Verwandeln Sie Ihre Content-Bibliothek in ein verbundenes Intelligenz-Asset
Medienorganisationen besitzen riesige Bibliotheken an Videos, redaktionellen Inhalten, Bildern und Metadaten. Das meiste davon ist nicht durchsuchbar, getrennt und für KI unzugänglich. Data Graphs verbindet Content-, Kontext- und Publikumsdaten in einem einzigen Wissensgraphen und macht alles auffindbar, monetarisierbar und bereit für KI-gestützte Produkte.
Die fehlende Ebene in Ihrem Content-Ökosystem
Medienorganisationen erzeugen mehr Content, als irgendein System effektiv verwalten kann. Videoarchive in einem DAM. Redaktionelles in einem CMS. Rechte- und Talentdaten in einer Tabelle oder einem separaten Rechteverwaltungswerkzeug. Publikumsdaten in einer Analyseplattform. Sponsoring- und Handelsvereinbarungen ganz woanders. Jedes System kennt seinen eigenen Content. Keines versteht die Verbindungen zwischen ihnen.
Data Graphs liefert die Content-Intelligence-Ebene, die alles zusammenbindet. Jedes Asset, ein Videoclip, ein Artikel, ein Bild, ein Talentprofil, ein Sponsoring-Deal, ist ein Knoten in einem verbundenen Graphen. Eine Nachricht ist nicht nur ein Dokument in einem CMS. Sie ist mit den Personen verknüpft, die sie erwähnt, den Orten, die sie behandelt, dem Archivmaterial, das sie stützt, den verwandten Geschichten, die ihr vorausgingen, und den Publikumssegmenten, die sich am wahrscheinlichsten damit befassen. Dieser verbundene Kontext ist es, der KI-gestützte Suche, kontextbezogene Anzeigenplatzierung, personalisierte Empfehlungen und redaktionelle Arbeitsabläufe ermöglicht, die den manuellen Aufwand tatsächlich reduzieren, statt ihn zu erhöhen.
Finden Sie sofort jeden Inhalt in Ihrem gesamten Archiv
Redaktions- und Produktionsteams in grossen Medienorganisationen verbringen viel Zeit mit der Suche nach bestimmten Inhalten: einem Archivclip einer bestimmten Person, einem Interview aus einem bestimmten Jahr, Material von einem vergangenen Ereignis. Herkömmliche DAMs und CMS-Plattformen setzen auf Schlüsselwort-Tagging, und die Qualität dessen, was Sie finden, hängt vollständig von der Qualität des vorausgegangenen manuellen Taggings ab. Mit Data Graphs wird jeder Inhalt mit strukturierten semantischen Metadaten angereichert und mit verwandten Entitäten im Graphen verbunden. Ein Redakteur kann in natürlicher Sprache suchen, "Finde alle Interviews mit dieser Person aus den letzten drei Jahren, in denen sie dieses Thema besprochen hat", und der Graph durchquert die Beziehungen, um das richtige Material zu Tage zu fördern, unabhängig davon, wie es ursprünglich getaggt wurde.
Verwandeln Sie Archivvideos in ein monetarisierbares, abfragbares Asset
Die meisten Sender und Verlage haben jahrelange Videoarchive, die keinen Wert erzeugen, weil sie nicht durchsucht oder mit aktuellem Content verknüpft werden können. Mit der Partnerschaft von Bitmovin und Data Graphs generiert die KI-Szenenanalyse umfangreiche szenenbezogene Metadaten (Personen, Objekte, Stimmung, Umgebung, Thema), die als strukturiertes Wissen in Data Graphs aufgenommen werden. Jede Szene wird zu einem abfragbaren Knoten, der mit Personen, Ereignissen, Themen und kommerziellen Daten verbunden ist. Ein Produzent kann jede Szene mit einem bestimmten Athleten über ein Jahrzehnt Archivmaterial hinweg in Sekunden finden. Ein Vertriebsteam kann belegen, wie viele Minuten qualifizierenden Contents die Marke eines Sponsors zu sehen war, nach Programm, nach Timecode und nach Publikumsreichweite. Was ein träges Archiv war, wird zu einem verbundenen, monetarisierbaren Intelligenz-Asset.
Personalisieren Sie die Content-Entdeckung ohne Drittanbieterdaten
Publikumspersonalisierung erfordert typischerweise entweder invasive Datenerfassung oder teure Drittanbieterdaten. Data Graphs ermöglicht einen anderen Ansatz: das Verbinden Ihrer eigenen First-Party-Content- und Publikumsverhaltensdaten in einem Graphen, der wirklich relevante Empfehlungen auf der Grundlage dessen, womit sich Ihr Publikum befasst hat, und der Beziehungen zwischen Content-Entitäten zu Tage fördert. Ein Nutzer, der drei Artikel zu einem Thema gelesen hat, ist im Graphen mit allen verwandten Inhalten über Formate hinweg verbunden (Artikel, Video, Archivclips, Podcasts) und ermöglicht so Empfehlungen, die Format- und Kanalgrenzen überschreiten, ohne dass eine Anreicherung durch Dritte erforderlich ist. Die Intelligenz lebt in den Verbindungen innerhalb Ihrer eigenen Daten.
Sehen Sie, wie Bitmovin und Data Graphs intelligente Videoerlebnisse ermöglichen.
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