2025 में TV का भविष्य: AI, क्रिएटर्स और माप-तौल

2025 का सबसे बड़ा सच ये रहा: टीवी अब “चैनल बनाम स्ट्रीमिंग” की बहस नहीं है। टीवी एक डेटा-चालित वीडियो इकोसिस्टम बन चुका है—जहाँ क्रिएटर्स, लाइव स्पोर्ट्स, प्रोग्राममैटिक खरीद, और सबसे तेज़ी से बढ़ती चीज़ AI वीडियो एक साथ टकरा रहे हैं। और यही टकराव मीडिया और मनोरंजन में AI वाली हमारी सीरीज़ के लिए सबसे अहम संकेत देता है: अब जीत उसी की है जो पर्सनलाइज़ेशन और ऑडियंस एनालिटिक्स को सही तरीके से चलाता है।

मैंने इस साल कई टीमों को एक ही गलती करते देखा—वे AI को “कंटेंट बनाने की मशीन” मानकर चलती रहीं, जबकि 2025 ने साबित किया कि AI का असली प्रभाव तीन जगह है: (1) क्या दिखेगा (रिकमेंडेशन), (2) किसे दिखेगा (टार्गेटिंग/सेगमेंटेशन), (3) कैसे साबित होगा (मेज़रमेंट)।

नीचे 2025 के उन ट्रेंड्स का व्यावहारिक मतलब है जो 2026 में आपका बजट, आपकी कंटेंट रणनीति और आपके ब्रांड की विश्वसनीयता—तीनों तय करेंगे।

1) कॉर्पोरेट डील्स का असली संदेश: “लीनियर TV” बोझ बन रहा है

2025 में मीडिया कंपनियों के हाथ बदलने और स्पिन-ऑफ/अधिग्रहण की चर्चाएँ सिर्फ बिज़नेस गॉसिप नहीं थीं। संदेश साफ था: पारंपरिक लीनियर टीवी का ग्रोथ मॉडल दबाव में है, और कंपनियाँ या तो उससे निकलने के रास्ते खोज रही हैं या स्ट्रीमिंग को इतना मजबूत करना चाहती हैं कि लीनियर पर निर्भरता घटे।

AI यहाँ कहाँ बैठता है?

AI का रोल “डील” में नहीं, “डील के बाद” में बड़ा है। जब कोई समूह चैनल, स्टूडियो, स्ट्रीमिंग ऐप और स्पोर्ट्स राइट्स को एक छत के नीचे लाता है, तब सबसे कठिन काम होता है:

• यूज़र पहचान को जोड़ना (एक ही व्यक्ति मोबाइल, टीवी, टैबलेट पर अलग-अलग दिखता है)
• अलग-अलग लाइब्रेरी/कैटलॉग से सही कंटेंट सुझाना
• अलग-अलग एड-स्टैक और मेज़रमेंट को एक भाषा में लाना

AI-ड्रिवन पर्सनलाइज़ेशन और ऑडियंस ग्राफ (पहचान+रुचि+व्यवहार का मॉडल) बिना इसके, “स्केल” सिर्फ कागज़ पर रह जाता है।

आपके लिए एक ठोस कदम

अगर आप OTT/डिजिटल वीडियो या मीडिया ब्रांड टीम में हैं, तो 2026 की योजना में ये तय करें:

1. पहला-डेटा (first-party data) कहाँ से आएगा—लॉगिन, न्यूज़लेटर, ऐप, स्मार्ट टीवी?
2. AI मॉडल किन संकेतों पर रिकमेंड करेगा—वॉचटाइम, स्किप, रीवॉच, दिन/समय?
3. “नए कैटलॉग” के लिए कोल्ड-स्टार्ट प्लान क्या है (जहाँ डेटा कम है)?

2) क्रिएटर इकोनॉमी का “मेनस्ट्रीम” होना: अब YouTube सिर्फ प्लेटफॉर्म नहीं, टीवी का बड़ा खिलाड़ी है

2025 में क्रिएटर इकोनॉमी का परिपक्व होना एक टर्निंग पॉइंट था। बड़ा बदलाव ये नहीं कि क्रिएटर्स लोकप्रिय हैं—वो तो पहले भी थे। बदलाव ये है कि टीवी स्क्रीन पर सबसे स्थायी और भारी वॉचटाइम लगातार क्रिएटर-ड्रिवन प्लेटफॉर्म्स की तरफ झुक रहा है।

ब्रांड्स और स्ट्रीमर्स के लिए इसका मतलब

क्रिएटर कंटेंट का फायदा “कम लागत” नहीं—फायदा है तेज़ फीडबैक लूप। क्रिएटर्स कंटेंट को टेस्ट करते हैं, दर्शक तुरंत रिएक्ट करते हैं, और अगला एपिसोड/फॉर्मेट उसी हिसाब से बदल जाता है। ये वही सोच है जो AI सिस्टम्स को ताकत देती है: रियल-टाइम लर्निंग।

AI पर्सनलाइज़ेशन: नया कंटेंट, नई डिस्ट्रीब्यूशन

क्रिएटर-ड्रिवन दुनिया में “एक ट्रेलर सबके लिए” काम नहीं करता। यहाँ जीतता है:

• मल्टी-वेरिएंट थंबनेल/टाइटल टेस्टिंग (AI से तेज़ी से)
• अलग-अलग ऑडियंस सेगमेंट के लिए अलग हुक
• कंटेंट पैकेजिंग में भाषा/टोन का लोकलाइज़ेशन

2025 ने एक बात पक्की कर दी: कंटेंट का भविष्य सिर्फ “क्या बनाया” नहीं, “कैसे पैक और किसे दिखाया” में है।

तुरंत लागू होने वाली 3 रणनीतियाँ

• क्रिएटर पार्टनरशिप को “एक बार का ब्रांड डील” न रखें—सीरीज़-आधारित सहयोग बनाइए।
• AI के साथ कमेंट/रीएक्शन एनालिसिस चलाकर 4-6 “ऑडियंस इंटेंट” क्लस्टर निकालिए (जैसे: सीखना, मनोरंजन, रिएक्ट, बिहाइंड-द-सीन्स)।
• हर एपिसोड/वीडियो के लिए कम से कम 3 पैकेजिंग वेरिएंट: थंबनेल + शीर्षक + पहले 15 सेकंड।

3) AI वीडियो का उछाल: अब “फेक” सिर्फ वायरल नहीं, बिज़नेस रिस्क है

2023 में AI वीडियो अक्सर मज़ाक/एक्सपेरिमेंट जैसा लगता था। 2025 में तस्वीर बदल गई—AI वीडियो अब अल्ट्रा-रियलिस्टिक होने लगा है, और साउंड/डायलॉग जैसी क्षमताओं ने पहचान और मुश्किल कर दी। नतीजा: प्लेटफॉर्म फीड्स में AI-जनरेटेड क्लिप्स का हिस्सा बढ़ा, और कुछ ब्रांड्स ने AI-जनरेटेड विज्ञापन तक चलाए।

मीडिया और मनोरंजन में AI की असली चुनौती

AI वीडियो का विकास सिर्फ प्रोडक्शन स्पीड नहीं बढ़ाता; यह ट्रस्ट का सवाल खड़ा करता है। दर्शक अगर ये मानने लगे कि “कुछ भी असली नहीं”, तो:

• न्यूज़/डॉक्यूमेंट्री की विश्वसनीयता गिरती है
• ब्रांड सेफ्टी के नियम कठिन होते हैं
• प्लेटफॉर्म्स को लेबलिंग/कंटेंट मॉडरेशन में ज्यादा निवेश करना पड़ता है

व्यावहारिक “AI वीडियो गवर्नेंस” चेकलिस्ट

अगर आप AI से वीडियो बनाते/कमीशन करते हैं, 2026 में ये स्टैंडर्ड बना लें:

1. एसेट लॉग: कौन सा सीन AI, कौन सा लाइव्ह-एक्शन, कौन सा स्टॉक
2. अप्रूवल वर्कफ़्लो: लीगल + ब्रांड + एडिटोरियल साइन-ऑफ
3. डिस्क्लोज़र नीति: कहाँ “AI-assisted” बताना है और कहाँ नहीं
4. लाइकनेस/वॉइस सुरक्षा: कलाकार/क्रिएटर की अनुमति के बिना चेहरा/आवाज़ नहीं

मेरा स्टैंड साफ है: बिना गवर्नेंस के AI वीडियो अपनाना शॉर्टकट नहीं, जोखिम है।

4) स्पोर्ट्स-फ्रंट: लाइव इन्वेंटरी अब सबसे तेज़ बिकने वाला डिजिटल एसेट है

2025 में लाइव स्पोर्ट्स ने अपफ्रंट बाजार में और भी भारी दबदबा बनाया। साथ ही, स्ट्रीमिंग में भी लाइव स्पोर्ट्स की मांग बढ़ी—क्योंकि ये वही इन्वेंटरी है जो “लाइव” होने के कारण ध्यान खींचती है और विज्ञापनदाताओं को बड़े पैमाने पर पहुँच देती है।

AI + स्पोर्ट्स: पर्सनलाइज़ेशन का सबसे उपयोगी केस

लाइव मैच में AI का फायदा कंटेंट बनाने से ज्यादा कंटेंट बाँटने में है:

• अलग-अलग दर्शकों के लिए अलग हाइलाइट पैकेज (केवल चौके/छक्के, केवल डिफेंस, केवल स्टार प्लेयर)
• रियल-टाइम कॉन्टेक्स्टुअल एड टार्गेटिंग (जैसे: ओवर/क्वार्टर के हिसाब से)
• “दूसरी स्क्रीन” अनुभव: आँकड़े, पोल, रिएक्शन क्लिप्स

ब्रांड्स के लिए एक सीधा नियम

लाइव स्पोर्ट्स में AI का सबसे बड़ा लाभ क्रिएटिव रोटेशन है। एक ही 30-सेकंड एड बार-बार चलाने से रिटर्न गिरता है। AI से आप:

• 5-10 एड वेरिएंट्स बनाइए
• अलग-अलग सेगमेंट/क्षेत्र/भाषा के लिए वर्ज़न रखिए
• मैच के मोमेंट के हिसाब से क्रिएटिव स्विच कीजिए

5) मेज़रमेंट “करेंसी” बदलना: रिपोर्टिंग नहीं, भरोसा बदल रहा है

2025 में TV एड मार्केट की मेज़रमेंट करेंसी में बड़ा बदलाव पूरा होने की तरफ गया। इस बदलाव के साथ तनाव भी रहा—क्योंकि जब अरबों के बजट का हिसाब नए नंबरों पर टिकता है, तो स्थिरता और पारदर्शिता सबसे बड़ा मुद्दा बन जाती है।

ऑडियंस एनालिटिक्स में AI का रोल

मेज़रमेंट का भविष्य सिर्फ “कितने लोगों ने देखा” नहीं; भविष्य है:

• कितनी देर देखा (attention proxies)
• कहाँ देखा (device + context)
• किस प्रकार का दर्शक (cohorts)
• किस क्रिएटिव ने क्या असर किया (incrementality/experiments)

AI यहाँ दो काम करता है: (1) बिखरे डेटा को जोड़कर usable insight बनाना, (2) अनियमितताओं को पकड़ना—जैसे फ्रॉड, डुप्लिकेट ऑडियंस, या अचानक उछाल।

2026 के लिए “मेज़रमेंट-रेडी” प्लान

• अपने KPI को दो हिस्सों में बाँटिए: reach और quality (watchtime/engagement)
• हर कैंपेन में कम-से-कम 1 लिफ्ट टेस्ट या होल्डआउट
• ऑडियंस सेगमेंटेशन को 6-8 कोहॉर्ट्स तक सीमित रखें—बहुत ज्यादा स्लाइसिंग अक्सर भ्रम बढ़ाती है

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क्या AI टीवी में सिर्फ कंटेंट जनरेशन तक सीमित है?

नहीं। 2025 ने दिखाया कि AI का बड़ा फायदा रिकमेंडेशन, पैकेजिंग, और मेज़रमेंट में है—यानी दर्शक तक सही कंटेंट पहुँचाना और उसका असर साबित करना।

क्या क्रिएटर्स स्ट्रीमिंग प्लेटफॉर्म्स का विकल्प बन गए हैं?

विकल्प नहीं, समकक्ष बन रहे हैं। क्रिएटर्स तेज़ी से टेस्ट/लर्न करते हैं; स्ट्रीमर्स स्केल और प्रीमियम प्रोडक्शन देते हैं। जो दोनों को जोड़ देगा, वो आगे रहेगा।

AI वीडियो से ब्रांड सेफ्टी कैसे बचाई जाए?

गवर्नेंस से: एसेट लॉग, अनुमति-आधारित likeness/voice, और स्पष्ट अप्रूवल वर्कफ़्लो। बिना नीति के AI वीडियो “कम लागत” नहीं, “महंगा जोखिम” है।

क्या मेज़रमेंट का संकट खत्म हो गया?

मैं इस पर भरोसा नहीं करता। टूल्स बदलेंगे, मानक बदलेंगे, और प्लेटफॉर्म्स की रिपोर्टिंग भी। इसलिए 2026 में टेस्टिंग और पारदर्शिता ही आपकी ढाल है।

आगे का रास्ता: 2026 में AI का असली ROI कहाँ बनेगा

2025 ने टीवी के भविष्य को “साफ” नहीं किया; उसने उसे और ज्यादा कंप्यूटेशनल बना दिया। क्रिएटर कंटेंट, AI वीडियो, लाइव स्पोर्ट्स और नई मेज़रमेंट—ये सब मिलकर एक ऐसी दुनिया बना रहे हैं जहाँ हर स्क्रीन एक फीड है, और हर फीड एक एल्गोरिदम।

अगर आप मीडिया/एंटरटेनमेंट, OTT, ब्रांड मार्केटिंग या एजेंसी साइड पर हैं, तो मेरा सुझाव है: AI को प्रोडक्शन लाइन की तरह नहीं, डिस्ट्रीब्यूशन और भरोसे के इंजन की तरह ट्रीट करें। पर्सनलाइज़ेशन और ऑडियंस एनालिटिक्स में निवेश सीधे-सीधे वॉचटाइम, सब्सक्रिप्शन रिटेंशन और एड रेवेन्यू पर असर डालता है।

अब सवाल ये है: 2026 में आप किस पर दांव लगाएंगे—ज़्यादा कंटेंट बनाने पर, या सही दर्शक तक सही कंटेंट पहुँचाने पर?