RAG와 MCP는 각각 대규모 언어 모델(LLM)의 한계를 해결하지만, 근본적으로 다른 방식으로 접근합니다.
스트리밍 시청자들은 선택의 폭과 파편화에 압도당하고 있다. 이러한 감정은 점점 더 커지고 있으며, 이는 다양한 하류 효과를 낳고 있다.
스포츠 검색 문제를 해결한다는 것은 더 많은 콘텐츠를 소유한다는 것을 의미하지 않습니다. 콘텐츠에 대한 더 나은 액세스를 제공하는 것을 의미합니다.
스트리밍 혼잡은 TV 시청자에게 압도적인 부담이 되고 있습니다. 퍼블리셔는 콘텐츠 검색 여정을 간소화할 수 있습니다.
광범위한 연결성에도 불구하고 운전자들은 여전히 AM/FM 라디오에 매료되어 있습니다. 이러한 측면에서 자동차 제조업체는 운전자들이 좋아하는 것을 더 많이 제공할 수 있습니다.
사용자 기반 타겟팅은 성과를 전달하는 데 효과적이지만, 사람들은 소셜 미디어에서 광고를 시청하는 것과 같은 방식으로 TV 광고를 시청하지 않습니다.
MCP Server LLM을 Gracenote지식 베이스와 연결해 검색 및 발견 환경이 정확하고 최신이며 완전하도록 보장합니다.
Gracenote 추적하는 FAST 채널의 프로그램 중 거의 50%가 2020년 이후에 제작되었습니다.
TV 스케줄 정보와 정규화된 메타데이터는 여러 채널에서 대규모로 효과적이고 효율적인 CTV 광고를 위한 핵심 요소입니다.
TV 시청자가 CTV로 전환하고 광고도 그에 따라 변화함에 따라, 프로그램 데이터와 TV 스케줄은 어드레서블 광고에 투명성과 규모를 제공합니다.
사례 연구: 컨텍스트 신호로 더 나은 CTV 캠페인 성과와 투명성 확보하기
사례 연구: 천연 보충제 브랜드, CTV의 문맥 타겟팅을 통해 CPA 성공을 달성하다.