FAST चैनल्स की कमाई: Lionsgate का AI-आधारित ऐड कदम

स्ट्रीमिंग की दुनिया में एक अजीब-सा सच चल रहा है: लोग देख ज़्यादा रहे हैं, लेकिन कई जगह CPM (हज़ार इम्प्रेशन पर लागत) उतना नहीं बढ़ रहा जितना कंटेंट मालिक उम्मीद करते हैं। इसी तनाव के बीच Lionsgate ने 18/12/2025 को एक साफ़ संकेत दिया—अब वो FAST चैनल्स (Free Ad-Supported Streaming TV) की ऐड कमाई को “चलने दो” वाली मानसिकता से निकालकर ज़्यादा नियंत्रित, डेटा-ड्रिवन और प्रीमियम बनाना चाहता है।

Lionsgate ने Comcast की FreeWheel को अपना एक्सक्लूसिव ऐड सर्वर चुना है। यह कदम सिर्फ़ टेक-स्टैक की खरीद नहीं है; यह बताता है कि स्टूडियो अब विज्ञापन को “साइड इनकम” नहीं, बल्कि कंटेंट वैल्यू तय करने वाली मशीन मानने लगे हैं। और यही हमारी सीरीज़ “मीडिया और मनोरंजन में AI” का मूल है: AI और डेटा अब कंटेंट की पैदावार, पैकेजिंग और कमाई—तीनों जगह निर्णायक भूमिका निभा रहे हैं।

Lionsgate ने ऐड सर्वर “एक्सक्लूसिव” क्यों रखा?

सीधा जवाब: क्योंकि शून्य से ऐड बिज़नेस खड़ा करने में सबसे बड़ा रिस्क टेक नहीं, ऑपरेशन और निर्णय हैं—और Lionsgate उस रिस्क को सीमित रखना चाहता है।

RSS कहानी का सार यही है कि Lionsgate का विज्ञापन में “लीगेसी” नहीं रहा। कंपनी ने पहले CTV रीसेलर के साथ काम किया, व्यूअरशिप अच्छी मिली, पर CPM कम लगे। इसका मतलब था कि बाजार Lionsgate के FAST इन्वेंटरी को पर्याप्त “प्रीमियम” नहीं मान रहा था—या वो प्रीमियम कहानी सही तरीके से बेची/मापी नहीं जा रही थी।

“पूरा इन-हाउस” बनना हर किसी के लिए समझदारी नहीं

कई मीडिया कंपनियां सोचती हैं कि समाधान है: डायरेक्ट सेल्स टीम, अपना ऐड स्टैक, अपना डेटा लेयर—सब कुछ। पर Lionsgate ने उल्टा चुना: “हम सब कुछ खुद नहीं करेंगे”। मेरे हिसाब से यह व्यावहारिक निर्णय है, क्योंकि FAST में तीन चीज़ें एक साथ बदलती हैं:

• सप्लाई बढ़ रही है (नए चैनल, नया इन्वेंटरी)
• मांग का व्यवहार बदल रहा है (CTV बायिंग पैटर्न, ब्रांड से परफ़ॉर्मेंस की उम्मीद)
• मापन/आईडेंटिटी की राजनीति बदल रही है (प्राइवेसी, डिवाइस-लेवल डेटा)

एक एक्सक्लूसिव पार्टनर चुनने से Lionsgate एक ही सिस्टम में स्टैंडर्डाइज़्ड रिपोर्टिंग, फ़्रीक्वेंसी, डिलीवरी, ऑप्टिमाइज़ेशन जैसी बुनियादी चीज़ें टाइट कर सकता है।

स्निपेट-योग्य बात: FAST में “व्यू” सस्ता है; “व्यू + भरोसेमंद मापन” महंगा बिकता है।

FAST चैनल्स: “सिंगल-शो” मॉडल क्यों चल रहा है?

सीधा जवाब: क्योंकि CTV पर लोग नए विकल्पों की भीड़ से थककर परिचित, आरामदेह कंटेंट पर लौट रहे हैं—और सिंगल-सीरीज़ चैनल उस आदत को पकड़ता है।

Lionsgate के चैनल्स में “Designated Survivor”, “The Conners”, “Nashville” जैसे टाइटल्स पर आधारित चैनल शामिल हैं—यानी एक शो के लगातार एपिसोड। पारंपरिक टीवी में यह मॉडल कम दिखता था; CTV/FAST में यह स्वाभाविक है, क्योंकि:

• कंटेंट लाइब्रेरी के “एवरग्रीन” टाइटल्स को नए पैकेज में बेचा जा सकता है
• बिंज-वॉचिंग व्यवहार को “लिनियर अनुभव” जैसा बनाया जा सकता है
• चैनल ब्रांडिंग आसान है: दर्शक को पता है उसे क्या मिलेगा

विज्ञापनदाता के लिए इसका मतलब क्या है?

यहां दो विरोधी धारणाएं टकराती हैं:

1. प्रीमियम टीवी = मल्टी-कंटेंट नेटवर्क (जैसे लाइफस्टाइल/कॉमेडी/स्पोर्ट्स)
2. FAST = लंबी पूंछ वाला सस्ता इन्वेंटरी

Lionsgate तीसरा रास्ता बनाना चाहता है: प्रीमियम FAST—जहां इन्वेंटरी प्रीमियम हो क्योंकि ऑडियंस का व्यवहार स्थिर है, कंटेंट ब्रांड-सेफ है, और डिलीवरी/मापन नियंत्रित है।

ऐड सर्वर में AI असल में क्या करता है—और Lionsgate को उससे क्या मिल सकता है?

सीधा जवाब: AI ऐड सर्विंग को “रूल्स” से निकालकर “प्रेडिक्शन” और “ऑप्टिमाइज़ेशन” की तरफ ले जाता है—जिससे CPM, फिल-रेट और व्यूअर अनुभव एक साथ सुधर सकते हैं।

बहुत लोग ऐड सर्वर को सिर्फ़ “एड डालने” की मशीन समझते हैं। रियलिटी ज्यादा दिलचस्प है। आधुनिक CTV ऐड स्टैक में AI/ML आम तौर पर इन जगहों पर असर डालता है (ब्रांड/वेंडर के हिसाब से फीचर अलग हो सकते हैं):

1) डायनामिक यील्ड ऑप्टिमाइज़ेशन (Revenue Optimization)

लक्ष्य होता है कि हर इम्प्रेशन का “सबसे अच्छा” दाम मिले। AI यहां संकेतों (सप्लाई, समय, डिवाइस, जियो, कंटेंट संदर्भ, डिमांड पैटर्न) से यह अनुमान लगा सकता है कि:

• किस डील/बायर को प्राथमिकता दी जाए
• कब प्रोग्रामैटिक बनाम डायरेक्ट पैकेजिंग बेहतर रहेगी
• कौन-से स्लॉट “हाई-वैल्यू” हैं

2) फ़्रीक्वेंसी और व्यूअर अनुभव नियंत्रण

CTV में बार-बार वही ऐड दिखना दर्शक को चिढ़ाता है। AI मदद कर सकता है:

• फ़्रीक्वेंसी कैपिंग को बेहतर बनाने में
• क्रिएटिव रोटेशन को समझदारी से चलाने में
• सेशन-लेवल थकान (ad fatigue) घटाने में

इसका असर केवल UX नहीं—वॉच-टाइम रिटेंशन पर भी पड़ता है, जो आगे चलकर इन्वेंटरी वैल्यू बढ़ाता है।

3) “प्रीमियम” साबित करने वाला मापन

Lionsgate की समस्या का एक हिस्सा “कहानी” है: हम प्रीमियम हैं—पर कैसे साबित करें? AI/डेटा का रोल यहां है:

• डिलीवरी की स्थिरता (completion rate, buffering context)
• ऑडियंस की दोहराव/वफ़ादारी (returning viewers)
• कंटेंट-कॉन्टेक्स्ट और ब्रांड-सेफ्टी

जब ये संकेत साफ़ रिपोर्टिंग में आते हैं, तब कम CPM की बहस अक्सर “कमज़ोर मापन” की बहस में बदल जाती है—और वहां सुधार संभव होता है।

“डेटा-ड्रिवन स्टूडियो” का मतलब: ऐड से प्रोडक्शन फैसले तक

सीधा जवाब: FAST ऐड डेटा स्टूडियो को बताता है कि कौन-सा कंटेंट लंबे समय तक पैसा छापता है—और कौन सिर्फ़ रिलीज़ के समय चमकता है।

RSS आर्टिकल का सबसे उपयोगी हिस्सा मेरे लिए यही है: Lionsgate विज्ञापन को सिर्फ़ कमाई नहीं, इंसाइट इंजन मान रहा है।

कौन-सी इनसाइट्स वास्तव में काम की हैं?

अगर आप एक स्टूडियो/नेटवर्क/OTT टीम में हैं, तो ये मीट्रिक्स FAST के संदर्भ में सोने के भाव हैं:

• एवरग्रीन रिटेंशन: रिलीज़ के महीनों/सालों बाद भी कौन-से टाइटल वापस खींचते हैं?
• एपिसोड-टू-एपिसोड ड्रॉप: किस मोड़ पर दर्शक छोड़ते हैं?
• डे-टाइम पैटर्न: कौन-सा कंटेंट रात को चलता है बनाम दिन में?
• ऐड ब्रेक टॉलरेंस: कितनी ऐड-लोड पर वॉच-टाइम टूटने लगता है?

यहीं AI को असली नौकरी मिलती है—पैटर्न पहचानना और “लाइब्रेरी कंटेंट” को नए तरीके से पैकेज करने के फैसले मजबूत करना।

स्निपेट-योग्य बात: 2026 का सफल स्टूडियो वही है जो कंटेंट को हिट नहीं, हैबिट की तरह देखता है।

भारत और हिंदी ऑडियंस के संदर्भ में इसका संकेत क्या है?

सीधा जवाब: FAST + CTV का मॉडल भारत में बड़े स्क्रीन पर भाषा-आधारित बिंजिंग के साथ फिट बैठता है, और AI यहां “कमाई बनाम अनुभव” का संतुलन तय करेगा।

भारत में कनेक्टेड टीवी और स्मार्ट टीवी का उपयोग बढ़ रहा है, और हिंदी/रीजनल कंटेंट का “री-वॉच” व्यवहार भी मजबूत है—पुराने सीरियल, कॉमेडी शो, कल्ट फिल्में, संगीत-आधारित प्रोग्रामिंग। Lionsgate का सिंगल-IP चैनल पैटर्न भारतीय संदर्भ में इस तरह दिख सकता है:

• एक ही लोकप्रिय फ्रेंचाइज़/सीरीज़ पर आधारित 24x7 चैनल
• थीम-आधारित चैनल (कॉमेडी नाइट्स-टाइप फॉर्मेट, या 90s मूवी ब्लॉक)

यहां कमाई का खेल दो बातों पर टिकेगा:

1. कितनी अच्छी टार्गेटिंग/मापन क्षमता है (AI-सक्षम ऐड टेक)
2. कितना स्मार्ट ऐड-लोड है (दर्शक भागे नहीं)

अगर आप मीडिया/OTT टीम में हैं: अपनाने लायक 7 व्यावहारिक कदम

सीधा जवाब: पहले नियंत्रण और मापन मजबूत करें, फिर स्केल करें—FAST में उल्टा करने पर CPM फंस जाता है।

1. एक “प्रीमियम परिभाषा” लिखें: आपके लिए प्रीमियम का मतलब completion rate है, brand safety है, या returning viewers?
2. डायरेक्ट बनाम प्रोग्रामैटिक के लिए नियम तय करें: कौन-सी इन्वेंटरी पैकेज्ड डील में जाएगी, कौन खुली नीलामी में.
3. ऐड-लोड टेस्ट करें: 2, 3, 4 ब्रेक वेरिएंट चलाकर वॉच-टाइम प्रभाव मापें.
4. फ़्रीक्वेंसी कैपिंग को प्राथमिकता दें: CTV में ad fatigue तेज़ आता है.
5. कॉन्टेक्स्ट-मैपिंग करें: शो/एपिसोड के मूड/जेनर के हिसाब से ब्रांड-सूटेबिलिटी टैगिंग.
6. एवरग्रीन स्कोर बनाएं: लाइब्रेरी कंटेंट को 0-100 स्कोर पर रैंक करें (रिटेंशन + री-वॉच + सेशन लेंथ).
7. डेटा से प्रोग्रामिंग निर्णय लें: कौन-से स्लॉट पर कौन-सा शो “आदत” बनाता है, उसे चैनल-शेड्यूल में लॉक करें.

आगे का दांव: एक्सक्लूसिव ऐड टेक से क्या बदलेगा?

FAST का सबसे बड़ा झूठ यह रहा है कि “इन्वेंटरी बहुत है, इसलिए पैसे खुद आ जाएंगे।” पैसे तब आते हैं जब मापन भरोसेमंद हो, पैकेजिंग साफ़ हो, और ऑडियंस व्यवहार समझ में आए। Lionsgate का FreeWheel के साथ एक्सक्लूसिव रिश्ता इसी दिशा में है—कम ग्लैमर, ज्यादा सिस्टम.

हमारी “मीडिया और मनोरंजन में AI” सीरीज़ में यह केस इसलिए अहम है क्योंकि यह दिखाता है कि AI का रोल केवल रिकमेंडेशन या कंटेंट जनरेशन तक सीमित नहीं रहा। AI अब कंटेंट के “मोलभाव” में बैठा है—कौन-सा शो कितने का बिकेगा, और क्यों.

अगर आप FAST/CTV, OTT मोनेटाइज़ेशन या स्टूडियो लाइब्रेरी स्ट्रैटेजी पर काम कर रहे हैं, तो एक सीधा अभ्यास कीजिए: अपने टॉप 10 “एवरग्रीन” टाइटल चुनिए और पूछिए—क्या आप उनके लिए सिंगल-IP चैनल, बेहतर ऐड सर्विंग और बेहतर मापन के साथ “प्रीमियम FAST” बना सकते हैं? 2026 में इसी सवाल का जवाब आपकी कमाई तय करेगा।