Lionsgate का Ad Server कदम: CTV में AI की कमाई रणनीति

स्ट्रीमिंग की दुनिया में 2025 का एक बड़ा सच ये है: देखने का समय बढ़ रहा है, पर हर व्यू की कीमत अपने-आप नहीं बढ़ती। FAST (Free Ad-Supported Streaming TV) चैनल्स ने दर्शकों को “फ्री” का आकर्षण दिया, लेकिन कई कंटेंट मालिकों के लिए CPM (हज़ार इम्प्रेशन्स की कीमत) उम्मीद से नीचे रहे। यही दबाव Lionsgate जैसी स्टूडियो कंपनियों को एक नए रास्ते पर ला रहा है—कंटेंट के साथ-साथ एड टेक में भी गंभीर निवेश।

इसी संदर्भ में Lionsgate ने Comcast के FreeWheel को अपना एक्सक्लूसिव ad server पार्टनर चुना है, ताकि वह अपने FAST चैनल्स के बढ़ते एड इन्वेंट्री को बेहतर तरीके से मैनेज और मोनेटाइज़ कर सके। “मीडिया और मनोरंजन में AI” सीरीज़ के लिए ये खबर इसलिए अहम है, क्योंकि यह बताती है कि AI का रोल अब सिर्फ कंटेंट सिफारिश या ऑटो-एडिटिंग तक सीमित नहीं रहा—कमाई (monetization) के फैसलों के केंद्र में भी AI-चालित सिस्टम आ रहे हैं।

Lionsgate ने ad server क्यों चुना—और वो भी एक्सक्लूसिव?

सीधा जवाब: क्योंकि FAST इन्वेंट्री बढ़ रही है और स्टूडियो “प्रीमियम” प्राइसिंग साबित करना चाहता है। Lionsgate ने पिछले कुछ सालों में DirecTV, Pluto TV, LG, Vizio जैसे प्लेटफॉर्म्स पर FAST चैनल्स का “मेन्यू” बनाया। शुरुआत में उसने CTV reseller के साथ काम किया, पर जल्द ही एक पैटर्न दिखा—व्यूअरशिप ठीक-ठाक, लेकिन CPM अपेक्षाकृत कम।

Lionsgate की टीम ने इस साल RFP चलाकर ad-tech पार्टनर चुना, ताकि वे “इन्वेंट्री पर थोड़ा ज्यादा कंट्रोल” ले सकें। दिलचस्प बात ये है कि Lionsgate ने साफ संकेत दिया कि पूरी एड-सेल्स मशीनरी शून्य से खड़ी करना उनका लक्ष्य नहीं है। उनका फोकस है: कंटेंट और चैनल नेटवर्क स्केल करना, जबकि एड सर्विंग/मोनेटाइज़ेशन की रीढ़ एक भरोसेमंद पार्टनर संभाले।

“हम पूरा ad business खुद नहीं चलाना चाहते”—इसका मतलब क्या है?

यह एक प्रैक्टिकल स्टांस है। एड टेक में उतरने का मतलब होता है:

• एड सर्वर सेटअप, टैगिंग, SSAI/CSAI इंटीग्रेशन
• डिमांड पार्टनर्स, प्रोग्रामेटिक पाइपलाइन, प्राइस फ्लोर्स
• मेज़रमेंट, फ्रॉड कंट्रोल, ब्रांड सेफ्टी
• सेल्स ऑप्स और रेवेन्यू रिपोर्टिंग

एक स्टूडियो, जिसकी डीएनए लाइसेंसिंग और प्रोडक्शन है, अगर ये सब एक साथ इन-हाउस करने लगे तो फोकस बिखरता है। इसलिए एक्सक्लूसिव पार्टनर चुनना “कम आज़ादी” नहीं, बल्कि शुरुआती दौर में कम ऑपरेशनल रिस्क है।

FAST चैनल्स की असली पहेली: सिंगल-शो चैनल्स और CPM

सीधा जवाब: FAST में प्रीमियमनेस अब “चैनल ब्रांड” से नहीं, “ऑडियंस बिहेवियर” से तय होगी। Lionsgate के कई FAST चैनल्स single-IP networks हैं—एक ही शो के एपिसोड्स लगातार, जैसे “Designated Survivor”, “The Conners”, “Nashville” आदि।

यह मॉडल पारंपरिक टीवी के पैकेज्ड चैनल्स (जैसे Bravo, HGTV) से अलग है, जहां प्रोग्रामिंग मिक्स होता है और ब्रांड इक्विटी दशक भर में बनती है। FAST में अक्सर कम्फर्ट-वॉचिंग चलता है—लोग नया खोजने के बजाय पुराने पसंदीदा शो पर टिक जाते हैं।

CPM कम क्यों हो जाते हैं, जबकि व्यूअरशिप बड़ी होती है?

मेरे अनुभव में CTV/FAST में CPM दबने के 4 आम कारण होते हैं:

1. डिमांड सिग्नल कमजोर: एडवर्टाइज़र को ऑडियंस के बारे में भरोसेमंद संकेत कम मिलते हैं।
2. इन्वेंट्री “कमोडिटी” बन जाती है: ओपन ऑक्शन में बिना कहानी (premium narrative) के इन्वेंट्री सस्ती बिकती है।
3. फ्रिक्वेंसी/रीच कंट्रोल कठिन: अगर कैपिंग/पेसिंग साफ नहीं, तो ब्रांड्स खर्च कम करते हैं।
4. मेज़रमेंट गैप: कम्प्लीशन रेट, व्यूएबिलिटी, IVT/फ्रॉड, ब्रांड लिफ्ट—इनका एकरूप रिपोर्टिंग न हो।

Lionsgate का ad server कदम इसी जगह असर डालता है: मेज़रमेंट + कंट्रोल + प्राइसिंग डिसिप्लिन।

इस कहानी में AI कहाँ है? Ad server के पीछे का “इंटेलिजेंस लेयर”

सीधा जवाब: AI यहाँ “एड टार्गेटिंग” से ज्यादा “वैल्यू प्रूफ” करने में काम आती है। कई लोग AI को सिर्फ “किसे कौन सा ऐड दिखे” तक सीमित समझते हैं। लेकिन FAST की अर्थव्यवस्था में AI/ML का बड़ा रोल ये है कि आप अपनी इन्वेंट्री को premium कैसे साबित करते हैं।

1) ऑडियंस सेगमेंटेशन: “कौन देख रहा है” से “क्यों देख रहा है” तक

AI-driven analytics (जैसे क्लस्टरिंग, सीक्वेंस मॉडलिंग) ये पहचान सकते हैं:

• कौन से दर्शक binge loop में हैं (लगातार एपिसोड)
• किस समय/डिवाइस पर “lean-back viewing” ज्यादा है
• किस शो के साथ विज्ञापन सहनशीलता (ad tolerance) अधिक है

इससे पैकेजिंग बेहतर होती है—ब्रांड्स को सिर्फ इम्प्रेशन्स नहीं, देखने के इरादे (intent) जैसे संकेत मिलते हैं।

2) डायनामिक प्राइस फ्लोर्स और यील्ड ऑप्टिमाइजेशन

CTV में असली खेल yield का है: एक ही स्लॉट कभी $X का, कभी $2X का बिक सकता है। AI मॉडल्स ऐतिहासिक डिमांड, सीज़नैलिटी और ऑडियंस कंपोजिशन देखकर:

• प्राइस फ्लोर रिकमेंड कर सकते हैं
• डील बनाम ओपन ऑक्शन का मिक्स तय कर सकते हैं
• पेसिंग और फ्रिक्वेंसी कैपिंग सुझाव दे सकते हैं

दिसंबर 2025 का संदर्भ भी महत्वपूर्ण है: छुट्टियों के बाद Q1 में बजट रीसेट होता है। जो नेटवर्क अभी से कंसिस्टेंट डिलिवरी और क्लीन मेज़रमेंट दिखा देते हैं, उन्हें Q1 में बेहतर डील्स मिलती हैं।

3) कंटेंट-टू-एड फिट: “एवरग्रीन” पहचानना

RSS रिपोर्टिंग का सबसे काम का संकेत ये है कि Lionsgate विज्ञापन डेटा से ये सीखना चाहता है कि:

• कौन से टाइटल्स की enduring audience है
• कौन सा कंटेंट FAST पर लंबे समय तक पैसा छाप सकता है

यहाँ AI कंटेंट ऑप्टिमाइजेशन सीधे मोनेटाइज़ेशन से जुड़ जाता है। उदाहरण के लिए:

• यदि किसी शो में returning viewers का अनुपात ज्यादा है, तो वह ब्रांड सेफ, हाई-रिपीट इन्वेंट्री बनता है
• अगर किसी टाइटल में “ड्रॉप-ऑफ” पैटर्न तेज है, तो ad load/placement बदलकर रिटेंशन बढ़ाई जा सकती है

एक लाइन में: FAST में जीत वही पाएगा जो कंटेंट की लोकप्रियता को “डेटा-से-साबित प्रीमियम” में बदल दे।

ओपन ऑक्शन बनाम डायरेक्ट सेल: Lionsgate जैसे स्टूडियो क्या सीखें?

सीधा जवाब: दोनों चाहिए, पर क्रम (sequence) मायने रखता है। Lionsgate का रुख संकेत देता है कि पहले इन्वेंट्री कंट्रोल और वैल्यू-प्रूफिंग, फिर आक्रामक विस्तार।

एक व्यावहारिक “स्टेप-लैडर” मॉडल

अगर आप मीडिया/एंटरटेनमेंट कंपनी हैं और FAST/CTV पर उतर रहे हैं, तो मैं यह क्रम सुझाऊँगा:

1. एड सर्वर/SSAI का बेसलाइन स्टेबल करें: डिलिवरी, लॉग्स, रिपोर्टिंग एकरूप हो।
2. मेज़रमेंट को स्टैंडर्ड करें: कम्प्लीशन, VCR, IVT फिल्टर्स, डिडुप्लीकेशन।
3. प्रोग्रामेटिक में प्राइसिंग डिसिप्लिन: फ्लोर्स, ब्लॉकलिस्ट/अलाउलिस्ट, डील IDs।
4. डायरेक्ट/पीएमपी पैकेजिंग: सिंगल-शो चैनल्स को “ऑडियंस मोमेंट” की भाषा में बेचना।
5. AI-driven insights से कंटेंट फैसले: कौन से टाइटल पर नया FAST चैनल बनाना है, कौन सा बंद करना है।

यह “कंटेंट → एड टेक → AI इनसाइट्स → कंटेंट” का लूप है। यही इस सीरीज़ का मुख्य थीम भी है।

2026 की ओर: “रिएक्ट-इन-रियल-टाइम” टीवी ऐड्स और एजेंटिक AI

सीधा जवाब: CTV विज्ञापन तेज़ी से रियल-टाइम और ऑटोमेटेड निर्णयों की तरफ जा रहा है। इंडस्ट्री में 2026 के लिए रियल-टाइम रिएक्टिव ऐड्स, और agentic मीडिया एक्ज़ीक्यूशन (जहाँ सिस्टम खुद लक्ष्य, बजट, प्लेसमेंट निर्णयों का बड़ा हिस्सा संभालते हैं) जैसी दिशा की चर्चा तेज़ है।

Lionsgate का FreeWheel के साथ एक्सक्लूसिव सेटअप इस ट्रेंड के साथ फिट बैठता है:

• एड सर्वर “कंट्रोल टॉवर” बनता है
• AI लेयर “फ्लाइट प्लान” बेहतर बनाती है
• कंटेंट टीम “एयरक्राफ्ट” बढ़ाने पर ध्यान देती है (चैनल्स, लाइब्रेरी, व्यूअरशिप)

अगर आप भारतीय OTT/ब्रॉडकास्ट संदर्भ में सोचें, तो FAST जैसे मॉडल भारत में भी बढ़ रहे हैं। जैसे-जैसे स्मार्ट टीवी और कनेक्टेड डिवाइसेज़ बढ़ेंगे, हिंदी/रीजनल कंटेंट लाइब्रेरी वाले नेटवर्क्स के लिए यही सवाल आएगा: “हमारा व्यू कितना वर्थ है?” जवाब तकनीक + डेटा + AI का मिश्रण ही देगा।

एक्शन प्लान: आपकी टीम सोमवार से क्या कर सकती है?

सीधा जवाब: तीन डैशबोर्ड और दो फैसले—यही शुरुआत है। अगर आप स्टूडियो, नेटवर्क, OTT या CTV पब्लिशर साइड पर हैं, तो ये करें:

1) “वैल्यू डैशबोर्ड” बनाइए (7 दिन में)

• प्रति चैनल: औसत CPM, fill rate, completion rate
• प्रति कंटेंट IP: returning viewers %, session length
• प्रति डिवाइस/प्लेटफॉर्म: डिलिवरी स्थिरता और ad error rate

2) ओपन ऑक्शन के लिए 2 स्पष्ट नियम तय करें

• कौन से स्लॉट्स open में जाएंगे और कौन से deal-only
• न्यूनतम प्राइस फ्लोर और उसके पीछे का लॉजिक

3) AI/ML के लिए “कम लेकिन साफ” डेटा फीड सुनिश्चित करें

• इवेंट टैक्सोनॉमी एक जैसी रखें (play, pause, ad_start, ad_complete)
• पहचान/प्राइवेसी के नियम स्पष्ट रखें (कंसेंट, डेटा रिटेंशन)

मेरी राय: FAST में सबसे पहले “मेज़रमेंट की सच्चाई” ठीक करें। AI बाद में भी काम कर लेगा—पर गंदे डेटा पर AI भी गलत निष्कर्ष देगा।

आगे का सवाल जो हर मीडिया कंपनी को पूछना चाहिए

Lionsgate का कदम एक संकेत है कि स्टूडियो अब सिर्फ कंटेंट सप्लायर नहीं रहना चाहते—वे इन्वेंट्री की कीमत तय करने वाले सिस्टम को भी समझना और नियंत्रित करना चाहते हैं। “मीडिया और मनोरंजन में AI” की भाषा में कहें तो: कंटेंट की सफलता का अगला अध्याय एड टेक और AI इनसाइट्स के साथ लिखा जा रहा है।

अगर 2026 में आपका दर्शक आपके पास है, लेकिन CPM आपके पक्ष में नहीं, तो समस्या कंटेंट की नहीं—अक्सर पोज़िशनिंग, मेज़रमेंट और डेटा-इंटेलिजेंस की होती है।

अब आप क्या चुनेंगे: सिर्फ व्यू बढ़ाना, या व्यू की कीमत भी तय करना?