Inzichten die u helpen weloverwogen zakelijke beslissingen te nemen
LLM's spelen een sleutelrol bij content discovery, maar succesvolle AI-strategieën worden niet gebouwd met grotere modellen.
LLM's hebben de potentie om de groeiende frustratie over content discovery weg te nemen—maar niet als ze slechte resultaten opleveren.
Zonder de juiste grounding kunnen LLM's geen nauwkeurige zoek- en ontdekkingsresultaten leveren voor tv-kijkers.
Het groter wordende CTV-landschap biedt een schat aan advertentiekansen die ver buiten de nationale upfront-deals vallen.
Adverteerders zien het potentieel van CTV, maar aarzelen om budget te verschuiven van lineaire tv vanwege een gebrek aan informatie.
LLM's zijn verre van perfect en in de wereld van entertainment denken ze dat ze meer weten dan werkelijk het geval is.
Casestudy: Het Mexicaanse biermerk Dos Equis heeft met succes een nichestrategie voor live sport opgeschaald in CTV zonder verspilling.
Willen enterprise LLM's de contentervaringen van de volgende generatie kunnen bieden waar toe ze in staat zijn, dan is toegang tot betrouwbare, branche-specifieke data cruciaal.
De manier waarop mensen naar informatie zoeken verandert, maar zonder de juiste data zal AI alleen maar bevestigen dat het niet te vertrouwen is.
Slechte gegevens vormen een reële bedreiging. LLM's zijn krachtige tools, maar ze zijn slechts zo goed als de informatie waartoe ze toegang hebben.
RAG en MCP pakken elk de beperkingen van LLM's aan, maar doen dat op fundamenteel verschillende manieren.
Streamingkijkers raken overweldigd door keuzestress en versnippering. Dit gevoel groeit en heeft allerlei gevolgen.
Vul het formulier in om contact met ons op te nemen!
Wij hebben uw vraag ontvangen en ons team staat klaar om te helpen. We zullen uw bericht snel bekijken en u zo snel mogelijk antwoorden.