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अमेज़ॅन प्राइम वीडियो युवाओं का ध्यान आकर्षित करने की सीधी लड़ाई में लघु-फ़ॉर्म समाचार फ़ीड को एकीकृत करता है

स्ट्रीमिंग टाइटन अमेज़ॅन, वर्टिकल वीडियो प्रारूपों में स्थानांतरित होने वाले युवा जनसांख्यिकी को पकड़ने के लिए प्राइम वीडियो पर ऑन-डिमांड स्थानीय और राष्ट्रीय समाचार क्लिप पेश कर रहा है। रणनीतिक विस्तार मांग पर पारंपरिक सदस्यता वीडियो और एल्गोरिथम सामाजिक फ़ीड के बीच एक धुंधली रेखा का संकेत देता है।

TechCrunchSeptember 14, 20261 min read
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अमेज़ॅन प्राइम वीडियो युवाओं का ध्यान आकर्षित करने की सीधी लड़ाई में लघु-फ़ॉर्म समाचार फ़ीड को एकीकृत करता है
The Strategic Consequence
प्रमुख स्ट्रीमिंग सेवाएं बारह महीनों के भीतर पूरी तरह से एल्गोरिथम सुपर-ऐप में परिवर्तित हो जाएंगी, जो मंथन से निपटने के लिए लघु-रूप समाचार और निर्माता सामग्री को पूरी तरह से अवशोषित कर लेंगी।

ध्यान आकर्षित करने वाली अर्थव्यवस्था एक और पारंपरिक किले का दावा करती है क्योंकि प्राइम वीडियो अपने इंटरफ़ेस पर सीधे छोटे आकार के पत्रकारिता स्निपेट पेश करता है। तेज़, स्क्रॉल करने योग्य समाचार बाइट्स के पक्ष में पारंपरिक लंबी-फ़ॉर्म सामग्री मॉडल को त्यागकर, प्लेटफ़ॉर्म का लक्ष्य युवा दर्शकों को प्रतिस्पर्धी ऐप्स पर स्थायी रूप से स्थानांतरित होने से पहले रोकना है। यह कदम पुराने प्रसारकों को इस बात पर पुनर्विचार करने के लिए मजबूर करता है कि उनकी रिपोर्टिंग को निर्धारित अपॉइंटमेंट देखने के बजाय एल्गोरिथम खोज के लिए कैसे पैक किया जाता है। इंटरफ़ेस रीडिज़ाइन के पीछे दैनिक उपयोगकर्ता सहभागिता मेट्रिक्स को बढ़ाने और आकर्षक प्रोग्रामेटिक विज्ञापन खर्च पर कब्जा करने के लिए एक आक्रामक प्रयास है। अधिकारी मानते हैं कि अवधारण एप्लिकेशन को खोलने और सामग्री का उपभोग करने के बीच घर्षण को कम करने पर निर्भर करता है। क्लिप की आपूर्ति करने वाले समाचार संगठन अभूतपूर्व पैमाने पर लाभ प्राप्त करते हैं, हालांकि वे आसपास के अनुशंसा एल्गोरिदम पर संपादकीय नियंत्रण छोड़ देते हैं। पारंपरिक टेलीविजन नेटवर्क को मुश्किलों का सामना करना पड़ता है क्योंकि स्ट्रीमिंग एग्रीगेटर समाचार उपभोग की शर्तें तय करते हैं। स्वतंत्र प्रकाशकों के पास केवल स्क्रीन समय को अधिकतम करने के लिए डिज़ाइन किए गए मालिकाना पारिस्थितिकी तंत्र के अंदर कमोडिटाइज़्ड डेटा पॉइंट बनने का जोखिम है। जैसे-जैसे क्यूरेशन न्यूज़ रूम से मशीन लर्निंग मॉडल में स्थानांतरित होता है, सार्वजनिक प्रवचन को अलग-थलग, एल्गोरिदमिक रूप से तैयार किए गए सूक्ष्म क्षणों में और अधिक विखंडन का सामना करना पड़ता है।

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