Çoğu tüketici uygulaması aynı mantıkla çalışıyor: Bir algoritma, var olan içerikleri tarıyor ve kullanıcıya en uygun olanı sunuyor.
Kaon AI CEO'su ve Kurucu Ortağı Jay Dang, bu modelin doğasında bir tavan olduğunu söylüyor. Dang, PYMNTS'e verdiği röportajda, Kaon'un algoritmik öneri sistemini tamamen devre dışı bıraktığını belirtti. Platform, mevcut en iyi içeriği göstermek yerine gerçek zamanlı olarak yepyeni videolar üretiyor ve bu videolar, kullanıcının etkileşimlerine göre şekillenen bir hikaye dünyası yaratıyor.
"Eğer kullanıcı için mükemmel içerik hiç üretilmemişse, algoritma kullanıcıya yardımcı olamaz" diyen Dang, iş modelinin temelinde bu ayrımın yattığını vurguluyor. Öneri sistemleri yalnızca en yakın eşleşmeyi işaret edebilir. Kütüphanede uygun bir şey bulunamadığında sistemin seçeneği kalmaz. Kaon ise bu tavanı, kullanıcının o anki tercihine göre içeriği anında üreterek kaldırıyor.
Bu yaklaşım yatırımcıların da ilgisini çekiyor. Şirket, Seri B yatırım turunda 60 milyon dolar topladı.
Alışkanlık Yaratma Gücü Kaon'u Sıradan Yapay Zeka Araçlarından Ayırıyor
Kullanıcı etkileşim rakamları bu ilgiyi açıklıyor. Kaon'un 2 milyondan fazla günlük aktif kullanıcısı bulunuyor ve her biri platformda günde ortalama 150 dakika geçiriyor. Dang, bu kullanım seviyesinin Kaon'u sıradan yapay zeka araçlarından ziyade, köklü sosyal medya ve video uygulamalarıyla aynı lige koyduğunu söylüyor.
Dang, "Bu, kullanıcılarımız için sadece bir yenilik merakı değil, aslında alışkanlık temelli bir davranış" dedi. Bu davranış ekibi bile şaşırttı. Kullanıcıların ürünü bir sohbet robotu gibi kullanarak istekte bulunup yanıt bekleyeceklerini düşünüyorlardı. Oysa kullanıcılar, bir dizi platformunda dolaşır gibi hikayeler ve karakterler arasında gezinmeye başladı.
Aradaki fark, kullanıcıların hikayeler gelişirken onları şekillendirebilmesi. Dang'a göre bu, tek bir oturumu, sadece o izleyici için hazırlanmış bir bölüm izleme deneyimine dönüştürüyor. Ortaya çıkan bu yazarlık hissi, Kaon'un kullanıcı tutma ve etkileşim rakamlarına da yansıyor.
Dang, eğlencenin sadece bir başlangıç noktası olduğunu söylüyor. Yapay zeka odaklı tüketici davranışının ilk ortaya çıktığı alan burası çünkü dikkat, insanların ne istediğine dair en dürüst sinyali veriyor. "Dijital temas noktasına sahip her şirket, kendilerine göre şekillendirilmiş etkileşimler bekleyen kullanıcılarla karşılaşacak" diye ekliyor.
Kaon, Ücretsiz Erişimi Desteklemek İçin Kendi Altyapısını Kurdu
Bu ölçekte bireyselleştirilmiş hikaye dünyaları sunmak maliyetli ve bu durum şirketi bir karar almaya zorladı. Dang, Kaon'un üçüncü taraf yapay zeka sağlayıcılarına güvenmek yerine kendi altyapısını kurduğunu ve bunun da şirkete, abonelik yerine reklam desteğiyle sınırsız içerik oluşturmayı ücretsiz sunma imkanı verdiğini belirtti.
Bu seçim, Kaon'un neyi başarmaya çalışıp neyi başarmaya çalışmadığını da tanımlıyor. Dang, Netflix'in hâlâ piyasadaki en iyi içeriği ürettiğini ve Kaon'un onu geçmeye çalışmadığını ifade ediyor. Hedef, kullanıcının asla tüketemeyeceği bir hikaye dünyası yaratmak; uygulama her açıldığında sıfırdan oluşturulan, stüdyo kalitesi hedeflemeyen ama yapısal olarak yeni bir şey sunmak.
Dang, ucuz içeriğin bir avantaj olmadığını, düşük maliyetin tek başına içeriği değerli kılmadığını vurguluyor. Asıl zorluk, belirli bir kullanıcı için bir sonraki adımda ne üretileceğini bilmek. Bu da ölçekte toplanan davranışsal verilere dayanıyor. Daha fazla kullanıcı platformla etkileşime girdikçe bu veri katlanarak büyüyor ve Kaon'a işlenebilecek giderek artan bir sinyal havuzu sağlıyor.
Bu veri aynı zamanda şirketin bir sonraki adımına da ışık tutuyor. Dang, bir sonraki aşamanın, kullanıcıların kendi başlarına istemeyi akıl edemeyecekleri içerikleri üretmek olduğunu söylüyor. Tüketiciler sürprizlerle karşılaşmak istiyor ancak bir komut isteminde bu sürprizin neye benzemesi gerektiğini tarif etmekte zorlanıyor. Platformun yapması gereken, talimat beklemek yerine kullanıcı davranışlarından öğrenerek bu boşluğu kapatmak.
