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.
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.