Advanced Discovery vue d'ensemble
Dans le paysage vidéo dynamique d'aujourd'hui, le public est souvent submergé et frustré par l'abondance du choix de films, d'émissions de télévision et de contenus sportifs. Pour les services de télévision et de vidéo, il est essentiel de créer des expériences utilisateur captivantes en incorporant des recommandations de contenu personnalisées et des fonctionnalités de recherche. Ces fonctionnalités permettent au public de découvrir et de s'engager sans effort dans le contenu qu'il aime. Avec les produits Gracenote Advanced Discovery , les fournisseurs peuvent créer des expériences uniques pour les téléspectateurs et présenter un contenu pertinent adapté aux goûts et préférences individuels pour augmenter la durée de visionnage et l'écoute du public.
Gracenote fournit des solutions de contenu global et local dans les régions clés des Amériques, de l'Asie-Pacifique, de l'Europe, du Moyen-Orient et de l'Afrique.
Advanced Discovery avantages
Augmenter la durée de visionnage
Maintenir l'intérêt des téléspectateurs en leur proposant des contenus pertinents, nouveaux, de niche ou populaires, basés sur des profils de goût et des comportements personnalisés.
Susciter l'adhésion du public
Renforcez l'engagement du public avec un carrousel d'images personnalisées qui met en avant les acteurs, les genres et les ambiances préférés, ainsi que des faits intéressants et des comparaisons de contenu élaborées grâce à l'apprentissage automatique et à l'expertise humaine.
Réduisez le taux de désengagement des usagers
Créez des expériences personnalisées pour les consommateurs, grâce à des carrousels de contenus ciblés, et des recommandations de programmes fondées sur des mots-clés descriptifs et spécifiques.
Advanced Discovery caractéristiques
- Video Descriptors approfondir l'histoire, le contexte et le ton des émissions télévisées et des films (par exemple, les "casses qui tournent mal", les "fous" et les "voyageurs dans le temps")
- La corrélation des données relie les programmes entre eux à travers un large éventail d'attributs et descripteurs vidéo, tels que l'ambiance, le thème, le scénario, le cadre, le sujet, etc.
- Personalized Imagery comprend des séries d'images de programmes différenciées qui véhiculent différents aspects attrayants d'un programme, en s'appuyant sur Video Descriptors et sur les acteurs principaux.
- Video Popularity Score identifie les émissions de télévision et les films les plus connus sur la base de signaux d'audience et de notoriété
- Watch Prompts propose des extraits concis, élaborés grâce à l'IA et à l'expertise éditoriale humaine, qui mettent en évidence des faits intéressants liés à un programme télévisé ou à un film, notamment les prix remportés, les critiques, l'identification des talents, etc.
Produits apparentés
Données vidéo
Diffusion en continu et disponibilité linéaire
Données Sports
Tirez avantage de la puissance d'une découverte personnalisée des contenus
Témoignages
Voici ce que disent nos clients
It’s been a really positive experience. Gracenote was really dedicated with a real eye for the details. Not just following along, but also challenging us and bringing in new thinking.
Bei Li
Senior Manager CMS & Metadata Product Development
This relationship means that we can be even more effective for our delivery partners and in turn improve the navigation, search, and discoverability of our amazing originals, exclusives, blockbusters, and classic TV series across the OTT landscape.
Philippe Guelton
PresidentPerspectives
Les services SVOD mondiaux offrent des expériences de contenu mondiales
Bien qu'ils soient originaires des États-Unis, les cinq services SVOD mondiaux suivis par Gracenote Data Hub davantage de contenus internationaux que de contenus américains.
Les programmes sportifs ont renforcé leur présence dans le streaming en 2025.
Alors que les bibliothèques de contenu s'enrichissent et que les canaux de distribution se multiplient, le sport est devenu le produit le plus prisé dans le streaming .
En quoi RAG et MCP diffèrent-ils dans leur manière d'alimenter les expériences télévisuelles basées sur l'IA ?
RAG et MCP abordent tous deux les limites des LLM, mais ils abordent la question de manière fondamentalement différente.