ThinkAnalytics представляет значительное усовершенствование своих сервисов рекомендаций, поиска и обнаружения контента. Дебютировавшая на IBC2025, ThinkMetadataAI использует агентивный ИИ для полной автоматизации обогащения метаданных для целых каталогов контента, постоянно поддерживая высокое качество. ThinkMetadataAI — первое на рынке предложение, полностью исключающее ручное тегирование, поддерживающее несколько языков и бесшовно интегрирующееся с существующими решениями поставщиков метаданных.
На IBC компания ThinkAnalytics продемонстрирует, как автоматическое тегирование контента, включая телевидение в прямом эфире, значительно улучшает поиск, обнаружение, рекомендации и персонализацию. ThinkMetadataAI теперь интегрирована в ThinkMediaAI, унифицированную платформу ThinkAnalytics для монетизации контента, контекстной рекламы, курации контента и создания пакетов, и доступна как компонент платформы, так и как отдельное решение. Клиенты также выбирают ThinkMediaAI за её способность персонализировать опыт для анонимных пользователей, включая пользователей сервисов FAST, которым не требуется регистрация. Платформа может предоставлять персонализированные рекомендации в течение одной секунды просмотра, используя такие факторы, как время суток, местоположение, тип устройства и многое другое.
«С момента запуска ThinkMediaAI в начале этого года реакция клиентов была исключительной, поскольку они достигают значительной операционной эффективности, сокращая затраты и одновременно повышая вовлеченность зрителей», — сказал Питер Дочерти, технический директор и соучредитель ThinkAnalytics. «Многолетний опыт работы в области ИИ и поиска дал нам явное преимущество в понимании ДНК контента. Сочетание этого с нашим использованием агентивного ИИ открывает новые горизонты и обеспечивает богатую ДНК метаданных, в отличие от всего, что мы видели ранее, открывая новую эру просмотра, основанную на более глубокой персонализации», — добавил Дочерти.
Для проверки контроля качества метаданных своего агентивного ИИ компания ThinkAnalytics сравнила свои результаты с вручную помеченными данными. Анализ показал, что ThinkMetadataAI выявила дополнительные элементы тегирования, которые были упущены при ручном тегировании.