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Machen Sie aus Ihrer Content-Bibliothek eine vernetzte Wissensbasis

Data Graphs verbindet Inhalte, Kontext und Publikumsdaten in einem gemeinsamen Knowledge Graph. Dadurch werden Inhalte auffindbar, wiederverwendbar und unmittelbar für KI-Anwendungen nutzbar.

Führende Medienunternehmen vertrauen darauf
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Die Kontextebene

Die fehlende Schicht in Ihrem Content-Ökosystem

Medienunternehmen erzeugen mehr Inhalte, als sich mit einem einzelnen System sinnvoll bewältigen lassen. Videoarchive im DAM. Redaktionelles im CMS. Rechte- und Talentdaten in einer Tabelle oder einem separaten Rights-Management-System. Publikumsdaten in einer Analytics-Plattform. Sponsoring- und Handelsvereinbarungen wieder ganz woanders. Jedes System kennt seine eigenen Inhalte. Keines versteht die Verbindungen zwischen ihnen.

Data Graphs schafft die Content-Intelligence-Schicht, die alles zusammenhält. Jedes Asset, ein Videoclip, ein Artikel, ein Bild, ein Talentprofil, eine Sponsoring-Vereinbarung, wird zu einem Knoten in einem vernetzten Graphen. Eine Nachricht ist dann nicht nur ein Dokument im CMS. Sie ist verknüpft mit den Personen, die sie nennt, den Orten, um die es geht, dem Archivmaterial, das sie stützt, den vorangegangenen verwandten Meldungen und den Publikumssegmenten, die am ehesten reagieren. Erst dieser vernetzte Kontext ermöglicht KI-gestützte Suche, kontextbezogene Werbeplatzierung, personalisierte Empfehlungen und redaktionelle Workflows, die den manuellen Aufwand tatsächlich senken, statt ihn zu erhöhen.

So hilft Data Graphs dabei
Content-Knowledge-Graph
Verbinden Sie redaktionelle Inhalte, Video, Bilder, Talent-, Rechte- und Publikumsdaten in einem einzigen Graphen. Jede Beziehung zwischen Assets ist explizit, durchlaufbar und von jedem nachgelagerten System abfragbar.
Video Momentization
Momentisieren Sie Videos entlang der Zeitachse und verknüpfen Sie Schlüsselereignisse, Personen, Szenen und Themen direkt mit strukturierten Metadaten. Finden Sie jeden Moment im gesamten Archiv in Sekunden.
KI-gestützte Inhaltssuche
Suche in natürlicher Sprache über Ihre gesamte Content-Bibliothek. Finden Sie das Interview, den Archivclip, den Artikel, verankert in den echten Beziehungen Ihres Content-Graphen, nicht in bloßem Keyword-Abgleich.
Kontextbezogene Monetarisierung
Verbinden Sie Daten von Sponsoren und Werbetreibenden mit Inhalten, Momenten und Publikumssegmenten. Belegen Sie den Wert einer Platzierung präzise und erschließen Sie kontextbezogene Werbechancen in Ihrem gesamten Archiv.
Personalisierung im großen Maßstab
Graphbasierte Empfehlungen verbinden die Vorlieben Ihres Publikums mit der ganzen Tiefe Ihrer Content-Bibliothek. Spielen Sie die richtige Geschichte, den richtigen Clip oder das richtige Produkt dem richtigen Publikum im richtigen Moment aus.
Ausspielung über mehrere Plattformen
APIs liefern Inhalte, Metadaten und Graph-Kontext in Echtzeit an Web, Mobile, Broadcast, OTT und soziale Plattformen. Ein Graph, viele Oberflächen.
In Aktion erleben
01

Finden Sie jeden Inhalt in Ihrem gesamten Archiv, im Handumdrehen

Redaktions- und Produktionsteams großer Medienhäuser verbringen viel Zeit mit der Suche nach bestimmten Inhalten: einem Archivclip einer bestimmten Person, einem Interview aus einem bestimmten Jahr, Aufnahmen eines vergangenen Ereignisses. Klassische DAM- und CMS-Systeme setzen auf Keyword-Tagging, und wie gut Sie fündig werden, hängt allein davon ab, wie gut zuvor manuell verschlagwortet wurde. Mit Data Graphs wird jeder Inhalt um strukturierte semantische Metadaten angereichert und mit verwandten Entitäten im Graphen verknüpft. Eine Redakteurin sucht in natürlicher Sprache: „Finde alle Interviews mit dieser Person aus den letzten drei Jahren, in denen sie über dieses Thema gesprochen hat.“ Der Graph durchläuft die Beziehungen und bringt das passende Material hervor, unabhängig davon, wie es ursprünglich verschlagwortet wurde.

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Machen Sie aus Archivvideo einen monetarisierbaren, abfragbaren Wert

Die meisten Sender und Verlage besitzen jahrelange Videoarchive, die keinen Wert erzeugen, weil sie sich weder durchsuchen noch mit aktuellen Inhalten verknüpfen lassen. Aus der Partnerschaft von Bitmovin und Data Graphs entstehen reichhaltige Metadaten auf Szenenebene: KI-gestützte Szenenanalyse erkennt Personen, Objekte, Stimmung, Schauplatz und Thema, und dieses Wissen fließt strukturiert in Data Graphs ein. Jede Szene wird zu einem abfragbaren Knoten, verbunden mit Personen, Ereignissen, Themen und kommerziellen Daten. Ein Producer findet in Sekunden jede Szene mit einer bestimmten Athletin über ein ganzes Jahrzehnt an Archivmaterial hinweg. Ein Vertriebsteam belegt, in wie vielen Minuten anrechenbarer Inhalte die Marke eines Sponsors zu sehen war, aufgeschlüsselt nach Sendung, Timecode und erreichtem Publikum. Aus einem trägen Archiv wird eine vernetzte, monetarisierbare Wissensbasis.

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Personalisieren Sie die Content-Entdeckung ohne Drittanbieterdaten

Personalisierung für das Publikum erfordert üblicherweise entweder invasive Datenerhebung oder teure Drittanbieterdaten. Data Graphs eröffnet einen anderen Weg: Ihre eigenen First-Party-Daten zu Inhalten und Nutzungsverhalten werden in einem Graphen verbunden, der wirklich relevante Empfehlungen hervorbringt, gestützt darauf, womit sich Ihr Publikum beschäftigt hat und wie die Inhaltsentitäten zueinander stehen. Wer drei Artikel zu einem Thema gelesen hat, ist im Graphen mit allen verwandten Inhalten über sämtliche Formate hinweg verbunden, mit Artikeln, Videos, Archivclips und Podcasts, und ermöglicht so Empfehlungen über Format- und Kanalgrenzen hinweg, ganz ohne Anreicherung durch Dritte. Die Intelligenz steckt in den Verbindungen Ihrer eigenen Daten.

So greift alles ineinander
Ressourcen

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