오늘날의 역동적인 비디오 환경에서 시청자는 영화, TV 프로그램, 스포츠 콘텐츠에 대한 선택의 폭이 너무 넓어 압도당하고 좌절하는 경우가 많습니다. TV 및 비디오 서비스의 경우 개인 맞춤화된 콘텐츠 추천 및 검색 기능을 통합하여 매력적인 사용자 경험을 제공하는 것이 필수입니다. 이러한 기능을 통해 시청자는 자신이 좋아하는 콘텐츠를 손쉽게 발견하고 참여하도록 지원합니다. Gracenote Advanced Discovery 제품을 통해 제공업체는 고유한 시청자 경험을 큐레이션하고 개인의 취향과 선호도에 맞는 관련 콘텐츠를 제공하여 시청 시간 및 시청자 시청률을 높일 수 있습니다.
개인 맞춤화된 취향 프로필과 행동을 기반으로 관련성 높고 새로운 틈새 인기 콘텐츠를 노출시켜 시청자 참여를 유지하세요.
머신러닝과 인간의 전문 지식을 통해 개발된 흥미로운 사실과 콘텐츠 비교는 물론, 좋아하는 배우, 장르, 분위기를 강조하는 맞춤형 이미지가 포함된 맞춤형 이미지 캐러셀로 시청자 참여를 강화하세요.
특정 설명 키워드를 기반으로 타겟팅된 콘텐츠 캐러셀과 프로그램 추천을 통해 개인 맞춤화된 시청자 경험을 만들어 보세요.


사용 후기
Bei Li
Senior Manager CMS & Metadata Product DevelopmentPhilippe Guelton
President인사이트
RAG와 MCP는 각각 대규모 언어 모델(LLM)의 한계를 해결하지만, 근본적으로 다른 방식으로 접근합니다.
FAST 채널은 프로그램매틱 시스템에서 광고 구매를 안내하기 위해 메타데이터에 점점 더 의존하게 될 것이다.
스트리밍 시청자들은 선택의 폭과 파편화에 압도당하고 있다. 이러한 감정은 점점 더 커지고 있으며, 이는 다양한 하류 효과를 낳고 있다.
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