Libres de los confines de los horarios lineales, las audiencias de la televisión en streaming han alcanzado un punto de saturación. Aunque siguen enamorados de sus experiencias de streaming, la creciente red de servicios se ha vuelto difícil de manejar y de navegar.
Los espectadores no sólo tardan cada vez más tiempo en encontrar algo que ver, sino que muchos saben lo que quieren ver y siguen sin encontrarlo. Esto es especialmente cierto en el caso de los aficionados al deporte.
Un tercio de los espectadores de streaming afirma que la cantidad de opciones y contenidos de streaming tiene un efecto negativo en su disfrute de la televisión.
-Encuesta de espectadores de Gracenote sobre streaming 2025
La naturaleza desvinculada de la distribución de vídeo es la nueva norma en el panorama de la CTV, y está pasando factura a la audiencia. Casi el 20 % de los telespectadores abandonan el televisor cuando no encuentran nada.
La fragmentación no va a desaparecer, pero los editores tienen la oportunidad de agilizar la búsqueda de contenidos, incluso si eso significa ayudar a los espectadores a encontrar algo que distribuye otro editor. Aunque las audiencias entienden que el panorama ofrece muchas opciones, prefieren abrir una puerta para llegar a lo que buscan que tener que abrir diez.
La IA puede mejorar la búsqueda de contenidos, pero no si la gente no confía en ella
La IA general tiene el poder de poner en contacto a las personas con el contenido que buscan, pero la confianza supone un obstáculo considerable.
La búsqueda y el descubrimiento de contenidos televisivos en la era de la IA
La forma en que la gente busca información está cambiando, y eso puede ayudar a las personas a orientarse en un panorama televisivo cada vez más fragmentado. Sin embargo, sin los datos adecuados, la inteligencia artificial (IA) no hará más que reforzar las percepciones existentes: no es de fiar. Ahora que la IA se ha incorporado a muchas otras herramientas que la gente utiliza para buscar información, su uso…
Pensamiento fundamentado: por qué las experiencias de CTV basadas en IA dependen de los datos
Los datos erróneos son una amenaza real. Los LLM son herramientas poderosas, pero su eficacia depende de la calidad de la información a la que tienen acceso.