base nesses novos insights.

Essa estratégia garante que a publicidade seja apropriada para esse segmento-alvo e ressoe com seus interesses, o que melhora a precisão do alcance e as taxas de conversão.

A revolução impulsionada por IA na indústria do entretenimento

A personalização baseada em IA está transformando o mercado de entretenimento. As empresas agora podem oferecer experiências personalizadas devido aos avanços no processamento de linguagem natural, análise e tecnologia de aprendizado profundo.

Essa estratégia transformacional ajuda tanto as plataformas de streaming quanto os consumidores, melhorando o engajamento, a lealdade e o prazer geral.

Como resultado, o futuro da personalização baseada em IA parece bastante promissor. E, sem dúvida, continuará a influenciar o consumo de vídeo e outros mercados.