AI-चालित YouTube बनाम Netflix: ध्यान की असली जंग

Netflix ने सालों तक स्ट्रीमिंग को “टीवी का नया पता” बना कर रखा। लेकिन 12/2025 में बहस का केंद्र बदल गया है—अब मुकाबला लाइब्रेरी बनाम लाइब्रेरी नहीं, ध्यान (attention) बनाम ध्यान है। इसी वजह से Netflix के अपने को-CEO Greg Peters ने भी प्रतिस्पर्धा की सूची में YouTube को खुले तौर पर “बड़ा प्रतिद्वंद्वी” माना।

डेटा भी उसी दिशा में इशारा कर रहा है। Nielsen के अक्टूबर (2025) के TV-usage gauge में YouTube ने कुल TV watch time का 12.9% लिया, जबकि Netflix 8% पर था। यही वो फासला है जो सिर्फ कंटेंट बजट से नहीं भरता—यह फासला AI सिफारिश (recommendation) + आदत (habit) + फॉर्मेट के मिश्रण से बनता है।

मैं इस पोस्ट को हमारे “मीडिया और मनोरंजन में AI” सीरीज़ के संदर्भ में देख रहा/रही हूँ: अगर आप स्टूडियो, OTT, मीडिया हाउस, ब्रांड या एजेंसी में हैं, तो आपके लिए असली सवाल यह है—AI-आधारित डिस्कवरी सिस्टम दर्शक की रोज़मर्रा की पसंद को कैसे मोड़ रहे हैं, और आप उसके अनुसार अपनी रणनीति कैसे बनाएं?

1) YouTube Netflix से आगे क्यों दिख रहा है? जवाब: “घंटे”

YouTube की बढ़त का सबसे साफ संकेत TV पर बिताया गया समय है। Nielsen के अक्टूबर (2025) डेटा में YouTube 12.9% पर है और Netflix 8% पर। यह अंतर इसलिए अहम है क्योंकि विज्ञापन, सब्सक्रिप्शन और ब्रांड-बिल्डिंग—तीनों का ईंधन अंततः watch time ही है।

watch time की जड़: आदत बनाम इवेंट

Netflix अक्सर इवेंट कंटेंट देता है—नई सीरीज़, नई फिल्म, वीकेंड बिंज। YouTube आदत वाला कंटेंट है—दिन के हर हिस्से में फिट। सुबह 10 मिनट की खबर/क्रिकेट हाइलाइट, दोपहर को “कैसे करें”, रात को पॉडकास्ट, और सोने से पहले Shorts।

यह आदत AI से चलती है। YouTube का recommendation सिस्टम हर यूज़र के माइक्रो-इंटेंट को पकड़ता है: आप किस समय क्या देखते हैं, कितना स्क्रॉल करते हैं, कहाँ छोड़ते हैं, किस थंबनेल पर रुकते हैं, किस टॉपिक पर लौटते हैं। Netflix भी personalization करता है, पर YouTube का “इनपुट डेटा” कहीं ज़्यादा granular और लगातार है।

CTV पर YouTube की चाल: “टीवी जैसा अनुभव”, पर YouTube की गति

अब YouTube सिर्फ मोबाइल ऐप नहीं रहा। Living room की CTV स्क्रीन पर vodcast (वीडियो पॉडकास्ट) और Shorts का consumption बढ़ना इस बात का संकेत है कि YouTube “टीवी” को अपनी भाषा सिखा रहा है—लंबा भी, छोटा भी; vertical भी, horizontal भी।

2) यूज़र्स की संख्या: स्केल के साथ AI का फायदा बढ़ता है

eMarketer के अक्टूबर (2025) forecast के मुताबिक:

• Netflix के 202.5 मिलियन monthly users (2025 end) अनुमानित हैं
• YouTube के 249.9 मिलियन monthly users (2025 end) अनुमानित हैं
• 2026-2027 में दोनों बढ़ते हैं, लेकिन YouTube आगे ही रहता है (2027: YouTube 260.2M बनाम Netflix 215.4M)

यह सिर्फ “reach” का मामला नहीं है। जितना बड़ा स्केल, उतना बेहतर recommendation feedback loop:

• ज़्यादा viewers → ज़्यादा behavior signals
• ज़्यादा signals → बेहतर model tuning
• बेहतर tuning → ज़्यादा watch time
• ज़्यादा watch time → creators/brands का ज़्यादा निवेश

Netflix का मॉडल अलग है—वो “कम titles, उच्च प्रोडक्शन वैल्यू” के साथ subscription retention चलाता है। YouTube “बहुत ज़्यादा supply” और “बेहतर matching” के साथ चलाता है। इस matching का इंजन AI है।

3) पैसा और viewing hours: YouTube का “डबल इंजन”

Owl & Co के 1H25 (2025 की पहली छमाही) डेटा में:

• YouTube revenue: $28.1B (YoY +17%)
• Netflix revenue: $21.6B (YoY +14%)
• Viewing hours: YouTube 835B बनाम Netflix 95B

यहाँ एक सीधी बात निकलती है: YouTube के पास revenue भी है और hours भी।

Netflix की चुनौती: खर्च का गणित

Netflix की लागत संरचना भारी है—स्टूडियो-ग्रेड प्रोडक्शन, rights, talent deals। YouTube में content cost का बड़ा हिस्सा creators पर है, और platform का core काम है:

• content discovery (AI)
• monetization plumbing
• creator tools

इससे YouTube का “content supply” तेज़ी से expand होता है। Netflix supply बढ़ाए तो cost तेज़ी से बढ़ती है।

AI का सीधा असर: monetization efficiency

YouTube का ad सिस्टम और recommendation सिस्टम साथ-साथ चलते हैं। जैसे-जैसे targeting, context समझ और engagement prediction बेहतर होता है, हर minute से revenue निकालने की क्षमता बढ़ती है। CTV पर YouTube ads का “TV-like” बिक्री-नैरेटिव भी इसी दिशा में जाता है—ब्रांड्स को linear बनाम CTV में cost efficiencies दिखाना।

4) UK का संकेत: ओवरलैप वाले heavy users ही ग्रोथ चला रहे हैं

Enders के अनुसार UK में TV पर YouTube की viewer growth उन लोगों से आ रही है जो YouTube और Netflix दोनों के heavy users हैं। यानी यह “या तो YouTube/या Netflix” वाली कहानी नहीं है—कम से कम अभी तक नहीं।

पर खतरा कहाँ है? Netflix के लिए असली जोखिम light users हैं। जो लोग महीने में कभी-कभार Netflix खोलते हैं, उनके लिए cancel करना आसान है। YouTube उनकी daily habit बन चुका है।

Enders के मुताबिक पिछले दो साल में लोग YouTube पर रोज़ लगभग 13 मिनट अधिक दे रहे हैं, जबकि Netflix viewing काफी हद तक flat रही। ये छोटे-छोटे मिनट subscription economics में बहुत बड़ी लहर पैदा करते हैं।

5) “कुछ नहीं मिल रहा” तो YouTube: AI ने default choice बना दिया

HUB Entertainment Research के अनुसार 80% लोग कभी-कभी या अक्सर YouTube पर चले जाते हैं जब उन्हें कुछ और देखने को नहीं मिलता। Age breakdown और भी telling है:

• 16–34: 90%
• 35+: 73%

यह Netflix के लिए सीधा लाल झंडा है, क्योंकि “indecision moments” सबसे ज्यादा frequent होते हैं—खासकर छुट्टियों के मौसम में। 12/2025 में वीकेंड, साल का अंत, family time—लोग TV खोलते हैं, थोड़ा घूमते हैं, और अगर कुछ क्लिक नहीं हुआ तो YouTube “कामचलाऊ” नहीं, डिफ़ॉल्ट बन जाता है।

AI यहाँ क्या करता है?

YouTube उस क्षण को जीतता है जब दर्शक confused है। AI उस confusion को “अगला best bet” में बदल देता है:

• Home feed में high-probability picks
• Continue watching
• Shorts में instant dopamine loop
• Longform pods में lean-back viewing

Netflix का browse अनुभव बेहतर हो सकता है, लेकिन YouTube का “मैं तुम्हें जानते हूँ” वाला अनुभव ज़्यादा लगातार है—क्योंकि signals ज़्यादा हैं और session goals अलग हैं।

6) मीडिया और मनोरंजन कंपनियों के लिए 2026 की व्यावहारिक सीख

YouTube बनाम Netflix को सिर्फ प्लेटफॉर्म-वार नहीं देखना चाहिए। इसे AI-आधारित audience behavior की दिशा समझने के लिए इस्तेमाल करें। मेरे अनुभव में जो टीमें 2026 में तेज़ी से बढ़ेंगी, वे तीन बातों पर फोकस करेंगी:

(A) कंटेंट को “फॉर्मेट पोर्टफोलियो” की तरह बनाइए

एक ही IP को अलग-अलग लंबाई और surface पर जीने दीजिए:

• 45–90 मिनट: फिल्म/विशेष एपिसोड
• 20–40 मिनट: episodic / vodcast
• 6–12 मिनट: explainers, recaps
• 15–60 सेकंड: Shorts/vertical highlights

यह Netflix-only सोच नहीं है, और YouTube-only भी नहीं। यह AI distribution की सोच है—जहाँ हर फॉर्मेट अलग entry point बनता है।

(B) “ओपनिंग 30 सेकंड” पर जुनूनी हो जाइए

YouTube और Shorts में retention ही currency है। OTT में भी skip और drop-off होता है, बस हम उसे कम aggressively देखते हैं। एक काम करें:

• पहले 30 सेकंड में premise clear
• audio/visual hook जल्दी
• thumbnail-title consistency (mislead नहीं)

AI वही आगे बढ़ाता है जो लोग पूरा करते हैं—यह वाक्य क्रिएटिव टीम के कमरे में लिखा होना चाहिए।

(C) Audience analytics को सिर्फ रिपोर्टिंग नहीं, प्रोडक्शन इनपुट बनाइए

बहुत टीमें dashboards देखती हैं, पर scripts नहीं बदलतीं। बेहतर तरीका:

• Top search queries और audience comments से अगले एपिसोड के beats निकालें
• Drop-off timestamps से pacing सुधारें
• Repeat viewers के patterns से series arcs बनाएं

यह “मीडिया और मनोरंजन में AI” का core है: AI insights → क्रिएटिव निर्णय।

(D) ब्रांड्स/एजेंसियों के लिए: CTV पर YouTube को “TV जैसा” प्लान करें

अगर आपका टारगेट family co-viewing, festival season खरीदारी, या mass reach है, तो:

• CTV inventory को अलग KPI के साथ treat करें (reach + completion)
• Shorts को upper funnel और pods को mid-funnel मानें
• Creators के साथ episodic integrations करें (एक off वीडियो से काम नहीं चलता)

7) Netflix के लिए रास्ता क्या है—और आपके लिए संकेत क्या?

Netflix YouTube बन नहीं सकता, और बनना भी नहीं चाहिए। Netflix का moat है: high-quality storytelling, franchise-building, और subscription relationship. लेकिन Netflix को यह स्वीकार करना होगा कि discovery अब “catalog” का विषय नहीं—AI-शेप्ड habit का विषय है।

और इंडस्ट्री के लिए संकेत साफ है:

जो प्लेटफॉर्म दर्शक की दुविधा के क्षण को जीतता है, वही स्क्रीन का मालिक बनता है।

अगर आप 2026 में ग्रोथ चाहते हैं, तो अपने कंटेंट और मार्केटिंग को इस तरह डिजाइन करें कि AI सिस्टम आपको “safe bet” की तरह बार-बार सुझाए। यह सिर्फ distribution नहीं है—यह product design है।

अगला कदम क्या होना चाहिए? अपनी टीम के साथ 60 मिनट का एक वर्कशॉप करें: आपके टॉप 10 वीडियो/एपिसोड में लोग कहाँ छोड़ते हैं, और आपके टॉप 10 “entry points” कौन से हैं। फिर तय करें—आप Netflix की तरह event जीतना चाहते हैं या YouTube की तरह habit। सच यह है कि 2026 में दोनों की जरूरत होगी।