بقلم بيل ميشيلز، الرئيس التنفيذي للمنتجات
أصبحت «ذكاء المحتوى» متاحة على نطاق واسع في عمليات شراء إعلانات التلفزيون المتصل بالإنترنت (CTV)، مما يوفر مصدرًا جديدًا وغنيًّا بالبيانات للعلامات التجارية والوكالات. وهي تتيح الاستهداف الذي يحدده الإنسان والتوافق مع إرشادات العلامة التجارية في عمليات شراء إعلانات التلفزيون المتصل بالإنترنت. لكن ربما تكمن أكبر إمكاناتها في دورها كإشارة تحسين قوية لخوارزميات الأداء.
عندما دخلت التلفزيونات المتصلة بالإنترنت (CTV) مجال الإعلان البرمجي، كانت القنوات ونظام البيانات قد ترسخت بالفعل وتزخر بمساحات إعلانية للويب والهواتف المحمولة، بل وحتى القليل من الإعلانات الصوتية والإعلانات الرقمية خارج المنزل (DOOH). ورغم أن وسائط CTV نفسها كانت جديدة جدًّا على هذا النظام — بما تتميز به من إنتاج عالي الجودة ومهنية ومواهب معروفة وفعاليات مباشرة — إلا أن طلبات العطاءات بدت مشابهة لتلك الخاصة بالويب والهواتف المحمولة. وهذا أمر مقصود. تخلق المعايير الثقة في أن المواصفات لن تتغير مع توسع الأنظمة، مما يشجع على تخصيص رأس المال. وبناءً على ذلك، حققت المزايدة في الوقت الفعلي نجاحًا باهرًا (شكرًا جزيلاً لـ IAB!)، حيث فتحت الباب أمام استثمارات كبيرة، ووجهت إنفاق المعلنين نحو المنصات الإعلامية، ودفعت عجلة نمو صناعة بأكملها.
ونظرًا لأن مشتري إعلانات التلفزيون المتصل بالإنترنت (CTV) البرمجية أدركوا طبيعة «الظهور» (impression)، فقد طبقوا نفس الاستراتيجية — بالاستفادة من عنوان IP، وربط بيانات الجمهور والموقع على مستوى الرمز البريدي بعنوان IP، وإضافة حزمة « ID »، وتطبيق منطق اتخاذ القرار. بالتأكيد، أدخلت التلفزيونات المتصلة بالإنترنت (CTV) مجموعات إعلانية ومجموعة جديدة معقدة من أنواع الصفقات. لكن التغيير الأكثر جوهرية كان في ما اشتراه المعلنون. فمع انتقال الإنفاق الإعلاني التلفزيوني من النموذج الخطي إلى النموذج البرمجي، أفسحت حزم البرامج المجال لعدد مرات الظهور الفردية المرتبطة ببيانات الجمهور على مستوى الأسرة.
ما فُقد خلال هذه المرحلة الانتقالية هو سياق المحتوى: أي فهم لما كان يُعرض في اللحظة التي ظهرت فيها الإعلانات. وفي ذلك الوقت، بدت هذه المقايضة معقولة أيضًا. فقد بُنيت الإعلانات البرمجية على أساس اتخاذ القرارات استنادًا إلى الجمهور، وكان ذلك هو النهج الذي اعتاد عليه المعلنون.
لم يتوقف مشترو الإعلانات عن المطالبة ببيانات المحتوى. وتُحدد دراسة أجرتها منظمة «Gracenote» عام 2026، شملت 500 من مخططي وسائل الإعلام ومشتري الإعلانات التلفزيونية والمتداولين البرمجيين في الولايات المتحدة، حجم الفجوة القائمة. فمن بين المتداولين البرمجيين، أفاد 91% بأن نقص البيانات على مستوى البرامج يحد من حملاتهم الإعلانية على التلفزيون المتصل بالإنترنت (CTV). وكان مخططو الوسائط واضحين بنفس القدر: فقد قال 86% منهم إنهم سيحولون مزيدًا من ميزانية التلفزيون الخطي إلى التلفزيون المتصل بالإنترنت (CTV) إذا توفرت إمكانية الاستهداف وإعداد التقارير على مستوى البرامج. كما كشفت دراسة IAB لعام 2026 أن 33% فقط من المشترين لديهم ثقة عالية في شفافية مخزون إعلانات التلفزيون المتصل بالإنترنت (CTV). وقد تسارعت وتيرة التحول إلى التداول البرمجي في مجال التلفزيون المتصل بالإنترنت (CTV) بوتيرة أسرع من تطور المعلومات المتعلقة بالمحتوى اللازمة لتوجيهه.
والآن، تعمل «ذكاء المحتوى» على نقل إحدى نقاط القوة الأساسية للتلفزيون الخطي إلى التلفزيون المتصل بالإنترنت (CTV) القائم على البرمجة الآلية: الشراء بناءً على ما يظهر على الشاشة. تمنح معرّفات المحتوى الثابتة والموحدة العناوين هوية متسقة عبر الأنظمة المختلفة، في حين يمكن لنماذج اللغة المرئية إضافة تفاصيل على مستوى المشهد. يمكن للمعلنين الاستهداف حسب النوع الفني، والممثلين، والأحداث الرياضية الحية — وكذلك، حيثما كان ذلك متاحًا، حسب الحالة المزاجية والنبرة السائدة في المشهد. لم تعد هذه القدرات مجرد نظريات. بل أصبحت حقيقة واقعة.
لكن هذا المجال لم يقف مكتوف الأيدي. فقد دخلت «الحدائق المسورة» ومنصات جانب الطلب (DSP) التي تركز على الأداء مجال التلفزيون المتصل بالإنترنت (CTV) بقوة، حيث أنشأت أنظمة نمو فعالة للغاية تعتمد على التعلم الآلي، وتجمع بين أحداث التحويل في الوقت الفعلي وسياق الجمهور ونتائج الحملات الإعلانية لتوجيه عملية اتخاذ القرارات المتعلقة بالاستهداف والمزايدة وتوقيت العرض والمواد الإبداعية.
يُعد إطار العمل «Agentic Real Time Framework» (ARTF) التابع لـ IAB Tech Lab عاملًا آخر يُسرّع عملية التحسين: فالحاويات المخصصة تمثل مسارًا جديدًا ومثيرًا لتشغيل نماذج التحسين على مرات الظهور البرمجية — لا سيما في مجال التلفزيون المتصل بالإنترنت (CTV).
تستقبل أنظمة شراء إعلانات التلفزيون المتصل بالإنترنت (CTV) الجديدة هذه كميات هائلة من البيانات، وتتيح للنموذج تحديد العوامل التي تؤثر على النتائج. وستشكل «ذكاء المحتوى» عنصراً جديداً وقوياً إلى جانب بيانات الجمهور. ومع بدء خوارزميات الأداء في استخدام هذه البيانات، يمكنها اكتشاف أنماط لم تكن لتخطر ببال مخططي الإعلانات أبداً. وقد أصبح الاستهداف المحدد بواسطة البشر حقيقة واقعة أخيراً، وهو خبر رائع. لكن التحسين المحدد بواسطة النموذج هو المجال الذي قد يكون فيه لهذا المصدر الجديد للبيانات أكبر تأثير.
نُشر هذا المقال في الأصل في موقع «The Current».
ثمن التجزئة: التحديات التي تواجه اكتشاف المحتوى تدفع عشاق الرياضة إلى متابعة اللقطات البارزة
يُعد «ديسكفري» عقبة أكبر أمام عشاق الرياضة مقارنة بتكلفة الاشتراك.
التغلب على معدل توقف المشتركين في خدمات البث الرياضي: ميزة الشاشة الرئيسية في خدمات البث الحديثة
يمكن أن يؤدي تجميع كل ما يبحث عنه المعجبون في مكان واحد إلى الحد من معدل ترك الخدمة وتعزيز التفاعل على المدى الطويل.