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.
Nonostante le loro origini statunitensi, i cinque servizi SVOD globali monitorati dal Gracenote Data Hub più contenuti globali che contenuti statunitensi.
RAG e MCP affrontano entrambi i limiti dei modelli di linguaggio grande (LLM), ma lo fanno in modi fondamentalmente diversi.
Gli spettatori dello streaming sono ormai sopraffatti dalla scelta e dalla frammentazione. Questo sentimento sta crescendo e ha una serie di effetti a valle.
Risolvere il problema della scoperta dello sport non significa possedere più contenuti. Significa fornire un migliore accesso ad essi.
La congestione dello streaming è diventata opprimente per gli spettatori televisivi. Gli editori possono contribuire a snellire il loro percorso di scoperta dei contenuti.
Nonostante la connettività diffusa, gli automobilisti restano innamorati della radio AM/FM. Su questo fronte, le case automobilistiche possono offrire loro più di ciò che amano.
Il targeting basato sugli utenti è ottimo per ottenere performance, ma le persone non guardano gli annunci televisivi come guardano quelli sui social media.
Il MCP Server collega gli LLM con la base di conoscenza di Gracenote, assicurando che le esperienze di ricerca e scoperta siano accurate, recenti e complete.
Quasi il 50% dei programmi dei canali FAST che Gracenote traccia sono stati realizzati nel 2020 o successivamente.
Le informazioni sui palinsesti televisivi e i metadati normalizzati sono la chiave per una pubblicità CTV efficace ed efficiente, su scala trasversale ai canali.
Man mano che gli spettatori televisivi passano alla CTV e la pubblicità segue il loro esempio, i dati dei programmi e gli orari televisivi forniscono trasparenza e scala alla pubblicità indirizzabile.