ThinkAnalytics präsentiert eine bedeutende Weiterentwicklung seiner Empfehlungs-, Such- und Discovery-Services. Auf der IBC2025 vorgestellt, nutzt ThinkMetadataAI agentenbasierte KI, um die Metadatenanreicherung für gesamte Content-Kataloge vollständig zu automatisieren und dabei konstant hohe Qualität zu gewährleisten. ThinkMetadataAI ist das erste Markterzeugnis, das manuelles Tagging vollständig eliminiert und gleichzeitig mehrere Sprachen unterstützt sowie sich nahtlos in bestehende Metadaten-Provider-Lösungen integriert.

Auf der IBC wird ThinkAnalytics zeigen, wie automatisiertes Content-Tagging – einschließlich Live-TV – die Suche, Discovery, Empfehlungen und Personalisierung drastisch verbessert. ThinkMetadataAI ist jetzt in ThinkMediaAI, die einheitliche Plattform von ThinkAnalytics für Content-Monetarisierung, kontextbezogene Werbung, Content-Kuration und -Bundling, integriert und sowohl als Plattformkomponente als auch als eigenständiges Produkt verfügbar. Kunden entscheiden sich auch für ThinkMediaAI wegen seiner Fähigkeit, Erlebnisse für anonyme Benutzer zu personalisieren, einschließlich solcher bei FAST-Diensten, die keine Anmeldung benötigen. Die Plattform kann innerhalb einer Sekunde nach dem Beginn der Wiedergabe maßgeschneiderte Empfehlungen bereitstellen und dabei Faktoren wie Tageszeit, Standort, Gerätetyp und mehr berücksichtigen.

„Seit wir ThinkMediaAI Anfang des Jahres auf den Markt gebracht haben, war die Resonanz der Kunden außergewöhnlich, da sie dramatische operative Effizienzsteigerungen erzielen, die Kosten senken und gleichzeitig das Engagement der Zuschauer weiter steigern“, sagte Peter Docherty, CTO und Mitbegründer von ThinkAnalytics. „Unsere jahrelange Erfahrung in den Bereichen KI und Discovery hat uns einen klaren Vorsprung im Verständnis der DNA von Inhalten verschafft. Die Kombination mit unserer Verwendung agentenbasierter KI beschreitet neue Wege und liefert eine umfassende Metadaten-DNA, die ihresgleichen sucht, und läutet eine neue Ära des Sehens ein, die auf einer tiefergehenden Personalisierung basiert“, fügte Docherty hinzu.

Um die Qualitätskontrolle seiner agentenbasierten KI-Metadaten zu validieren, verglich ThinkAnalytics seine Ergebnisse mit manuell getaggten Inhalten. Die Analyse ergab, dass ThinkMetadataAI zusätzliche Tagging-Elemente identifizierte, die beim manuellen Tagging übersehen worden waren.