ジェネレーティブAIには、人々が求めているコンテンツと結びつける力がありますが、信頼の構築は大きな障壁となっています。
不良データは現実の脅威である。大規模言語モデルは強力なツールだが、その性能はアクセス可能な情報の質に依存する。
米国にルーツを持つにもかかわらず、Gracenote Data Hub で追跡されている5つのグローバルSVODサービスは、米国コンテンツよりもグローバルコンテンツを多くData Hub 。
RAGとMCPはそれぞれLLMの限界に対処するが、そのアプローチは根本的に異なる。
ストリーミング視聴者は選択肢の多さと断片化に圧倒されている。この感情は高まりつつあり、様々な下流効果をもたらしている。
スポーツ・ディスカバリーの問題を解決することは、より多くのコンテンツを所有することではない。より良いアクセスを提供することだ。
ストリーミングの混雑はテレビ視聴者を圧倒している。パブリッシャーは、コンテンツ発見の旅を合理化することができます。
コネクティビティの普及はともかく、ドライバーは依然としてAM/FMラジオに魅了されている。その点で、自動車メーカーは彼らが好きなものをもっと提供することができる。
ユーザーベースのターゲティングはパフォーマンスを提供するのに適しているが、人々はソーシャルメディア上の広告を見るようにテレビ広告を見るわけではない。
MCP Server 、LLMとGracenoteナレッジベースを接続し、検索と発見が正確、最新かつ完全であることを保証します。
Gracenote 追跡しているFASTチャンネルの番組のほぼ50％は2020年以降に制作されたものだ。
テレビのスケジュール情報と正規化されたメタデータは、チャンネルをまたいで効果的かつ効率的なCTV広告を行うための鍵です。