印度媒体巨头 JioStar 正笃定地认为，由生成式 AI 驱动的观众对话将成为其流媒体业务的核心利器。

　　作为拥有 5 亿 MAU 的 Reliance 集团旗下部门，JioStar 正利用 OpenAI 的技术突破传统推荐系统的局限。其愿景是打造一个 AI 驱动的平台，通过自然对话帮助用户发现剧集、购买商品，并最终影响内容制作决策。

　　高管们表示，这种能够从超过 30 万小时节目库中推荐电影的对话界面，有望成为反映受众需求的实时信号，从而缩短观众喜好与制片厂生产之间的反馈循环。

　　未来是对话式搜索

　　JioStar 首席产品官 Bharath Ram 在接受采访时说道：“未来的搜索是对话式的。有趣的搜索结果会引导人们观看他们原本不会看的内容，从而提升参与度、观看时长以及我们的变现能力。”

　　这一战略反映了流媒体平台寻求利用生成式 AI 驱动参与度和收入增长的广泛转变。Netflix 专注于对话式推荐，而 YouTube、TikTok 和 Amazon 则已将电商功能整合进平台。JioStar 的野心在于融合这些模式，将 AI 对话既作为推荐引擎，又作为消费者意图数据的来源，形成一个支持购物、广告乃至最终决定内容委托制作的反馈闭环。

　　合并后的巨无霸：JioHotstar

　　JioStar 是印度最大的媒体公司，由 Reliance 旗下的 Viacom18 与 Walt Disney 的印度业务合并而成。该实体运营着 100 多个电视频道，并管理着印度最大的流媒体平台 JioHotstar（由 JioCinema 和 Disney+ Hotstar 整合而来）。

　　今年早些时候，该流媒体服务推出了基于 OpenAI 的对话式搜索功能。观众无需输入关键词，只需描述当下的心情、询问约会之夜的推荐，或者告诉应用自己只有 45 分钟空闲时间即可。据首席架构师 Vijay Seshadri 透露，目前使用该功能的用户中，超过 60% 选择语音而非打字。这些对话提供了传统搜索无法获取的价值。

　　Seshadri 表示：“在当前内容过剩的背景下，内容发现面临的一大问题是我并不清楚自己想要什么。我们认为，对话或语音界面将成为改变游戏规则的内容发现方式。”

　　从“看剧”到“下单”：内容电商的雏形

　　JioStar 认为这些对话的应用范围远不止于娱乐媒体领域。近期，该公司还通过与食品配送公司 Swiggy 合作，将外卖服务整合进其流媒体平台。这使得遍布约 690 个城市的用户在观看板球比赛或大片首映时，无需离开应用即可订餐。此外，JioStar 还尝试让观众购买 MTV 真人秀节目《Splitsvilla》中出现的服装。

　　Ram 将这些举措描述为迈向“内容电商”的第一步。他表示，最终观众可以通过同样的对话界面，询问在哪里购买角色穿着的夹克，或在观看 IPL（印度超级联赛）比赛时订购球队球衣。

　　Ram 说道：“虽然尚未完全实现，但这将是自然发展的方向。我们希望人们习惯于在 JioHotstar 应用内完成购买。我们有充分的理由相信，这就是效果广告未来的演变路径。”

　　将 JioHotstar 应用转化为电商平台，可能会加强 Reliance 在印度更广泛的消费者生态系统，预计该国电商市场到 2030 年将达到 2500 亿美元规模。研究公司 Media Partners Asia 的 CEO Vivek Couto 表示，屏幕经济与零售经济正在合并为“单一经济体”。

　　微短剧与 AI 工作室：测试场与生产线

　　微短剧可能成为首批利用这些受众洞察力的内容格式之一。JioHotstar 已经推出了 Tadka，这是一个垂直视频目的地，提供时长两分钟以下的剧集，每月吸引约 1 亿活跃用户。这为公司提供了一个测试场，使其能够根据新兴的观众需求构思故事，然后再扩展到长篇幅内容制作。

　　为了迎接这一未来，JioStar 正在印度建立一家 AI 工作室。JioStar 表示，该工作室的目标远不止于制作微短剧。它正在开发结合多家 AI 提供商文本、图像、音频和视频模型的生产工作流，其中 OpenAI 提供对话式搜索以及文本和语音能力。

　　负责领导 JioStar AI 工作室的 GenAI 内容与技术高级副总裁 Stephan Bugaj 表示：“我们不仅仅用 AI 制作微短剧。我们将涉足日间电视、黄金时段电视、优质流媒体电影以及广告影片。我们并非试图打开一个大阀门，向平台喷洒大量的 AI 垃圾内容。”

　　Bugaj 强调，目标不仅仅是降低制作成本，而是拓展印度电影人的创作边界。AI 将帮助创作者讲述更好的故事，而非取代他们。这项技术的承诺在于，能够以让我们仍在印度保持盈利的预算，打造出媲美《星球大战》或《哈利·波特》级别的壮观作品。”

　　一些观察总结

　　JioStar 的这一系列动作，实际上是在验证一个核心假设：CTV 的终局不是单纯的广告投放，而是基于场景的即时转化。

　　1. 交互即数据：传统的搜索是静态的，而对话是动态的。通过语音交互获得的“情绪”、“场景”和“意图”，比点击率高出几个维度。这正是解决“内容过剩但发现困难”的关键。

　　2. 闭环生态：Reliance 在印度的布局极其恐怖，从电信（Jio）到零售（Reliance Retail），再到现在的媒体（JioStar）。当屏幕成为入口，支付和物流就在隔壁，这种“单一体经济”的效率是纯流媒体平台难以企及的。

　　3. AI 的生产力革命：很多人担心 AI 会制造垃圾内容，但 JioStar 的思路很清晰——用 AI 降低高端内容的制作门槛，让印度本土团队能用更低成本做出好莱坞级别的效果。这不仅是降本，更是“提质扩量”。

　　对于身处 CTV 行业的我们来说，JioStar 的案例提醒我们：不要只盯着广告库存，要盯着用户的“意图流”。 谁能最先打通从“看”到“买”再到“造”的闭环，谁就能在激烈的存量竞争中，重新定义流媒体平台的价值边界。

责任编辑：赵莹