Uwalniając się od ograniczeń linearnych harmonogramów, widzowie telewizji strumieniowej osiągnęli punkt nasycenia. Choć nadal są oni zachwyceni swoimi streamingowymi doświadczeniami, rozrastająca się sieć usług stała się nieporęczna i trudna w nawigacji.
Nie tylko coraz więcej czasu zajmuje widzom znalezienie czegoś do obejrzenia, ale wielu z nich wie, co chcą obejrzeć i nadal nie może tego znaleźć. Dotyczy to szczególnie fanów sportu.
Jedna trzecia widzów streamingu twierdzi, że ilość opcji i treści streamingowych ma negatywny wpływ na ich przyjemność z oglądania telewizji.
-2025 Badanie oglądalności transmisji strumieniowej Gracenote
Niezwiązany charakter dystrybucji wideo jest nową normą w całym krajobrazie CTV i zbiera swoje żniwo na widzach. Prawie 20% z nich deklaruje nawet całkowite porzucenie telewizorów, gdy ich wyszukiwania okazują się puste.
Fragmentacja nigdzie nie zniknie, ale wydawcy mają możliwość usprawnienia procesu odkrywania treści - nawet jeśli oznacza to pomoc widzom w znalezieniu czegoś, co dystrybuuje inny wydawca. Chociaż odbiorcy rozumieją, że krajobraz ma wiele opcji, wolą otworzyć jedne drzwi, aby dostać się do tego, czego szukają, niż otwierać 10.
Jeśli chodzi o rozrywkę nowej generacji, jakość modeli LLM zależy wyłącznie od jakości danych, do których mają dostęp
Aby korporacyjne modele językowe (LLM) mogły zapewnić użytkownikom doświadczenia związane z treściami nowej generacji, na jakie są zdolne, kluczowe znaczenie ma dostęp do wiarygodnych danych branżowych.
Sztuczna inteligencja może usprawnić wyszukiwanie treści, ale nie zadziała, jeśli ludzie nie będą jej ufać
GenAI ma potencjał, by łączyć ludzi z treściami, których szukają, ale zaufanie stanowi tu poważną przeszkodę.
Wyszukiwanie i odkrywanie programów telewizyjnych w erze sztucznej inteligencji
Sposób, w jaki ludzie szukają informacji, ulega zmianom, ale bez odpowiednich danych sztuczna inteligencja tylko potwierdzi, że nie można jej ufać.