AI और CTV: 2025 में स्ट्रीमिंग विज्ञापनों की नई सच्चाई

2025 में CTV (Connected TV) की सबसे बड़ी कहानी कोई एक प्लेटफ़ॉर्म नहीं, बल्कि विज्ञापन की “इंटेलिजेंस” है। स्ट्रीमिंग ऐप्स पर विज्ञापन अब सिर्फ “चल” नहीं रहे—वे सीख रहे हैं: कौन-सा दर्शक किस समय, किस कंटेंट मूड में, किस डिवाइस पर क्या देखता है, और किस तरह की क्रिएटिव भाषा पर प्रतिक्रिया देता है। यही वजह है कि मीडिया और मनोरंजन में AI की बात अब “फ्यूचर” नहीं रही; ये 2025 का रोज़मर्रा का ऑपरेशन बन चुकी है।

पिछले 12 महीनों में CTV के चार बड़े घटनाक्रम बार-बार सामने आए: Netflix का इन-हाउस ऐड स्टैक, Disney की प्रोग्रामैटिक/बिडेबल ग्रोथ, Nielsen के नए मेज़रमेंट मॉडल पर विवाद, और IP-to-email मैच रेट्स की हकीकत। इन चारों में एक कॉमन धागा है—AI के बिना स्केल नहीं, और स्टैंडर्ड्स के बिना भरोसा नहीं।

इस पोस्ट में मैं इन्हीं चार ट्रेंड्स को “मीडिया और मनोरंजन में AI” सीरीज़ के संदर्भ में जोड़कर बताऊँगा/बताऊँगी कि 2026 की तैयारी कैसे करें—खासतौर पर अगर आप ब्रांड, एजेंसी, OTT/CTV पब्लिशर, या एडटेक/मरटेक टीम में हैं।

1) Netflix का Ad Suite: AI के लिए “किचन” अपने घर में रखना

सीधा मतलब: Netflix ने विज्ञापन की सबसे महंगी चीज़ अपने हाथ में ली—ऐड सर्विंग और ऑप्टिमाइज़ेशन का कंट्रोल। जब प्लेटफ़ॉर्म अपना इन-हाउस ऐड सर्वर और सूट बनाता है, तो AI मॉडल्स के लिए डेटा पाइपलाइन साफ़ होती है, और निर्णय तेज़ होते हैं।

Netflix ने 2025 में अपने “Netflix Ad Suite (NAS)” की दिशा साफ़ कर दी: खरीदारों के लिए एक ऐसा सिस्टम जहाँ इन्वेंट्री, टार्गेटिंग, और रिपोर्टिंग धीरे-धीरे एक ही प्लेटफ़ॉर्म लॉजिक में आ जाए। इसका असर केवल Netflix तक सीमित नहीं है; यह पूरे CTV मार्केट को बताता है कि:

• डेटा + डिलीवरी अलग-अलग सिस्टम में रहने पर AI की क्षमता घटती है।
• इन-हाउस स्टैक से फीडबैक लूप जल्दी बनता है (किस क्रिएटिव ने किस सेगमेंट पर काम किया)।
• प्लेटफ़ॉर्म अपने “गार्डरेल” खुद तय कर सकता है—ब्रांड सेफ्टी, फ़्रीक्वेंसी, और प्राइवेसी।

Netflix मॉडल से सीख: “क्रिएटिव” भी अब डेटा प्रोडक्ट है

CTV में अक्सर लोग टार्गेटिंग को ही AI समझ लेते हैं। असली फायदा तब मिलता है जब आप क्रिएटिव को भी AI-सिस्टम का हिस्सा मानें। उदाहरण के लिए:

1. वेरिएंट रणनीति: एक ही वीडियो के 4–6 वर्ज़न (भाषा, ऑफर, टोन, लंबाई)
2. फीडबैक सिग्नल: completion rate, mute rate, QR scan, साइट विज़िट, ब्रांड लिफ्ट
3. ऑप्टिमाइज़ेशन नियम: किस सेगमेंट में कौन-सा वर्ज़न “जीतेगा”

AI यहाँ कोई जादू नहीं करता। यह बस तेज़ी से वही करता है जो इंसान हाथ से नहीं कर पाते: हजारों कॉम्बिनेशन में पैटर्न पहचानना।

2) Disney की बिडेबल ग्रोथ: प्रोग्रामैटिक अब “साइड चैनल” नहीं रहा

सीधा मतलब: Disney ने 2025 में यह साबित किया कि प्रोग्रामैटिक CTV सिर्फ remnant इन्वेंट्री का रास्ता नहीं है। ये अब upfront commitments और बड़े बजट का हिस्सा बन चुका है।

जो नंबर सबसे ज्यादा बोलता है: Disney की प्रोग्रामैटिक सेल्स 2024 से 2025 के बीच 30% बढ़ीं, और 70% बिडेबल डील्स upfront commitments से जुड़ी हैं। ये बदलाव बताता है कि ब्रांड्स अब प्रोग्रामैटिक को “कंट्रोल + स्केल” के रूप में देख रहे हैं—और इसमें AI की भूमिका सीधी है।

AI यहाँ कैसे काम करता है?

Disney जैसी बड़ी स्ट्रीमिंग इकॉनॉमी में AI तीन जगह सबसे उपयोगी है:

• ऑडियंस प्रेडिक्शन: कौन-सा दर्शक अगले 7 दिनों में किस कंटेंट क्लस्टर में जाएगा
• इन्वेंट्री फोरकास्टिंग: किस शो/जॉनर में कितनी ऐड सप्लाई आएगी
• डील डिलीवरी: upfront के वादे पूरे करते हुए बिडेबल बायिंग में कुशलता

और एक सादा सच: CTV में “एक-सा” ऑडियंस नहीं होता। परिवार एक टीवी पर अलग-अलग लोग देख रहे होते हैं। AI इसी गड़बड़ी में भी काम की चीज़ निकालता है—probabilistic संकेतों के आधार पर।

3) Nielsen Big Data + Panel: AI से मेज़रमेंट मजबूत होता है, लेकिन विवाद भी बढ़ता है

सीधा मतलब: मेज़रमेंट का नया “करेंसी सिस्टम” बनाना तकनीकी नहीं, राजनीतिक-व्यापारिक लड़ाई भी है। Nielsen का Big Data + Panel (BD+P) 2025 में एक बड़ा मोड़ था, पर खरीदारों की झुंझलाहट भी सामने आई।

CTV में AI-आधारित मेज़रमेंट का आकर्षण साफ़ है:

• रियल टाइम या near-real-time रिपोर्टिंग
• बड़े पैमाने पर व्यूइंग सिग्नल्स
• cross-device/household मॉडलिंग

लेकिन यहाँ फंसावट भी उतनी ही बड़ी है: जब करंसी से पैसे तय होते हैं, तो हर “किंक” करोड़ों पर असर डालता है। 2025 की upfront बातचीत में यही तनाव दिखा—डेटा, पैनल, और मॉडलिंग का मिश्रण सही है या नहीं?

प्रैक्टिकल सलाह: “एक नंबर” पर भरोसा मत रखिए

मैंने कई टीमों को यह गलती करते देखा है कि वे एक ही डैशबोर्ड को सच मान लेते हैं। CTV में बेहतर तरीका यह है:

• Primary KPI (जैसे incremental reach या completed views)
• Validation KPI (कम से कम एक वैकल्पिक माप—brand lift या साइट विज़िट)
• Sanity checks (frequency distribution, geo split, daypart anomalies)

AI-युग में मेज़रमेंट का नियम: जितना स्मार्ट मॉडल, उतनी ज़रूरी पारदर्शिता।

4) IP-to-Email मैच रेट्स: “आइडेंटिटी” की कमजोरी सीधे AI को कमजोर करती है

सीधा मतलब: अगर आपकी पहचान-मैचिंग खराब है, तो AI ऑप्टिमाइज़ेशन गलत दिशा में भागेगा।

2025 के अंत में IP-to-email मैच रेट्स पर जो चर्चा तेज़ हुई, उसका संदेश सीधा है: इंडस्ट्री-स्तर पर डेटा फॉर्मैट, डेफिनिशन और मैचिंग स्टैंडर्ड्स बिखरे हुए हैं। अलग-अलग वेंडर्स के मैचेज एक-दूसरे से “यूनिक” निकलते हैं, और मैच रेट अक्सर उम्मीद से कम।

CTV में यह खासकर इसलिए गंभीर है क्योंकि:

• एक घर में कई दर्शक होते हैं (household ≠ person)
• IP बदलता है (मोबाइल हॉटस्पॉट, ISP री-असाइनमेंट)
• प्राइवेसी नियम और consent फ्लो अलग-अलग होते हैं

AI-आधारित टार्गेटिंग के लिए “पहले सफाई, फिर स्मार्टनेस”

अगर आप 2026 में AI के साथ CTV स्केल करना चाहते हैं, तो यह चेकलिस्ट काम आएगी:

1. डेटा कॉन्ट्रैक्ट साफ़ करें: कौन-सा आईडी, किस परपज़, किस रिटेंशन के साथ
2. स्टैंडर्ड इवेंट टैक्सोनॉमी: impression, quartiles, completion, QR/CTA—सबकी एक परिभाषा
3. मैच-रेट डैशबोर्ड: वेंडर-वाइज, DMA/शहर-वाइज, डिवाइस-वाइज
4. क्लीन रूम/कंसेंट फ्रेमवर्क: जहाँ संभव हो, deterministic और consented मापन को प्राथमिकता

यहाँ मेरी राय स्पष्ट है: CTV में “आईडेंटिटी” को शॉर्टकट से चलाने की कीमत सबसे ज्यादा होती है—बजट भी और ब्रांड ट्रस्ट भी।

AI का असली रोल: टार्गेटिंग से आगे, “ऑडियंस इंटेलिजेंस” तक

सीधा मतलब: AI सिर्फ सही दर्शक चुनने का टूल नहीं; यह कंटेंट, संदर्भ और परिणामों के बीच संबंध बनाने की मशीन है।

“मीडिया और मनोरंजन में AI” सीरीज़ में हम बार-बार देखते हैं कि AI की वैल्यू तीन स्तरों पर आती है:

• कंटेंट समझ: जॉनर, मूड, सीन-लेवल सिग्नल (जहाँ उपलब्ध)
• यूज़र व्यवहार: बिंजिंग पैटर्न, दिन/समय, डिवाइस शिफ्ट
• विज्ञापन प्रभाव: attention proxies, reach, frequency, lift

CTV में जीतने वाली टीमें वही होंगी जो AI को केवल “ऑप्टिमाइज़र” नहीं, बल्कि सीखने वाले सिस्टम की तरह चलाएँ—जहाँ क्रिएटिव, डेटा और मेज़रमेंट एक-दूसरे को सुधारते रहें।

People also ask (टीम मीटिंग में अक्सर पूछे जाने वाले सवाल)

Q1: क्या CTV में AI टार्गेटिंग प्राइवेसी के खिलाफ जाती है?
नहीं, अगर आप consent-first डेटा, सीमित परपज़, और स्पष्ट रिटेंशन पॉलिसी के साथ काम करें। समस्या AI नहीं, खराब डेटा गवर्नेंस है।

Q2: Nielsen के अलावा क्या विकल्प रखना चाहिए?
विकल्प रखना चाहिए, लेकिन लक्ष्य “किसी को हराना” नहीं—लक्ष्य है triangulation: एक करंसी, एक वैलिडेशन, और कैम्पेन-विशेष बिज़नेस मेट्रिक्स।

Q3: Netflix/Disney जैसे वॉल्ड गार्डन में पारदर्शिता कैसे बढ़ेगी?
खरीदारों को upfront में ही reporting requirements, brand lift methodology, और fraud/invalid traffic नियम लिखित रूप में तय करने होंगे।

2026 के लिए 5 कदम (अगर आपका लक्ष्य लीड्स/परफॉर्मेंस है)

सीधा मतलब: CTV में लीड्स तभी आएँगी जब आप measurement + creative + identity को एक साथ ट्यून करें।

1. CTV को “टीवी” नहीं, फुल-फनल चैनल मानिए—reach के साथ conversion पाथ सेट करें।
2. क्रिएटिव टेस्टिंग का बजट अलग रखें—कम से कम 15–20% इन्वेस्ट वेरिएंट्स में।
3. फ्रीक्वेंसी कैप और sequencing प्लान करें—एक ही मैसेज बार-बार दिखाना आसान है, असरदार नहीं।
4. मैच-रेट और डेटा क्वालिटी को KPI बनाइए—ये छुपे हुए performance drivers हैं।
5. रिपोर्टिंग “कैम्पेन के दौरान” सुधारेँ—post-mortem में नहीं; AI को फीडबैक समय पर चाहिए।

अब आपकी अगली चाल क्या होनी चाहिए?

CTV 2025 ने एक बात स्पष्ट कर दी: जिसके पास बेहतर AI-रेडी डेटा, साफ़ मेज़रमेंट और तेज़ क्रिएटिव लर्निंग है—वही जीतता है। Netflix और Disney जैसे प्लेटफ़ॉर्म्स अपने ऐड सिस्टम को मजबूत कर रहे हैं, जबकि इंडस्ट्री मेज़रमेंट और आइडेंटिटी पर अभी भी जूझ रही है। यह गैप 2026 में और दिखाई देगा।

अगर आप चाहें, तो मैं आपकी टीम के लिए एक छोटा-सा CTV AI Readiness Audit फ्रेमवर्क शेयर कर सकता/सकती हूँ—जिसमें डेटा सोर्स, टार्गेटिंग, क्रिएटिव टेस्टिंग, और मेज़रमेंट गवर्नेंस की 30-मिनट चेकलिस्ट होगी।

2026 की प्लानिंग शुरू करते समय आपका सबसे बड़ा सवाल क्या है: टार्गेटिंग, क्रिएटिव, या मेज़रमेंट?