Spostrzeżenia

Gracenote perspektywy

Spostrzeżenia pomagające podejmować świadome decyzje biznesowe

Czy sztuczna inteligencja potrafi znaleźć odpowiedni odcinek serialu? Nie zawsze.

Bez odpowiedniego ugruntowania wiedzy odpowiedzi modelu LLM dotyczące odcinków seriali telewizyjnych będą zazwyczaj błędne.

22 lipca 2026 r.
Dlaczego duże modele językowe oparte na danych z otwartych źródeł nie są w stanie rozwiązać problemu wyszukiwania treści

Modele językowe (LLM) mogą złagodzić narastającą frustrację związaną z wyszukiwaniem treści — ale nie, jeśli dostarczają złe wyniki.

17 czerwca 2026 r.
Luki fabularne w sztucznej inteligencji

Bez odpowiedniego przygotowania modele LLM nie są w stanie zapewnić widzom telewizyjnym dokładnych wyników wyszukiwania i odkrywania treści.

10 czerwca 2026 r.
Dlaczego nakłady na reklamę w telewizji podłączonej do internetu (CTV) pozostają w tyle za wydatkami na reklamę w telewizji tradycyjnej

Dowiedz się, dlaczego wydatki na CTV rosną, a mimo to pozostają w cieniu inwestycji przeznaczonych na telewizję tradycyjną.

3 czerwca 2026 r.
Zmieniły się grupy widzów telewizyjnych, ale budżety reklamowe pozostały bez zmian

Reklamodawcy dostrzegają potencjał CTV, ale z powodu braku informacji wahają się przed przeniesieniem środków z telewizji linearnej.

14 maja 2026 r.
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.

14 kwietnia 2026 r.
Racjonalne myślenie: dlaczego doświadczenia związane z telewizją internetową opartą na sztucznej inteligencji zależą od danych

Złe dane stanowią realne zagrożenie. Modele LLM są potężnymi narzędziami, ale ich skuteczność zależy od jakości informacji, do których mają dostęp.

12 marca 2026 r.
Globalne usługi SVOD zapewniają dostęp do treści z całego świata.

Pomimo swoich korzeni w Stanach Zjednoczonych, pięć globalnych serwisów SVOD śledzonych w Gracenote Data Hub więcej treści globalnych niż amerykańskich.

3 marca 2026 r.
Czym różnią się technologie RAG i MCP pod względem zasilania telewizyjnych doświadczeń opartych na sztucznej inteligencji

RAG i MCP zajmują się ograniczeniami modeli LLM, ale podchodzą do tej kwestii w zasadniczo odmienny sposób.

10 lutego 2026 r.
Streaming przyciąga widzów w rozdrobnionym świecie telewizji CTV

Widzowie serwisów streamingowych są przytłoczeni ogromem wyboru i fragmentacją. To odczucie nasila się i ma szereg skutków ubocznych.

17 grudnia 2025 r.
Dlaczego sport na żywo jest tak trudny do znalezienia w telewizji i jak wydawcy mogą w tym pomóc?

Rozwiązanie problemu odkrywania sportu nie oznacza posiadania większej ilości treści. Oznacza to zapewnienie lepszego dostępu do nich.

11 listopada 2025 r.
Stan gry na 2025 r.

Zatory w streamingu stały się przytłaczające dla widzów telewizyjnych. Wydawcy mogą pomóc im usprawnić proces odkrywania treści.

5 listopada 2025 r.
123...5

Skontaktuj się z nami

Wypełnij formularz, aby się z nami skontaktować!











    Pozostało 255 z 255 znaków
















    Udostępniając nam swoje dane kontaktowe, użytkownik potwierdza, że zapoznał się z naszym Oświadczeniem o ochronie prywatności i że wyraża zgodę na otrzymywanie informacji o działalności Gracenote, produktach/usługach i wydarzeniach, które mogą go zainteresować. Jeśli jednak kiedykolwiek zmienisz zdanie, możesz zrezygnować z subskrypcji naszych wiadomości, postępując zgodnie z instrukcjami zawartymi w otrzymanej od nas wiadomości e-mail.

    Dziękujemy za skontaktowanie się z nami!

    Otrzymaliśmy Twoje zapytanie, a nasz zespół chętnie Ci pomoże. Niezwłocznie przeanalizujemy Twoją wiadomość i odpowiemy tak szybko, jak to możliwe.