โซลูชันที่ได้รับการวางแผนไว้จะช่วยแก้ไขปัญหาด้านความแม่นยำ ต้นทุน และความล่าช้า ซึ่งเป็นอุปสรรคในการนำ AI มาใช้ในวงกว้าง ทั้งในประสบการณ์ของผู้ชมและกระบวนการดำเนินงานด้านสื่อ
นิวยอร์ก, 9 กันยายน 2569 — Gracenote ธุรกิจด้านข้อมูลอัจฉริยะด้านเนื้อหาของ Nielsen ได้เปิดเผยวันนี้ถึงขั้นตอนต่อไปของแผนพัฒนาผลิตภัณฑ์ AI ของบริษัท โดยมี Video Model Context Protocol (MCP) Server เป็นแกนหลัก Gracenote มีแผนที่จะนำเสนอ Sports MCP Server ที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับกีฬา, Small Language Model (SLM) ที่เน้นด้านความบันเทิง และเอเจนต์ที่มุ่งเน้นการทำงานเฉพาะด้าน ส่วนประกอบเหล่านี้ได้รับการออกแบบให้สามารถจัดรวมกันได้อย่างยืดหยุ่น จึงสามารถใช้งานได้ทั้งแบบแยกส่วนหรือรวมกันเพื่อตอบโจทย์กรณีการใช้งานต่าง ๆ ซึ่งช่วยลดความจำเป็นในการพัฒนา AI แต่ละระบบขึ้นใหม่ตั้งแต่ต้น
การขยายตัวนี้เกิดขึ้นในขณะที่บริษัทต่าง ๆ ในระบบนิเวศสื่อกำลังนำโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ที่ใช้ได้ทั่วไปมาใช้มากขึ้น เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ชม กำหนดทิศทางการตัดสินใจเกี่ยวกับเนื้อหา และปรับปรุงกระบวนการดำเนินงานให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น อย่างไรก็ตาม ความกังวลเกี่ยวกับความแม่นยำ เวลาตอบสนอง และค่าใช้จ่ายที่คาดการณ์ไม่ได้ ยังคงเป็นปัจจัยที่จำกัดการนำไปใช้ในวงกว้าง
การศึกษาของ Gracenote เมื่อเดือนมิถุนายน 2569ได้วัดความเสี่ยงด้านความแม่นยำ นักวิจัยได้ประเมินผลลัพธ์ของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่พึ่งพาความรู้จากการฝึกอบรมเพียงอย่างเดียว สำหรับชื่อภาพยนตร์และรายการโทรทัศน์ยอดนิยม 2,600 เรื่อง ใน 13 ประเทศ สำหรับ 506 เรื่อง — หรือเกือบหนึ่งในห้า — โมเดลดังกล่าวได้สร้างข้อมูลขึ้นมาเองสำหรับทุกคุณสมบัติของเมตาดาต้าที่ได้รับการตรวจสอบ
“การนำ AI มาใช้ในอุตสาหกรรมสื่อจะเกิดขึ้นอย่างค่อยเป็นค่อยไป แต่ผลกระทบของมันจะก่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงอย่างปฏิวัติ” Jared Grusd ซีอีโอของ Gracenote กล่าว “ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า อุตสาหกรรมนี้จะพัฒนาจากขั้นตอนการปรับปรุงกระบวนการที่มีอยู่เดิม ไปสู่การแก้ไขปัญหาที่ก่อนหน้านี้ยากเกินไปหรือมีค่าใช้จ่ายสูงเกินไปที่จะจัดการ — และในที่สุดจะนำไปสู่การออกแบบใหม่ทั้งหมดเกี่ยวกับวิธีการจัดหา จัดการ และส่งมอบเนื้อหา บทบาทของ Gracenote คือการให้บริการโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลเนื้อหาที่เชื่อถือได้ ซึ่งช่วยให้ความก้าวหน้าทีละเล็กทีละน้อยสามารถรวมตัวกันจนก่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงอย่างกว้างขวางทั่วทั้งอุตสาหกรรม”
ความต้องการของอุตสาหกรรมเป็นปัจจัยหลักที่กำหนดทิศทางแผนงาน
สามประเด็นสำคัญที่ถูกกล่าวถึงอย่างต่อเนื่องในการสนทนากับลูกค้า — การมีส่วนร่วมของผู้ชมที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น การวิเคราะห์โปรแกรมที่แม่นยำยิ่งขึ้น และการดำเนินงานด้านสื่อที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น — กำลังเป็นแนวทางในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ของ Gracenote ในสามชั้นของระบบ AI:
- การเข้าถึงข้อมูลเฉพาะด้านและเครื่องมือที่สร้างไว้ล่วงหน้า:Video MCP Server ซึ่งพร้อมใช้งานแล้ววันนี้ เชื่อมต่อโมเดล AI ที่ลูกค้าเลือกใช้กับข้อมูลเมตาดาต้าที่ผ่านการตรวจสอบแหล่งที่มาของ Gracenote ซึ่งครอบคลุมมากกว่า 55 ล้านรายการ และข้อมูลความพร้อมรับชมที่อัปเดตอย่างต่อเนื่อง กราฟความรู้ด้านความบันเทิงระดับโลกของ Gracenote แสดงความสัมพันธ์ระหว่างรายการ นักแสดง และทีมงาน ในขณะที่รหัสเนื้อหา (Content ID) ที่คงที่และสามารถถ่ายโอนได้ เชื่อมโยงข้อมูลจากแหล่งและบริการต่าง ๆ เข้าด้วยกัน Sports MCP Server จะขยายฐานข้อมูลนี้ด้วยข้อมูลเกี่ยวกับเหตุการณ์สด เหตุการณ์ที่จะเกิดขึ้น และเหตุการณ์ล่าสุด รวมถึงตารางการแข่งขัน ผลการแข่งขัน อันดับ สถิติ และข้อมูลเกี่ยวกับช่องทางรับชม เมื่อรวมกัน โซลูชันเหล่านี้จะขับเคลื่อนการค้นหาแบบสนทนาที่เชื่อถือได้มากขึ้นและคำแนะนำที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล ช่วยผู้ชมค้นพบเนื้อหา ค้นหาเกม และรับคำตอบเกี่ยวกับทีมและนักกีฬาที่พวกเขาชื่นชอบ
- การวิเคราะห์เฉพาะทาง:ระบบ SLM ของ Gracenote ที่เน้นด้านความบันเทิงจะนำการวิเคราะห์เฉพาะทางมาใช้กับงานที่มีปริมาณสูง ซึ่งความล่าช้าต่ำและค่าใช้จ่ายที่คาดการณ์ได้เป็นปัจจัยสำคัญ เมื่อใช้ร่วมกับข้อมูลและเครื่องมือของ Gracenote การประยุกต์ใช้ที่เป็นไปได้ ได้แก่ การประเมินโอกาสในการซื้อและขอใบอนุญาต การระบุช่องว่างในแคตตาล็อก และการวิเคราะห์ช่วงเวลาที่มีให้บริการ
- การดำเนินการงาน:ความสามารถของเอเจนต์จะรวมโมเดล AI และเครื่องมือ Gracenote เข้ากับตรรกะธุรกิจและข้อจำกัดที่กำหนดโดยลูกค้า เพื่ออัตโนมัติกระบวนการทำงานที่แยกต่างหากทั้งด้านที่ติดต่อกับผู้ชมและด้านปฏิบัติการ การประยุกต์ใช้ที่เป็นไปได้รวมถึงการระบุตัวตนเนื้อหา การปรับให้สอดคล้องกันของแคตตาล็อก การเสริมข้อมูลฟีด การเลือกภาพ การดูแลตารางเวลา และการอัปเดตความพร้อมใช้งาน ตัวอย่างเช่น เอเจนต์ตรวจสอบสิทธิ์สามารถสแกนเว็บสาธารณะเพื่อค้นหาตอนเต็มที่เกี่ยวข้องกับแคตตาล็อกของลูกค้า จับคู่กับรหัส Gracenote และทำเครื่องหมายการละเมิดที่อาจเกิดขึ้นเพื่อส่งให้ฝ่ายกฎหมายตรวจสอบ
“บริษัทสื่อไม่สามารถใช้ประโยชน์จาก AI ได้อย่างเต็มที่ด้วยผู้ช่วยเพียงตัวเดียวที่ออกแบบมาเพื่อทำทุกอย่าง” ไทเลอร์ เบลล์ รองประธานอาวุโสฝ่ายผลิตภัณฑ์ AI ของ Gracenote กล่าว “การค้นหา การจับคู่แคตตาล็อก และคุณภาพของตารางเวลา เป็นปัญหาที่แตกต่างกันโดยพื้นฐาน แต่ละปัญหาต่างมีข้อมูล ความล่าช้า และข้อกำหนดด้านการกำกับดูแลเป็นของตัวเอง การนำ AI ไปใช้ในระบบผลิตจำเป็นต้องมีงานที่กำหนดไว้อย่างชัดเจน ผลลัพธ์ที่วัดได้ และจุดตรวจสอบโดยมนุษย์ในจุดที่สำคัญที่สุด พื้นฐานเนื้อหาที่มั่นคง ความเชี่ยวชาญด้านสื่อที่ลึกซึ้ง และเครื่องมือที่ออกแบบมาเพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะของ Gracenote ทำให้เรามีตำแหน่งที่โดดเด่นในการช่วยลูกค้าของเราตระหนักถึงประโยชน์ในการเปลี่ยนแปลงที่เกิดจาก AI”
Gracenote จะจัดแสดง Video MCP Server ของบริษัท ให้ผู้ชมได้ชม Sports MCP Server ก่อนใคร และร่วมอภิปรายในหัวข้อ “Driving True Transformation vs Incremental Change with AI” ที่งานIBC2026 ซึ่งจะจัดขึ้นระหว่างวันที่ 11-14 กันยายน ณ RAI Amsterdamค้นพบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Gracenote ที่งาน IBC2026
เกี่ยวกับ Gracenote
Gracenote เป็นหน่วยธุรกิจด้านข้อมูลเนื้อหาของ Nielsen เราได้กำหนดมาตรฐานวิธีการที่ระบบนิเวศสื่อและบันเทิงระดับโลกใช้ในการจัดหมวดหมู่เนื้อหาและข้อมูลเมตาที่เกี่ยวข้อง ทำให้ข้อมูลเหล่านี้สามารถไหลเวียนได้อย่างราบรื่นระหว่างผู้สร้างเนื้อหา ผู้จัดจำหน่าย แพลตฟอร์ม และผู้โฆษณา ด้วยการนำเสนอข้อมูลที่ลึกซึ้งและครบถ้วนอย่างไม่มีใครเทียบได้ สำหรับกว่า 55 ล้านรายการ และกว่า 80,000 ช่องและแคตตาล็อก เราจึงสนับสนุนประสบการณ์การค้นหา การค้นพบ และการนำทางสมัยใหม่ ที่เชื่อมต่อผู้คนกับรายการทีวี ภาพยนตร์ ดนตรี และกีฬาที่พวกเขาชื่นชอบ — ในกว่า 70 ภาษา และกว่า 80 ประเทศ สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดเยี่ยมชมGracenote.comหรือติดตามเราบนLinkedIn
ติดต่อสื่อมวลชน
มาร์ค ยามาดะ
มาร์ค.ยามาดะ@nielsen.com
