Виктор Чибисов – Продюсер в эпоху ИИ: инструменты искусственного интеллекта в маркетинге, PR и рекламе (страница 3)

Шрифт

Для начинающего продюсера такие технологии — уже не просто новинка, а необходимый инструмент работы. Тот, кто хорошо понимает свою аудиторию, способен создавать более точные и востребованные проекты. Игнорирование данных, наоборот, увеличивает риск вложить ресурсы в продукт, который не найдет зрителя.

Инструменты анализа аудитории с применением искусственного интеллекта становятся все доступнее. Алгоритмы способны обрабатывать огромные массивы информации: просмотры, комментарии, поисковые запросы, лайки и другие реакции пользователей. Машины выявляют закономерности, которые человеку заметить значительно сложнее. Например, рекомендательные системы стриминговых платформ анализируют, какие программы люди смотрят вечером, сколько эпизодов подряд включают и на каком моменте чаще всего прекращают просмотр. Такая информация помогает понять, какие темы действительно удерживают внимание.

Чтобы представить этот процесс нагляднее, можно вспомнить работу ресторатора. Опытный владелец заведения внимательно наблюдает за гостями: какие блюда заказывают чаще всего, что остается недоеденным, сколько времени люди проводят за столом. Искусственный интеллект выполняет похожую функцию, только гораздо быстрее и на основе значительно большего количества наблюдений. Он способен одновременно «наблюдать» за тысячами посетителей.

На основе полученных данных формируются так называемые портреты аудитории. Это описание определенной группы зрителей: их возраст, интересы, привычки потребления контента, любимые жанры. Анализ больших данных позволяет получить гораздо более точное представление о предпочтениях аудитории. Например, исследования Netflix показали, что зрители нередко ищут не просто драматические истории, а конкретные комбинации тем — например политический сюжет, сильного женского персонажа и короткий формат эпизодов. Подобные выводы помогают платформе точнее формировать каталог контента.

Если снова вернуться, к примеру ресторана, можно представить, что владелец знает: вечером к нему приходят семьи, а днем — студенты. В зависимости от этого меняется меню, атмосфера и даже скорость обслуживания. Для семей создается спокойная обстановка и предлагаются большие блюда, а для студентов — быстрые и недорогие варианты. Продюсер действует похожим образом: он адаптирует проект под конкретную аудиторию.

Особое значение приобретает поиск ниш и микросегментов. Микросегмент — это относительно небольшая, но очень заинтересованная группа зрителей. Раньше обнаружить такие аудитории было сложно. Сегодня алгоритмы способны выявлять их по поведению пользователей в сети. Например, можно выделить зрителей, которые любят исторические сериалы, посвященные малоизвестным периодам, или поклонников научной фантастики с философской тематикой.

Искусственный интеллект помогает не только находить подобные группы, но и оценивать потенциальный интерес к будущим проектам. Система анализирует похожие фильмы, реакцию аудитории и активность обсуждений в интернете. Это напоминает ситуацию, когда ресторан тестирует новое блюдо на небольшой группе гостей. Если оно получает хорошие отзывы, его включают в основное меню.

История медиарынка уже показывает, насколько эффективной может быть грамотная работа с данными. Хороший пример — запуск сериала «Карточный домик» на платформе Netflix. Компания изучила поведение зрителей и обнаружила высокий интерес к политическим драмам, актеру Кевину Спейси и работам режиссера Дэвида Финчера. На основе этого анализа было принято решение сразу заказать два сезона сериала. Проект стал международным успехом и значительно укрепил позиции сервиса.

Существуют и противоположные примеры. В 2020 году был запущен сервис коротких сериалов Quibi. Инвесторы вложили в него около 1,7 миллиарда долларов. Создатели предполагали, что пользователи будут смотреть дорогие короткие шоу по дороге на работу. Однако реальное поведение аудитории было изучено недостаточно. К тому моменту зрители уже активно потребляли бесплатные короткие видео в социальных сетях. В результате сервис не смог привлечь достаточное количество пользователей и закрылся менее чем через год после запуска.

Профессиональный продюсер использует аналитику как часть ежедневной практики. Он изучает статистику платформ и социальных сетей, сравнивает проекты по жанрам, продолжительности и структуре повествования. Анализирует реакцию зрителей на трейлеры и пилотные эпизоды, отслеживает обсуждения в интернете и выявляет повторяющиеся темы. Новые идеи часто тестируются на небольших группах аудитории. Только после сопоставления творческих решений с реальными данными принимается окончательное решение о запуске проекта.

Важно понимать, что искусственный интеллект не заменяет продюсера. Его задача — расширять возможности анализа и помогать видеть более полную картину. Данные показывают поведение зрителей, но выбор истории и художественное решение остаются за человеком.

Один телевизионный продюсер однажды сформулировал это так: «Сегодня невозможно создавать сериалы, не понимая аудиторию. Раньше мы больше полагались на опыт и личный вкус. Теперь к этому добавилась аналитика. Она показывает, где зритель теряет интерес, какие темы обсуждают и какие персонажи запоминаются. Это не ограничивает творчество, а помогает точнее попасть в ожидания зрителя».

Практика последних лет подтверждает простую закономерность: проекты, которые внимательно изучают свою аудиторию, чаще находят отклик у зрителей. Те же, кто игнорирует данные, чаще ошибаются в прогнозах. Искусственный интеллект становится инструментом, позволяющим продюсеру лучше понимать людей и создавать более востребованные истории.

Контрольные вопросы:

Почему исследование аудитории стало особенно важным для современных медиапроектов?

Каким образом искусственный интеллект помогает анализировать поведение зрителей?

Что представляет собой портрет аудитории и как он формируется на основе больших данных?

Почему выявление ниш и микросегментов может приносить выгоду медиапроекту?

Какие выводы могут сделать продюсеры из примеров Netflix и сервиса Quibi?

Инструкция для использования ИИ для анализа аудитории

Последовательность практических действий:

Формулировка задачи проекта.

Продюсер сначала определяет базовую идею проекта и примерный тип контента: сериал, шоу, подкаст, короткие видео и т. д. На этом этапе формулируется главный вопрос для анализа: для какой аудитории создается проект, и какие зрители потенциально могут им заинтересоваться?

Сбор исходных данных о поведении аудитории.

Далее собираются данные с различных платформ:

статистика просмотров на стриминговых сервисах;

реакции пользователей в социальных сетях (лайки, комментарии, репосты);

поисковые запросы;

обсуждения на форумах и медиаплощадках;

данные о длительности просмотра и точках остановки видео.

ИИ-инструменты используются для автоматического сбора и структурирования этих больших массивов данных.

Первичная обработка данных с помощью ИИ.

Алгоритмы машинного анализа сортируют данные и выявляют основные закономерности: