Liberi dai confini dei palinsesti lineari, gli spettatori della TV in streaming hanno raggiunto un punto di saturazione. Pur rimanendo affascinati dalle loro esperienze di streaming, la rete di servizi in espansione è diventata ingombrante e difficile da navigare.
Non solo gli spettatori impiegano sempre più tempo per trovare qualcosa da guardare, ma molti sanno cosa vogliono guardare ma non riescono a trovarlo. Questo è particolarmente vero per gli appassionati di sport.
Un terzo degli spettatori di streaming afferma che la quantità di opzioni e contenuti in streaming ha un effetto negativo sulla fruizione della TV.
-2025 Sondaggio Gracenote sugli spettatori dello streaming
La natura slegata della distribuzione video è la nuova norma nel panorama televisivo, e sta avendo un impatto sul pubblico. Quasi il 20% riferisce addirittura di aver abbandonato del tutto il televisore quando le ricerche non sono andate a buon fine.
La frammentazione non sta andando da nessuna parte, ma gli editori hanno l'opportunità di semplificare i percorsi di scoperta dei contenuti, anche se ciò significa aiutare gli spettatori a trovare qualcosa distribuito da un altro editore. Pur comprendendo che il panorama offre molte opzioni, il pubblico preferisce aprire una sola porta per raggiungere ciò che sta cercando piuttosto che doverne aprire dieci.
L'intelligenza artificiale può migliorare la scoperta dei contenuti, ma non se le persone non si fidano di essa
La GenAI ha il potere di mettere in contatto le persone con i contenuti che stanno cercando, ma la fiducia rappresenta un ostacolo non indifferente.
Ricerca e scoperta di contenuti televisivi nell'era dell'intelligenza artificiale
Il modo in cui le persone cercano informazioni sta cambiando, e questo potrebbe aiutarle a orientarsi in un panorama televisivo sempre più frammentato. Senza i dati giusti, tuttavia, l’intelligenza artificiale (IA) non farà altro che rafforzare le percezioni esistenti: non è affidabile. Ora che l’IA è integrata in molti altri strumenti che le persone utilizzano per cercare informazioni, il suo utilizzo…
Pensiero concreto: perché le esperienze CTV basate sull'intelligenza artificiale dipendono dai dati
I dati errati rappresentano una minaccia reale. Gli LLM sono strumenti potenti, ma la loro efficacia dipende dalla qualità delle informazioni a cui hanno accesso.