2025 में CTV विज्ञापन का असली खेल: AI, मापन और भरोसे की लड़ाई

Netflix और Disney जैसे बड़े स्ट्रीमिंग प्लेटफ़ॉर्म्स ने 2025 में एक बात साफ कर दी: CTV (Connected TV) अब “बस वीडियो” नहीं रहा। यह डेटा, पहचान (identity), मापन (measurement) और ऑटोमेशन की एक जटिल अर्थव्यवस्था है। और इस अर्थव्यवस्था के बीचों-बीच AI बैठा है—कभी मददगार, कभी जोखिम बढ़ाने वाला।

मैंने साल भर अलग-अलग टीमों के साथ काम करते हुए एक पैटर्न देखा है: अधिकांश ब्रांड CTV पर खर्च बढ़ा देते हैं, लेकिन डेटा की गुणवत्ता, मापन की विश्वसनीयता और ऑडियंस-मैच पर वही पुरानी आदतें चलते रहने देते हैं। नतीजा? रिपोर्टिंग सुंदर दिखती है, पर फैसले कमजोर हो जाते हैं।

AdExchanger की 2025 की चार सबसे चर्चित CTV स्टोरीज़ (Netflix Ad Suite, Disney का बिडेबल रेवेन्यू, Nielsen का Big Data + Panel विवाद, और IP match rates की समस्या) इसी “असल खेल” की चार दिशाएँ दिखाती हैं। इस पोस्ट में हम इन्हें मीडिया और मनोरंजन में AI सीरीज़ के संदर्भ में पढ़ेंगे—और आपके लिए प्रैक्टिकल चेकलिस्ट भी निकालेंगे ताकि 2026 की योजना ज़्यादा ठोस बने।

1) Netflix Ad Suite: प्लेटफ़ॉर्म-फर्स्ट विज्ञापन का नया नियम

सीधा मतलब: Netflix ने अपने इन-हाउस ऐड सर्विंग/ऐड प्लेटफ़ॉर्म (Netflix Ad Suite, NAS) के ज़रिए CTV में “प्लेटफ़ॉर्म-फर्स्ट” मॉडल को और मजबूत किया—जहाँ इन्वेंटरी, डेटा, मापन और ऑप्टिमाइज़ेशन एक ही छत के नीचे आते हैं।

Netflix ने NAS लॉन्च के बाद लगातार ऐड रेवेन्यू ग्रोथ की बात की। यह संकेत है कि बड़े प्लेयर अब थर्ड-पार्टी निर्भरता घटाकर अपनी ऐड टेक स्टैक पर नियंत्रण बढ़ा रहे हैं।

AI यहाँ क्या बदलता है?

CTV पर AI का सबसे बड़ा फायदा “कौन देख रहा है” से ज्यादा “किस संदर्भ में देख रहा है” समझने में है। AI मॉडल:

• कंटेंट-टैगिंग (जॉनर, मूड, सीन-टाइप) और कॉन्टेक्स्चुअल टार्गेटिंग बेहतर कर सकते हैं
• फ्रिक्वेंसी/रीच का प्रेडिक्टिव ऑप्टिमाइज़ेशन कर सकते हैं
• क्रिएटिव वेरिएंट्स को ऑडियंस सेगमेंट के हिसाब से टेस्ट कर सकते हैं

आपके लिए सीख (ब्रांड/एजेंसी)

यदि आप NAS जैसे प्लेटफ़ॉर्म पर खर्च बढ़ाते हैं, तो “डेटा शेयरिंग” और “मापन” पर पहले से स्पष्ट रहें:

• कौन-सी इवेंट-लेवल रिपोर्टिंग मिलेगी?
• क्या अलग-अलग DSP/डायरेक्ट बाय का होलिस्टिक व्यू मिलेगा?
• AI ऑप्टिमाइज़ेशन किस लक्ष्य पर हो रहा है: VCR, reach, conversions, incrementality?

एक लाइन में: प्लेटफ़ॉर्म जितना बंद होता है, AI उतना तेज़ ऑप्टिमाइज़ कर सकता है—पर ऑडिट और पारदर्शिता उतनी ही जरूरी हो जाती है।

2) Disney का बिडेबल रेवेन्यू: प्रोग्रामैटिक अब ‘ऐड-ऑन’ नहीं

सीधा मतलब: Disney ने 2025 में प्रोग्रामैटिक/बिडेबल CTV सेल्स को “साइड चैनल” नहीं, बल्कि स्ट्रीमिंग रेवेन्यू इंजन की तरह ट्रीट किया। रिपोर्टेड संकेतों के मुताबिक:

• Disney की प्रोग्रामैटिक सेल्स 2024 से 2025 में ~30% बढ़ीं
• बिडेबल डील्स का ~70% upfront commitments से जुड़ा

ये दो नंबर एक साथ बताते हैं: मार्केट “ऑटोमेशन” भी चाहता है और “कमिटेड डिमांड” भी। यह हाइब्रिड मॉडल 2026 में और आम होगा।

AI की भूमिका: टार्गेटिंग से आगे—पैकेजिंग और प्राइसिंग तक

AI केवल ऑडियंस टार्गेटिंग नहीं करता। Disney जैसे सेलर के लिए AI:

• इन्वेंटरी को ऑडियंस + कॉन्टेक्स्ट + व्यूअर बिहेवियर के आधार पर पैकेज कर सकता है
• डायनेमिक फ्लोर प्राइसिंग और यील्ड ऑप्टिमाइज़ेशन में मदद कर सकता है
• ब्रांड-सेफ्टी/सूटेबिलिटी को कंटेंट-लेवल पर लागू कर सकता है

आपके लिए सीख (पब्लिशर/OTT)

यदि आप FAST/AVOD या हाइब्रिड मॉडल चला रहे हैं, तो 2026 की तैयारी के लिए:

1. अपने कंटेंट मेटाडेटा को AI-रेडी बनाइए (जॉनर, थीम, सेंसिटिविटी टैग)
2. बिडेबल डील्स के लिए “गार्डरेल्स” तय करिए (फ्लोर, फ्रिक्वेंसी, डिलीवरी)
3. सेल्स टीम को AI-आधारित पैकेजिंग की भाषा सिखाइए—वरना टेक टीम अकेली पड़ जाएगी

3) Nielsen Big Data + Panel: CTV मापन में भरोसा सबसे बड़ा KPI

सीधा मतलब: 2025 के upfronts में Nielsen की Big Data + Panel पद्धति को लेकर उद्योग में असंतोष दिखा। नया तरीका डिफ़ॉल्ट करंसी बन रहा है, पर खरीदारों और इंडस्ट्री बॉडीज़ ने “किंक्स” और मेथडोलॉजी को लेकर सवाल उठाए। साथ ही, VideoAmp, iSpot, Comscore जैसे विकल्प भी अब नए नहीं रहे—वे “सिस्टम” का हिस्सा बन चुके हैं।

AI-फर्स्ट मापन का सच: मॉडल तेज़ हैं, पर बेसलाइन कमजोर हो सकती है

AI/ML मॉडल तब शानदार काम करते हैं जब:

• इनपुट डेटा साफ़ हो
• आइडेंटिटी रिज़ॉल्यूशन स्थिर हो
• ग्राउंड ट्रुथ/पैनल या वैलिडेशन मौजूद हो

CTV में चुनौती यह है कि एक ही घर में कई लोग, कई डिवाइसेज़, और कई ऐप्स होते हैं। अगर “कौन देख रहा था” ही अस्पष्ट है, तो AI के द्वारा निकला हर “इंसाइट” सुंदर होकर भी गलत हो सकता है।

ब्रांड्स के लिए एक प्रैक्टिकल ‘मापन’ चेकलिस्ट

• दो मापन व्यू रखें: एक करंसी-आधारित (जो ट्रेडिंग के लिए चाहिए), एक बिज़नेस-आधारित (जो ROI के लिए चाहिए)
• हर बड़ी CTV इन्वेस्टमेंट के साथ इन्क्रीमेंटैलिटी टेस्ट या होल्डआउट रखें
• KPI को “सिर्फ़ रेटिंग/रीच” पर न रोकें:
  • रीच/फ्रिक्वेंसी की effective सीमा
  • ब्रांड लिफ्ट
  • साइट/ऐप ट्रैफिक लिफ्ट
  • स्टोर/ऑनलाइन कन्वर्ज़न (जहाँ संभव हो)

मेरी राय: 2026 में जीत उसी की होगी जो “मापन को बहस” नहीं, “मापन को सिस्टम” बना ले।

4) IP Address match rates: पहचान (Identity) की दरारें CTV को महंगी पड़ती हैं

सीधा मतलब: इंडस्ट्री में IP-to-email/identity match rates को लेकर 2025 में तीखी चर्चा हुई। स्टडी के निष्कर्षों का सार: कई वेंडर्स में लो मैच रेट, एक-दूसरे से यूनिक/अलग मैच, और डेटा डिफ़िनिशन/फ़ॉर्मैट में असंगति।

यह समस्या सिर्फ़ टेक्निकल नहीं है। इसका सीधा असर:

• गलत फ़्रीक्वेंसी (एक ही यूज़र को बार-बार)
• गलत एट्रीब्यूशन
• डुप्लीकेट ऑडियंस
• “प्रिसाइज़ टार्गेटिंग” के नाम पर पैसा बर्बाद

AI यहाँ मदद भी करता है, नुकसान भी

• मदद: AI अनॉमली डिटेक्शन, डिडुप्लीकेशन, डेटा-क्वालिटी स्कोरिंग में बढ़िया है
• नुकसान: अगर मैचिंग बेस गलत है, तो AI उसी गलत बेस पर बहुत आत्मविश्वास से ऑप्टिमाइज़ करता है

2026 के लिए ‘Identity Hygiene’ कदम

• हर वेंडर के साथ मैच-डेफिनिशन लिखित में तय करें: “मैच” का मतलब क्या है?
• एक कॉमन फ़ॉर्मैट/टैक्सोनॉमी अपनाएँ (कम से कम अपनी संस्था के अंदर)
• “IP-only” पर निर्भरता घटाएँ;
  • फर्स्ट-पार्टी सिग्नल्स
  • लॉग्ड-इन वातावरण
  • कॉन्टेक्स्चुअल टार्गेटिंग
  • क्लीन रूम/प्राइवेसी-सेफ कोलैब (जहाँ लागू हो)

5) ‘मीडिया और मनोरंजन में AI’ के संदर्भ में: CTV की दिशा 2026 में कहाँ जाएगी?

सीधा मतलब: CTV का अगला चरण “ज्यादा इन्वेंटरी” नहीं, ज्यादा भरोसेमंद ऑटोमेशन होगा—और AI उसी का इंजन है।

2025 ने चार संदेश दिए:

1. प्लेटफ़ॉर्म्स अपना ऐड स्टैक खुद बना/चलाना चाहते हैं (Netflix)
2. बिडेबल प्रोग्रामैटिक रेवेन्यू अब कोर बिज़नेस है (Disney)
3. मापन करंसी पर लड़ाई अभी जारी है (Nielsen और विकल्प)
4. आइडेंटिटी/मैचिंग की सफाई किए बिना AI का लाभ सीमित है (IP match मुद्दा)

“People also ask” शैली में 4 त्वरित जवाब

CTV विज्ञापन में AI का सबसे उपयोगी हिस्सा क्या है? कॉन्टेक्स्चुअल समझ, फ्रिक्वेंसी/रीच ऑप्टिमाइज़ेशन, और क्रिएटिव टेस्टिंग—जब डेटा साफ़ हो।

CTV मापन इतना विवादित क्यों है? क्योंकि घर-स्तर और व्यक्ति-स्तर पहचान मुश्किल है, और करंसी-ग्रेड मेथडोलॉजी पर सबका भरोसा एक जैसा नहीं।

IP-based targeting का विकल्प क्या है? फर्स्ट-पार्टी/लॉग्ड-इन सिग्नल, कॉन्टेक्स्चुअल टार्गेटिंग, और प्राइवेसी-सेफ कोलैब मॉडल।

Upfront + programmatic साथ कैसे चलेंगे? हाइब्रिड डील्स: कमिटेड डिमांड के साथ बिडेबल डिलीवरी और ऑटोमेटेड ऑप्टिमाइज़ेशन।

2026 के लिए एक छोटा एक्शन प्लान (लीड्स के लिए उपयोगी)

अगर आप मार्केटिंग लीड, OTT/पब्लिशर, या एजेंसी में हैं, तो अगले 30 दिनों में ये करें:

1. डेटा ऑडिट: आपके CTV पार्टनर्स में मैच-डेफिनिशन, डुप्लीकेशन, और फ़ॉर्मैट क्या हैं?
2. मापन डुअल-ट्रैक: करंसी मेट्रिक्स + बिज़नेस मेट्रिक्स अलग रखें
3. AI गवर्नेंस: कौन-से मॉडल, कौन-से डेटा पर, किस लक्ष्य से ऑप्टिमाइज़ कर रहे हैं—लिखित करें
4. क्रिएटिव ऑप्स: 3–5 क्रिएटिव वेरिएंट्स, ऑडियंस/कॉन्टेक्स्ट के अनुसार टेस्टिंग प्लान बनाएं

CTV में AI का वादा बड़ा है, पर “डेटा की सफाई” के बिना यह वादा अक्सर सिर्फ़ डैशबोर्ड तक सीमित रह जाता है। 2026 में आप किस चीज़ को प्राथमिकता देंगे—ज्यादा reach या ज्यादा भरोसेमंद reach?