2025 में CTV विज्ञापन में AI: 4 बड़े बदलाव

स्ट्रीमिंग पर विज्ञापन अब “वीडियो चलाओ और बीच में ऐड लगा दो” वाली सादी कहानी नहीं रहा। 2025 ने साफ कर दिया कि Connected TV (CTV) का असली मैदान डेटा, पहचान (identity), और मापन (measurement) है—और इस मैदान में सबसे असरदार खिलाड़ी AI बनता जा रहा है। जो ब्रांड और मीडिया टीम्स इसे सिर्फ ऑटोमेशन समझ रही हैं, वे गलत जगह मेहनत कर रही हैं।

इस साल CTV इंडस्ट्री में चार घटनाएं/थीम्स बार-बार चर्चा में रहीं: Netflix का इन-हाउस ऐड प्लेटफॉर्म, Disney का तेज़ी से बढ़ता प्रोग्रामैटिक सेल्स मॉडल, Nielsen की नई रेटिंग मेथडोलॉजी को लेकर तनाव, और IP-आधारित पहचान की कमजोरियां। ये चारों मिलकर एक ही बात कहते हैं: CTV में AI का रोल क्रिएटिव से ज़्यादा “सिस्टम” में है—किसे दिखाना है, कितनी बार दिखाना है, और किस तरह साबित करना है कि असर हुआ।

यह पोस्ट हमारी सीरीज़ “मीडिया और मनोरंजन में AI” का हिस्सा है—जहां हम AI को कंटेंट सिफारिश से आगे, ऑडियंस विश्लेषण और विज्ञापन इकोसिस्टम के नज़रिए से भी देखते हैं।

1) Netflix का “Ad Suite” और AI का असली खेल: फुल-स्टैक कंट्रोल

सीधा मतलब: जब प्लेटफॉर्म अपना ऐड सर्वर और ऐड-टेक स्टैक खुद चलाता है, तब AI को डेटा + डिलीवरी + फीडबैक एक ही जगह मिलता है—और वही परफॉर्मेंस का बड़ा कारण बनता है।

2025 में Netflix ने अपने इन-हाउस ऐड प्रोडक्ट (Netflix Ad Suite) पर भारी फोकस दिखाया। ब्रांड के लिए इसका अर्थ सिर्फ एक नया बायिंग ऑप्शन नहीं है, बल्कि एक नया कंट्रोल टॉवर है—जहां प्लेटफॉर्म के पास:

• इन्वेंट्री की क्वालिटी और प्लेसमेंट पर सीधा नियंत्रण
• यूज़र बिहेवियर (कंटेंट पसंद, वॉच टाइम, सेशन पैटर्न) से जुड़े सिग्नल
• फ्रीक्वेंसी और रीच को ठीक करने के लिए बेहतर ऑप्टिमाइजेशन डेटा

AI यहाँ क्या बदलता है?

Netflix जैसी कंपनी के पास AI के लिए सबसे कीमती चीज़ होती है: फर्स्ट-पार्टी व्यूइंग डेटा। AI इससे तीन बड़े काम कर सकता है:

1. ऑडियंस प्रेडिक्शन: कौन-सा सेगमेंट किस तरह के कंटेंट में कब सक्रिय होता है
2. फ्रीक्वेंसी मैनेजमेंट: एक ही ऐड को बार-बार दिखने से रोकना (ब्रांड सेफ्टी नहीं, ब्रांड इरिटेशन कम करना)
3. कॉन्टेक्स्ट-टू-क्रिएटिव मैचिंग: थ्रिलर/कॉमेडी/किड्स कंटेंट के साथ अलग क्रिएटिव वेरिएंट

एक लाइन में: CTV में AI का “स्मार्ट” हिस्सा टार्गेटिंग से ज्यादा—डिलीवरी और सीखने (learning loop) में होता है।

आपके लिए एक प्रैक्टिकल सीख: अगर आप Netflix/प्रीमियम CTV पर खर्च बढ़ा रहे हैं, तो KPI सिर्फ CTR/वीडियो कम्प्लीशन नहीं रखें। Incremental reach, frequency cap adherence, और brand lift जैसे मेट्रिक्स को साथ रखें, क्योंकि प्लेटफॉर्म-लेवल AI इन्हीं पर जीत/हार तय करता है।

2) Disney और “Biddable” ग्रोथ: AI-चालित प्रोग्रामैटिक की असल परीक्षा

सीधा मतलब: CTV में प्रोग्रामैटिक (biddable) अब “सस्ता विकल्प” नहीं, बल्कि स्केल + नियंत्रण का तरीका बन चुका है—और AI इसकी लागत/परिणाम बैलेंसिंग में बैठा है।

Disney की 2025 चर्चा का एक बड़ा संकेत था: उनकी प्रोग्रामैटिक सेल्स 2024 से 2025 में 30% बढ़ीं, और 70% biddable डील्स upfront commitments से जुड़ी हैं। ये कॉम्बिनेशन बताता है कि बाजार अब अनिश्चितता से डरकर प्रोग्रामैटिक नहीं छोड़ रहा, बल्कि उसे “गारंटी + ऑप्टिमाइजेशन” के हाइब्रिड मॉडल में ढाल रहा है।

AI यहाँ क्या बदलता है?

Disney जैसे मल्टी-प्रॉपर्टी नेटवर्क (कई ऐप्स/कई जॉनर) में AI:

• ऑडियंस डुप्लिकेशन घटाता है: एक ही घर/यूज़र पर बार-बार खर्च कम
• डायनामिक एलोकेशन करता है: कौन-से शो/चैनल पर कौन-सा ऐड स्लॉट बेहतर रिजल्ट दे रहा
• क्रिएटिव रोटेशन का निर्णय लेता है: किस सेगमेंट में कौन-सा कट/वर्जन चले

भारत/हिंदी ऑडियंस संदर्भ में एक उपयोगी तुलना

जैसे IPL या किसी बड़े फेस्टिव सीज़न (दिसंबर में न्यू ईयर/वेडिंग शॉपिंग) के समय अलग-अलग शहरों में अलग ऑफर चलते हैं—वैसे ही CTV में अलग कंटेंट “मूड” के हिसाब से क्रिएटिव बदलना ज्यादा असरदार होता है। AI इस बदलाव को स्केल पर संभव बनाता है।

आपके लिए एक प्रैक्टिकल सीख: 2026 की प्लानिंग करते समय “upfront बनाम programmatic” को लड़ाई न बनाएं। Upfront = coverage, Programmatic = optimization। दोनों का बजट एक ही डैशबोर्ड पर AI/एनालिटिक्स से जोड़िए, नहीं तो रिपोर्टिंग हमेशा अधूरी रहेगी।

3) Nielsen का Big Data + Panel और AI मापन: भरोसा सबसे बड़ा प्रोडक्ट

सीधा मतलब: CTV में AI जितना अच्छा ऑप्टिमाइज करे, उतना ही जरूरी है कि मापन पर बाजार का भरोसा बना रहे। 2025 में यही सबसे बड़ा तनाव था।

Nielsen की Big Data + Panel मेथडोलॉजी को लेकर खरीदारों और इंडस्ट्री समूहों (जैसे VAB) में असंतोष दिखा। एक तरफ नई मेथडोलॉजी का वादा है—ज़्यादा डेटा, ज़्यादा कवरेज। दूसरी तरफ सवाल है: क्या यह डेटा सुसंगत, ऑडिटेबल और व्यवहार में स्थिर है?

AI-युग में measurement “ड्रामा” क्यों बढ़ता है?

AI सिस्टम जो मापते हैं, वही सुधारते हैं। अगर माप ही अस्पष्ट है, तो AI ऑप्टिमाइजेशन गलत दिशा में दौड़ सकता है। उदाहरण:

• अगर किसी घर को गलत तरीके से “रीच” में गिना गया, तो frequency capping फेल
• अगर co-viewing (परिवार साथ में देख रहा) कैप्चर नहीं हुआ, तो reach कम/ज़्यादा दिखेगा

स्निपेट-योग्य बात: CTV में measurement सिर्फ रिपोर्ट नहीं—यह ट्रेडिंग करंसी है।

आपके लिए एक प्रैक्टिकल सीख: एक ही कैंपेन के लिए कम से कम दो लेयर रखें:

1. Currency measurement (जिस पर बायिंग/नेगोशिएशन होता है)
2. Outcome measurement (ब्रांड/बिज़नेस इम्पैक्ट: सर्च लिफ्ट, साइट विज़िट, स्टोर लिफ्ट, ऐप इन्स्टॉल)

AI को outcome signals दीजिए, वरना आप सिर्फ “रेटिंग्स सही थीं या नहीं” वाली बहस में फंसेंगे।

4) IP Address Match Rates की सच्चाई: AI को साफ डेटा चाहिए

सीधा मतलब: IP-to-email/identity match rates अगर कमजोर हैं, तो CTV की addressability और measurement दोनों हिल जाते हैं—और AI भी गंदे डेटा पर गलत निर्णय लेता है।

2025 में एक स्टडी के हवाले से इंडस्ट्री में यह मुद्दा तेज़ हुआ कि IP-आधारित मैचिंग कई डेटा वेंडर्स में कमज़ोर, आपस में असंगत और परिभाषाओं में अलग-अलग है। इसका नतीजा सीधा है:

• एक वेंडर जिस घर को मैच बता रहा है, दूसरा उसे बिल्कुल अलग मान रहा है
• “मैच” का फॉर्मेट/डेफिनिशन अलग होने से interoperability घटती है

AI यहाँ मदद भी कर सकता है, और नुकसान भी

• मदद: AI anomaly detection से संदिग्ध मैच पैटर्न पकड़ सकता है, डुप्लिकेट/फर्जी सिग्नल घटा सकता है
• नुकसान: अगर ट्रेनिंग डेटा ही inconsistent है, तो मॉडल “गलत आत्मविश्वास” के साथ optimize करेगा

आपके लिए एक प्रैक्टिकल सीख: 2026 के लिए अपनी CTV डेटा स्ट्रैटेजी में ये चेकलिस्ट जोड़ें:

1. Identity map का डॉक्युमेंटेशन: किन सिग्नल्स से घर/यूज़र बन रहा है
2. Match definition standard: “match” का मतलब क्या है—probabilistic या deterministic
3. Validation loop: तृतीय-पक्ष वैलिडेशन + इन-हाउस sanity checks
4. Fallback planning: IP कमजोर हो तो contextual + content signals से टार्गेटिंग

आपकी टीम के लिए 30-दिन की AI-CTV एक्शन प्लान (लीड्स के लिए भी काम का)

सीधा मतलब: अगर आप मीडिया/एजेंसी/ब्रांड टीम हैं, तो अगले 30 दिनों में आप CTV को “AI-ready” बना सकते हैं—बिना किसी बड़े प्लेटफॉर्म स्विच के।

1. KPI रीसेट (सप्ताह 1):
   • प्राथमिक: incremental reach, frequency, brand lift proxy
   • द्वितीयक: completion rate, site/app actions
2. क्रिएटिव वेरिएंट्स तैयार (सप्ताह 2):
   • कम से कम 3 कट्स: 6s/15s/30s
   • 2 मैसेजिंग एंगल: ऑफर बनाम ब्रांड कहानी
3. Measurement दोहरी व्यवस्था (सप्ताह 3):
   • currency बनाम outcomes अलग करें
   • रिपोर्ट टेम्पलेट फिक्स करें
4. Identity hygiene (सप्ताह 4):
   • match rate, overlap, और dedup रिपोर्ट मांगें
   • inconsistent vendors की लिस्ट बनाएं

मेरी राय: CTV में जीत “सबसे ज़्यादा डेटा” से नहीं होती—“सबसे साफ और उपयोगी डेटा” से होती है।

CTV का अगला कदम: AI personalization, लेकिन नियमों के साथ

2025 ने CTV को ज्यादा परिपक्व बनाया, पर साथ में जिम्मेदारी भी बढ़ी। Netflix/Disney जैसे प्लेटफॉर्म दिखा रहे हैं कि AI personalization से विज्ञापन ज्यादा प्रासंगिक हो सकता है—लेकिन Nielsen और IP मैचिंग वाली बहस बताती है कि भरोसा, मानक और पारदर्शिता के बिना यह मॉडल टिकता नहीं।

हमारी “मीडिया और मनोरंजन में AI” सीरीज़ में यह पोस्ट एक संकेत है: AI सिर्फ कंटेंट रिकमेंडेशन तक सीमित नहीं। यह अब ऑडियंस एनालिटिक्स, ऐड डिलीवरी, और measurement के केंद्र में है—और 2026 की प्लानिंग वहीं से शुरू होनी चाहिए।

अगर आप 2026 के upfront और फेस्टिव/स्पोर्ट्स कैलेंडर (न्यू ईयर, क्रिकेट सीज़न, वेडिंग शॉपिंग) को ध्यान में रखकर CTV में निवेश बढ़ा रहे हैं, तो एक सवाल अपने आप से जरूर पूछिए: आपका AI किस डेटा पर सीख रहा है—और क्या आप उस डेटा पर उतना ही भरोसा करते हैं जितना अपने बजट पर?