LLM은 아직 완벽하지 않으며, 특히 엔터테인먼트 분야에서는 자신이 실제로 아는 것보다 더 많이 안다고 착각하곤 합니다.
사례 연구: 멕시코 맥주 브랜드 도스 에퀴스(Dos Equis)는 CTV(연결형 TV)에서 낭비 없이 틈새 시장인 생중계 스포츠 전략을 성공적으로 확대했다.
기업용 대규모 언어 모델(LLM)이 그 잠재력을 최대한 발휘해 차세대 콘텐츠 경험을 제공하려면, 신뢰할 수 있는 산업별 데이터에 대한 접근이 무엇보다 중요합니다.
GenAI는 사람들이 찾고 있는 콘텐츠와 연결해 줄 수 있는 힘을 지니고 있지만, 신뢰 문제는 상당한 걸림돌이 되고 있습니다.
사람들이 정보를 찾는 방식은 변화하고 있지만, 올바른 데이터가 없다면 AI는 그저 신뢰할 수 없다는 사실만 확인시켜 줄 뿐입니다.
불량 데이터는 실제 위협입니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 강력한 도구이지만, 접근 가능한 정보의 질에 따라 그 성능이 좌우됩니다.
올해 모든 부문에서 넷플릭스, 애플, A24, 네온은 총 17편의 영화로 53개 부문 후보에 올랐다.
미국에서 시작되었음에도 불구하고,Data Hub 추적하는 5대 글로벌 SVOD 서비스는 미국 콘텐츠보다 글로벌 콘텐츠를 더 많이Data Hub .
콘텐츠 라이브러리가 확장되고 유통 채널이 다양해지면서, 스포츠는 스트리밍 시장에서 가장 뜨거운 상품이 되었다.
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.
스트리밍 서비스 혼잡도가 증가함에 따라 시청자의 불만이 증가하고 있으며, 이에 따라 UX 및 콘텐츠 검색을 개선할 수 있는 기회가 부각되고 있습니다.