يمكن للذكاء الاصطناعي أن يحسّن عملية اكتشاف المحتوى، لكن ذلك لن يحدث إذا لم يثق الناس به

يواجه عالم التلفزيون المعاصر معضلة حسابية. فالناس يدفعون مقابل المزيد من الخدمات، لكنهم يجدون صعوبة في العثور على ما يشاهدونه. ولهذا الأمر تداعيات مالية واضحة، كما أنه يقلل من رضا المستهلكين عن تجربة مشاهدة التلفزيون بشكل عام.

في خضم هذا الفيض الهائل من المحتوى، تتمتع الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) بالقدرة على ربط الناس بشكل أفضل بما يبحثون عنه. لكن في الوقت الحالي، لا يثق المستهلكون في النتائج التي يقدمها الذكاء الاصطناعي التوليدي. ويشكل هذا عائقًا رئيسيًا سيتعين على الناشرين تجاوزه لضمان تقديم تجارب محتوى عالية الجودة من الجيل التالي.

اليوم، يدفع 53% من الأمريكيين مقابل أربع خدمات بث أو أكثر، لكن نفس النسبة تقريبًا تقول إن كمية المحتوى والخدمات المتاحة أصبحت^مربكة1. نظريًّا، تبدو نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، وهي المحركات التي تدعم الذكاء الاصطناعي من الجيل الجديد (GenAI)، بمثابة الدليل المثالي للمستهلكين الذين يحاولون التعامل مع التجزئة المتزايدة في عالم التلفزيون. ولكن مع قيام 75% من الأمريكيين بالتحقق من صحة النتائج التي تقدمها روبوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT، فإن نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) أمامها بعض العمل لتثبت جدارتها — خاصةً عندما يتم دمجها في خدمات التلفزيون التي يدفعون مقابلها.

خطورة الهلوسة

في حالة البحث العادي (والمجاني) عن المعلومات، تُعد النتائج الخاطئة وغير الكاملة التي يقدمها روبوت الدردشة مصدر إزعاج بسيط، ويعلم معظم المستهلكين أن الذكاء الاصطناعي يختلق إجابات عندما لا يعرف الحقيقة (أي «الهلوسة»). ومع ذلك، فإن توقعاتهم من خدمة التلفزيون المدفوعة أو خدمة البث ستكون أعلى بكثير، وقد تؤدي التجارب السيئة إلى عواقب قد تدفعهم إلى إنهاء الاشتراك، حيث يقيّم المستهلكون قيمة كل خدمة يدفعون مقابلها.

إن معضلة اختيار المحتوى حقيقية. في الواقع، لا يعرف سوى 15% من الناس بالضبط ما يريدون مشاهدته عند تشغيل أجهزة التلفزيون الخاصة^بهم¹. ونتيجة لذلك، فإن الوقت الذي يقضونه في محاولة العثور على شيء لمشاهدته آخذ في الازدياد: 14 دقيقة في المتوسط. 

عندما ننظر إلى الكم المتزايد من المحتوى المتاح، يصبح من السهل فهم سبب طول الوقت الذي يستغرقه العثور على المحتوى المطلوب. وبالإضافة إلى الثروة الهائلة من البرامج المتوفرة عبر القنوات التلفزيونية التقليدية (MVPDs و vMVPDs)، Gracenote بسجل حافل في:

• أكثر من 1.8 مليون عنوان برنامج في ما يقرب من 350 كتالوجًا لخدمات البث حسب الطلب (SVOD)، و
• ما يقرب من 210,000 برنامج عبر ما يقرب من 2,100 قناة فردية من قنوات FAST

وستستمر مكتبات المحتوى المتدفق في التوسع. فعلى سبيل المثال، خلال العام الماضي، شهدت خدمات البث الخمس التي يتم تتبعها في Gracenote Data Hub زادت مكتباتها بنسبة إجمالية بلغت 20%. وبالمثل، زادت قنوات FAST العالمية مكتباتها بنسبة تقارب 15%.

الذكاء الاصطناعي ومستقبل الترفيه

في خضم هذا التشتت، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقدم المساعدة — حتى بين المستهلكين المتشككين. وعلى الرغم من المخاوف بشأن الدقة، يقول ما يقرب من ستة من كل عشرة أشخاص إن الذكاء الاصطناعي لديه القدرة على أن يصبح مصدرهم المفضل للمعلومات الترفيهية، أو أنه أصبح كذلك بالفعل. وفي المتوسط، يعتقد 66% أن الذكاء الاصطناعي سيكون مهمًا جدًا أو بالغ الأهمية في توفير تجارب ترفيهية جيدة.

في عالم الترفيه، يدرك الناشرون ومزودو المحتوى أن عملاءهم لن يرغبوا في التوقف للتحقق من كل استعلام بحث يقومون به. كما يدركون أن خطر إلغاء الاشتراك هو خطر حقيقي. فقد أفادت «برودباند تي في نيوز» أن متوسط معدلات توقف الاشتراكات عبر منصات البث الرئيسية بلغ 5.5% العام الماضي، بارتفاع عن نسبة 2% المسجلة في عام 2019.

يُعد سد فجوة الثقة مع المستهلكين أحد العروض القيمة الرئيسية، وستضمن نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) التي تستند إلى بيانات متوافقة مع معايير الصناعة تقديم تجارب سريعة ودقيقة تتميز في الوقت نفسه بدرجة عالية من التخصيص — وهي ميزة رئيسية مقارنة بالبنى التحتية التقليدية للبحث.

إن اعتماد الذكاء الاصطناعي العام (GenAI) أمر لا مفر منه. فمزايا واجهة اللغة الطبيعية كبيرة للغاية بحيث لا يمكن تجاهلها في ظل استمرار تفتت المشهد التلفزيوني. ومن هذا المنظور، من المحتمل جدًا ألا يكون الفائزون في حرب خدمات البث هم أولئك الذين يمتلكون أكبر قدر من المحتوى؛ بل سيكونون أولئك الذين يضمنون أن يتمكن المشاهدون المناسبون من العثور عليه.

لمزيد من المعلومات، قم بتنزيل تقريرنا حول البحث عن البرامج التلفزيونية واكتشافها في عصر الذكاء الاصطناعي.

ملاحظة

1. Gracenote استطلاع رأي مستخدمي خدمات البث المباشر لعام 2025