제대로 된 기반이 없다면, 대규모 언어 모델은 TV 시청자들에게 정확한 검색 및 콘텐츠 추천 결과를 제공할 수 없습니다.
CTV 광고 지출이 증가하고 있음에도 불구하고, 여전히 기존 TV에 할당된 투자 규모에 가려져 있는 이유를 알아보세요.
광고주들은 CTV의 잠재력을 인지하고 있지만, 정보가 부족하다는 이유로 기존 TV 방송에 할당된 예산을 CTV로 재배분하는 데 주저하고 있다.
GenAI는 사람들이 찾고 있는 콘텐츠와 연결해 줄 수 있는 힘을 지니고 있지만, 신뢰 문제는 상당한 걸림돌이 되고 있습니다.
불량 데이터는 실제 위협입니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 강력한 도구이지만, 접근 가능한 정보의 질에 따라 그 성능이 좌우됩니다.
미국에서 시작되었음에도 불구하고,Data Hub 추적하는 5대 글로벌 SVOD 서비스는 미국 콘텐츠보다 글로벌 콘텐츠를 더 많이Data Hub .
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.