점차 확대되고 있는 CTV 시장은 전국 단위 선판매 계약의 범위를 훨씬 뛰어넘는 풍부한 광고 기회를 열어주고 있다.
광고주들은 CTV의 잠재력을 인지하고 있지만, 정보가 부족하다는 이유로 기존 TV 방송에 할당된 예산을 CTV로 재배분하는 데 주저하고 있다.
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.
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.
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.