OTT-Discovery-Layer
KI-/ML-Empfehlungen & Personalisierung für OTT-Plattformen
Der größte Treiber für Abwanderung ist nicht eine geringe Inhaltsqualität — sondern eine unzureichende Inhaltsentdeckung. Wenn Zuschauer in den ersten Minuten nichts Sehenswertes finden, verlassen sie die Plattform. Und im OTT-Markt kommen sie selten zurück.
Promwad entwickelt KI-gestützte Empfehlungs- und Suchsysteme, die den richtigen Zuschauer zum richtigen Inhalt im richtigen Moment führen und so passive Nutzer in loyale, zahlende Abonnenten verwandeln.
Unsere Partner und Unternehmen, die Promwad-Lösungen einsetzen
Wenn Zuschauer keine Inhalte finden, zahlen Sie dafür
Generische Karussells und die alphabetische Suche waren akzeptabel, als die Kataloge klein waren. Heute sind sie ein Nachteil.
Untersuchungen zeigen konsistent, dass Zuschauer, die innerhalb von zwei bis drei Minuten keine ansprechenden Inhalte finden, mit hoher Wahrscheinlichkeit die Sitzung vollständig abbrechen. Netflix führt über 80 % des Konsums auf seine Empfehlungsengine zurück. Amazon schätzt, dass Personalisierung mehr als ein Drittel des Gesamtumsatzes ausmacht.
Für OTT-Plattformen, die ohne algorithmische Inhaltsentdeckung konkurrieren, zeigen sich die Konsequenzen in drei Bereichen:
Wiedergabezeit sinkt
Zuschauer, die Inhalte nicht schnell finden, sehen weniger, erzeugen weniger Werbeeinblendungen in AVOD-Modellen und geben Ihrer Plattform weniger Gelegenheiten, ihren Wert zu zeigen.
Konversion leidet
Nutzer von kostenlosen Testversionen, die keine Inhalte entdecken, die ihrem Geschmack entsprechen, haben keinen Grund zu abonnieren. Eine generische Nutzererfahrung lässt Ihren Katalog kleiner erscheinen, als er tatsächlich ist.
Abwanderung beschleunigt sich
Abonnenten, die das Gefühl haben, dass die Plattform sie nicht mehr überrascht, verlängern ihr Abo nicht. In Nischenmärkten für Inhalte — Sport, Natur, religiöse Inhalte, regionale Sprachen — ist das Publikum bei ausreichender Einbindung loyal.
Schlechte Inhaltsentdeckung kostet Sie heute Abonnenten. Lassen Sie uns berechnen, welches Potenzial intelligente Empfehlungen zurückgewinnen können.
Was Promwad entwickelt
Wir entwickeln und integrieren KI-/ML-gestützte Empfehlungs- und Suchschichten, die sich in Ihren bestehenden OTT-Stack einfügen — unabhängig davon, ob Sie eine White-Label-Plattform, ein individuelles Backend oder eine sich im Wandel befindliche Legacy-Architektur betreiben.
Unsere Empfehlungssysteme basieren auf vier zentralen Fähigkeiten:
So funktioniert es: Die Empfehlungs-Pipeline
Das System arbeitet über vier miteinander verbundene Stufen hinweg:
Unser Technologie-Stack
Wir arbeiten mit einem herstellerneutralen Stack und wählen Tools, die zu Ihrer Infrastruktur passen — nicht umgekehrt:
Modellentwicklung
PyTorch, TensorFlow
Vektor- / Ähnlichkeitssuche
Pinecone, Weaviate, Qdrant
Verwaltete ML-Services
AWS SageMaker, GCP Vertex AI, Azure ML
Ihr Katalog, Ihr Publikum, Ihre Kennzahlen. Wir helfen Ihnen, eine Discovery-Schicht aufzubauen, die Nutzer in Abonnenten verwandelt.
Was das für Ihr Geschäft bedeutet
Die Qualität von Empfehlungen hat in jedem OTT-Monetarisierungsmodell direkten Einfluss auf den Umsatz.
AVOD
Längere Sitzungen bedeuten mehr Werbeeinblendungen. Personalisierte Inhalte bringen Titel hervor, die Zuschauer über die erste Episode, die erste Werbepause und die erste Stunde hinaus binden.
SVOD
Abonnenten, die regelmäßig relevante Inhalte finden, kündigen seltener. Branchendaten zeigen, dass Plattformen mit starker Personalisierung monatliche Abwanderungsraten aufweisen, die 30 bis 40 Prozent niedriger sind als bei statischen, redaktionellen Karussells.
TVOD und hybride Modelle
Empfehlungssysteme erkennen den richtigen Zeitpunkt, um ein Premium-Angebot oder ein Upgrade anzuzeigen — basierend auf Sehgewohnheiten, die auf Kaufabsicht hinweisen, nicht nur auf demografischen Daten.
Gezielte Werbung
In Kombination mit verhaltensbasierter Segmentierung wird Ihr Werbeinventar wertvoller. Werbetreibende zahlen mehr für Zielgruppen, die nachweislich engagiert und präzise profiliert sind.
Entwickelt zur Integration, nicht zum Ersatz
Wir konzipieren unsere KI-/ML-Schicht so, dass sie sich in Ihre bestehende Architektur integriert — ohne dass Ihre Plattform neu aufgebaut werden muss:
Für Plattformen, die sich in einer umfassenderen Transformation befinden — von Monolith zu Microservices oder von clientseitiger zu serverseitiger Werbeeinbindung — kann die Empfehlungsschicht schrittweise eingeführt werden, parallel zu anderen Modernisierungsmaßnahmen.
Bereit zu sehen, was Personalisierung für Ihren ARPU leisten kann?
Datenschutz & DSGVO-Konformität
Datenminimierung
Es werden nur die tatsächlich benötigten Verhaltenssignale erfasst und gespeichert
Anonymisierte Identifikatoren
Nutzer-IDs im Modelltraining werden niemals mit personenbezogenen Daten verknüpft
Einwilligungsmanagement
Einwilligungsmechanismen sind von Anfang an auf Anwendungsebene integriert
Aufbewahrungsrichtlinien
Aufbewahrungszeiträume für Daten sind gemäß Ihren Richtlinien und gesetzlichen Vorgaben konfigurierbar
Datenresidenz
Verhaltensdaten können in Ihrer eigenen Cloud verbleiben — es werden keine Daten an Drittanbieter übertragen
DPA- & PIA-Unterstützung
Wir unterstützen Sie bei der Erstellung von Auftragsverarbeitungsvertrag und Datenschutz-Folgenabschätzung vor dem Go-live
Fallstudie: Android-TV- und Mobile-App für Wildlife-Streaming
Mit personalisierten Empfehlungen, die Testnutzer in zahlende Abonnenten verwandeln.
Herausforderung
Ein Produzent von Wildlife-Inhalten wollte sich von Social-Media-Plattformen unabhängig machen und einen eigenen Vertriebskanal aufbauen. Ohne eigene Apps gab es keine Möglichkeit, Inhalte zuverlässig zu monetarisieren oder eine konsistente Markenpräsenz über mobile Geräte und TV hinweg zu schaffen.
Lösung
Wir lieferten eine White-Label-Plattform mit individuellen Apps für Android TV und Mobile (iOS & Android), die AVOD-/SVOD-Modelle, Chromecast und AirPlay sowie Live-Streaming unterstützt. Die Plattform umfasst personalisierte Empfehlungen auf Basis des Sehverhaltens und der Nutzerpräferenzen, gezielte Werbung sowie Audience-Analytics zur Optimierung der Content-Strategie.
Ergebnis
Innerhalb von sieben Monaten wurden die Apps über 35.000 Mal heruntergeladen. Kostenlose Nutzer verbringen durchschnittlich 20 Minuten pro Sitzung, und 20 % der Testnutzer konvertierten zu zahlenden Abonnenten — 13 % von ihnen blieben länger als sechs Monate.
Lesen Sie die vollständige Fallstudie: Personalisierte Empfehlungen für eine Streaming-Plattform
Vertrauen von Technologieführern in über 25 Ländern
Promwad entwickelt Empfehlungs- und Personalisierungssysteme für OTT-Plattformen mit globaler Reichweite — von Nischen-Content-Produzenten bis hin zu großen Medienanbietern. Zu unseren Kunden zählen Sony und B1 Smart TV, und wir haben Video- und Discovery-Lösungen mit hoher Verfügbarkeit und großen gleichzeitigen Nutzerzahlen in mehr als 25 Ländern umgesetzt.
Wenn Engagement und Kundenbindung auf dem Spiel stehen, vertrauen unsere Partner darauf, dass wir die KI-Schicht richtig umsetzen.
Verliert Ihr Katalog Zuschauer durch schlechte Inhaltsentdeckung?
Promwad entwickelt KI-Empfehlungsschichten, die die Abwanderung reduzieren und die Wiedergabezeit verlängern — bewährt auf OTT-Plattformen.
Vereinbaren Sie innerhalb von 24 Stunden ein Gespräch — lassen Sie uns Ihre Empfehlungsschicht gemeinsam definieren.