GAM की कमियाँ: पब्लिशर्स के लिए AI‑आधारित रास्ता

2025 के आखिर में पब्लिशर्स की एक शिकायत बार-बार सुनाई दे रही है: एड सर्विंग का सबसे बड़ा “कंट्रोल पैनल” अक्सर सबसे कम पारदर्शी भी होता है। Google Ad Manager (GAM) के आसपास वही पुरानी दिक्कतें—फीस, नियमों की जकड़न और रिपोर्टिंग की अस्पष्टता—फिर सुर्खियों में हैं। और दिलचस्प बात ये है कि यूरोप में नियामकीय दबाव के चलते कुछ बदलाव दिख भी रहे हैं, जिनका असर 2026 में ग्लोबल एड टेक पर पड़ सकता है।

यह पोस्ट हमारी सीरीज़ “मीडिया और मनोरंजन में AI” का हिस्सा है। यहाँ मेरा फोकस एकदम व्यावहारिक है: पब्लिशर्स की GAM से जुड़ी झुंझलाहट वाजिब है, लेकिन केवल “प्लेटफ़ॉर्म बदलिए” कहना आधा सच है। AI पब्लिशर्स को उसी स्टैक के ऊपर एक अतिरिक्त दिमाग दे सकता है—जो प्राइसिंग, इन्वेंट्री एलोकेशन, फोरकास्टिंग और डील मैनेजमेंट में वो स्पष्टता लाए, जो आज अक्सर गायब रहती है।

पब्लिशर्स की “विश लिस्ट” असल में क्या कहती है?

सीधा जवाब: पब्लिशर्स ऐसी एड-मैनेजमेंट दुनिया चाहते हैं जहाँ कम नियम-थोपना, कम अपारदर्शिता, और ज्यादा नियंत्रण हो। GAM पर नाराज़गी का सबसे बड़ा प्रतीक है Unified Pricing Rules (UPR)—जिसे कई पब्लिशर्स “एक जैसा नियम सब पर” मानते हैं, भले उनकी ऑडियंस, फॉर्मैट और डिमांड प्रोफाइल अलग हों।

UPR का उद्देश्य प्राइसिंग को “यूनिफ़ाई” करना था, लेकिन पब्लिशर्स के नजरिए से इससे तीन समस्याएँ तेज़ हुईं:

• फ्लोर प्राइसिंग का लचीलापन घटता है: अलग-अलग खरीदार/डील/सेगमेंट के हिसाब से सूक्ष्म नियंत्रण मुश्किल।
• रेवेन्यू डिबगिंग कठिन: जब CPM गिरता है, तो “किस नियम ने किस इन्वेंट्री पर क्या असर डाला” साफ़ नहीं होता।
• ट्रस्ट गैप बढ़ता है: पब्लिशर को लगता है कि ऑप्टिमाइज़ेशन का रिमोट किसी और के हाथ में है।

यूरोप में नियामकीय माहौल (और संभावित उपाय/उपचार) के कारण प्लेटफ़ॉर्म बदलावों के संकेत मिलते हैं। संदेश साफ है: बड़े प्लेटफ़ॉर्म भी अब ‘जवाबदेही’ की भाषा समझ रहे हैं।

क्यों ये मुद्दा मीडिया और मनोरंजन में सबसे ज्यादा चुभता है?

सीधा जवाब: क्योंकि मीडिया/एंटरटेनमेंट में इन्वेंट्री सिर्फ “पेजव्यू” नहीं है—ये कंटेंट कॉन्टेक्स्ट, सीज़नैलिटी और ब्रांड-सेफ्टी का मिश्रण है। दिसंबर 2025 जैसे समय में (हॉलिडे शॉपिंग, साल के अंत की ब्रांड कैम्पेन्स, न्यू ईयर प्रोग्रामिंग) CPM और डिमांड दोनों जल्दी बदलते हैं।

OTT/CTV और डिजिटल पब्लिशिंग साथ-साथ बढ़ रहे हैं, लेकिन दोनों की ऑपरेशन जरूरतें अलग हैं:

• CTV में फ्रीक्वेंसी, रीच, मापन (ratings/Big Data vs panel) की बहस तेज है।
• डिजिटल में प्रोग्रामैटिक डायनामिक्स, फ्लोर, हेडर बिडिंग और एड सर्वर नीतियाँ रेवेन्यू तय करती हैं।

जब मापन (measurement) पर ही विवाद हो—जैसे इंडस्ट्री में रेटिंग्स/डेटा मॉडलिंग को लेकर बहस—तो पब्लिशर्स और ज्यादा ऑडिटेबिलिटी मांगते हैं। यही कारण है कि GAM जैसी प्रणालियों में “ब्लैक बॉक्स” वाला अहसास असहनीय लगता है।

GAM के ऊपर AI क्या बदल सकता है? (प्रैक्टिकल उपयोग)

सीधा जवाब: AI निर्णय-निर्माण की परत बनकर काम करता है—यानी GAM को रिप्लेस करने के बजाय, उसके इनपुट और आउटपुट को ज्यादा समझदार और पारदर्शी बनाता है। नीचे 4 सबसे असरदार AI उपयोग दिए हैं जिन्हें मैंने पब्लिशर ऑपरेशंस में सबसे ज्यादा व्यावहारिक पाया है।

1) AI‑ड्रिवन डायनामिक प्राइसिंग (UPR के दर्द पर सीधा मरहम)

UPR जैसी व्यवस्था का सबसे बड़ा नुकसान यह है कि प्राइसिंग अक्सर “रूल-बेस्ड” रह जाती है। AI यहाँ डायनामिक फ्लोर बना सकता है—जो हर इम्प्रेशन/सेगमेंट/समय के हिसाब से सुझाव दे।

कैसे?

• फीचर्स: समय, डिवाइस, जियो, कंटेंट कैटेगरी, व्यूएबिलिटी ट्रेंड, ऐड-फॉर्मैट, हिस्टोरिकल विन-रेट
• आउटपुट: “इस स्लॉट के लिए अभी फ्लोर X रखो” + “अगर Y डिमांड गिरती है तो Z पर शिफ्ट करो”

स्निपेट-योग्य लाइन: AI फ्लोर प्राइस को नियम नहीं, मौसम की तरह पढ़ता है—हर घंटे बदलती हवा के साथ।

2) पारदर्शी रेवेन्यू डायग्नोस्टिक्स (किस कारण CPM गिरा?)

पब्लिशर्स अक्सर एक ही सवाल में फंस जाते हैं: रेवेन्यू गिरा—क्यों?

AI-आधारित “रेवेन्यू रूट‑कॉज़” मॉडल निम्न चीजें निकाल सकता है:

• किस डोमेन/सेक्शन/कंटेंट टाइप पर गिरावट है
• किस DSP/डिमांड पार्टनर की विन-रेट बदली
• किस प्राइस रूल/ब्लॉकिंग/ब्रांड-सेफ्टी फ़िल्टर का असर पड़ा

यह सिर्फ डैशबोर्ड नहीं होना चाहिए—एक्शन योग्य सुझाव होना चाहिए:

• “स्पोर्ट्स सेक्शन में 07:00 PM–10:00 PM पर फ्लोर 12% ज्यादा है, विन-रेट टूट रही है”
• “इस कैटेगरी में क्रिएटिव रिजेक्शन बढ़ा है, फिल-रेट पर असर पड़ रहा है”

3) AI‑समर्थित इन्वेंट्री एलोकेशन (ओपन मार्केट बनाम डील्स)

पब्लिशर्स के लिए एक कठिन निर्णय होता है: कौन सी इन्वेंट्री ओपन ऑक्शन में रहे, कौन सी PMP/PG डील में, और कौन सी डायरेक्ट सेल्स के लिए रोकी जाए।

AI यहाँ मार्जिन + स्थिरता दोनों को देखकर निर्णय सुझा सकता है:

• ओपन ऑक्शन: उच्च उतार-चढ़ाव, पर कभी-कभी स्पाइक्स
• PMP: ज्यादा स्थिर CPM, पर स्केल सीमित
• डायरेक्ट: बेहतर CPM, पर सेल्स साइकिल लंबा

AI‑अप्रोच:

1. अगले 7/14/30 दिन का डिमांड फोरकास्ट
2. हर चैनल का अपेक्षित eCPM और fill probability
3. कंटेंट कैलेंडर (ट्रेलर ड्रॉप, मैच, फेस्टिव स्पेशल) को वेटेज

4) ऑडियंस इंटेलिजेंस (मीडिया और मनोरंजन में सबसे बड़ा हथियार)

हमारी सीरीज़ का मूल थीम यही है: AI ऑडियंस समझ को तेज़ करता है। पब्लिशर्स के लिए इसका मतलब:

• कंटेंट-लेवल सेगमेंटेशन (जैसे “क्रिकेट हाइलाइट्स देखने वाले + टेक रिव्यू पढ़ने वाले”)
• प्राइवेसी‑फ्रेंडली सिग्नलिंग (कॉन्टेक्स्ट, फर्स्ट-पार्टी बिहेवियर)
• बेहतर पैकेजिंग: “वीकेंड बिंजर्स”, “फेस्टिव शॉपर्स”, “स्पोर्ट्स‑लाइव फॉलोअर्स”

इससे डील्स सिर्फ “इंप्रेशन्स” नहीं, कहानी बनती हैं—और ब्रांड कहानी खरीदना पसंद करते हैं।

2026 के लिए पब्लिशर्स की AI‑रोडमैप: 30‑60‑90 दिन

सीधा जवाब: AI अपनाना प्रोजेक्ट नहीं, ऑपरेटिंग मॉडल का बदलाव है। शुरुआत छोटी रखें, पर मापने योग्य रखें।

पहले 30 दिन: डेटा और गवर्नेंस साफ़ करें

• 5–10 सबसे बड़े रेवेन्यू ड्राइवर्स (सेक्शन/फॉर्मैट/डिवाइस) सूचीबद्ध करें
• एक “सिंगल सोर्स” रिपोर्ट तय करें: फिल-रेट, विन-रेट, eCPM, viewability
• डेटा डिक्शनरी: “इम्प्रेशन”, “नेट रेवेन्यू”, “टेक-फीस” जैसी परिभाषाएँ एक जैसी करें

60 दिन: 1–2 AI उपयोग केस लाइव करें

• डायनामिक फ्लोर सुझाव (पहले सिर्फ रिकमेंडेशन मोड)
• रेवेन्यू ड्रॉप अलर्ट + रूट‑कॉज़ सारांश

मेरा सुझाव: पहले ‘रिकमेंडेशन’, फिर ‘ऑटोमेशन’। इससे टीम का भरोसा बनता है।

90 दिन: ह्यूमन‑इन‑द‑लूप ऑपरेशंस

• बायर्स/सेल्स/एड-ऑप्स के लिए साप्ताहिक “AI रेवेन्यू रिव्यू”
• A/B टेस्टिंग: AI‑फ्लोर बनाम मैनुअल फ्लोर (कम से कम 2 सप्ताह)
• स्पष्ट KPI: नेट रेवेन्यू, viewability‑adjusted eCPM, churned demand recovery

काम की कसौटी: अगर AI सुझाव “क्यों” नहीं समझा पा रहा, तो वो सिस्टम ऑपरेशंस में भरोसा नहीं जीत पाएगा।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल (People Also Ask शैली)

क्या AI GAM को पूरी तरह बदल देगा?

नहीं। 2026 में ज्यादा यथार्थवादी तस्वीर यह है कि AI GAM/एड सर्वर के साथ सह-अस्तित्व में रहेगा—और निर्णयों को ज्यादा पारदर्शी/तेज़ बनाएगा।

AI‑डायनामिक प्राइसिंग से ब्रांड सेफ्टी या यूज़र एक्सपीरियंस खराब होगा?

अगर लक्ष्य सिर्फ CPM बढ़ाना हो, तो हाँ—खतरा है। सही तरीका यह है कि मॉडल में viewability, ad density, creative rejection, और user signals को बाधा (constraints) की तरह शामिल किया जाए।

छोटे पब्लिशर्स कहाँ से शुरू करें?

सबसे पहले रेवेन्यू डायग्नोस्टिक्स। बड़े ML मॉडल से पहले एक अच्छा “कारण बताने वाला” सिस्टम बनाइए—जो टीम का समय बचाए।

पब्लिशर्स के लिए स्टांस: प्लेटफ़ॉर्म पर निर्भरता कम करो, इंटेलिजेंस बढ़ाओ

GAM को लेकर नाराज़गी सिर्फ फीचर रिक्वेस्ट नहीं है—ये पब्लिशर कंट्रोल की मांग है। यूरोप में बदलावों की आहट दिखाती है कि दबाव काम करता है, लेकिन पब्लिशर्स को अपनी तरफ से भी रणनीति बदलनी होगी।

मेरे हिसाब से 2026 का जीतने वाला मॉडल यह होगा: एड सर्वर आपका इंजन रहे, और AI आपका नेविगेशन सिस्टम। जब पारदर्शिता, प्राइसिंग और ऑडियंस इंटेलिजेंस आपके हाथ में होगा, तब मोनोपॉली‑टाइप दबाव भी कम महसूस होगा—क्योंकि आप “क्यों” और “क्या करें” दोनों जानते होंगे।

यदि आप मीडिया/मनोरंजन पब्लिशर हैं, तो एक सवाल खुद से पूछिए: अगले 90 दिनों में आपकी टीम का कितना समय “समस्या समझने” में जाता है, और कितना “समस्या ठीक करने” में? AI का असली ROI वहीं से शुरू होता है।