DSPs पर ब्रॉडकास्ट रेडियो: AI से प्रोग्रामैटिक वापसी

ऑडियो पर लोगों का समय बहुत है, बजट उतना नहीं। 2024 में यूज़र्स ने अपने कुल मीडिया टाइम का 20% से ज़्यादा हिस्सा ऑडियो (रेडियो, पॉडकास्ट, स्ट्रीमिंग म्यूज़िक) पर बिताया, लेकिन विज्ञापन खर्च सिर्फ 4.5% के आसपास रहा। यह गैप कोई “रुचि की कमी” नहीं—यह खरीद, टार्गेटिंग और माप (measurement) की पुरानी बाधाओं का नतीजा है।

अब वही बाधाएँ तेज़ी से टूट रही हैं। ताज़ा संकेत: ब्रॉडकास्ट रेडियो इन्वेंट्री अब DSPs के ज़रिए प्रोग्रामैटिक तरीके से उपलब्ध होने लगी है—यानी रेडियो भी उसी “ओमनीचैनल” बकेट में आ रहा है जहाँ CTV, मोबाइल, वेब और डिजिटल ऑडियो पहले से खेल रहे हैं।

इस पोस्ट में मैं इसे “सिर्फ एक डील” की तरह नहीं देखता। मेरे हिसाब से यह मीडिया और मनोरंजन में AI वाली बड़ी कहानी का हिस्सा है: जहाँ डेटा-ग्राफ, पहचान (identity), और मॉडलिंग मिलकर पारंपरिक फॉर्मैट्स को भी addressable और measurable बना रहे हैं।

ब्रॉडकास्ट रेडियो DSPs तक पहुँचा कैसे—और इसका असली मतलब क्या है

सीधा जवाब: DSPs में ब्रॉडकास्ट रेडियो आने का मतलब है कि रेडियो अब उसी वर्कफ़्लो में खरीदा जा सकेगा जहाँ ब्रांड अपनी डिजिटल कैंपेन चलाते हैं—ऑडियंस, फ्रीक्वेंसी, डील्स और रिपोर्टिंग के साथ।

हाल की घोषणा में एक DSP ने एक बड़े रेडियो नेटवर्क और उसके ऐड प्लेटफ़ॉर्म के साथ डायरेक्ट इंटीग्रेशन किया, जिससे ब्रॉडकास्ट रेडियो इन्वेंट्री को प्रोग्रामैटिक पाइपलाइन में जोड़ा जा सका। यह कदम तीन बातें बदल देता है:

1. एक ही जगह से खरीद (single console buying): ओमनीचैनल टीमों के लिए रेडियो “अलग दुनिया” नहीं रहेगा।
2. डेटा-मैचिंग से ऑडियंस टार्गेटिंग: जहाँ ब्रॉडकास्ट रेडियो में यूज़र-लेवल सिग्नल कम होते हैं, वहाँ ग्राफ़-मैचिंग + मॉडलिंग रास्ता खोलती है।
3. मेज़रमेंट और एट्रिब्यूशन की नई परत: किस स्टेशन पर, किस घंटे में ऐड चला—इस स्तर तक रिपोर्टिंग संभव होने की दिशा में कदम।

यह वही जगह है जहाँ AI और मशीन लर्निंग व्यावहारिक बनते हैं—क्योंकि बिना मॉडलिंग के ब्रॉडकास्ट रेडियो को “डिजिटल जैसा” बनाना मुश्किल है।

ऑडियो SPO (Supply Path Optimization): रेडियो में “सीधा रास्ता” क्यों जरूरी है

सीधा जवाब: SPO का लक्ष्य है कि ऐड खरीदने का रास्ता छोटा, साफ़ और पारदर्शी हो—कम फीस, कम डुप्लिकेशन, बेहतर सिग्नल और बेहतर क्वालिटी कंट्रोल।

डिजिटल में SPO वर्षों से चर्चा में है, लेकिन ऑडियो में इसका महत्व और बढ़ जाता है क्योंकि:

• ऑडियो इन्वेंट्री कई लेयर्स (नेटवर्क, SSP, एक्सचेंज, रीसेल) से गुजर सकती है।
• ऑडियो में ब्रांड-सेफ्टी और कॉन्टेक्स्ट संवेदनशील हैं (न्यूज़, टॉक रेडियो, लोकल शो)।
• रेडियो/ऑडियो के लिए डेटा सिग्नल पहले ही सीमित हैं—तो “गलत सप्लाई पाथ” पर डेटा और भी कमजोर हो जाता है।

डायरेक्ट इंटीग्रेशन का बड़ा फायदा यही है: पब्लिशर + DSP मिलकर सिग्नल शेयरिंग, डील प्रायोरिटी, और रिपोर्टिंग स्टैंडर्ड बेहतर कर सकते हैं। मेरे अनुभव में जब सप्लाई पाथ साफ़ होता है, तब AI-आधारित ऑप्टिमाइज़ेशन (जैसे बिडिंग, फ्रीक्वेंसी कैप, कन्वर्ज़न प्रॉक्सी) भी ज़्यादा भरोसेमंद होता है।

प्रोग्रामैटिक ऑडियो का ट्रेंड क्या कहता है

सीधा जवाब: डिजिटल ऑडियो में प्रोग्रामैटिक का हिस्सा बढ़ रहा है—और वही लॉजिक अब ब्रॉडकास्ट रेडियो की तरफ बढ़ रहा है।

इस साल प्रोग्रामैटिक डिजिटल ऑडियो ऐड स्पेंड का 30% रहा, जो 2022 में 22% था। यह बढ़त बताती है कि मार्केट “ऑटोमेशन + मापन” की दिशा में जा रहा है। ब्रॉडकास्ट रेडियो का DSPs में आना उसी का अगला पड़ाव है।

रेडियो की सबसे बड़ी समस्या: ID नहीं है—तो टार्गेटिंग कैसे होगी?

सीधा जवाब: ब्रॉडकास्ट रेडियो में लॉग-इन नहीं होता, इसलिए ईमेल/यूज़र ID जैसे सिग्नल नहीं मिलते; समाधान है ‘identity spine’—यानी मॉडलिंग के जरिए रेडियो सुनने वालों को डिजिटल प्रोफाइल्स से जोड़ना।

डिजिटल ऑडियो ऐप्स में यूज़र अक्सर लॉग-इन होते हैं, इसलिए डिवाइस/अकाउंट सिग्नल मिल जाते हैं। ब्रॉडकास्ट रेडियो में यह नहीं है। फिर भी “ऑडियंस-आधारित खरीद” संभव हो रही है क्योंकि प्लेटफ़ॉर्म्स यह कर रहे हैं:

• डिजिटल ऑडियो में उपलब्ध लॉग्ड-इन प्रोफाइल्स से एक रेफरेंस ऑडियंस बनाना
• प्रोबैबिलिस्टिक मॉडलिंग ग्राफ़ से उन प्रोफाइल्स का “रेडियो-जैसा ट्विन” अनुमान लगाना
• कॉन्टेक्स्ट सिग्नल (कौन-सा शो/स्टेशन/टाइम स्लॉट), थर्ड-पार्टी डेटा और पैटर्न्स से लुक-अलाइक तैयार करना
• DSP और पब्लिशर दोनों के डेटा ग्राफ़ को मैच करके शेयर्ड IDs बनाना

यहाँ AI का रोल बहुत स्पष्ट है: कम सिग्नल में बेहतर अनुमान। लेकिन एक शर्त के साथ—मॉडलिंग तभी काम करती है जब डेटा गवर्नेंस, कंसेंट, और बायस कंट्रोल सही हो। वरना “टार्गेटिंग” बस एक महँगा भ्रम बन जाती है।

एक व्यावहारिक उदाहरण: “होम इम्प्रूवमेंट इंटेंडर्स”

सीधा जवाब: पहले डिजिटल ऑडियो से इंटेंट सिग्नल पकड़ो, फिर मॉडलिंग से वैसा ही रेडियो ऑडियंस ढूँढो।

मान लीजिए ब्रांड को “घर सुधारने” में रुचि रखने वाले लोग चाहिए। डिजिटल ऑडियो प्रोफाइल्स को थर्ड-पार्टी डेटा से मैच करके यह सेगमेंट बनाया जा सकता है (जैसे होम-ओनरशिप संकेत)। फिर वही प्लेटफ़ॉर्म यह अनुमान लगाता है कि ब्रॉडकास्ट रेडियो के कौन-से श्रोता इस सेगमेंट से मिलते-जुलते हैं। नतीजा: रेडियो पर भी ऑडियंस-बेस्ड बाइंग संभव।

मेज़रमेंट और एट्रिब्यूशन: ऑडियो को “ब्लैक बॉक्स” रहने की ज़रूरत नहीं

सीधा जवाब: डायरेक्ट इंटीग्रेशन रेडियो ऐड्स को टाइम, स्टेशन और एक्सपोज़र-लेवल तक मापने में मदद करता है—जिससे ब्रांड फुल-फनल रिपोर्टिंग के करीब पहुँचते हैं।

रेडियो में पारंपरिक तौर पर माप का सहारा “स्पॉट टाइम” और “प्रोमो कोड/कॉल टू एक्शन” रहे हैं। नई सेटअप में दो बदलाव अहम हैं:

1. ऑवर-लेवल लॉग्स: किस घंटे में कौन-सा ऐड चला—यह डेटा जल्दी और साफ़ मिलता है।
2. इन्फर्ड एक्सपोज़र सेट: अगर किसी समय-बाउंड प्रोमो का रिस्पॉन्स बढ़ता है, तो प्लेटफ़ॉर्म “संभावित एक्सपोज़्ड ऑडियंस” बनाकर मेज़रमेंट पार्टनर्स को भेज सकता है।

AI यहाँ “जादू” नहीं करता—यह एट्रिब्यूशन मॉडलिंग को व्यावहारिक बनाता है। खासकर तब, जब आप रेडियो + डिजिटल ऑडियो + CTV को एक साथ देखकर यह समझना चाहते हैं कि:

• किस टचपॉइंट ने रीच बढ़ाई
• किसने कन्वर्ज़न में मदद की
• फ्रीक्वेंसी कहाँ ओवर हो रही है

याद रखने लायक लाइन: रेडियो में डेटा कम है, लेकिन इरादा (intent) और ध्यान (attention) बहुत है—AI का काम उस ध्यान को मापने लायक बनाना है।

मीडिया और मनोरंजन में AI के लिए इसका मतलब: कंटेंट, कॉन्टेक्स्ट और कमाई—तीनों बदलेंगे

सीधा जवाब: जब ब्रॉडकास्ट रेडियो भी प्रोग्रामैटिक बनता है, तो AI-सपोर्टेड पर्सनलाइज़ेशन सिर्फ ‘सिफारिश’ तक सीमित नहीं रहता—वह ‘मोनिटाइज़ेशन’ तक पहुँच जाता है।

हम अक्सर “AI in Media” को कंटेंट रिकमेंडेशन या जनरेटिव टूल्स तक सीमित कर देते हैं। लेकिन यह खबर दिखाती है कि AI का एक बड़ा असर वितरण और कमाई (distribution & monetization) में भी है:

• कॉन्टेक्स्चुअल इंटेलिजेंस: कौन-सा शो किस मूड/टॉपिक का है—AI से टैगिंग और सेफ्टी बेहतर हो सकती है।
• इन्वेंट्री ऑप्टिमाइज़ेशन: कौन-सा टाइम स्लॉट किस ऑडियंस के लिए, किस प्राइस पर—यह ऑप्टिमाइज़ेशन AI से और तेज़ होता है।
• क्रिएटिव वेरिएशन: ऑडियो ऐड्स के अलग-अलग वर्ज़न (भाषा, ऑफर, टोन) और उनकी परफॉर्मेंस सीखना—यह ML के लिए आदर्श केस है।

दिसंबर 2025 के हिसाब से एक और व्यावहारिक बात: त्योहार-सीज़न और नए साल की सेल्स में ब्रांड्स “रीच + परफॉर्मेंस” दोनों चाहते हैं। रेडियो की रीच और डिजिटल के माप को जोड़ना, बजट प्लानिंग में रेडियो को फिर से महत्वपूर्ण बना सकता है—खासकर FMCG, ऑटो, रिटेल, और फाइनेंस जैसी कैटेगरीज़ में।

ब्रांड्स/एजेंसियों के लिए 7-स्टेप एक्शन प्लान (ऑडियो + AI)

सीधा जवाब: रेडियो को ‘अलग’ न चलाएँ; उसे ऑडियो-फर्स्ट ओमनीचैनल सेटअप में AI-सहायता के साथ टेस्ट करें।

1. एक KPI चुनें: रीच, स्टोर विज़िट, साइट ट्रैफिक, लीड्स—एक प्राथमिक लक्ष्य तय करें।
2. ऑडियंस स्ट्रेटजी लिखें: 2–3 कोर सेगमेंट + 1 ब्रॉड रीच सेगमेंट रखें।
3. डील टाइप तय करें: शुरुआत में programmatic guaranteed जैसे कंट्रोल्ड सेटअप से सीखना आसान होता है।
4. फ्रीक्वेंसी कैप लगाएँ: रेडियो+डिजिटल में फ्रीक्वेंसी जल्दी बढ़ सकती है; शुरुआती सीमा तय रखें।
5. क्रिएटिव को 2 वर्ज़न में बाँटें: एक ब्रांड-स्टोरी, एक ऑफर-लेड। AI-आधारित रिपोर्टिंग से जल्दी सीख मिलेगा।
6. ऑवर-लेवल रिपोर्ट देखें: कौन-सा टाइम स्लॉट काम कर रहा है, इसे साप्ताहिक नहीं—कम से कम 48–72 घंटे में देखें।
7. इन्क्रिमेंटैलिटी टेस्ट करें: रेडियो ऑन/ऑफ या जियो-होल्डआउट जैसे सरल डिज़ाइन से असली असर पकड़ें।

आगे क्या बदलेगा: 2026 की दिशा

सीधा जवाब: 2026 में रेडियो का प्रोग्रामैटिक इकोसिस्टम “नेटवर्क-केंद्रित” से “इंडस्ट्री-व्यापी” इंटीग्रेशन की तरफ बढ़ेगा, और पहचान/मापन की बहस तेज़ होगी।

अगर ब्रॉडकास्ट रेडियो का मॉडल दूसरे ब्रॉडकास्टर्स तक फैलता है, तो दो तरह की प्रतिस्पर्धा दिखेगी:

• आइडेंटिटी की प्रतिस्पर्धा: किसके पास बेहतर ग्राफ़, बेहतर मॉडलिंग और बेहतर प्राइवेसी कंट्रोल है।
• मेज़रमेंट की प्रतिस्पर्धा: कौन बेहतर तरीके से रेडियो एक्सपोज़र को डिजिटल परिणामों से जोड़ पाता है।

मेरी राय: जो ब्रांड अभी टेस्ट नहीं करेंगे, वे अगले साल सिर्फ “महँगा सीखने” की स्थिति में आएँगे। रेडियो को हल्के में लेना आसान है, लेकिन ओमनीचैनल में रेडियो का लाभ अक्सर ‘इन्क्रिमेंटल रीच’ में छुपा होता है—और अब उसे मापने के टूल्स भी बेहतर हो रहे हैं।

अगला कदम: आपके लिए सही सेटअप क्या है?

ब्रॉडकास्ट रेडियो का DSPs में आना एक सीधी बात कहता है: मीडिया प्लानिंग अब फॉर्मैट के हिसाब से नहीं, सिग्नल और मापन के हिसाब से होगी। और AI उसी बदलाव का इंजन है—कॉन्टेक्स्ट समझने से लेकर ऑडियंस मॉडलिंग और एट्रिब्यूशन तक।

अगर आप इस “मीडिया और मनोरंजन में AI” सीरीज़ को फॉलो कर रहे हैं, तो यह पोस्ट एक पुल है: कंटेंट की दुनिया से बाहर निकलकर डिस्ट्रिब्यूशन और मोनिटाइज़ेशन के मैदान में।

आपके ऑडियो बजट में सबसे बड़ी रुकावट क्या है—इन्वेंट्री, टार्गेटिंग, या मेज़रमेंट? उसी जवाब से आपकी 2026 ऑडियो स्ट्रेटजी तय होगी।