Spideo、Mediagenix联合创始人、首席营收官蒂博·多尔索探讨了AI驱动的内容个性化的未来走向，阐述了“人机协同（HITL）”算法推荐学会提升观看体验的方式。
媒体公司当前所面临的一些运营挑战，以及增强的目录探索如何应对？
媒体公司正身处一个日益复杂的环境之中，其特点是受众分裂、内容饱和以及运营成本不断攀升。传统的内容发现方式往往侧重于主流作品，导致大量作品未得到充分利用。这种失衡导致错过受众参与机会以及内容投资回报率不佳。通过利用语义数据和与观众个人偏好相契合的上下文推荐，增强目录探索能够解决这些挑战。重点采用更人性化的内容推荐方式，媒体公司能够摆脱一刀切的算法，确保内容在恰当的时间精准地传递给恰当的受众。这不仅提升了内容的可见性和变现能力，还通过提供针对不断变化的口味和情境背景的多样化且有意义的选择，丰富了用户体验。
将情绪和背景信息纳入推荐机制中，会对观众参与内容的互动方式产生怎样的影响？
传统的推荐引擎主要依赖于过往的行为记录和广泛的群体统计数据，往往忽略了深层次、情感层面的观众参与驱动因素。将情绪和情境纳入考量范围，能够改变内容发现的方式，使推荐内容与观众当前的情绪状态、一天中的不同时段，甚至社交环境相匹配。例如，一位在紧张的一天过后想放松的观众，可能不会对通用的“十大榜单”产生良好的反应。通过整合基于情绪的标签和情境洞察，平台能够提供更直观且令人满意的推荐。这能确保观众感到被理解而非只是被分类。随着时间的推移，这种信任确保了更强的平台忠诚度，并减少了订户的流失，因为用户会增加他们的体验不只是由算法模式形成的信赖。
为什么可解释性在内容推荐中如此重要？它如何有助于建立观众信任？
内容推荐中的可解释性是必不可少的，原因是它提供了为什么建议某一内容的透明度。当观众理解了推荐背后的原因——无论它是基于共同的主题元素、情绪一致，还是过去的参与，他们更有可能与之建立联系。那些看似随机或重复给出建议的不透明算法会削弱用户的信任感，导致用户失去兴趣。通过融入自然语言解释和上下文元数据，平台能够弥合AI与人类直觉感知之间的差距，提供一种具有个性化特点的自主感。最终，可解释性将推荐从被动的建议转变为经过深思熟虑的引导，从而与观众建立长期的关系。
传统算法往往会加强偏差，比如会推荐过于热门的内容。那么，媒体公司如何才能确保多样性和平衡的推荐？
传统推荐系统中存在的偏差源于对热门内容循环的强化，即出名的内容持续占据主导地位，而不太出名的内容则被埋没。为应对这一情况，媒体公司必须转向语义数据的丰富处理方式，即根据具有细微差别的主题、观点和语气对内容进行分类，而非仅仅依据受欢迎程度的指标。通过运用知识图谱和上下文标签技术，推荐系统能够向观众推送与其兴趣相契合的内容，并鼓励其跳出惯常选择范围进行探索。让人类参与其中至关重要，这一编辑监督确保了推荐内容在故事叙述、类型以及代表性方面注重多样性，从而避免“过滤气泡”现象效应的产生。这不仅能够扩大受众的参与度，还能构建一个更可持续的内容生态系统，让来自代表人数不足群体的各种声音和叙述手法得以茁壮成长。
语义意义和分类如何改善内容被分裂的受众发现的方式？
受众在多个平台、地区、设备和环境参与内容。传统的元数据标签（如“类型”或“演员”）往往无法捕捉到能够激发观众兴趣的更深层次的故事元素。语义丰富化使得内容分类能够更加精准，依据主题、情感和文化背景对内容进行组织。这种精细度使得推荐引擎能够呈现非常特定的观众偏好相契合的内容，即便是在小众受众群体中也是如此。通过理解内容的根本叙事结构和情感影响，媒体平台能够创建更具自然感和吸引力的个性化发现路径，从而有效地满足不同观众的需求。
选择疲劳和竞争是流媒体平台面临的大问题。更个性化的推荐方式能确保用户的参与度吗？
大量的可用内容往往会让观众应接不暇，导致决策瘫痪和失去兴趣。个性推荐方法通过优先考虑内容相关性而不是数量来缓解这一问题。AI驱动的指导可以简化决策，而不是向用户提供详尽的选项列表。这种方法是模仿与一位知识渊博的音像店店员的直觉对话。通过整合基于情绪的标签和可解释的推荐，平台可以创造一种轻松而精心策划的发现体验。
所提供的内容量之庞大常常会让观众感到不知所措，从而导致决策停滞和失去兴趣。采用个性化推荐的方式能够缓解这种状况，因为它更注重内容的相关性而非数量。与传统的提供用户详尽选项列表的做法不同，基于人工智能的引导能够简化决策过程。这种做法借鉴了曾与知识渊博的视频店店员进行的直观交流方式。通过集成基于情绪的标签和可解释的推荐，平台能够创造出一种轻松且经过精心策划的发现体验。
观众数据在内容获取与制作决策中扮演着怎样的角色？能否分享一些数据如何影响成功的内容策略的实例？
观众数据是制定内容获取与制作策略的关键工具。除了收视率指标之外，那些能够捕捉到情绪趋势、主题偏好以及参与模式的数据，能让媒体公司据此做出关于投资什么内容的明智决策。例如，在新冠疫情爆发初期的几个月里，人们明显倾向于关注那些以希望与坚韧等为主题的感觉良好的内容。那些能够察觉到这一趋势的平台能够调整其内容采购和推广策略，以满足新兴的受众需求。同样，基于数据的洞察力能够通过发现现有目录中的缺口，预测新内容可能取得的成功，确保投资符合观众的期望以及每个地区的文化变迁。
随着AI不断发展，预测个性化媒体体验领域下一个重大创新是什么？
个性化媒体领域的下一个前沿将会是会话式AI和实时情商广泛融入内容推荐系统之中。当前的模型主要对过往行为做出反应，但未来的创新将使AI能够参与动态、双向的互动，根据观众的即时反馈调整推荐。
这将创造出一种更有机的内容发现流程，类似于人们自然地从朋友或可信赖的来源那里获取娱乐建议的方式。此外，多模态AI（融合语音、手势和面部识别技术）的进步将使体验实现高度个性化，能够根据观众的实时情绪和情境做出反应。媒体推荐将形成一种具有细微区别的综合复杂的变量的情感反应。例如，观众可能会因为感到悲伤而不想观看悲伤的内容，而可能更倾向于观看一些更令人振奋的内容。随着时间的推移，AI推荐将会更多地考虑那些体现我们人性的本质的内容。