Spostrzeżenia pomagające podejmować świadome decyzje biznesowe
Widzowie FAST mają do wyboru o 26,6% więcej programów informacyjnych i o 37,5% więcej programów sportowych niż rok temu.
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.
Modele językowe (LLM) mogą złagodzić narastającą frustrację związaną z wyszukiwaniem treści — ale nie, jeśli dostarczają złe wyniki.
Bez odpowiedniego przygotowania modele LLM nie są w stanie zapewnić widzom telewizyjnym dokładnych wyników wyszukiwania i odkrywania treści.
Rozwijający się rynek CTV stwarza bogate możliwości reklamowe, które wykraczają daleko poza ramy krajowych umów typu upfront.
Reklamodawcy dostrzegają potencjał CTV, ale z powodu braku informacji wahają się przed przeniesieniem środków z telewizji linearnej.
Modele językowe są dalekie od doskonałości, a w świecie rozrywki wydaje im się, że wiedzą więcej, niż w rzeczywistości.
Studium przypadku: Meksykańska marka piwa Dos Equis z powodzeniem wdrożyła niszową strategię transmisji sportowych na żywo w ramach CTV, nie ponosząc przy tym żadnych strat.
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.
Sposób, w jaki ludzie szukają informacji, ulega zmianom, ale bez odpowiednich danych sztuczna inteligencja tylko potwierdzi, że nie można jej ufać.
Złe dane stanowią realne zagrożenie. Modele LLM są potężnymi narzędziami, ale ich skuteczność zależy od jakości informacji, do których mają dostęp.
RAG i MCP zajmują się ograniczeniami modeli LLM, ale podchodzą do tej kwestii w zasadniczo odmienny sposób.
Wypełnij formularz, aby się z nami skontaktować!
Otrzymaliśmy Twoje zapytanie, a nasz zespół chętnie Ci pomoże. Niezwłocznie przeanalizujemy Twoją wiadomość i odpowiemy tak szybko, jak to możliwe.