L'intelligence de contenu permet aujourd'hui d'intégrer le contenu affiché à l'écran dans les décisions d'achat publicitaire — et pourrait, à l'avenir, fournir aux systèmes automatisés des données plus riches pour l'optimisation.
Sans données de référence adéquates, les réponses fournies par les modèles LLM concernant des épisodes de séries télévisées seront généralement erronées.
Les modèles de langage de grande envergure (LLM) ont le pouvoir d'apaiser les frustrations croissantes liées à la recherche de contenu, mais pas s'ils fournissent de mauvais résultats.
Sans base solide, les modèles de langage de grande envergure (LLM) ne sont pas en mesure de fournir des résultats de recherche et de découverte précis aux téléspectateurs.
Découvrez pourquoi les dépenses consacrées à la télévision connectée (CTV) augmentent, tout en restant éclipsées par les investissements destinés à la télévision traditionnelle.
Les annonceurs perçoivent le potentiel de la télévision connectée, mais ils hésitent à réaffecter une partie de leur budget alloué à la télévision linéaire, faute d'informations suffisantes.
L'IA générative a le pouvoir de mettre les gens en relation avec le contenu qu'ils recherchent, mais la confiance constitue un obstacle de taille.
Les données erronées constituent une menace réelle. Les LLM sont des outils puissants, mais leur efficacité dépend de la qualité des informations auxquelles ils ont accès.
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.
RAG et MCP abordent tous deux les limites des LLM, mais ils abordent la question de manière fondamentalement différente.
Les spectateurs de streaming sont submergés par le choix et la fragmentation. Ce sentiment ne cesse de croître et a toute une série de répercussions en aval.
Résoudre le problème de la découverte des sports ne signifie pas posséder plus de contenu. Il s'agit d'en améliorer l'accès.