정해진 시간대의 제약에서 벗어난 스트리밍 TV 시청자는 포화 상태에 이르렀습니다. 시청자들은 여전히 스트리밍 경험에 매료되어 있지만, 확장되는 서비스 웹은 다루기 힘들고 탐색하기 어려워졌습니다.
시청자가 시청할 콘텐츠를 찾는 데 점점 더 많은 시간이 소요되고 있을 뿐만 아니라, 많은 시청자가 보고 싶은 콘텐츠를 알고 있지만 여전히 찾지 못하는 경우가 많습니다. 이는 특히 스포츠 팬들에게 해당됩니다.
스트리밍 시청자의 1/3이 스트리밍 옵션과 콘텐츠의 양이 TV 시청에 부정적인 영향을 미친다고 답했습니다.
-2015년 Gracenote 스트리밍 시청자 설문조사
동영상 배포의 제약 없는 특성은 CTV 환경 전반에서 새로운 표준이 되었으며, 이는 시청자에게 큰 타격을 주고 있습니다. 심지어 20%에 가까운 시청자는 검색 결과에서 아무것도 나오지 않으면 TV를 아예 버린다고 답했습니다.
파편화는 사라지지 않을 것이지만, 퍼블리셔는 시청자가 다른 퍼블리셔가 배포하는 콘텐츠를 찾을 수 있도록 도와주더라도 콘텐츠 검색 여정을 간소화할 수 있는 기회가 있습니다. 시청자는 다양한 선택지가 있다는 것을 이해하지만, 10개의 문을 열어야 하는 것보다 하나의 문을 열어 원하는 것을 찾는 것을 더 선호합니다.
차세대 엔터테인먼트 경험을 위해, 대규모 언어 모델(LLM)의 성능은 접근할 수 있는 데이터의 질에 달려 있다
기업용 대규모 언어 모델(LLM)이 그 잠재력을 최대한 발휘해 차세대 콘텐츠 경험을 제공하려면, 신뢰할 수 있는 산업별 데이터에 대한 접근이 무엇보다 중요합니다.
AI는 콘텐츠 탐색을 개선할 수 있지만, 사람들이 이를 신뢰하지 않는다면 소용이 없다
GenAI는 사람들이 찾고 있는 콘텐츠와 연결해 줄 수 있는 힘을 지니고 있지만, 신뢰 문제는 상당한 걸림돌이 되고 있습니다.
AI 시대의 TV 검색 및 콘텐츠 발견
사람들이 정보를 찾는 방식은 변화하고 있지만, 올바른 데이터가 없다면 AI는 그저 신뢰할 수 없다는 사실만 확인시켜 줄 뿐입니다.