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.
GenAI ma potencjał, by łączyć ludzi z treściami, których szukają, ale zaufanie stanowi tu poważną przeszkodę.
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.
Pomimo swoich korzeni w Stanach Zjednoczonych, pięć globalnych serwisów SVOD śledzonych w Gracenote Data Hub więcej treści globalnych niż amerykańskich.
Wraz z rozwojem bibliotek treści i mnożeniem się kanałów dystrybucji, sport stał się najgorętszym towarem w świecie streamingu.
RAG i MCP zajmują się ograniczeniami modeli LLM, ale podchodzą do tej kwestii w zasadniczo odmienny sposób.
Kanały FAST będą w coraz większym stopniu uzależnione od metadanych, które będą stanowić podstawę do zakupu reklam w systemach programowych.