콘텐츠 분석 개요
TV 프로그램과 영화의 수가 계속 증가하고 시청자가 선택할 수 있는 시청 옵션이 많아지면서 엔터테인먼트 제공업체가 시청자를 확보하려는 경쟁이 더욱 치열해지고 있습니다. 콘텐츠 제작자와 배포자는 콘텐츠 개발, 라이선싱 및 배포와 관련하여 최적의 결정을 내려야 콘텐츠의 ROI를 높일 수 있습니다. Gracenote의 비디오 콘텐츠 분석 제품은 콘텐츠 제작자와 배포자에게 비디오 프로그램에 대한 데이터와 인사이트를 제공하여 보다 정보에 입각한 콘텐츠 투자 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
적용 범위
Gracenote는 미주, 아시아 태평양, 유럽, 중동 및 아프리카 전역에서 글로벌 및 로컬 콘텐츠 솔루션을 제공합니다.
국가
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언어
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콘텐츠 분석의 혜택
자사와 경쟁사의 콘텐츠 카탈로그에 대한 심층적인 이해
프로그램 포트폴리오를 분석하기 위해 필수 사실 기반 데이터, 세분화된 설명자, 출연진 및 제작진 정보 등 광범위한 콘텐츠 특성을 아우르는 심층적인 비디오 데이터와 분석에 액세스하세요.
스트리밍 서비스 간 프로그램 가용성 및 이동 차트 작성
과거에 시청자가 스트리밍 플랫폼에서 TV 프로그램과 영화를 언제 어디서 시청할 수 있었는지 확인하여 업계 전반의 배포 전략을 추적할 수 있습니다.
인하우스 콘텐츠 분석 강화
Gracenote의 구조화되고 심층적인 콘텐츠 메타데이터와 ID를 내부 분석 시스템 및 프로세스에 통합합니다.
전략적 인사이트를 통해 콘텐츠 제작 및 라이선싱에 대한 정보를 제공합니다.
콘텐츠 성공을 이끄는 주요 요인을 파악하여 프로젝트 개발, 라이선싱 및 인수 결정에 참고하세요.
콘텐츠 분석 기능
- Inclusion Analytics 프로그램의 다양성을 시청자 인구 통계와 비교하는 지표를 제공합니다.
- 스트리밍 플랫폼에서 과거 데이터 차트 프로그램 가용성 확인
- Nielsen 측정 데이터에 쉽게 연결할 수 있는 콘텐츠 분석 보고서는 프로그램과 영화가 시청률을 높이는 이유와 위치를 자세히 설명합니다.
- 80개 이상의 국가 및 지역에서 70개 이상의 언어로 제목, 설명, 장르, 출연진 세부 정보 등을 포함한 종합적인 TV 프로그램 및 영화 정보를 제공합니다.
- 표준화된 분류 체계로 정규화된 데이터와 시리즈, 시즌 및 에피소드 계층 구조, 영화, 출연진 등에 대한 고유한 콘텐츠 ID를 제공합니다.
- 260개가 넘는 로컬 및 글로벌 콘텐츠 카탈로그에 대한 가용성 데이터와 함께 제공되는 2,000개 가량의 리니어 및 FAST 채널에 대한 상세 목록
- 분위기, 주제, 시나리오와 같은 심층적인 프로그램 설명자와 평점 및 추천, 초연 및 종영 날짜, 최초 방영일, 개봉 국가 및 제작사 등의 콘텐츠 필드를 제공합니다.
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콘텐츠 분석으로 미디어 영향력을 극대화하는 방법을 알아보세요
상세한 분석을 지원하는 Gracenote 데이터를 통해 성공한 콘텐츠를 평가하고 배포 전략을 최적화할 수 있습니다. 효과적인 의사 결정을 내릴 수 있는 능동형 인사이트를 통해 비디오 콘텐츠의 잠재력을 최대한 활용하세요.
사용 후기
고객의 의견
It’s been a really positive experience. Gracenote was really dedicated with a real eye for the details. Not just following along, but also challenging us and bringing in new thinking.
Bei Li
Senior Manager CMS & Metadata Product Development
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
President인사이트
왜 실세계 데이터가 반영되지 않은 대규모 언어 모델로는 콘텐츠 탐색 문제를 해결할 수 없는가
LLM은 콘텐츠 검색과 관련해 점점 커져가는 불만을 해소할 수 있는 잠재력을 지니고 있지만, 제대로 된 결과를 내놓지 못한다면 소용이 없다.
