2025 में मीडिया-मनोरंजन: AI से कमाई और ऑडियंस ग्रोथ

डिजिटल मीडिया का सबसे बड़ा भ्रम ये है कि “अच्छा कंटेंट खुद चल जाता है।” 2025 ने इस भ्रम की हवा निकाल दी। कंटेंट तो ज़रूरी है, लेकिन किसको, कब, किस फॉर्मेट में और किस प्लेटफ़ॉर्म पर दिखाना है—यहीं पर जीत-हार तय होती है। और यही जगह है जहाँ AI अब “ऐड-ऑन” नहीं, ऑपरेटिंग सिस्टम बन चुका है।

18/12/2025 को प्रकाशित एक मीडिया ब्रीफिंग (उद्योग-आधारित समीक्षा) में 2025 के ट्रेंड्स को समेटते हुए जिस बात का संकेत साफ़ मिलता है, वो ये है: विज्ञापन, सब्सक्रिप्शन, डिस्ट्रीब्यूशन और लाइसेंसिंग—हर लाइन आइटम पर AI का असर दिखाई दे रहा है। इस पोस्ट में मैं उन्हीं संकेतों को “रोडमैप” में बदल रहा/रही हूँ—खासकर उन मीडिया/एंटरटेनमेंट टीमों के लिए जो 2026 की प्लानिंग अभी कर रही हैं।

2025 का बड़ा सच: मीडिया में AI अब लागत नहीं, रणनीति है

सीधा जवाब: 2025 में AI का सबसे बड़ा उपयोग “कंटेंट बनाने” से ज्यादा कंटेंट बेचने, पहुँचाने और मापने में रहा।

पिछले कुछ सालों में कई टीमों ने AI को केवल स्क्रिप्ट, थंबनेल, कैप्शन या आर्टिकल ड्राफ्ट तक सीमित रखा। लेकिन 2025 में फोकस बदल गया—AI को रेवेन्यू इंजन और ऑडियंस इंजन की तरह ट्रीट किया गया। कारण सरल है:

• प्लेटफ़ॉर्म-ड्रिवन ट्रैफिक अनिश्चित है (एल्गोरिदम बदलता है, रीच गिरती है)
• विज्ञापन बजट में “प्रूफ” और “ट्रांसपेरेंसी” की मांग तेज़ है
• ऑडियंस का ध्यान छोटे-छोटे माइक्रो-मोमेंट्स में बंट चुका है

AI इन तीनों का जवाब एक साथ देता है—पर्सनलाइज़ेशन, एट्रिब्यूशन/मेज़रमेंट, और प्रोडक्शन स्केल।

Snippet-worthy लाइन: 2025 में मीडिया कंपनियाँ AI इसलिए नहीं अपना रहीं कि कंटेंट तेज़ बने—वे इसलिए अपना रहीं कि “सही कंटेंट” सही यूज़र तक पहुँचे और उसकी कमाई साबित की जा सके।

AI-ड्रिवन पर्सनलाइज़ेशन: “होमपेज” नहीं, “हर यूज़र का होमपेज”

सीधा जवाब: 2025 में पर्सनलाइज़ेशन का लक्ष्य CTR बढ़ाना नहीं, रीटेंशन और लाइफटाइम वैल्यू (LTV) बढ़ाना बन गया।

मीडिया और मनोरंजन में सबसे महंगा रिसोर्स अब कंटेंट नहीं—यूज़र का समय है। Netflix/YouTube जैसी आदतें हर जगह फैल चुकी हैं: ऑडियंस उम्मीद करती है कि ऐप/साइट “समझे” कि उन्हें क्या चाहिए।

पब्लिशर्स और स्टूडियोज़ के लिए पर्सनलाइज़ेशन का व्यावहारिक मॉडल

अगर आप 2026 के लिए सिस्टम बनाना चाहते हैं, तो पर्सनलाइज़ेशन को तीन लेयर्स में सोचिए:

1. कंटेंट मैचिंग (What): यूज़र के इंटरेस्ट के अनुसार टॉपिक/जेनर सुझाना
2. फॉर्मेट मैचिंग (How): वही स्टोरी शॉर्ट वीडियो, कैरोसेल, पॉडकास्ट क्लिप, या लॉन्ग-रीड में देना
3. टाइमिंग मैचिंग (When): यूज़र के एक्टिव घंटों में नोटिफिकेशन/ईमेल/इन-ऐप कार्ड

2025 से सीखी हुई एक कड़वी बात

बहुत सी टीमें “ट्रेंडिंग” को ही पर्सनलाइज़ेशन मान लेती हैं। ट्रेंडिंग कंटेंट आपको स्पाइक दे सकता है, लेकिन सब्सक्रिप्शन या हैबिट नहीं बनाता। हैबिट बनती है तब, जब AI:

• यूज़र के “पहले 7 दिन” में ऑनबोर्डिंग को स्मूद करे
• “छोड़ने वाले” (churn-risk) यूज़र को अलग अनुभव दे
• न्यूज़/एंटरटेनमेंट में फटीग (fatigue) को पहचानकर फ्रीक्वेंसी घटाए

एक्शन आइडिया: अगले 30 दिनों में तीन सेगमेंट बनाइए—नए, नियमित, चर्न-रिस्क—और हर सेगमेंट के लिए अलग रिकमेंडेशन/नोटिफिकेशन नियम सेट कीजिए। यही AI पर्सनलाइज़ेशन का सबसे कम-खर्च, हाई-इम्पैक्ट स्टार्ट है।

ऑडियंस एनालिटिक्स 2025: डेटा “डैशबोर्ड” नहीं, निर्णय प्रणाली

सीधा जवाब: 2025 में जीतने वाली मीडिया टीमों ने एनालिटिक्स को रिपोर्टिंग नहीं, ऑपरेटिंग रिद्म बनाया।

Digiday जैसी इंडस्ट्री ब्रीफिंग्स में बार-बार जो थ्रेड दिखता है वह है: डेटा-ड्रिवन डिसीजन अब “मार्केटिंग टीम का काम” नहीं रहा। एडिटोरियल, प्रोडक्ट, ऐड-सेल्स—सबको एक ही भाषा बोलनी पड़ रही है।

कौन-से KPI 2026 प्लानिंग में सबसे ज्यादा काम आते हैं?

मेरे अनुभव में (और 2025 के रुझानों के मुताबिक), इन मेट्रिक्स पर जोर देना चाहिए:

• Returning users (7/28-day): ग्रोथ की असली गुणवत्ता
• Engaged time / completion rate: वीडियो और आर्टिकल दोनों में काम करता है
• Subscriber conversion by entry point: कौन-सा रूट सब्सक्राइबर बनाता है
• Ad viewability + attention proxies: ब्रांड्स का भरोसा बढ़ाता है
• Content-to-revenue mapping: कौन-सा फॉर्मेट/सीरीज़ पैसा बनाती है

“Prompt data” और AI search का नया ब्लाइंड स्पॉट

2025 में एक नई बात तेज़ हुई: AI-आधारित सर्च/असिस्टेंट्स से ट्रैफिक और ब्रांड-डिस्कवरी। समस्या ये है कि कई बार आपको ये नहीं दिखता कि लोग “क्या पूछ रहे थे” (prompts) और आपके कंटेंट का उपयोग कैसे हुआ। यही वजह है कि कई पब्लिशर्स prompt-intent visibility के लिए टूलिंग/थर्ड-पार्टी पार्टनरशिप की तरफ बढ़े।

एक्शन आइडिया: अपनी टीम में “सर्च इंटेंट” के साथ “AI इंटेंट” ट्रैकिंग जोड़िए—कम से कम इतना कि कौन-से टॉपिक्स/क्लस्टर्स AI-सर्फेसिंग में बार-बार आ रहे हैं और किन पेजों/वीडियोज़ से कन्वर्ज़न हो रहा है।

AI लाइसेंसिंग डील्स: कंटेंट की कीमत फिर से तय हो रही है

सीधा जवाब: 2025 ने साबित किया कि AI प्लेटफ़ॉर्म्स के लिए कंटेंट सिर्फ “इन्फॉर्मेशन” नहीं, ट्रेनिंग/रिट्रीवल एसेट है—और इसका लाइसेंसिंग मार्केट बन चुका है।

पब्लिशर्स और मीडिया ब्रांड्स के लिए ये नया रेवेन्यू चैनल है, लेकिन जोखिम भी है: अगर आपकी कंटेंट सप्लाई AI इकोसिस्टम में जा रही है, तो आपको क्रेडिट, कंट्रोल और कम्पनसेशन का ढांचा चाहिए।

लाइसेंसिंग में क्या-क्या साफ़ होना चाहिए (व्यावहारिक चेकलिस्ट)

• Scope: किस कंटेंट का उपयोग? (पूरा आर्काइव या चुनिंदा)
• Use case: ट्रेनिंग, रिट्रीवल, समरी, या सर्च-एंसर्स?
• Attribution: ब्रांड/लेखक का क्रेडिट कैसे दिखेगा?
• Refresh & removal: अपडेट/टेकडाउन का नियम
• Data sharing: क्या prompt/क्वेरी इनसाइट्स मिलेंगी?
• Measurement: कितनी बार कंटेंट सर्फेस हुआ, किस कैटेगरी में?

Snippet-worthy लाइन: 2025 में “डिस्ट्रीब्यूशन” का मतलब सिर्फ प्लेटफ़ॉर्म पर पोस्ट करना नहीं; अब ये भी है कि AI सिस्टम आपके कंटेंट को कैसे पढ़ते और दोहराते हैं।

प्रोडक्शन में AI: स्पीड नहीं, “वैरिएशन + क्वालिटी कंट्रोल”

सीधा जवाब: AI का सही उपयोग 2025 में “एक वीडियो बनाना” नहीं था; सही उपयोग था एक कहानी के 12 वैरिएंट बनाकर अलग-अलग ऑडियंस को फिट करना।

मीडिया-मनोरंजन टीमों पर दबाव है: हर चैनल अलग फॉर्मेट मांगता है। ऐसे में AI का रोल ये बनता है कि वह:

• एक लॉन्ग इंटरव्यू से शॉर्ट क्लिप्स निकाले
• एक आर्टिकल से वीडियो स्क्रिप्ट और सोशल कॉपी बनाए
• एक शो/फिल्म के लिए ट्रेलर कट के वैरिएंट सुझाए (इंटरेस्ट-सेगमेंट के अनुसार)

लेकिन एक सीमा तय कीजिए: “एडिटोरियल स्टैंडर्ड”

AI से आउटपुट बढ़ता है, पर ब्रांड ट्रस्ट गिरना बहुत आसान है—खासकर न्यूज़/फैक्ट-हेवी कंटेंट में। इसलिए 2026 में जरूरी है:

• Human-in-the-loop समीक्षा (कम से कम हाई-रीच कंटेंट पर)
• फैक्ट-चेकिंग SOP और स्रोत-नियम
• स्टाइल गाइड + टोन गार्डरेल्स ताकि ब्रांड आवाज़ एक जैसी रहे

एक्शन आइडिया: अपने वर्कफ़्लो में दो “गेट” जोड़ें—(1) fact gate, (2) brand voice gate। स्पीड थोड़ी कम होगी, लेकिन भरोसा बना रहेगा।

2026 के लिए 90-दिन का “AI रोडमैप” (लीड्स के नजरिए से)

सीधा जवाब: 90 दिनों में आप ऐसा सिस्टम बना सकते हैं जो पर्सनलाइज़ेशन, एनालिटिक्स और रेवेन्यू को एक साथ जोड़ दे—और वहीं से स्केलिंग शुरू होती है।

यह पोस्ट हमारी “मीडिया और मनोरंजन में AI” सीरीज़ की दिशा में एक प्रैक्टिकल स्टेप है: ट्रेंड्स पढ़ना आसान है, उन्हें ऑपरेशन में उतारना कठिन। इसलिए एक 3-फेज प्लान:

फेज 1 (दिन 1–30): बेसलाइन और डेटा सफाई

• कंटेंट टैक्सोनॉमी तय करें (जेनर/टॉपिक/मूड)
• 3 ऑडियंस सेगमेंट और 5 कोर KPI फाइनल करें
• एनालिटिक्स इवेंट्स: play, completion, scroll-depth, subscribe-click

फेज 2 (दिन 31–60): पर्सनलाइज़ेशन MVP

• होमपेज/ऐप में “क्यों ये दिख रहा है” जैसी ट्रांसपेरेंसी (यूज़र ट्रस्ट)
• churn-risk के लिए रिटेंशन कार्ड/ईमेल सीरीज़
• 10 स्टोरी/वीडियो पर A/B टेस्ट: थंबनेल, हुक, लंबाई

फेज 3 (दिन 61–90): रेवेन्यू इंटीग्रेशन

• कंटेंट-to-revenue रिपोर्ट (सीरीज़/फॉर्मेट के हिसाब से)
• एड-सेल्स के लिए attention/viewability पैकेजिंग
• लाइसेंसिंग readiness: कंटेंट इन्वेंटरी + राइट्स ऑडिट

Snippet-worthy लाइन: 2026 की तैयारी का मतलब “नया टूल” खरीदना नहीं—मतलब है डेटा, कंटेंट और डिस्ट्रीब्यूशन को एक फैसले की लाइन में जोड़ देना।

आपके लिए अगला कदम क्या हो सकता है?

2025 के ट्रेंड्स ने साफ़ कर दिया: मीडिया बिज़नेस अब सिर्फ क्रिएटिविटी का खेल नहीं रहा। यह क्रिएटिविटी + मशीन-इंटेलिजेंस + मापन का संयुक्त खेल है। जो टीम इसे पहले ऑपरेशन में उतारेगी, वही प्लेटफ़ॉर्म बदलावों के बावजूद स्थिर ग्रोथ निकालेगी।

अगर आप मीडिया/एंटरटेनमेंट ब्रांड चला रहे हैं, तो मैं एक सीधी सलाह दूँगा/दूँगी: AI को “कंटेंट टीम का सहायक” मत रखिए—उसे “ऑडियंस और रेवेन्यू टीम का को-पायलट” बनाइए।

आपकी 2026 रणनीति में सबसे बड़ा दांव किस पर होना चाहिए—पर्सनलाइज़ेशन, AI-एनालिटिक्स, या लाइसेंसिंग?