Spostrzeżenia pomagające podejmować świadome decyzje biznesowe
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.
Widzowie serwisów streamingowych są przytłoczeni ogromem wyboru i fragmentacją. To odczucie nasila się i ma szereg skutków ubocznych.
Frustracja widzów rośnie wraz ze wzrostem zatłoczenia usług streamingowych, co podkreśla możliwości poprawy UX i odkrywania treści.
Wraz ze wzrostem liczby opcji przesyłania strumieniowego rośnie zaangażowanie w kanały FAST, a wiadomości i sport stają się najważniejszymi gatunkami.
Rozwiązanie problemu odkrywania sportu nie oznacza posiadania większej ilości treści. Oznacza to zapewnienie lepszego dostępu do nich.
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.