Sportinhalte sind das Herzstück des Fernsehens, und die Ausweitung der Verbreitung auf die wachsende Landschaft der vernetzten Fernseher (Connected TV, CTV) ermöglicht den Fans den Zugang zu mehr Programmen als je zuvor. Die dezentrale Verbreitung hat jedoch die Suche nach Inhalten erschwert, selbst bei Großveranstaltungen wie der kürzlich stattgefundenen FIFA-Weltmeisterschaft 2026.
Die Unsicherheit darüber, wo bestimmte Spiele und Wettbewerbe zu finden sind, macht deutlich, dass Verfügbarkeit nicht mehr gleichbedeutend mit Auffindbarkeit ist. Ohne einen einheitlichen Leitfaden sind Fans oft unsicher, wo sie die gesuchten Spiele finden können. Das Internet ist ihre am häufigsten genutzte Informationsquelle, doch ein Drittel der Fans gibt an, dass es keine genauen, lokalen Spielinformationen liefert.
– Globale Umfrage unter Sportfans „ Gracenote “ 2026
Ungeachtet der Herausforderungen bei der Suche nach Inhalten haben sich die Fans Streaming-Dienste zu eigen gemacht, um ihren Sporthunger zu stillen: Fast 24 % zahlen für drei oder mehr Abonnements, um Sport zu schauen, und 50 % geben an, dass sie in Betracht ziehen würden, für ein zusätzliches Abonnement zu zahlen, wenn dieses Live-Sportübertragungen bietet.
Angesichts der großen Beliebtheit des Sports und des ungebrochenen Interesses der Fans an Sportinhalten können Aggregatoren, TV-Hersteller und Verlage die Herzen der Fans gewinnen, indem sie die von ihnen gesuchten Inhalte – darunter Spielpläne und Senderangaben – an einem zentralen Ort bündeln. Da 85 % der Fans an zentralen Sportportalen interessiert sind, könnten die daraus resultierende reibungslose Suche nach Inhalten, die Kundenbindung und das verstärkte Engagement für Verlage und Inhaltsanbieter bahnbrechende Auswirkungen haben.



Die Zuschauer von FAST haben 26,6 % mehr Nachrichtensendungen und 37,5 % mehr Sportsendungen zur Auswahl als noch vor einem Jahr.
Große Sprachmodelle (LLMs) werden bei der Inhaltssuche eine Schlüsselrolle spielen, doch erfolgreiche KI-Strategien lassen sich nicht allein mit größeren Modellen entwickeln.
Ohne eine angemessene Grundlage sind die Antworten von LLM-Modellen zu TV-Episoden in der Regel falsch.
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