Livres dos limites dos horários lineares, as audiências da televisão em fluxo contínuo atingiram um ponto de saturação. Embora continuem apaixonados pelas suas experiências de streaming, a rede de serviços em expansão tornou-se pesada e difícil de navegar.
Não só os espectadores demoram cada vez mais tempo a encontrar algo para ver, como muitos sabem o que querem ver e não o conseguem encontrar. Isto é particularmente verdade para os fãs de desporto.
Um terço dos espectadores de streaming afirma que a quantidade de opções e conteúdos de streaming tem um efeito negativo no seu prazer televisivo
-Inquérito aos espectadores de streaming Gracenote 2025
A natureza desvinculada da distribuição de vídeo é a nova norma no panorama da CTV e está a afetar as audiências. Cerca de 20% dos inquiridos dizem mesmo que abandonam completamente os seus televisores quando as suas pesquisas não dão em nada.
A fragmentação não vai a lado nenhum, mas as editoras têm a oportunidade de simplificar os percursos de descoberta de conteúdos - mesmo que isso signifique ajudar os espectadores a encontrar algo que outra editora distribui. Embora o público compreenda que o panorama tem muitas opções, prefere abrir uma porta para chegar ao que procura do que ter de abrir 10.
A IA consegue encontrar o episódio certo de uma série de televisão? Não de forma fiável.
Sem uma base adequada, as respostas dos LLM sobre episódios de séries de televisão serão, normalmente, incorretas.
Por que razão os modelos de linguagem de grande dimensão sem base não conseguem resolver a questão da descoberta de conteúdos
Os LLMs têm o poder de aliviar as frustrações crescentes relacionadas com a descoberta de conteúdos — mas não se apresentarem maus resultados.
Falhas no enredo da IA
Sem uma base adequada, os LLMs não conseguem apresentar resultados precisos de pesquisa e descoberta aos telespectadores.