Le moteur de recommandation IA de Vodlix expliqué

Une solide bibliothèque de contenus ne suffit plus à garantir l'engagement des téléspectateurs. Ce qui différencie véritablement les plateformes de diffusion en continu qui réussissent, c'est la manière intelligente dont elles mettent en relation le bon contenu avec le bon téléspectateur au bon moment. C'est là que les moteurs de recommandation alimentés par l'IA jouent un rôle essentiel.

Vodlix intègre l'IA avancée et l'analyse de données pour aider les plateformes de streaming à offrir des expériences de visionnage personnalisées qui augmentent le temps de visionnage, améliorent la rétention et stimulent la croissance des revenus. Dans ce blog, nous vous emmenons dans les coulisses pour vous expliquer comment fonctionne le moteur de recommandation IA de Vodlix, pourquoi il est important et comment il profite aux entreprises OTT.

Les téléspectateurs modernes sont submergés de choix. Lorsque les utilisateurs ouvrent une application de streaming et peinent à trouver quelque chose de pertinent, ils quittent l'application. Les recommandations de l'IA résolvent ce problème en réduisant la fatigue de la décision et en guidant les utilisateurs vers le contenu qu'ils sont le plus susceptibles d'apprécier.

Pour les entreprises OTT, de meilleures recommandations se traduisent par des sessions plus longues, une découverte de contenu plus importante, un taux de désabonnement plus faible et une meilleure performance en termes de monétisation. La personnalisation pilotée par l'IA n'est plus optionnelle - elle est essentielle pour une croissance durable de l'OTT.

Le moteur de recommandation IA de Vodlix commence par des données. Chaque interaction d'un spectateur avec la plateforme génère des signaux précieux qui aident à comprendre les préférences et le comportement.

Ces signaux comprennent l'historique de visionnage, les requêtes de recherche, la durée de visionnage, le type d'appareil, la localisation, les préférences linguistiques et les modèles d'interaction tels que les likes ou les listes de visionnage. Vodlix collecte ces données en toute sécurité et les traite en temps réel pour garantir la pertinence des recommandations.

Il est important de noter que le système respecte les réglementations en matière de protection de la vie privée et utilise des données anonymes afin de rester conforme aux normes mondiales en matière de protection des données.

Une fois les données collectées, l'IA de Vodlix crée des profils dynamiques de spectateurs. Ces profils évoluent continuellement au fur et à mesure que les utilisateurs interagissent avec le contenu.

Le système analyse la fréquence de visionnage, les genres préférés, le comportement à l'heure de la journée, les taux d'achèvement et les points d'abandon. Cela permet à Vodlix de comprendre non seulement ce que les utilisateurs regardent, mais aussi comment et quand ils le font.

Par exemple, un utilisateur qui regarde fréquemment des contenus courts en semaine et des contenus longs le week-end recevra des recommandations différentes en fonction de l'heure et de l'appareil qu'il utilise.

Des recommandations précises nécessitent des métadonnées de contenu bien structurées. Vodlix utilise un étiquetage intelligent du contenu pour classer les vidéos en fonction du genre, de la langue, de l'ambiance, de la distribution, des thèmes, de la durée et de la popularité.

L'IA améliore les métadonnées traditionnelles en identifiant les modèles cachés et les relations entre les contenus. Cela permet au système de recommander du contenu au-delà des catégories évidentes, améliorant ainsi la découverte de contenu de niche ou de longue traîne.

Grâce à de meilleures métadonnées, même les contenus récemment téléchargés ou moins regardés peuvent atteindre le bon public.

Vodlix combine plusieurs techniques de recommandation d'IA pour fournir des résultats très précis.

Filtrage collaboratif

Cette méthode analyse les modèles d'utilisateurs similaires. Si des utilisateurs ayant un comportement similaire ont apprécié un certain contenu, le système le recommande à d'autres utilisateurs ayant le même profil.

Filtrage basé sur le contenu

Dans ce cas, les recommandations sont basées sur l'historique de visionnage personnel de l'utilisateur et sur les attributs du contenu. Si un utilisateur regarde beaucoup de polars, les titres similaires sont privilégiés.

Recommandations tenant compte du contexte

L'IA de Vodlix prend en compte des facteurs contextuels tels que l'appareil, l'heure, le lieu et les conditions du réseau. Cela permet de s'assurer que les recommandations correspondent à la situation actuelle de l'utilisateur et à son intention.

En combinant ces approches, Vodlix évite les suggestions répétitives et maintient la fraîcheur de l'expérience.

Le moteur d'IA de Vodlix ne s'arrête pas à l'écran d'accueil. La personnalisation s'étend à l'ensemble du parcours de l'utilisateur.

Les rangées, les bannières, les sections en vedette et les résultats de recherche s'adaptent dynamiquement à chaque utilisateur. Même les notifications et les promotions de contenu peuvent être personnalisées en fonction de l'intérêt prévu.

Cette adaptabilité en temps réel améliore considérablement la découverte de contenu et maintient l'intérêt des utilisateurs plus longtemps.

Les recommandations de l'IA s'améliorent au fil du temps grâce à l'apprentissage continu. Vodlix suit la réaction des utilisateurs aux recommandations et utilise les boucles de rétroaction pour affiner les suggestions futures.

Les contenus sautés, les sorties prématurées, les rediffusions et le comportement de "binge-watching" contribuent tous à l'amélioration de la précision. Plus les utilisateurs interagissent avec la plateforme, plus le moteur de recommandation devient intelligent.

Le secteur OTT évolue rapidement vers des expériences fondées sur l'IA. Les téléspectateurs attendent désormais des plateformes qu'elles comprennent instantanément leurs préférences.

Les principales tendances sont l'hyperpersonnalisation, les vignettes pilotées par l'IA, le placement prédictif de contenu et les recommandations basées sur les émotions. Les plateformes qui n'adoptent pas l'IA risquent de se laisser distancer par des concurrents plus intelligents.

Le moteur d'intelligence artificielle de Vodlix prend en charge de multiples stratégies de monétisation.

Pour les plateformes de SVOD, il augmente la valeur de l'abonnement et réduit les annulations. Pour les plateformes AVOD, elle améliore la pertinence des publicités et les taux de remplissage. Pour les modèles hybrides, elle permet d'équilibrer la découverte de contenu et les objectifs de monétisation.

Cette flexibilité permet à Vodlix de s'adapter aux plateformes OTT de divertissement, d'éducation, de fitness, de religion et de niche.

Le moteur de recommandation IA de Vodlix est conçu pour transformer les données en expériences significatives pour les téléspectateurs. En comprenant le comportement, le contexte et les relations entre les contenus, Vodlix aide les plateformes OTT à dépasser les catalogues statiques pour créer des écosystèmes intelligents et personnalisés.

Les attentes des téléspectateurs ne cessant de croître, la personnalisation pilotée par l'IA définira l'avenir du streaming. Les plateformes alimentées par Vodlix sont bien positionnées pour répondre à ces attentes et atteindre une croissance à long terme.