Евгений Альтшуль, руководитель специальных проектов BroadViewSoftware, выступил с презентацией «Современные тенденции и тренды в технологии планирования эфира с использованием трафик-системы Broadview» на гибридной конференции Broadcasting / Cinema 2023. Post-NAB.
Евгений Альтшуль: Ведущим разработчиком программного обеспечения для вещательных компаний в Северной Америке является компания BroadView Software Inc. (штаб-квартира в Торонто, Канада). Её филиалы представлены в США, Израиле, России и Индии. Обладая более чем 30-летним опытом работы в области телевизионного вещания, компания специализируется на разработке и внедрении систем управления эфиром.
У нас более тысячи клиентов по всему миру. В их число входят крупнейшие вещательные корпорации, такие как Rogers Television (Канада), PBS, Discovery (США), Sony Entertainment Television, Viacom 18 (Индия) и сотни других. Всего более 2000 каналов по всему миру. Программное обеспечение BroadView используют крупные холдинги многоканального вещания и ведущие телекомпании России и СНГ, а также множество небольших каналов.
Многофункциональная система управления вещанием BroadView автоматизирует процесс создания эфирного расписания, а также расписания для ассоциированных медиаплатформ. Кроме того, компания оказывает помощь в закупке контента и автоматизирует часть договорной работы для телеканалов. Также наша система управляет и контролирует библиотеку контента для телекомпаний.
BroadView обладает инструментами размещения и продажи рекламы, а также финансовыми механизмами, позволяющими формировать отчетность и взаимодействовать с финансовыми службами телеканала.
В настоящее время наблюдается тенденция усложнения технологий планирования. Эфирное расписание становится более насыщенным и включает различные сложные сценарии показа вторичных событий (оверлей, эфирная графика), сценарии планирования, требующие расширенной автоматизации. Усложняется выбор контента для вставки в расписание, так как в процесс вовлекаются различного рода смежные службы телекомпании.
Процесс планирования становится все более аналитическим, технологии совершенствуются и делаются менее консервативными. Всё чаще мы слышим об интеграции новых технологий в нашу повседневную жизнь. О нейронных сетях, искусственном интеллекте и больших данных. Безусловно, это оказывает влияние на процесс эфирного планирования.
Тенденции и технологии планирования эфира
- сложность планирования
- требования к автоматизации
- цена ошибки
- объём анализируемых данных
- объём связанных приложений
- вовлечение смежных систем
- автоматизация
- готовность внедрять новшества.
Проникновение технологий в жизнь
- машинное обучение
- искусственный интеллект
- большие данные
- аналитика (Business Intelligence)
- облачные технологии
- робототехника.
Как вендоры, мы сталкиваемся с проблемами, вызванными сложностью процессов планирования вещания наших клиентов. Возникают и простые, и сложные задачи. Примером относительно простой задачи является нелинейное планирование, необходимое для медиаплатформ, таких как YouTube или ВКонтакте. Достаточно сложное административно с точки зрения планирования вещания это похоже на быстрый запуск нового телеканала.
Одна из самых сложных задач — выяснить, как просчитать оптимальную стратегию планирования для канала, предсказать его потенциальный рост и оценить финансовую выгоду, которую он принесет вещателям.
Использование данных, аналитики, отчетов и автоматизации для планирования эфира может быть как простым, так и сложным. Например, одному из наших заказчиков пришлось выполнить ряд операций для создания специального отчета. В том числе загрузить его в сторонние продукты, такие как Excel и систему бизнес-аналитики. Эти операции можно упростить, чтобы сократить время и усилия, необходимые для их выполнения.
Технические проблемы, с которыми сталкиваются клиенты, иногда решаются их собственными техническими службами. Система продолжает работать, но только до определённого момента. Как только этот предел достигнут, система перестает функционировать, и внезапно возникают проблемы. Многочисленные взаимодействия между соседними системами и увеличивающийся объём данных, которые необходимо обрабатывать при планировании, усугубляют трудности объединения новых каналов в сложную интегрированную структуру. Это связано с необходимостью добавления каналов в несколько систем и установления новых интеграций.
Например, у нашего канадского заказчика появилась проблема с множеством интеграций между бизнес-приложениями: различного рода бухгалтерскими системами, системой эфирного планирования, учёта, финансовыми структурами и др. Как вендоры, мы осознаем эти трудности и стараемся идти в ногу со временем. Внедрять новые технологии не только в процесс эфирного планирования, но и добавлять актуальные модули в пока ещё консервативную отрасль.
У нас есть утверждённая программа внедрения новейших технологий. В настоящий момент запущен пилотный проект по их тестированию в реальной среде. Это всё уже доступно в интерфейсе BroadView или в связанных с ним внешних модулях.
Одна из простых задач – планирование контента на YouTube. У нас есть уникальный инструмент, позволяющий создавать гибкое расписание для медиа-платформ, используя четыре разных режима:
– Ручное планирование
Пользователи расставляют контент, который необходимо разместить в ассоциированной медиаплатформе.
– CatchUp (следование за эфиром)
Контент публикуется на платформу после выхода в эфир.
– Автопланирование по правам
– По поступлению контента
Эти режимы облегчают процесс публикации материала. При получении прав на тот или иной пакет публикация запускается автоматически, и то же самое происходит при загрузке медиафайла.
По сути, процесс публикации опирается на внешние инструменты, выполняющие задачу по медиаподготовке. У нас есть интеграция с opensourceмодулем, который полностью решает вопрос с транскодированием, сшивкой медиа, включающей различные элементы: межпрограммные элементы, pre-roll и post-roll ролики.
Модуль позволяет загружать медиаданные на платформу. Он имеет множество интеграций для облегчения публикации данных и создания специальной папки для прямой загрузки медиафайлов из BroadView. Кроме того, платформа теперь поддерживает загрузку сложной структуры в виде пакета, который может включать рекламу, разного рода отбивки, спонсорские ролики, логотипы и прочее. Это уже не просто процесс загрузки контента.
Что касается быстрого запуска телеканала, мы предлагаем модуль облачного развертывания BroadViewCloud. Он работает по подписке и быстро разворачивается. Наше решение гарантирует высокий уровень готовности к старту планирования. Модуль хорошо подготовлен для планирования и включает уже существующие интеграции с системами автоматизации, а также интеграцию с сейлз-хаусом для продажи рекламы. Эта функция позволяет напрямую получать данные из отдела продаж в BroadView.
Чтобы использовать модуль планирования, достаточно просто оформить подписку. Развёртывание модуля возможно как в российской, так и в зарубежных юрисдикциях. Подписка включает предварительно настроенный экземпляр BroadView. После оплаты клиент получает готовый инструмент для эффективного планирования.
Где и как хранить данные
Эффективное планирование требует большого количества различных данных.
- модуль BroadView DW – хранилище структурированных данных
- хранение ассоциированных с расписанием данных для аналитики и оснований для планирования будущих периодов
- настройка автоматического сбора, трансформации и загрузки данных (ExtractTransformLoad)
- большое количество интеграций из коробки
- использование различных СУБД в зависимости от требований к скорости и доступности.
Иногда с расписанием связан значительный объём информации, включая исторические и прогнозные данные. Это может усложнить процесс планирования. Процесс включает в себя сложную аналитику и согласование расположения контента в графике верстки.
Для анализа могут загружаться различные типы аудиторской информации, такие как рейтинги, охват, финансовые данные, услуги и расписание конкурентов, данные о продажах и посещениях веб-сайтов. Это позволит провести всестороннюю оценку факторов, которые могут повлиять на будущую прибыль от показа данного графика. Все эти данные сохраняются и организуются в структуру для создания различных отчетов.
Модуль DW TV Hous автоматизирует процесс сбора данных. Однако есть и другие источники для сбора данных, ассоциированных с расписанием. Эти ресурсы могут включать в себя различные базы данных, современные системы хранения и облачные хранилища. В портфеле уже есть десятки коннекторов, позволяющих собирать информацию из этих источников.
Базовая иллюстрация сбора данных включает доступ модуля к хранилищу данных поставщика измерения аудитории или финансовых данных. Каждый день в указанное время модуль извлекает текущую информацию и обновляет базу данных BroadView, которая затем сравнивается с запланированными позициями. После этого проводится аналитика.
Существует несколько вариантов хранения таких данных, начиная от традиционных систем управления базами данных СУБД и заканчивая современными колоночными решениями, обеспечивающими более высокую производительность. Выбор решения для хранения в конечном итоге зависит от объёма данных и желаемого уровня скорости доступа, требуемого системой аналитики.
Аналитика и отчёты
- МодулиBroadViewOLAP/BroadViewIntelligencereports–отчёты и аналитика
- Отчёты по планированию — это стандартная часть внутреннего рабочего процесса BroadView
- Отдельный модуль реализует сложную аналитику и автообновляющиеся дашборды (Business Intelligence)
- Включает не только исторические, но и прогнозные данные
- Автоматические выгрузки и интеграции
- Элементы систем Business Intelligence для вещателей.
Аналитическая система BroadView содержит отчеты в качестве регулярного компонента своих бизнес-операций. Эти отчёты выполняют всевозможные функции, в том числе облегчают связь между различными отделами посредством отчетов о планировании. Также есть отдельная категория, предназначенная для комплексной аналитики. Такие отчёты могут содержать не только исторические, но и прогнозные данные, которые можно генерировать самостоятельно. При этом модуль отчетности позволяет включать функции систем бизнес-аналитики.
Одним из вариантов модуля отчётности является составление статистики показов программы за определённый период. Этот модуль собирает и анализирует стоимость рекламы, охват за определённый период и расчётную стоимость показа программы. Такие результаты могут дать представление о том, следует ли продлевать лицензию на программу в будущем, и определить оптимальное время для этого в соответствии с расписанием эфира.
Другой пример отчета — наблюдение за поведением рейтинга программы во время ее выхода в эфир. Анализируя кривую рейтинга, можно определить наилучшее место для рекламных брейков. Например, если в данных наблюдается снижение просмотров, это сигнализирует о том, что текущее размещение не оптимально. Помимо этого, модуль отчётности включает в себя отчёт о наборе программ в течение определённого периода расписания на канале с возможностью выбора более высокой или более низкой степени агрегации данных.
Самым сложным аспектом является определение того, как оценить эффективность схемы расписания, включая показатели, которые она генерирует, и финансовые результаты для телеканала. Существуют некоторые доступные методы, такие как сбор данных, прогнозирование и сравнение результатов. Но это всегда требует значительных усилий и совместной работы нескольких отделов и аналитических систем. Для успешного управления аналитикой эффективно использование таких инструментов, как Tableau или Microsoft Power BI, а также опыта инженеров машинного обучения.
BroadView Intelligence имеет специальный модуль, который позволяет автоматизировать управление аналитикой. Этот модуль предоставляет пользователям инструментарий для машинного обучения и прогнозирования, который работает внутри системы BroadView, без необходимости привлекать инженеров и проводить дополнительные интеграции.
Модуль BroadView Intelligence – планирование эфира с использованием средств AI/ML
- Используются измерения аудитории и других показателей для анализа и автоматического планирования
- Пользователи создают и обучают собственные модели поведения эфирных метрик с различными параметрами
- Помощь в создании эфирного расписания через прогнозы
- Операции на всех уровнях планирования (перспективное, недельное, оперативное).
Автоматизированный рабочий процесс
Data warehouse. Сбор и анализ данных
- Интеграции
- Выгрузки данных
- Трансформации
- Приведение
BroadView Intelligence. Обучение моделей
- Выбор периода
- Выбор канала
- Выбор метрики
- Выбор свойств
BroadView Intelligence. Прогноз
- Подбор слота под программу
- Подбор программ под слот
- Прогноз по сверстанной сетке
Отчётный модуль. Оценка результатов. Расписание
- Эфирная сетка
- Прогнозная сетка
- Планировщик Broadveiw
Один из интересных моментов заключается в том, что пользователи могут самостоятельно выбирать период в прошлом, на котором необходимо обучить нейросети или математические модели. После этого такие инструменты можно использовать для прогнозирования.
Прогнозирование включает несколько аспектов. Во-первых, у нас есть система рекомендаций, которая позволяет подбирать контент для определенного слота или наоборот, выбирать слот для выбранной программы. Это позволяет пользователям быстро и оперативно планировать расположение программ. Либо самый простой вариант – это прогноз на основе всей сетки, чтобы спрогнозировать средние показатели на будущий период. Эти показатели оцениваются и модифицируются при необходимости.
Направления автоматизации
- Сбор и обработка данных
- Интеллектуальное автоматическое перспективное планирование
- Подбор и расстановка промо в плейлист.
- Возможно реализовать автоматическую расстановку промо и анонсов в расписании, регулируемую пользователем
- Хэпперы редактора: работа с плейлистом в исключительных ситуациях.
BroadView предоставляет возможность полностью автоматизировать создание оптимальной эфирной сетки по прогнозам с помощью средств машинного обучения. Для этого создаются подборки контента с помощью нейросетей, которые группируют программы по различным аспектам: тематике, рейтингам или предпочтениям аудитории.
Автоматическое планирование возможно двумя способами: ротация контента из найденных подборок или нейросеть полностью принимает решение о расстановке программ в сетке с учётом прогнозных данных и обученных моделей по предыдущим периодам.
Модуль BroadView Intelligence – полностью автоматическое планирование
- полностью автоматическое создание эфирной сетки с использованием нейронных сетей
- подборки контента: автоматический поиск и группировка контента из библиотеки по тематике (анализ текстового описания), рейтингам, жанровым предпочтениям, предпочтениям аудитории
- автоматическое создание методом ротации контента из найденных подборок.
Таким образом, сбор данных – это один из самых важных аспектов. Пользователи выбирают периоды в прошлом, интересные с точки зрения размещения в будущем. Затем происходит полностью автоматический подбор программ для слотов. Модуль выдает готовые расписания и сетки, которые можно оценить, вывести в отчёт, сделать прогнозы и модифицировать, чтобы снова добавить их в расписание.
Гоча Кумсиашвили, директор по производству и технической поддержке Общественного телевидения Грузии (GPB): Основной упор сделан на аналитику и автоматизацию планирования эфира с помощью средств машинного обучения?
Евгений Альтшуль: Аналитика – это только часть процесса. Её можно использовать как при полностью ручном, так и при автоматизированном планировании эфира. Важным аспектом становится оценка стоимости. Особенно когда речь идёт о серьезных аналитических системах, используемых в бизнесе, которые могут быть дорогими. Наш модуль, который основан на opensource решениях, является более гибким и настраиваемым. По уровню предоставляемого сервиса он не уступает многим коммерческим решениям.
Гоча Кумсиашвили: Согласно прогнозам, традиционное линейное телевидение теряет зрителей, которые всё больше переходят на онлайн платформы, такие как YouTube. Классическое планирование эфира учитывает только финансовую выгоду от линейного вещания. Но, когда контент распространяется нелинейно, становится сложнее монетизировать его. Несмотря на наличие прав на контент, зрители могут смотреть его на других платформах. В то же время, свой контент также нужно монетизировать, включая линейное вещание, показы на других платформах и другие способы. Видимо, большая часть доходов будет переходить в онлайн, поскольку там находится больше зрителей. Как можно учитывать монетизацию при нелинейном распространении контента, и как ваша система планирования эфира будет развиваться в этом направлении?
Евгений Альтшуль: Наша модель включает в себя сбор данных, аналитику и принятие решений. Она остается неизменной, несмотря на то, что телезрители переходят на другие платформы. Мы будем изменять только способ обучения и данные, используемые для обучения и прогнозирования. При изменении системы, мы должны учитывать новые метрики, которые будут использоваться для аналитики линейного и нелинейного планирования. Наша система также требует внедрения новых математических алгоритмов, новых типов нейронных сетей и новых типов прогнозирования, чтобы учитывать этот переход. В данный момент наша система стабильна, ничего не меняется в её работе, за исключением прогнозных аналитических модулей. Меняется только окружение, но принципы сбора, аналитики и прогнозирования остаются прежними.
Гоча Кумсиашвили: Различается подход к аналитике и планированию линейного вещания и нелинейного потребления контента. При линейном вещании вы планируете ваш эфир заранее на определённый период времени, учитывая различные факторы, такие как цены на рекламные слоты, контрпрограммы конкурентов и другие факторы, и это происходит по четкой сетке. Однако потребитель контента уже не смотрит на это, и многие люди предпочитают смотреть отдельные видео, клипы и другие продукты, что также необходимо монетизировать. Это делает прогнозирование спроса на контент линейным подходом весьма сложным. Кроме того, если контент становится доступным для публичного просмотра до его выпуска в эфир, цена на этот контент и его популярность могут снизиться, поскольку многие люди уже посмотрели его.
Существует возможность, что даже после того, как был показан отличный контент, некоторые люди не успели его посмотреть. Однако в социальных сетях начинается волна обсуждения и такой контент становится интересным. Просмотры возобновляются после трансляции, но на это влияют различные нюансы, включая права на показ контента на разных платформах и территориях. Также важен баланс между прогнозированием программы и маркетингом хорошего контента. Может потребоваться использование новых алгоритмов для оптимизации этого процесса.
Содержание нужно подавать, как букет, разбивая его на отдельные группы или выпуская в определённое время, чтобы получить максимальную прибыль. Это не противоречит друг другу, но требует различных стратегий. Необходимо рекламировать общедоступный продукт и распространять его с максимальным количеством просмотров. Возможно, он потеряет популярность со временем, поэтому важно повторять процесс выпуска и удаления контента из онлайн-фильмов для достижения максимального эффекта. При этом необходимо учитывать планирование эфира и прогнозирование, чтобы предоставлять зрителям контент в определённое время и с определённой периодичностью. Компании будут стремиться монетизировать свой контент и выкладывать его с определёнными параметрами, что требует разработки эффективных стратегий для извлечения максимальной прибыли.
Евгений Альтшуль: Абсолютно согласен. Как раз сейчас мы это активно изучаем.
Конференция Broadcasting / Cinema 2023. Post-NAB состоялась 23-24 мая в отеле Paragraph Resort & Spa Shekvetili, Батуми, Грузия.
Следующие конференции Broadcasting / Cinema 2023 пройдут осенью этого года в Казахстане и Азербайджане.
