Los canales RÁPIDOS cierran el círculo de la televisión
La televisión en streaming gratuita con publicidad (FAST) es el último segmento del amplio panorama televisivo que ha cobrado protagonismo, amplificado por la afluencia de contenidos y el respaldo de pesos pesados del sector como FOX, Paramount y Roku. Como resultado, la participación de la audiencia y el interés de los anunciantes están aumentando, posicionando a la FAST como la última oportunidad de crecimiento de la industria del streaming.
Aunque gran parte del contenido distribuido a través de los canales FAST está disponible en muchas plataformas diferentes, es notablemente diferente del disponible en los principales servicios de vídeo a la carta por suscripción (SVOD) del sector. También es más reciente de lo que muchos podrían pensar.
Sólo el 13,4% de los programas de los canales FAST son anteriores a 1990.
Gracenote Global Video Data
La reciente emisión de la Super Bowl LIX en Tubi pone de relieve tanto el alto perfil de algunos contenidos FAST como su gran parecido con la programación que vemos en la televisión tradicional.
El éxito en FAST dependerá de estrategias similares a las que se aplican en otros lugares, pero la experiencia del usuario es fundamental, especialmente hasta que la distribución de contenidos se vuelva más exclusiva de las plataformas. En FAST, al menos a corto y medio plazo, la experiencia del usuario se convierte en la principal propuesta de valor para impulsar la diferenciación y el éxito empresarial a largo plazo.
Los deportes en directo y las noticias son los nuevos pesos pesados de los canales FAST
Los espectadores de FAST tienen un 26,6 % más de programas de noticias y un 37,5 % más de programas deportivos entre los que elegir que hace un año.
¿Por qué tu LLM cree que «The Madison» está en Wisconsin?
Los modelos de lenguaje a gran escala (LLM) desempeñarán un papel clave en el descubrimiento de contenidos, pero las estrategias de IA que tengan éxito no se basarán en modelos más grandes.
¿Puede la IA encontrar el episodio de serie adecuado? No de forma fiable.
Sin una base adecuada, las respuestas de los modelos de lenguaje grande (LLM) sobre episodios de televisión suelen ser incorrectas.