Grote taalmodellen (LLM’s) kunnen de toenemende frustraties over content verlichten – maar niet als ze slechte resultaten opleveren.
Zonder een degelijke basis kunnen grote taalmodellen geen nauwkeurige zoek- en ontdekkingsresultaten leveren voor tv-kijkers.
Ontdek waarom de uitgaven voor CTV toenemen, maar toch in de schaduw blijven staan van de investeringen in traditionele tv.
Adverteerders zien het potentieel van CTV, maar aarzelen om budgetten weg te halen bij lineaire tv vanwege een gebrek aan informatie.
GenAI heeft het vermogen om mensen in contact te brengen met de content zoeken, maar vertrouwen vormt een aanzienlijke hindernis.
Slechte gegevens vormen een reële bedreiging. LLM's zijn krachtige tools, maar ze zijn slechts zo goed als de informatie waartoe ze toegang hebben.
Ondanks hun Amerikaanse rootsData Hub de vijf wereldwijde SVOD-diensten die worden gevolgd in de Gracenote Data Hub meer internationale content Amerikaanse content.
RAG en MCP pakken allebei de beperkingen van LLMs aan, maar ze pakken het probleem op een heel andere manier aan.
Streamingkijkers worden overweldigd door keuze en fragmentatie. Dit gevoel neemt toe en heeft een reeks gevolgen.
Het probleem van sport ontdekken oplossen betekent niet dat je meer content moet bezitten. Het betekent een betere toegang ertoe.
Streaming congestie is overweldigend geworden voor tv-kijkers. Uitgevers kunnen helpen hun content te stroomlijnen.
Ondanks de wijdverspreide connectiviteit blijven bestuurders gek op AM/FM-radio. Wat dat betreft kunnen autofabrikanten ze meer geven van waar ze van houden.