DSPs में आया ब्रॉडकास्ट रेडियो: AI से नई कमाई

रेडियो को “पुराना मीडिया” समझने की आदत अब महंगी पड़ सकती है। 2024 में लोग अपने कुल मीडिया समय का 20%+ हिस्सा ऑडियो सुनने में लगाते रहे, लेकिन विज्ञापन खर्च का हिस्सा सिर्फ 4.5% रहा। यानी ऑडियंस मौजूद है, ध्यान मौजूद है—पैसा पीछे रह गया। यही गैप पिछले कुछ सालों से ऑडियो इंडस्ट्री के लिए सबसे बड़ा सिरदर्द रहा है।

अब तस्वीर बदल रही है, और वजह है प्रोग्रामेटिक + AI + डेटा ग्राफ का कॉम्बिनेशन। हाल ही में Viant ने iHeartMedia और Triton Digital के साथ इंटीग्रेशन किया, जिससे ब्रॉडकास्ट रेडियो इन्वेंट्री (800+ स्टेशन) भी DSP के जरिए खरीदी जा सकेगी। यह खबर सिर्फ एडटेक वालों के लिए नहीं है—यह “मीडिया और मनोरंजन में AI” वाली बड़ी कहानी का नया अध्याय है: परंपरागत फॉर्मेट भी डेटा‑ड्रिवन बन रहे हैं।

DSPs में ब्रॉडकास्ट रेडियो आने का सीधा मतलब क्या है?

सीधी बात: रेडियो स्पॉट अब उसी वर्कफ़्लो में खरीदे जा सकते हैं जिसमें आप CTV, OTT वीडियो, डिस्प्ले, मोबाइल और डिजिटल ऑडियो खरीदते हैं।

पिछले दौर में रेडियो खरीदना अलग टीम, अलग प्लानिंग, अलग रिपोर्टिंग, और अक्सर अलग मापदंडों का खेल था। प्रोग्रामेटिक बाइंग ने डिजिटल ऑडियो (पॉडकास्ट/स्ट्रीमिंग) में यह दीवार काफी हद तक तोड़ी, लेकिन ब्रॉडकास्ट रेडियो फिर भी “आउटलायर” रहा—क्योंकि वहाँ यूज़र लॉग‑इन सिग्नल कम होते हैं और पहचान/मापन मुश्किल।

इस नए सेटअप में:

• Viant DSP को iHeart के स्ट्रीमिंग + पॉडकास्ट + ब्रॉडकास्ट रेडियो इन्वेंट्री तक डायरेक्ट एक्सेस मिला
• Triton Digital ने ब्रॉडकास्ट रेडियो को SSP से “वायर‑अप” किया और पहचान के लिए identity spine तैयार किया
• दोनों पक्ष डेटा ग्राफ मैच करके शेयर्ड IDs बना सकते हैं, ताकि टार्गेटिंग/मापन बेहतर हो

यह कदम “रेडियो डिजिटल हो गया” नहीं है। यह कदम है—रेडियो खरीदने और मापने का तरीका डिजिटल जैसा हो गया।

AI यहाँ कहाँ बैठा है? “आइडेंटिटी स्पाइन” का असली खेल

सबसे बड़ा ब्रेकथ्रू तकनीक नहीं, पहचान है। डिजिटल ऑडियो ऐप्स में लॉग‑इन/ईमेल/डिवाइस ID जैसी चीजें मिल जाती हैं। ब्रॉडकास्ट रेडियो में ये संकेत अक्सर नहीं मिलते। फिर भी ब्रांड्स को चाहिए:

• ऑडियंस टार्गेटिंग (जैसे “होम इम्प्रूवमेंट इंटेंडर्स”)
• फ्रिक्वेंसी कंट्रोल
• एट्रीब्यूशन और इन्क्रिमेंटैलिटी

Probabilistic modeling: जब “लॉग‑इन नहीं” तब AI काम आता है

Triton ने जिस तरह का फ्रेमवर्क बताया, उसका सार यह है:

1. iHeart के डिजिटल ऑडियो यूज़र्स की प्रोफाइल/ID ग्राफ लिया जाता है
2. उसे एक probabilistic modeling graph में डाला जाता है
3. ब्रॉडकास्ट रेडियो सुनने वालों को कॉन्टेक्स्ट सिग्नल, कंटेंट पैटर्न और थर्ड‑पार्टी डेटा के आधार पर “समान” समूहों में मैप किया जाता है
4. फिर DSP (Viant) और पब्लिशर (iHeart/Triton) के ग्राफ जोड़कर टार्गेटेबल shared IDs बनते हैं

यहाँ AI का रोल “जादू” नहीं, बल्कि पैटर्न‑मैचिंग और प्रेडिक्शन है—कौन‑सा रेडियो लिसनर किस डिजिटल प्रोफाइल से मिलता‑जुलता है, और किस प्रोग्राम/टाइम‑स्लॉट में कौन‑सी ऑडियंस ज्यादा संभावना रखती है।

एक लाइन में: ब्रॉडकास्ट रेडियो में AI “डेटा की कमी” को “मॉडलिंग” से भरता है।

ऑडियो में SPO (Supply Path Optimization) क्यों जरूरी हो गया?

सीधा जवाब: ऑडियो इन्वेंट्री जितनी ज्यादा लेयर्स से गुजरेगी, उतनी पारदर्शिता और मापन कमजोर होगा।

SPO का मतलब है—कम से कम बिचौलिए, ज्यादा डायरेक्ट इंटीग्रेशन, और साफ़ सप्लाई‑पाथ। इस डील में Viant की “Direct Access” जैसी पहल इसलिए मायने रखती है क्योंकि:

• इन्वेंट्री क्वालिटी बेहतर समझ आती है (कौन‑सा स्टेशन/कौन‑सा स्लॉट)
• फीस/मार्जिन लीकेज घटता है
• मेज़रमेंट डेटा ज्यादा डिटेल में मिल सकता है (यहाँ तक कि घंटे के स्तर तक)

ऑडियो में SPO का एक व्यावहारिक असर यह भी है: ब्रांड्स जो CTV में डायरेक्ट डील्स/PG (programmatic guaranteed) की आदत बना चुके हैं, वे उसी भरोसे के साथ रेडियो में भी निवेश कर सकते हैं।

मापन और एट्रीब्यूशन: “रेडियो चला, असर दिखा” को कैसे साबित करें?

इस इंटीग्रेशन का बड़ा वादा है—मापन को रेडियो के करीब लाना, रेडियो को मापन के करीब नहीं।

घंटे के स्तर पर रिपोर्टिंग क्यों बड़ा बदलाव है

जब प्लेटफ़ॉर्म यह बता सके कि आपका ऐड:

• किस स्टेशन पर
• किस घंटे में
• किस प्रोग्रामिंग कॉन्टेक्स्ट के आसपास

चला, तो आपकी ऑप्टिमाइज़ेशन सोच बदल जाती है। मैंने कई ऑडियो प्लान्स में देखा है कि टीम “स्टेशन” को यूनिट मानती है, लेकिन “टाइम‑ऑफ‑डे” और “कॉन्टेक्स्ट” अक्सर बाद में आता है। घंटे‑स्तरीय डेटा से:

• क्रिएटिव रोटेशन बेहतर होता है
• कॉल‑टू‑एक्शन टाइमिंग सुधरती है
• रीच/फ्रिक्वेंसी का कंट्रोल ज्यादा व्यावहारिक बनता है

प्रोमो कोड/CTA से “इन्फर्ड एक्सपोज़र” तक

ब्रॉडकास्ट रेडियो में समय‑बाउंड प्रोमो (जैसे “अगले 30 मिनट में कोड बोलो”) आम हैं। Triton के मॉडल के अनुसार, ऐसे संकेतों से इन्फर्ड एक्सपोज़्ड ऑडियंस का डेटा‑सेट बनाकर मेज़रमेंट पार्टनर्स के साथ शेयर किया जा सकता है।

यह परफेक्ट एट्रीब्यूशन नहीं होता—और होना भी नहीं चाहिए। अच्छा मापन अक्सर “पर्याप्त स्पष्ट” और “कंसिस्टेंट” होता है, ताकि निर्णय लिए जा सकें।

ब्रांड्स और एजेंसियों के लिए: 2026 से पहले क्या रणनीति बनाएं?

सीधा जवाब: रेडियो को ‘अलग बजट लाइन’ की तरह नहीं, फुल‑फनल ऑडियो/वीडियो मिक्स का हिस्सा बनाइए।

दिसंबर 2025 में, जब साल‑अंत की कैंपेन, सेल्स और नए साल की प्लानिंग चल रही होती है, ऑडियो को अक्सर “रीच बढ़ाने” का साधन मानकर छोड़ा जाता है। बेहतर तरीका यह है कि आप ऑडियो के तीन रोल तय करें:

1) Upper funnel: रीच + याददाश्त

• स्टेशन/जॉनर/शो‑कॉन्टेक्स्ट के आधार पर ब्रांड मैसेजिंग
• फ्रीक्वेंसी कैप और डी‑डुप्लिकेशन (जहाँ संभव हो)

2) Mid funnel: इंटेंट बनाना

• “होम इम्प्रूवमेंट”, “कार अपग्रेड”, “फिटनेस” जैसे इंटेंट सेगमेंट
• क्रिएटिव में स्पष्ट ‘अगला कदम’ (WhatsApp/वेबसाइट/स्टोर)

3) Lower funnel: मापन‑फ्रेंडली ऑफर

• यूनिक प्रोमो कोड, अलग लैंडिंग पाथ, अलग कॉल‑ट्रैकिंग
• समय‑आधारित टेस्ट: वही ऑफर अलग‑अलग स्लॉट में

एक प्रैक्टिकल प्लेबुक (90 दिनों की)

1. पहला महीना: 2–3 ऑडियंस सेगमेंट + 2 क्रिएटिव वेरिएंट + बेसलाइन मापन सेट
2. दूसरा महीना: टॉप 20% स्लॉट/स्टेशन पर बजट शिफ्ट, कमजोर स्लॉट बंद
3. तीसरा महीना: CTV + डिजिटल ऑडियो + ब्रॉडकास्ट रेडियो का सीक्वेंस टेस्ट (मैसेजिंग क्रम बदलकर)

यहाँ AI का फायदा “ऑटो‑बिड” भर नहीं है; फायदा है सीखने की स्पीड। जितना तेजी से आप सीखते हैं, उतना कम पैसा “अंधेरे में” खर्च होता है।

मीडिया और मनोरंजन में AI की बड़ी तस्वीर: रेडियो सिर्फ शुरुआत है

सीधा जवाब: AI अब “कंटेंट” और “डिस्ट्रिब्यूशन” दोनों की भाषा बोल रहा है।

हम अक्सर “मीडिया और मनोरंजन में AI” को रिकमेंडेशन, सबटाइटल, डबिंग, या जनरेटिव कंटेंट तक सीमित कर देते हैं। लेकिन असली बदलाव वहाँ भी हो रहा है जहाँ पैसा आता है—विज्ञापन और मोनेटाइज़ेशन।

जब ब्रॉडकास्ट रेडियो DSPs में आता है, तो इंडस्ट्री के लिए तीन संकेत साफ़ हैं:

• परंपरागत चैनल भी डेटा‑ड्रिवन खरीद की तरफ जा रहे हैं
• आइडेंटिटी/मेज़रमेंट अब उत्पाद का मुख्य हिस्सा है, बाद की चीज नहीं
• पब्लिशर्स और DSPs के बीच डायरेक्ट पार्टनरशिप बढ़ेगी, क्योंकि AI को बेहतर सिग्नल चाहिए

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल (FAQ)

क्या ब्रॉडकास्ट रेडियो अब “डिजिटल जैसा” टार्गेट हो पाएगा?

काफी हद तक, हाँ—लेकिन तरीका अलग है। यह probabilistic और कॉन्टेक्स्ट‑आधारित मॉडलिंग पर टिका होगा, न कि केवल लॉग‑इन IDs पर।

क्या इससे छोटे ब्रांड्स को फायदा होगा?

अगर DSP के जरिए कम बजट में टेस्ट/ऑप्टिमाइज़ेशन संभव हुआ, तो छोटे ब्रांड्स के लिए रेडियो का एंट्री बैरियर घट सकता है। शर्त यह है कि क्रिएटिव और ऑफर मापन‑फ्रेंडली हों।

क्या इससे पॉडकास्ट बजट कटेगा?

मेरी राय: नहीं, बल्कि ऑडियो मिक्स ज्यादा परिपक्व होगा। ब्रांड्स पॉडकास्ट को अफिनिटी/कॉन्टेक्स्ट के लिए और ब्रॉडकास्ट को स्केल/रीच के लिए जोड़ेंगे—अगर मापन साथ चले।

आगे क्या करें: अपने ऑडियो स्टैक को “AI‑रेडी” बनाइए

रेडियो अब भी भरोसे का माध्यम है, और DSPs में आने के बाद यह जवाबदेही का माध्यम भी बनने लगा है। अगले 1–2 क्वार्टर में जो टीमें आगे निकलेंगी, वे वही होंगी जो ऑडियो को “साइड‑चैनल” नहीं, ओम्नीचैनल प्लान का कोर मानेंगी।

अगर आप ब्रांड/एजेंसी/पब्लिशर साइड पर हैं, तो 2026 की प्लानिंग से पहले तीन काम करें:

• अपने KPI तय करें: रीच, स्टोर विज़िट, साइट ट्रैफिक, लीड, या सेल्स—एक साथ सब नहीं
• क्रिएटिव को डेटा‑फ्रेंडली बनाएं: यूनिक CTA, समय‑आधारित ऑफर, क्लीन मेसेज
• मापन डिजाइन करें: टेस्ट‑कंट्रोल, टाइम‑स्लॉट एक्सपेरिमेंट, और चैनल‑सीक्वेंसिंग

रेडियो की वापसी भावनात्मक नहीं है—यह गणित है। सवाल यह नहीं कि ब्रॉडकास्ट रेडियो “डिजिटल बन गया” या नहीं। सवाल यह है: क्या आपका मार्केटिंग सिस्टम इतना स्मार्ट है कि वह रेडियो को भी सीखने वाली मशीन की तरह इस्तेमाल कर सके?