Los contenidos deportivos son el alma de la televisión, y ampliar su distribución en el creciente panorama de la televisión conectada (CTV) ofrece a los aficionados acceso a más programación que nunca. Sin embargo, la distribución descentralizada ha complicado la búsqueda de contenidos, incluso en el caso de eventos de gran envergadura como la reciente Copa del Mundo de la FIFA 2026.
La incertidumbre sobre dónde encontrar partidos y competiciones concretos pone de manifiesto que la disponibilidad ya no equivale a la facilidad para encontrarlos. Sin una guía unificada, los aficionados suelen desconocer dónde encontrar los partidos que buscan. Internet es el recurso que más utilizan, pero un tercio de los aficionados afirma que no ofrece información precisa y local sobre los partidos.
– Encuesta mundial a aficionados al deporte de 2026 de « Gracenote »
A pesar de las dificultades para encontrar contenidos, los aficionados han adoptado los servicios de streaming para saciar su pasión por los deportes: casi el 24 % paga tres o más suscripciones para ver deportes, y el 50 % afirma que se plantearía pagar una suscripción adicional por los eventos deportivos en directo que ofrece.
Dado el atractivo de los deportes y el interés inquebrantable de los aficionados por los contenidos deportivos, los agregadores, los fabricantes de televisores y los editores pueden ganarse a los aficionados centralizando los contenidos que estos buscan, incluidos los calendarios de partidos y la programación de los canales. Dado que el 85 % de los aficionados está interesado en plataformas deportivas centralizadas, el resultado de una búsqueda de contenidos sin complicaciones, la fidelización de los clientes y un mayor compromiso podrían suponer un punto de inflexión para los editores y los proveedores de contenidos.



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.
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.
Sin una base adecuada, las respuestas de los modelos de lenguaje grande (LLM) sobre episodios de televisión suelen ser incorrectas.
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