Lionsgate का CTV ad server कदम: AI से बढ़े CPM

12/2025 में एक दिलचस्प बदलाव साफ दिख रहा है: बड़े स्टूडियो अब सिर्फ़ कंटेंट बेचने तक सीमित नहीं रहना चाहते—वे यह भी तय करना चाहते हैं कि उनके दर्शकों तक विज्ञापन कैसे, कब और किस कीमत पर पहुँचे। Lionsgate का Comcast FreeWheel को अपना एक्सक्लूसिव ad server चुनना इसी बदलाव का संकेत है। यह सिर्फ़ “ad tech खरीदना” नहीं है; यह FAST चैनलों पर इन्वेंट्री कंट्रोल, डेटा-आधारित प्राइसिंग, और आगे चलकर AI-ड्रिवन ऑप्टिमाइज़ेशन की दिशा में कदम है।

इस पोस्ट को मैं हमारी “मीडिया और मनोरंजन में AI” सीरीज़ के संदर्भ में देखता हूँ, क्योंकि CTV/FAST का असली खेल अब कंटेंट से उतना नहीं, जितना मोनिटाइज़ेशन इंटेलिजेंस से चल रहा है। और उस इंटेलिजेंस का इंजन—AI, मेजरमेंट और साफ-सुथरा डेटा—ही है।

Lionsgate ने ad server क्यों चुना—और “एक्सक्लूसिव” क्यों रखा?

सीधा जवाब: कंट्रोल और कंसिस्टेंसी। Lionsgate ने FAST चैनलों से व्यूअरशिप तो पाई, लेकिन CPM अपेक्षाकृत कम रहे। जब आप अपनी इन्वेंट्री को प्रीमियम साबित करना चाहते हैं, तब “हर प्लेटफ़ॉर्म पर अलग सेटअप” और “हर पार्टनर का अलग रिपोर्टिंग तरीका” आपकी वैल्यू को धुंधला कर देता है।

“एक्सक्लूसिव ad server” मॉडल का फायदा यह है कि:

• एक ही सिस्टम में फ़्रीक्वेंसी, पेसिंग, डिलीवरी और रिपोर्टिंग का स्टैंडर्ड सेट हो जाता है।
• इन्वेंट्री की प्राइसिंग और पैकेजिंग (direct बनाम programmatic) पर बेहतर निर्णय होता है।
• सबसे अहम: डेटा “बिखरा” नहीं रहता, जिससे आगे चलकर AI-आधारित ऑप्टिमाइज़ेशन आसान होता है।

Lionsgate का केस और भी खास है क्योंकि यह स्टूडियो ऐतिहासिक रूप से लाइसेंसिंग-फोकस्ड रहा है। यानी ad sales/ad ops “DNA” में नहीं था। ऐसे में FreeWheel जैसे एंटरप्राइज़ पार्टनर के साथ जाना एक “कम जोखिम, तेज़ सीख” वाला रास्ता है।

FAST चैनल: सिंगल-शो चैनलों की असली कमाई कहाँ फँसती है?

सीधा जवाब: FAST में मांग बढ़ रही है, लेकिन इन्वेंट्री का “प्रीमियम नैरेटिव” अभी बन रहा है। Lionsgate के कई FAST चैनल single-IP या single-series मॉडल पर चलते हैं—यानी पूरा चैनल एक शो (या 1–2 शो) पर आधारित। यह CTV में नया पैटर्न है, और यहाँ विज्ञापन की चुनौतियाँ अलग हैं:

1) संदर्भ (Context) तो मजबूत है, लेकिन पैकेजिंग कमजोर हो सकती है

अगर चैनल पूरा “Designated Survivor” या “Nashville” जैसा फोकस्ड है, तो दर्शक की रुचि स्पष्ट है। यही तो context की ताकत है। लेकिन खरीददार पक्ष (ब्रांड/एजेंसी) अक्सर “प्रीमियम” को अभी भी मल्टी-शो नेटवर्क की तरह सोचता है।

समाधान: context को डेटा में बदलना—यानी ऑडियंस सेगमेंट, रिटेंशन, रीवॉच पैटर्न, और डिवाइस/टाइम बकेट्स।

2) लो CPM का कारण अक्सर “कम भरोसेमंद मापन” होता है

CTV में CPM सिर्फ़ कंटेंट से नहीं बढ़ता; वह मेज़रमेंट की सफ़ाई से बढ़ता है। यदि डुप्लीकेट रीच, फ़्रीक्वेंसी, या डिलीवरी की स्पष्टता नहीं है, तो ब्रांड कम कीमत लगाएगा।

3) 12/2025 का व्यूइंग ट्रेंड: “कम्फर्ट टीवी” का फायदा FAST को मिल रहा है

सर्दियों में (खासकर साल के आख़िरी हफ्तों में) लोग नए टाइटल खोजने से ज्यादा फैमिलियर शोज़ पर लौटते हैं। FAST का single-show मॉडल इसी “कम्फर्ट कंटेंट” को कैश कर सकता है—बशर्ते ad ops और प्राइसिंग मजबूत हो।

यहाँ AI कहाँ आता है? Ad server को “AI-रेडी” बनाने की सोच

सीधा जवाब: ad server खुद AI नहीं है, लेकिन वह वह जगह है जहाँ AI के लिए जरूरी डेटा और कंट्रोल पॉइंट्स मिलते हैं। AI की वैल्यू तीन लेयर में बनती है:

1) Yield Optimization (CPM बढ़ाने का विज्ञान)

AI/ML मॉडल इन संकेतों से प्राइसिंग और फिल-रेट सुधारते हैं:

• Daypart (सुबह/शाम), डिवाइस प्रकार, प्लेटफ़ॉर्म
• कंटेंट-सीरीज़, एपिसोड, सीज़न स्टेज (S1 vs S5)
• Completion rate, ad pod performance
• प्रतियोगी मांग (demand density)

व्यवहार में इसका मतलब: कहाँ direct deal चले, कहाँ programmatic, और कहाँ floor price ऊपर-नीचे हो।

2) Audience Analytics (कौन लौटकर आता है—और क्यों?)

Lionsgate जैसे स्टूडियो के लिए सबसे उपयोगी आउटपुट यही है:

“एवरग्रीन कंटेंट वही है जो लगातार लौटकर आने वाला ऑडियंस बनाता है—और उसे विज्ञापन बाज़ार लगातार खरीदता है।”

AI यहाँ रीवॉच propensity, churn risk, और genre affinity जैसी चीजें निकालकर कंटेंट निर्णयों में मदद कर सकता है।

3) Creative & Context Matching (असली परसोनलाइज़ेशन)

CTV में “हाइपर-टार्गेटिंग” हमेशा संभव नहीं (प्राइवेसी/आईडेंटिटी कारणों से), लेकिन contextual intelligence बहुत ताकतवर है। AI कंटेंट के context और ऑडियंस के viewing intent के आधार पर:

• ब्रांड-सेफ प्लेसमेंट
• बेहतर ad recall
• कम ad fatigue (फ्रीक्वेंसी + क्रिएटिव रोटेशन)

जैसे: “होम-इम्प्रूवमेंट” या “कुकिंग” की रुचि वाले दर्शक पैटर्न्स पर अलग क्रिएटिव रोटेशन।

Direct बनाम Open Auction: Lionsgate जैसी कंपनी को क्या चुनना चाहिए?

सीधा जवाब: हाइब्रिड—लेकिन नियम साफ होने चाहिए। बहुत कंपनियाँ यहाँ गड़बड़ करती हैं: या तो सब कुछ direct में बंद कर देती हैं (जिससे स्केल धीमा) या सब कुछ open auction में छोड़ देती हैं (जिससे प्रीमियम पोज़िशनिंग टूटती है)।

मैंने जो काम करता देखा है, वह यह है:

एक व्यावहारिक “3-बकेट” रणनीति

1. Anchor Direct Deals (प्रीमियम पैकेज)

   • टॉप चैनल/टॉप dayparts
   • गारंटीड डिलीवरी
   • ब्रांड्स के लिए “स्टूडियो नेटवर्क” जैसा अनुभव

2. Curated Programmatic (प्राइवेट मार्केटप्लेस / curated deals)

   • vetted buyers
   • consistent floors
   • बेहतर पारदर्शिता

3. Open Auction (लॉन्ग-टेल मोनेटाइज़ेशन)

   • remnant inventory
   • प्रयोग (testing) के लिए

यहाँ ad server की भूमिका यह है कि वह इन बकेट्स के बीच पेसिंग, प्रायोरिटी और प्राइस-गार्डरेल्स बनाए रखे।

स्टूडियो के लिए सबसे बड़ा बोनस: “डेटा जो प्रोडक्शन को दिशा देता है”

सीधा जवाब: FAST + ad monetization स्टूडियो को बताता है कि कौन सा कैटलॉग असल में कमाई कर रहा है। Lionsgate ने भी यही संकेत दिया कि विज्ञापन से मिलने वाला डेटा उन्हें यह पहचानने में मदद कर सकता है कि कौन से टाइटल “लंबी उम्र” वाले हैं।

यह बात भारत के मीडिया हाउस/OTT/स्टूडियो पर भी लागू होती है। अगर आपके पास बड़ा कैटलॉग है, तो AI-आधारित एनालिटिक्स से आप:

• किन टाइटल्स को FAST/AVOD में धकेलें
• किन शोज़ के स्पिन-ऑफ बनें
• किस भाषा/डबिंग में निवेश हो
• किस तरह का “रीपैकेजिंग” (marathon चैनल, character-based चैनल) चले

यानी ad tech सिर्फ़ “कमाई” नहीं—कंटेंट रणनीति का इनपुट भी है।

अगर आप मीडिया/एंटरटेनमेंट टीम में हैं: 30 दिन की एक्शन-लिस्ट

सीधा जवाब: ad server चुनने से पहले/साथ में डेटा, ऑप्स और AI रोडमैप एक पेज पर लाइए। यह छोटा प्लान अक्सर महीनों की उलझन बचा देता है।

1. इन्वेंट्री मैपिंग: कौन से चैनल/शोज़ “प्रीमियम” हैं और क्यों?
2. KPI सेट: CPM, fill rate, completion rate, frequency, deduped reach
3. डेटा गवर्नेंस: first-party data कहाँ से आएगा, कैसे स्टोर होगा, कौन देखेगा?
4. Deal Design: direct + curated + open का प्रतिशत लक्ष्य
5. AI प्रयोग:
   • content-context टैक्सोनॉमी
   • predictive yield (floor recommendations)
   • creative rotation rules
6. रिपोर्टिंग टेम्पलेट: एजेंसी/ब्रांड को क्या मिलेगा—हर हफ्ते/हर महीने

यह “बोरिंग” काम है, लेकिन यही CPM बढ़ाता है।

आगे क्या बदलेगा: 2026 में FAST/CTV विज्ञापन का फोकस

सीधा जवाब: 2026 में जीत उन्हीं की होगी जिनके पास स्केल + प्रीमियम नैरेटिव + AI-रेडी मेजरमेंट तीनों होंगे। बड़े इवेंट्स, स्पोर्ट्स और हाई-डिमांड टाइमलाइन के बीच CTV बजट के लिए प्रतिस्पर्धा तेज़ रहेगी। ऐसे में single-IP FAST चैनल भी प्रीमियम साबित हो सकते हैं—यदि वे:

• ऑडियंस की स्थिरता (returning viewers) दिखा सकें
• brand-safe context और साफ मापन दे सकें
• frequency control से user experience बेहतर रखें

Lionsgate का FreeWheel के साथ एक्सक्लूसिव ad server रिश्ता उसी दिशा में जाता दिखता है: कम शोर, ज्यादा नियंत्रण, और डेटा को रणनीति में बदलने की कोशिश।

अंत में, “मीडिया और मनोरंजन में AI” सीरीज़ का यही सबक है: AI तब असर दिखाता है जब आपके पास सही डेटा पाइपलाइन और निर्णय लेने की क्षमता हो। स्टूडियो अगर ad tech के बहुत अंदर नहीं भी जाना चाहते, तो भी उन्हें इतना जरूर करना होगा कि AI के लिए मैदान तैयार हो जाए।

अगर आपका कंटेंट दर्शक को बार-बार वापस ला रहा है, तो विज्ञापन बाज़ार भी देर-सबेर सही कीमत देगा—बशर्ते आप उसे साबित कर पाएं।

अगला कदम: अगर आप FAST/CTV मोनेटाइज़ेशन या AI-आधारित ऑडियंस एनालिटिक्स पर 2026 का रोडमैप बना रहे हैं, तो अपनी इन्वेंट्री और KPI के हिसाब से “हाइब्रिड सेल्स + AI ऑप्टिमाइज़ेशन” की ब्लूप्रिंट बनाइए। वहीं से लीड्स भी आएँगी, और मार्जिन भी सुधरेगा।