Für Unterhaltungserlebnisse der nächsten Generation sind große Sprachmodelle nur so gut wie die Daten, auf die sie zugreifen können

In unserem ständigen Streben nach Informationen verändern sich Suchwerkzeuge und Suchverhalten. Künstliche Intelligenz, die mittlerweile in herkömmliche Suchmaschinen integriert ist, bietet etwas, was ein Algorithmus zum Abgleich von Suchbegriffen nicht leisten kann: ein persönliches und interaktives Sucherlebnis.

Im Bereich der Unterhaltung sind die meisten Anbieter jedoch noch nicht in der Lage, Leistungen zu erbringen, wie sie beliebte generative KI-Chatbots wie ChatGPT und Gemini bieten. Das liegt daran, dass die großen Sprachmodelle (^LLMs1), die an Unternehmen lizenziert werden, nicht mit externen Wissensquellen aus der realen Welt „verankert“ sind.

Aufgrund der raschen Verbreitung von KI besteht bei Unternehmen, die LLMs für ihre eigenen Geschäftsanwendungen nutzen möchten, eine Erwartungslücke. Damit LLMs für Unternehmen jedoch die Content-Erlebnisse der nächsten Generation bieten können, zu denen sie fähig sind, ist der Zugang zu vertrauenswürdigen, branchenspezifischen Daten von entscheidender Bedeutung.

Im Bereich der Inhaltssuche setzen die Menschen bereits große Hoffnungen in die KI.

Die Lösung für die Inhaltssuche in einer fragmentierten TV-Landschaft

Große Sprachmodelle (LLMs) eröffnen neue Möglichkeiten und bieten ein enormes Potenzial für das Fernseherlebnis. Sie bieten beispielsweise deutlich verbesserte Suchfunktionen, sodass Zuschauer äußerst komplexe Fragen stellen können, die weit über die Grenzen herkömmlicher Suchfunktionen hinausgehen. LLMs können zudem die Beschreibung eines Films oder einer Folge dynamisch umschreiben oder ergänzen, um sie für einzelne Nutzer aktueller – oder sogar geografisch relevanter – zu gestalten.

In bestimmten Branchen müssen Schulungs- und Hintergrundinformationen weitaus fundierter sein, als es das offene Internet bieten kann. In der Unterhaltungsbranche steigen die Erwartungen der Verbraucher, angeheizt durch den technologischen Fortschritt. Angesichts der Branchenprognosen zu^{den Ausgaben für} OTT- und Pay-TV^-Dienste2 haben Inhaltsanbieter einen großen Anreiz, ihre individuellen Wertversprechen zu optimieren.

In einer Zeit, in der 26 % der Amerikaner angeben, dass sie zwar wissen, was sie sehen möchten,^es aber dennoch nicht finden^können³, kann KI Abhilfe schaffen. Doch selbst beliebte Chatbots tun sich hier schwer. Eine Studie von Veed Analytics aus dem Jahr 2025 zur Nutzung von Chatbots für die Inhaltssuche ergab beispielsweise, dass nur zwei Drittel der Ergebnisse der getesteten^Chatbots4 korrekt identifizierten, wo eine bestimmte Sendung zu finden ist. Und was aus Sicht der Nutzer vielleicht noch weniger zufriedenstellend ist: Nur 31 % lieferten den Deep Link zum Titel der Sendung.

Im Hinblick auf eine verbesserte Inhaltssuche bieten LLMs gegenüber herkömmlichen Datenbanken und einfachen Suchfunktionen drei wesentliche Vorteile:

• Deutlich verbesserte semantische Suchfunktionen
• Umfassende und einheitliche Inhaltsverzeichnisse
• Leistungsstarke Funktionen zum Sortieren und Erstellen von Ranglisten

Die heutige Content-Landschaft ist zu umfangreich, um sie mit herkömmlichen Suchfunktionen zu durchforsten – selbst innerhalb einzelner Plattformen und Dienste. Die Einführung von GenAI für die Suche und Entdeckung von Inhalten wird einen grundlegenden Wandel in der Benutzererfahrung bewirken, der das Potenzial hat, die Unzufriedenheit der Zuschauer erheblich zu verringern, da die Überflutung mit Inhalten und deren Fragmentierung den TV-Genuss insgesamt beeinträchtigen – allerdings nur, wenn dabei präzise Ergebnisse geliefert werden. 

Für weitere Einblicke laden Sie unsere TV-Suche und -Entdeckung im Zeitalter der KI . 

Anmerkungen

1. LLMs sind eine Art generativer KI, die Inhalte auf der Grundlage gelernter Muster erstellt.
2. PwC prognostiziert, dass die Verbraucherausgaben für Over-the-Top-Dienste (OTT3) und Pay-TV im Jahr 2029 318,5 Milliarden US-Dollar erreichen werden.
3. Gracenote -Umfrage unterStreaming-Nutzern 2025.
4. ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity