Przegląd Smart Radio
Gracenote oferuje globalne i lokalne rozwiązania w zakresie treści w obu Amerykach, Azji i Pacyfiku, Europie, na Bliskim Wschodzie i w Afryce.
Korzyści Smart Radio
Łatwa nawigacja radiowa
Zapewnienie spójności na całym świecie
Ujednolicenie wrażeń słuchaczy na całym świecie dzięki opartemu na lokalizacji dostarczaniu metadanych radiowych dla ponad 150 000 stacji w ponad 200 krajach i terytoriach.
Zróżnicowana rozrywka w samochodzie
Funkcje inteligentnego radia
- Dane radiowe dla ponad 150 000 stacji, w tym nazwy i logo
- Znormalizowane kategorie radiowe do kierowania rekomendacjami stacji według rynku
- Zdjęcia albumów i wykonawców wraz z nazwami utworów, wykonawców i albumów
Powiązane produkty
Nexus Auto
Dane audio
Sports Data
Dowiedz się, jak Smart Radio może ulepszyć Twoje rozwiązania audio
Gracenote może poprawić ofertę rozrywki w samochodzie, zapewniając wrażenia dźwiękowe nowej generacji zarówno kierowcom, jak i pasażerom.
Referencje
Co mówią nasi klienci
By helping to deliver a human-machine interface that is easy-to-use and aesthetically beautiful, Gracenote’s Smart Radio data solutions fit this approach perfectly.
Derek Jenkins
Senior Vice President of Design & Brand
This relationship means that we can be even more effective for our delivery partners and in turn improve the navigation, search, and discoverability of our amazing originals, exclusives, blockbusters, and classic TV series across the OTT landscape.
Philippe Guelton
PresidentSpostrzeżenia
Transmisje sportowe na żywo i wiadomości to nowi liderzy w ofercie kanałów FAST
Widzowie FAST mają do wyboru o 26,6% więcej programów informacyjnych i o 37,5% więcej programów sportowych niż rok temu.
Dlaczego Twój LLM uważa, że „The Madison” leży w stanie Wisconsin
Modele językowe (LLM) będą odgrywać kluczową rolę w odkrywaniu treści, ale skuteczne strategie oparte na sztucznej inteligencji nie będą opierać się na coraz większych modelach.
Czy sztuczna inteligencja potrafi znaleźć odpowiedni odcinek serialu? Nie zawsze.
Bez odpowiedniego ugruntowania wiedzy odpowiedzi modelu LLM dotyczące odcinków seriali telewizyjnych będą zazwyczaj błędne.