نظرة عامة على توزيع المحتوى
يتم تقديم محتوى التلفزيون والفيديو اليوم عبر مجموعة من المنصات المختلفة بما في ذلك مزودي البث العالميين، وأجهزة التلفاز الذكية، والتلفزيون المدفوع التقليدي ومجمعي المحتوى. ولتعظيم استثماراتهم إلى أقصى حد، يجب على مالكي المحتوى التغلب على التعقيدات المرتبطة بالخيارات الواسعة للمحتوى للمشاهدين وتقديمه عبر منصات متعددة من خلال إتاحة البرامج بسرعة وسهولة في العرض. يتيح العمل مع Gracenote لمالكي المحتوى تجميع وتوزيع جداولهم وبيانات البرامج الوصفية الخاصة بهم بسهولة أكبر على شبكة التوزيع العالمية الخاصة بنا. من خلال الاستفادة من Gracenote ID ، يتم دمج المحتوى بسلاسة في تدفقات العمل وتحسينه من أجل تجارب الاكتشاف من الجيل التالي.
Gracenote تقدم حلول محتوى عالمية ومحلية في الأمريكتين وآسيا والمحيط الهادئ وأوروبا والشرق الأوسط وأفريقيا.
مزايا توزيع المحتوى
تعزيز إمكانية اكتشاف المحتوى عبر المنصات
نقل قنوات FAST المشتركة إلى منصات البث المباشر
تبسيط تجميع المحتوى
تحسين سير عمل المحتوى الداخلي
ميزات توزيع المحتوى
- Gracenote تتوفر المعرّفات والقوائم والبيانات الوصفية المخصبة الموحدة والصور الداعمة للقنوات والبرامج عبر شبكة التوزيع العالمية لخدمات التلفزيون والفيديو الرائدة Gracenote
- Gracenote FAST Program تسريع عملية نشر قنوات FAST والبيانات الوصفية للبرامج والصور على شبكة التوزيع العالمية Gracenote
- Gracenote Listing Distribution Services يشتمل على Gracenote معرفات وبيانات غنية وموحدة مطبقة على قنوات البث والقنوات التلفزيونية الخطية
- Gracenote View يوفر وصولاً سريعًا وسهلاً إلى البيانات الوصفية الغنية للبرامج وتقارير البث والجداول الزمنية
- Gracenote ID Distribution System يدعم تسجيل البيانات الوصفية للبرنامج وتحسينها
المنتجات ذات الصلة
FAST Program
أدوات المحتوى
Gracenote ID Distribution System
عزز استراتيجية توزيع المحتوى الخاص بك مع Gracenote
الشهادات
ما يقوله عملاؤنا
It’s been a really positive experience. Gracenote was really dedicated with a real eye for the details. Not just following along, but also challenging us and bringing in new thinking.
Bei Li
Senior Manager CMS & Metadata Product Development
This relationship means that we can be even more effective for our delivery partners and in turn improve the navigation, search, and discoverability of our amazing originals, exclusives, blockbusters, and classic TV series across the OTT landscape.
Philippe Guelton
Presidentالرؤى
لماذا يعتقد حامل شهادة الماجستير في القانون (LLM) أن «ماديسون» تقع في ولاية ويسكونسن
ستلعب نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) دورًا رئيسيًّا في اكتشاف المحتوى، لكن استراتيجيات الذكاء الاصطناعي الناجحة لن تُبنى بالاعتماد على نماذج أكبر حجمًا.
هل يمكن للذكاء الاصطناعي العثور على الحلقة التلفزيونية المناسبة؟ ليس بشكل موثوق.
بدون التمهيد المناسب، عادةً ما تكون إجابات نماذج اللغة الكبيرة (LLM) المتعلقة بحلقات المسلسلات التلفزيونية غير صحيحة.
لماذا لا تستطيع نماذج اللغة الكبيرة غير المرتبطة ببيانات معينة حل مشكلة اكتشاف المحتوى
تتمتع نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) بالقدرة على التخفيف من الإحباط المتزايد بشأن اكتشاف المحتوى — ولكن ليس إذا قدمت نتائج سيئة.