Panoramica della Smart Radio
Gracenote offre soluzioni di contenuti globali e locali nelle Americhe, nell'Asia-Pacifico, in Europa, nel Medio Oriente e in Africa.
Vantaggi della Smart Radio
Semplificare la navigazione radiofonica
Garantire l'uniformità nel mondo
Unifica l'esperienza dell'ascoltatore a livello globale con la fornitura di metadati radiofonici basati sulla posizione per oltre 150.000 stazioni in più di 200 paesi e territori.
Differenziare l'intrattenimento in auto
Caratteristiche della Smart Radio
- Dati radiofonici per oltre 150.000 stazioni, compresi nomi e loghi
- Categorie standardizzate per indirizzare i suggerimenti delle stazioni radio per mercato
- Immagini dell'album e dell'artista, insieme ai nomi dei brani, dei musicisti e dell'album
Prodotti correlati
Nexus Auto
Dati audio
Sports Data
Scopri come la Smart Radio può migliorare le vostre soluzioni audio
Gracenote può migliorare l'offerta di intrattenimento in auto, offrendo esperienze audio di nuova generazione sia per i conducenti che per i passeggeri.
Testimonianze
Le opinioni dei nostri clienti
By helping to deliver a human-machine interface that is easy-to-use and aesthetically beautiful, Gracenote’s Smart Radio data solutions fit this approach perfectly.
Derek Jenkins
Senior Vice President of Design & Brand
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
PresidentApprofondimenti
I servizi SVOD globali offrono esperienze di contenuti globali
Nonostante le loro origini statunitensi, i cinque servizi SVOD globali monitorati dal Gracenote Data Hub più contenuti globali che contenuti statunitensi.
Nel 2025 i programmi sportivi hanno ampliato la loro presenza nel panorama dello streaming.
Con la crescita delle librerie di contenuti e la moltiplicazione dei canali di distribuzione, lo sport è diventato il prodotto più richiesto nel panorama dello streaming.
In che modo RAG e MCP differiscono nel potenziare le esperienze televisive basate sull'intelligenza artificiale
RAG e MCP affrontano entrambi i limiti dei modelli di linguaggio grande (LLM), ma lo fanno in modi fondamentalmente diversi.