Erleichtern Sie die universelle Inhaltssuche nach Filmen, Fernsehprogrammen und Talenten und bieten Sie eine einfache Navigation zu Inhalten auf linearen Kanälen, einschließlich FAST, und Streaming-on-Demand-Katalogen.
Beheben Sie die Frustration der Fans, indem Sie ihnen umfassende Daten darüber zur Verfügung stellen, wann und wie sie die Spiele ihrer Lieblingsmannschaften im linearen Fernsehen, auf Streaming-Kanälen und in Streaming-Katalogen sehen können.
Angereicherte Auflistungen auf EPG helfen den Zuschauern, die gewünschten Inhalte auf linearen Kanälen zu finden.


Präsentieren Sie Ihren Content-Katalog visuell mit der umfassendsten Sammlung von Daten, Bildern und Content-IDs für Filme, Fernsehsendungen und Sportprogramme, um das Publikum zu fesseln.
Mehr erfahrenErleichtern Sie die Suche nach Live-Sport mit Links zu Live-Spielen im linearen und Streaming-Verfahren, Statistiken und verwandten Inhalten - alles in einem ansprechenden Sporterlebnis.
Mehr erfahrenErstellen Sie personalisierte Videoempfehlungen, indem Sie umfangreiche Metadaten mit dem Zuschauerverhalten, Vorlieben und anderen Kontext-Daten verknüpfen.
Mehr erfahrenFesseln Sie Sportfans mit einzigartigen Sporterlebnissen, die sie zu Hause, im Auto oder unterwegs über Live-Spiele informieren oder mit ihren Lieblingsteams und -ligen in Verbindung bleiben lassen.
Mehr erfahrenWenn Sie die Entdeckung von Inhalten für Filme, Fernsehsendungen, Sport oder alles zusammen vorantreiben möchten, kann Gracenote Ihnen dabei helfen, Ihren Zuschauern ein Unterhaltungserlebnis der nächsten Generation zu bieten.
Testimonials
Bei Li
Senior Manager CMS & Metadata Product DevelopmentPhilippe Guelton
PresidentInsights
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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