NEW YORK – 3 septembre 2025 – Gracenote, la division de Nielsen spécialisée dans les données de contenu, a annoncé aujourd'hui le lancement d'un nouveau produit permettant aux plateformes TV d'offrir une expérience utilisateur de nouvelle génération grâce à de puissants modèles linguistiques (LLM) et aux données Gracenote de référence Gracenote . Le serveur Gracenote Context Protocol (MCP) connecte les LLM à la base de connaissances continuellement mise à jour Gracenoteet valide, corrige et enrichit les réponses aux requêtes de divertissement en temps réel. Cela garantit que les plateformes peuvent instantanément renvoyer les informations les plus précises et les plus pertinentes aux utilisateurs en fonction de leurs recherches de contenu et de leurs préférences de découverte.
Gracenote initialement déployer son Video MCP Server permettre aux plateformes et applications CTV de bénéficier des avantages de l'inférence basée sur le LLM pour la recherche et la découverte, tout en atténuant leurs limites. Se connectant de manière dynamique à n'importe quel LLM, le produit vérifie et fonde ses réponses sur les données Gracenote vérifiées par des éditeurs. Cela permet une recherche conversationnelle avancée, des recommandations hautement personnalisées et des parcours de découverte captivants, en s'appuyant sur la collection la plus complète au monde de données vérifiées par des humains sur la télévision, le cinéma et le sport.
Grâce auVideo MCP Server Gracenote Video MCP Server, les plateformes TV peuvent répondre à des requêtes, recommander des programmes ou inciter les téléspectateurs à regarder certaines émissions en fonction d'un large éventail de paramètres, tels que :
En plus de permettre une recherche et une découverte avancées des divertissements, le produit enrichit les réponses LLM avec l'imagerie des programmes associés de Gracenote, les informations sur la disponibilité et les identificateurs de contenu normalisés Gracenote . Cela permet d'harmoniser les données entre différentes sources et d'établir des liens avec des contenus connexes tels que les critiques, les bandes-annonces et les évaluations, ce qui rend les réponses aux requêtes plus utiles, plus fiables et plus riches.
« Les données et identifiantsGracenote constituent depuis longtemps une source fiable pour l'industrie mondiale du divertissement », a déclaré Tyler Bell, vice-président directeur des produits chez Gracenote. « Avec le lancement duVideo MCP Server Gracenote Video MCP Server, nous introduisons une nouvelle vague d'offres tirant parti à la fois de nos données et de notre technologie pour aider les plateformes à résoudre les grands problèmes liés à l'ingénierie et à l'harmonisation. Nous sommes impatients d'aider nos clients à offrir une expérience utilisateur améliorée qui leur permettra d'atteindre leurs principaux objectifs en matière d'engagement et de monétisation à l'ère de l'IA. »
Les plateformes de télévision sont aujourd'hui enthousiastes quant à la puissance de l'IA pour améliorer les performances de recherche et de découverte afin d'approfondir l'engagement des utilisateurs et d'augmenter la monétisation. En particulier, les LLM, un type d'IA générative, permettent de créer un catalogue de contenu personnalisé et harmonisé en s'appuyant sur un matériel de formation d'une ampleur inégalée. En outre, ils permettent aux plateformes d'offrir une recherche sémantique utile et la possibilité de classer et d'ordonner les résultats en fonction de pratiquement tous les critères auxquels un spectateur ou une équipe éditoriale peut s'intéresser.
Cependant, les résultats des modèles LLM, même s'ils sont fondés, peuvent être problématiques. Notamment, les LLM génèrent des réponses inexactes mais plausibles aux requêtes de recherche, un phénomène connu sous le nom d'"hallucination". De plus, les LLM sont limités aux informations incluses dans leur formation, ce qui signifie que leur connaissance inhérente ne va pas au-delà d'un point fixe dans le temps. Ils n'ont pas non plus accès aux ressources visuelles liées aux données structurées, comme les émissions de télévision et les films.
Video MCP Server Gracenote Video MCP Server le premier produit de la nouvelle gamme d'offres IA développée par la société pour permettre des capacités révolutionnaires de recherche et de découverte de contenu. Alors que les consommateurs s'appuient de plus en plus sur l'IA et les LLM dans tous les aspects de leur vie quotidienne, les données vérifiées par des humains Gracenoteserviront de source fiable pour toutes les expériences de divertissement dans les domaines de la vidéo, du sport et de la musique.
Pour en savoir plus, téléchargez gratuitement le livre blanc sur Gracenote Video MCP Server ici.
Gracenote est l'unité commerciale de données de contenu de Nielsen, qui fournit des métadonnées de divertissement, des identifiants de contenu et des offres connexes aux principaux créateurs, distributeurs et plateformes du monde. Gracenote a agrégé, normalisé et enrichi les métadonnées de base des programmes couvrant plus de 40 millions de titres dans plus de 260 catalogues de streaming dans plus de 70 langues et plus de 80 pays. La technologie de Gracenote permet une navigation avancée dans les contenus et des capacités de découverte, aidant les individus à se connecter facilement aux émissions de télévision, aux films, à la musique et aux sports qu'ils aiment, tout en fournissant des analyses de contenu puissantes qui simplifient les décisions commerciales complexes. Pour plus d'informations, visitez le site Gracenote.com.
Mark Yamada
Le rapport Gracenotesur l'IA souligne que, si les recherches dans le domaine du divertissement basées sur l'IA sont en hausse, la confiance des consommateurs envers l'IA reste à la traîne.
Les métadonnées Gracenote aident Samsung à offrir des expériences de recherche et de découverte optimisées par le LLM.
Les métadonnées faisant autorité Gracenotefourniront des informations actualisées sur les divertissements pour les produits et services grand public de Google, y compris les expériences d'intelligence artificielle.
Remplissez le formulaire pour nous contacter !
Nous avons bien reçu votre demande et notre équipe est impatiente de vous aider. Nous examinerons rapidement votre message et vous répondrons dans les meilleurs délais.