FAST चैनल्स में AI-आधारित ऐड सर्वर: Lionsgate से सीख

TV और फिल्म स्टूडियो आम तौर पर कहानियों, कलाकारों और लाइसेंसिंग की भाषा बोलते हैं। लेकिन 18/12/2025 को Lionsgate ने एक ऐसा कदम उठाया जिसने साफ कर दिया कि अब स्टोरीटेलिंग के साथ-साथ ऐड-स्टैक भी “प्रीमियम” बनने की शर्त है। Lionsgate ने अपने FAST चैनल्स के लिए Comcast के FreeWheel को एक्सक्लूसिव ऐड सर्वर चुना—यानी अब वह अपने बढ़ते ऐड इन्वेंट्री को अधिक नियंत्रित तरीके से मैनेज और बेचने जा रहा है।

यह खबर सिर्फ “एक और पार्टनरशिप” नहीं है। यह मीडिया और मनोरंजन में AI की बड़ी कहानी का हिस्सा है: कंटेंट के साथ डेटा, और डेटा के साथ बेहतर विज्ञापन निर्णय। मैंने कई मीडिया टीमों में एक पैटर्न देखा है—जब FAST/CTV पर व्यूज़ बढ़ते हैं पर CPM वैसा नहीं बढ़ता, तब सवाल उठता है: “हमारे दर्शक इतने हैं, फिर वैल्यू क्यों नहीं मिल रही?” Lionsgate का जवाब है: पहले इन्वेंट्री पर पकड़ बनाओ, फिर AI-सक्षम ऐड डिलिवरी और ऑप्टिमाइज़ेशन से वैल्यू साबित करो।

Lionsgate ने ऐड टेक में कदम क्यों रखा? (और “पूरा इन-हाउस” क्यों नहीं गया)

सीधा कारण: Lionsgate के FAST चैनल्स पर दर्शक बढ़ रहे थे, लेकिन CPM अपेक्षाकृत कम दिख रहे थे। ऐसी स्थिति में कई कंपनियाँ दो चरम रास्ते चुनती हैं—या तो सब कुछ आउटसोर्स, या फिर पूरा ऐड बिज़नेस इन-हाउस। Lionsgate ने तीसरा रास्ता चुना: कंट्रोल बढ़ाओ, लेकिन पूरी मशीनरी खुद मत बनाओ।

Lionsgate की EVP Chase Brisbin के मुताबिक कंपनी ने इस साल RFP चलाया क्योंकि वह “इन्वेंट्री पर थोड़ा और नियंत्रण” चाहती थी। पर उन्होंने यह भी स्पष्ट किया कि शून्य ऐड अनुभव से शुरू करके पूरी ऐड प्रपोज़िशन की मालिक बनना वह नहीं चाहती थी। यह दृष्टिकोण व्यावहारिक है, खासकर 2025 के अंत में जब CTV का टेक-स्टैक और मापन (measurement) लगातार बदल रहा है।

“एक्सक्लूसिव ऐड सर्वर” का असल मतलब

एक्सक्लूसिव पार्टनर चुनने का अर्थ है:

• एड डिलिवरी की एक सिंगल ‘सोर्स ऑफ ट्रुथ’ (फ्रीक्वेंसी, पेसिंग, ब्रेक स्ट्रक्चर)
• इन्वेंट्री का मानकीकरण (एक जैसी परिभाषाएँ: इम्प्रेशन, कंप्लीशन, फिल रेट)
• सेल्स और ऑपरेशंस में सरलता (कम वेंडर, कम इंटीग्रेशन रिस्क)

AI के संदर्भ में यह इसलिए अहम है क्योंकि AI मॉडल तभी अच्छा काम करता है जब डेटा साफ, सुसंगत और निरंतर हो। गंदा डेटा = गलत ऑप्टिमाइज़ेशन।

FAST + CTV का नया युग: “सिंगल-सीरीज़ चैनल्स” का बिज़नेस केस

मुख्य बात: FAST चैनल्स का बड़ा हिस्सा आज ऐसे चैनल्स का है जो एक ही शो (या बहुत कम शो) पर टिके हैं—इसे आप “सिंगल-IP नेटवर्क” कह सकते हैं। Lionsgate के उदाहरण में “Designated Survivor”, “The Conners”, “Nashville” जैसे टाइटल्स के एपिसोड्स लगातार चलने वाले चैनल्स बनते हैं।

यह फॉर्मेट CTV पर खासतौर पर काम करता है, क्योंकि लोग अक्सर नए कंटेंट की खोज में समय नहीं लगाना चाहते। वे “कंफर्ट वॉचिंग” करते हैं—परिचित शो, परिचित टोन। दिसंबर 2025 के सीज़नल संदर्भ में यह और तेज़ हो जाता है: छुट्टियों/वर्षांत के आसपास लोग घर पर ज्यादा समय बिताते हैं और लंबी प्लेलिस्ट जैसी चीज़ें पसंद करते हैं।

समस्या: व्यूज़ हैं, पर प्रीमियम प्राइसिंग क्यों नहीं?

FAST इन्वेंट्री पर कई बार ओपन ऑक्शन के कारण CPM दब जाते हैं। कारण:

• ब्रांड को चैनल/शो की “प्रीमियम” पहचान स्पष्ट नहीं दिखती
• डेटा सिग्नल (audience signals) कमजोर या असंगत होते हैं
• ब्रांड-सेफ्टी, फ्रीक्वेंसी और क्रिएटिव मैनेजमेंट पर भरोसा कम

Lionsgate का संकेत साफ है: अगर आप खुद को प्रीमियम मानते हैं, तो आपको प्रीमियम की तरह ऑपरेट भी करना होगा।

AI कहाँ फिट होता है? ऐड सर्वर “डेटा इंजन” बन जाता है

सीधा उत्तर: Lionsgate ने AI का नाम पोस्टर पर नहीं लगाया, लेकिन ऐड सर्वर चुनना AI-रेडी होने की पहली शर्त है। क्योंकि AI-आधारित ऐड पर्सनलाइज़ेशन और ऑप्टिमाइज़ेशन को चलाने के लिए आपको तीन चीज़ें चाहिए: डेटा, निर्णय-लूप, और नियंत्रण।

1) AI-आधारित टार्गेटिंग के लिए सिग्नल तैयार करना

CTV/FAST में टार्गेटिंग अक्सर इन पर टिकती है:

• कंटेंट-लेवल सिग्नल: शो, जेनर, मूड, एपिसोड टाइप
• डिवाइस/प्लैटफ़ॉर्म सिग्नल: OEM, ऐप, ACR-समान डेटा इनपुट
• टाइम/कॉन्टेक्स्ट: दिन का समय, बिंज सेशन, सीज़नल बिहेवियर

जब ऐड सर्विंग एक जगह केंद्रीकृत हो जाती है, तब AI मॉडल (या नियम-आधारित ऑप्टिमाइज़र) बेहतर तरीके से सीखते हैं कि किस संदर्भ में कौन सा विज्ञापन बेहतर काम कर रहा है।

2) पेसिंग और फिल रेट ऑप्टिमाइज़ेशन: “कम इन्वेंट्री, ज्यादा वैल्यू”

FAST में अक्सर चुनौती रहती है कि कुछ चैनल्स पर मांग ज्यादा है, कुछ पर कम। AI यहाँ मदद करता है:

• अंडरडिलीवरी का अनुमान लगाकर पहले से पेसिंग एडजस्ट
• हाई-डिमांड स्लॉट्स को प्रीमियम डील्स के लिए रिज़र्व
• लो-डिमांड स्लॉट्स में रिमनेंट/प्रोग्रामैटिक का स्मार्ट उपयोग

यह “मैक्स CPM” का खेल नहीं, मैक्स रेवेन्यू + मैक्स व्यूअर एक्सपीरियंस का संतुलन है।

3) क्रिएटिव इंटेलिजेंस और फ्रीक्वेंसी: दर्शक झुंझलाए नहीं

एक ही शो के एपिसोड लगातार चल रहे हों, तो विज्ञापन दोहराव जल्दी खटकता है। AI/ऑटोमेशन मदद करता है:

• क्रिएटिव रोटेशन और कैपिंग (frequency capping)
• कंटेंट के हिसाब से क्रिएटिव फिट (कॉमेडी बनाम ड्रामा)
• ब्रेक स्ट्रक्चर के अनुसार लंबाई/फॉर्मेट का चयन

याद रखने लायक लाइन: FAST में जीत वही है जो CPM बढ़ाए, पर दर्शक को दूर न भगाए।

Lionsgate का असली दांव: ऐड रेवेन्यू नहीं, “एवरग्रीन कंटेंट इंटेलिजेंस”

मुख्य बात: Lionsgate ने कहा कि विज्ञापन बिज़नेस से उन्हें यह समझने में मदद मिलेगी कि कौन सा कंटेंट बार-बार लौटने वाला दर्शक बना रहा है—यानी कौन से टाइटल्स “मॉनिटाइज़ेबल एवरग्रीन” हैं।

मीडिया और मनोरंजन में AI की भाषा में इसे आप ऐसे समझें:

• ऐड डेटा + व्यूइंग डेटा → ऑडियंस रिटेंशन का संकेत
• रिटेंशन + सेशन लेंथ → चैनल फॉर्मेट फिट का संकेत
• कंटेंट-लेवल परफॉर्मेंस → ग्रीनलाइटिंग/री-लाइसेंसिंग का संकेत

स्टूडियो के लिए यह क्यों बड़ा है?

स्टूडियो अक्सर नई प्रोजेक्ट्स पर बड़ा दांव लगाते हैं। लेकिन FAST/CTV एक “स्लो-बर्न” रेवेन्यू चैनल बन रहा है—जहाँ पुराने टाइटल्स भी लंबे समय तक कमाते हैं। सही डेटा मिल जाए तो:

• कौन से शोज़ के स्पिन-ऑफ बन सकते हैं
• कौन से टाइटल्स को री-मार्केट करके फिर से चलाया जा सकता है
• कौन से कंटेंट को “24x7 चैनल” में बदलने का मतलब बनता है

यह कंटेंट रणनीति में AI का वास्तविक उपयोग है: निर्णय भावनाओं पर नहीं, पैटर्न पर।

भारत/हिंदी इकोसिस्टम के लिए सीख: FAST का ‘स्टैक’ जल्दी परिपक्व करो

अगर आप भारत में OTT, ब्रॉडकास्ट, स्टूडियो, या डिजिटल पब्लिशिंग से जुड़े हैं, तो Lionsgate का केस एक साफ टेम्पलेट देता है। यहाँ “FAST” का लोकल रूप अलग हो सकता है (भाषाई/क्षेत्रीय कैटलॉग, मूवी-पैक, भक्ति/किचन/कॉमेडी चैनल), लेकिन मोनेटाइजेशन का गणित वही है।

अपनाने लायक 5 प्रैक्टिकल स्टेप्स (लीड्स के लिए भी उपयोगी)

1. इन्वेंट्री परिभाषाएँ फिक्स करें: इम्प्रेशन, कंप्लीशन, ब्रेक पॉड—सबकी एक परिभाषा।
2. एकीकृत ऐड सर्विंग चुनें: बहुत सारे टूल्स जोड़ने से डेटा टूटता है।
3. कंटेंट टैक्सोनॉमी बनाएं: शो/एपिसोड को जेनर, थीम, मूड टैग्स दें ताकि AI सिग्नल बने।
4. डील मिक्स तय करें: डायरेक्ट + प्रोग्रामैटिक का संतुलन, ताकि CPM और फिल दोनों सुधरें।
5. ऑडियंस इनसाइट को प्रोडक्शन तक पहुंचाएँ: ऐड/व्यू डेटा का उपयोग कंटेंट प्लानिंग में करें।

क्या “ओपन ऑक्शन” से डरना चाहिए?

नहीं। पर बिना नियंत्रण के ओपन ऑक्शन अक्सर ब्रांड पोजिशनिंग बिगाड़ देता है। बेहतर तरीका है:

• कुछ इन्वेंट्री डायरेक्ट/प्रीमियम पैकेजिंग के लिए
• कुछ इन्वेंट्री प्रोग्रामैटिक के लिए, लेकिन क्लियर फ्लोर प्राइस और ब्रांड-सेफ्टी के साथ

“मीडिया और मनोरंजन में AI” सीरीज़ में यह कहानी क्यों फिट बैठती है

इस सीरीज़ में हम अक्सर AI को सिफारिश (recommendation), डबिंग, सबटाइटल्स, और कंटेंट जनरेशन के संदर्भ में देखते हैं। लेकिन असली स्केल वहाँ आता है जहाँ AI रेवेन्यू सिस्टम से जुड़ता है। Lionsgate का ऐड सर्वर निर्णय दिखाता है कि AI के लिए “डेटा पाइपलाइन” बनाना उतना ही जरूरी है जितना मॉडल चुनना।

2026 की ओर जाते हुए एक बात साफ है: FAST/CTV में जो खिलाड़ी डेटा-ड्रिवन मोनेटाइजेशन जल्दी सीखेंगे, वही अपने कैटलॉग को लंबे समय तक कमाऊ बनाए रखेंगे। सवाल यह नहीं कि आप AI अपनाएंगे या नहीं—सवाल यह है कि आप AI को कहाँ बैठाएंगे: सिर्फ मार्केटिंग में, या कंटेंट और मोनेटाइजेशन के केंद्र में?

अगर आप अपने FAST/CTV, OTT या डिजिटल वीडियो बिज़नेस के लिए ऐड-स्टैक स्ट्रैटेजी, AI-आधारित ऑडियंस सेगमेंटेशन, और मोनेटाइजेशन ब्लूप्रिंट बनाना चाहते हैं, तो अगला कदम एक स्पष्ट ऑडिट है: आपकी इन्वेंट्री, डेटा और डील्स—तीनों कितने “AI-रेडी” हैं?