AI एट्रिब्यूशन: वीडियो/पॉडकास्ट में ‘गोल्डीलॉक्स’ समाधान

एड मापन (measurement) का सबसे बड़ा झूठ ये है कि “क्लोज़्ड-लूप एट्रिब्यूशन” आते ही सब साफ़ हो जाएगा। असलियत में 2025 के अंत तक तस्वीर उलटी दिख रही है: अब ट्रैक नहीं हो रहा इसलिए नहीं, बल्कि बहुत ज़्यादा लोग ट्रैक करके क्रेडिट ले रहे हैं इसलिए गड़बड़ है। रिटेल मीडिया, ऐप्स, टेल्को, कार्ड नेटवर्क, डेटा पार्टनर, प्लेटफ़ॉर्म—सबके पास अपनी-अपनी “कन्वर्ज़न स्टोरी” है। नतीजा: एक ही खरीद पर पाँच सिस्टम “मैंने करवाया” बोलते हैं।

और जब बात वीडियो पॉडकास्ट/यूट्यूब की आती है, तो कई मार्केटर्स इसे एस्केप पॉड समझ लेते हैं—“वीडियो में ध्यान ज़्यादा होगा, एट्रिब्यूशन आसान होगा।” लेकिन स्क्रीन पर ध्यान बंटता है, स्किप/स्वाइप का बटन पास होता है, और ऑडियंस अक्सर एल्गोरिदम के सहारे नई चीज़ें देखती है। यानी वीडियो अपने आप भरोसेमंद मापन की गारंटी नहीं देता।

मीडिया और मनोरंजन में AI सीरीज़ के इस लेख में मैं उसी “गोल्डीलॉक्स” समस्या पर बात करूँगा: एट्रिब्यूशन न बहुत ढीला हो कि सब श्रेय ले लें, न बहुत सख़्त हो कि असली इम्पैक्ट छूट जाए। और फिर दिखाऊँगा कि AI-आधारित एनालिटिक्स टूल्स कैसे प्राइवेसी सीमाओं के भीतर रहकर भी बेहतर, एक्शन-योग्य मापन दे सकते हैं—खासकर वीडियो और पॉडकास्ट विज्ञापन में।

एट्रिब्यूशन का ‘गोल्डीलॉक्स’ प्रॉब्लम असल में है क्या?

सीधा जवाब: आज समस्या डेटा की कमी नहीं, “क्रेडिट की भीड़” है। पहले थर्ड-पार्टी कुकीज़ और सीमित ट्रैकिंग के कारण बहुत सारे कन्वर्ज़न “गायब” हो जाते थे। अब शॉपेबल मीडिया, रिटेल पार्टनरशिप और पेमेंट/लॉयल्टी इकोसिस्टम के कारण कन्वर्ज़न दिखते हैं—पर एक ही ट्रांज़ैक्शन को अलग-अलग सिस्टम अलग-अलग तरीके से अपने नाम कर लेते हैं।

क्यों हर कोई उसी कन्वर्ज़न का श्रेय लेना चाहता है?

कारण व्यावसायिक है: एट्रिब्यूशन का मतलब बजट। जिस चैनल/प्लेटफ़ॉर्म की रिपोर्ट में ROI बेहतर दिखता है, अगले क्वार्टर में वही जीतता है। इसलिए कई “वॉल्ड गार्डन” या क्लोज़्ड पार्टनरशिप स्व-क्रेडिटेड कन्वर्ज़न (self-credited conversions) की प्रवृत्ति बढ़ाती हैं।

एक व्यावहारिक उदाहरण:

• यूज़र ने पॉडकास्ट सुना
• बाद में यूट्यूब पर उसी ब्रांड का शॉर्ट देखा
• फिर रिटेल ऐप में जाकर ऑफर क्लिक किया
• और अंत में पेमेंट वॉलेट से भुगतान किया

इन चार टचपॉइंट्स में से तीन-चार सिस्टम “लास्ट टच” या “व्यू-थ्रू” के आधार पर जीत घोषित कर सकते हैं। मार्केटर के लिए सच्चाई धुंधली हो जाती है।

‘जस्ट राइट’ एट्रिब्यूशन कैसा दिखता है?

‘गोल्डीलॉक्स’ एट्रिब्यूशन का मतलब:

• डुप्लिकेट क्रेडिट हटे (deduplication)
• इन्क्रीमेंटैलिटी दिखे (यानी क्या यह बिक्री वाकई बढ़ी?)
• प्राइवेसी-सेफ हो (व्यक्तिगत पहचान पर टिका न हो)
• क्रिएटिव/कंटेंट लेवल इनसाइट दे (कौन-सा मैसेज/होस्ट/सीन काम कर रहा है)

यहीं AI का काम शुरू होता है।

वीडियो पॉडकास्ट में विज्ञापन: ‘स्क्रीन’ मदद नहीं, नई चुनौती है

सीधा जवाब: वीडियो पॉडकास्ट में एड की सफलता ऑटोमैटिक नहीं होती; आपको पहले 2–3 सेकंड में ध्यान जीतना पड़ता है। ऑडियो-ओनली में श्रोता अक्सर चलते-फिरते सुनता है; वीडियो में वही यूज़र नोटिफिकेशन, कमेंट्स, रेकमेंडेशन और स्किप के बीच बैठा है।

एक रिपोर्टेड इंडस्ट्री ऑब्ज़र्वेशन (2024 के बाद का ट्रेंड) यह रहा है कि यूट्यूब पॉडकास्टिंग बहुत बढ़ी, लेकिन होस्ट-रीड एड्स की परफॉर्मेंस ऑडियो-ओनली की तुलना में कम प्रेडिक्टेबल हो गई। यही “वीडियो एस्केप पॉड नहीं है” वाली बात है।

AI यहाँ क्या बदलता है?

AI वीडियो-पॉडकास्ट एट्रिब्यूशन में तीन जगह ठोस फायदा देता है:

1. अटेंशन/एंगेजमेंट मॉडलिंग: सिर्फ इम्प्रेशन नहीं—कितने सेकंड देखा, कितनी बार रिवाइंड, क्या चैप्टर पर ड्रॉप हुआ।
2. क्रिएटिव इंटेलिजेंस: वीडियो/ऑडियो ट्रांसक्रिप्ट, विज़ुअल सीन, ऑन-स्क्रीन मोमेंट्स—AI इन्हें टैग करके बताता है कि कौन-सा नैरेटिव काम कर रहा है।
3. कन्वर्ज़न डिड्यूप + इन्क्रीमेंटैलिटी: अलग-अलग पार्टनर्स के दावे जोड़ने के बजाय AI-आधारित यूनिफाइड मॉडल संभाव्यता (probability) के आधार पर क्रेडिट बाँट सकता है—और फिर होल्डआउट/जियो-टेस्ट से सत्यापित कर सकता है।

याद रखने लायक लाइन: “व्यू” नहीं, “विश्वास” मापिए—और विश्वास तब आता है जब मापन इन्क्रीमेंटैलिटी साबित करे।

AI-आधारित एट्रिब्यूशन टूलकिट: क्या-क्या अपनाएँ (प्राइवेसी के साथ)

सीधा जवाब: बेहतर एट्रिब्यूशन के लिए आपको एक ही ‘मैजिक’ डैशबोर्ड नहीं, एक संयोजित सिस्टम चाहिए। मैंने जिन टीमों को सही दिशा में जाते देखा है, वे आम तौर पर ये चार लेयर बनाती हैं:

1) इवेंट टैक्सोनॉमी: “एक्शन” की परिभाषा तय करें

अगर हर प्लेटफ़ॉर्म का “कन्वर्ज़न” अलग है, तो AI भी ग़लत सीख लेगा। पहले तय करें:

• क्या गिनेंगे: add_to_cart, start_checkout, purchase, subscription, lead_form_submit
• विंडो: 1 दिन, 7 दिन, 28 दिन—किस उद्देश्य के लिए कौन-सी विंडो
• वीडियो के लिए: view_3s, view_10s, complete_95%, click_card, scan_qr

2) डिड्यूप्लिकेशन: एक खरीद = एक ही खरीद

यहाँ AI नियम-आधारित (rules) और प्रॉबेबिलिस्टिक (probabilistic) दोनों तरीके जोड़ता है:

• एक ही ट्रांज़ैक्शन को सबसे भरोसेमंद पहचान संकेत (जैसे ऑर्डर-ID/टोकन) से मैच
• जहाँ यूनिक ID नहीं, वहाँ फज़ी-मैचिंग (समय, राशि रेंज, जियो, डिवाइस सिग्नल) से अनुमान

लक्ष्य: रिपोर्ट में “कुल कन्वर्ज़न” जोड़ने पर वास्तविक संख्या से 2–3 गुना न हो।

3) इन्क्रीमेंटैलिटी: ‘किया’ या ‘हो ही जाता’?

एट्रिब्यूशन की असली परीक्षा: क्या विज्ञापन न होता तो भी यूज़र खरीदता?

AI यहाँ मदद करता है:

• होल्डआउट टेस्ट डिज़ाइन (कुछ ऑडियंस/जियो को जानबूझकर एक्सपोज़ न करना)
• कॉज़ल इन्फ़रेंस मॉडल (propensity scoring, uplift modeling)
• सीज़नैलिटी कंट्रोल (दिसंबर में सेल्स/गिफ्टिंग का नैचुरल उछाल)

दिसंबर 2025 में ये खास मायने रखता है क्योंकि फेस्टिव-हैंगओवर, न्यू-ईयर सेल्स, और सब्सक्रिप्शन रिन्यूअल—सब एक साथ चलते हैं। अगर आपने इन्क्रीमेंटैलिटी नहीं नापी, तो आप मौसम का क्रेडिट चैनल को दे देंगे।

4) क्रिएटिव और होस्ट-लेवल इनसाइट्स: कंटेंट ही आपका एसेट है

मीडिया और मनोरंजन में AI का सबसे उपयोगी हिस्सा यही है: कंटेंट को डेटा में बदलना।

AI से आप निकाल सकते हैं:

• कौन-सा होस्ट टोन (हास्य/सीरियस/टेक-डीप) बेहतर कन्वर्ट करता है
• किस विज़ुअल मोमेंट पर CTR/ड्रॉप-ऑफ बदलता है
• कौन-से शब्द/फ्रेज़ बार-बार हाई-इंटेंट ऑडियंस लाते हैं

यह सिर्फ मापन नहीं—कंटेंट स्ट्रैटेजी है।

एक मिनी केस-स्टडी: “सब क्रेडिट ले रहे हैं” से “एक सच” तक

सीधा जवाब: आपको ‘एक प्लेटफ़ॉर्म की रिपोर्ट’ नहीं, ‘एक बिज़नेस सच्चाई’ चाहिए।

मान लीजिए एक D2C ब्रांड ने दिसंबर में:

• 10 वीडियो पॉडकास्ट इंटीग्रेशन चलाए
• रिटेल मीडिया पर शॉपेबल एड्स लगाए
• पेमेंट पार्टनर के साथ कैशबैक ऑफर चलाया

तीनों रिपोर्ट करते हैं:

• वीडियो: 3,200 कन्वर्ज़न
• रिटेल: 4,100 कन्वर्ज़न
• पेमेंट: 2,700 कन्वर्ज़न

लेकिन असली ऑर्डर हैं 5,000।

AI-आधारित यूनिफाइड मापन का तरीका:

1. पहले डिड्यूप करके 5,000 में मैप करें
2. फिर होल्डआउट से देखें कि बिना वीडियो के क्या गिरावट आती है
3. उसके बाद क्रेडिट को इन्क्रीमेंटैल सेल्स पर बाँटें, न कि “जिसने आख़िरी में दिखा” पर

परिणाम ऐसा हो सकता है:

• वीडियो पॉडकास्ट: +620 इन्क्रीमेंटैल ऑर्डर (ब्रांड/डिस्कवरी)
• रिटेल शॉपेबल: +980 इन्क्रीमेंटैल ऑर्डर (लोअर फनल)
• पेमेंट कैशबैक: +310 इन्क्रीमेंटैल ऑर्डर (स्विचिंग/रीपीट)

अब टीम के पास लड़ने के लिए नहीं, बजट ऑप्टिमाइज़ करने के लिए नंबर हैं।

2026 के लिए व्यावहारिक प्लेबुक (लीड्स के नज़रिये से)

सीधा जवाब: अगर आपका लक्ष्य लीड्स है, तो एट्रिब्यूशन को “सेल” जैसा नहीं, “क्वालिटी पाइपलाइन” जैसा मापिए।

यह 7-स्टेप प्लेबुक काम करती है:

1. एक “सिंगल सोर्स ऑफ ट्रुथ” डैशबोर्ड तय करें (जहाँ डिड्यूप और बिज़नेस KPI बैठते हों)
2. वीडियो/पॉडकास्ट के लिए अटेंशन मेट्रिक्स जोड़ें (10s views, completion, rewatch)
3. हर कैंपेन में कम से कम 10% होल्डआउट रखें (जियो/ऑडियंस)
4. लीड्स के लिए क्वालिटी स्कोरिंग करें: MQL→SQL→Closed-won तक वेटिंग
5. AI से क्रिएटिव टैगिंग कराएँ: होस्ट, टोन, ऑफर, CTA, विज़ुअल मोमेंट
6. प्राइवेसी-सेफ आइडेंटिटी अपनाएँ: एग्रीगेशन, ऑन-डिवाइस सिग्नल, कॉन्सेंट-आधारित डेटा
7. हर 2 हफ्ते “क्या बंद करें” मीटिंग रखें—कम परफॉर्म करने वाले प्लेसमेंट्स हटाइए

मेरी राय: अगर आप “सब चैनल्स जीत रहे हैं” वाली रिपोर्ट देख रहे हैं, तो आप शायद हार रहे हैं—क्योंकि आपका बजट गलत दिशा में फैल रहा है।

आगे क्या: एट्रिब्यूशन को प्रोडक्ट की तरह ट्रीट करें

AI एट्रिब्यूशन का असली फायदा एक लाइन में: यह प्लेटफ़ॉर्म-नेरेटिव को बिज़नेस-नेरेटिव में बदलता है। और मीडिया/मनोरंजन वाले इकोसिस्टम में—जहाँ कंटेंट, क्रिएटर्स, पॉडकास्ट, यूट्यूब और शॉपेबल वीडियो सब एक-दूसरे में घुल रहे हैं—ये बदलाव ज़रूरी भी है।

अगर आप 2026 में वीडियो पॉडकास्टिंग या CTV/शॉपेबल वीडियो पर खर्च बढ़ाने की सोच रहे हैं, तो पहले मापन की बुनियाद ठीक कीजिए: डिड्यूप, इन्क्रीमेंटैलिटी, और AI-आधारित क्रिएटिव इनसाइट्स। तब आपका एट्रिब्यूशन न बहुत ठंडा रहेगा, न बहुत गर्म—बस ठीक उतना, जितना निर्णय लेने के लिए चाहिए।

आप अपनी टीम में एट्रिब्यूशन को “रिपोर्टिंग” मानते हैं या “रणनीतिक सिस्टम”?