Рекомендации на основе ТВ-метаданных
Зритель смотрел по ТВ → рекомендуем в стриминге. Кросс-платформенная персонализация.
Проблема
Рекомендательные системы не знают что зритель смотрит по ТВ. Персонализация неполная.
Как это работает
Кросс-платформенные данные о просмотрах
ML на основе полных метаданных
Идентификаторы контента для дедупликации
API для интеграции
Преимущества
Кросс-платформенность
ТВ + стриминг = полная картина
Удержание
Точные рекомендации удерживают
Поиск контента
Зрители находят новый контент
Готово для ML
Данные готовы для ваших моделей
Ещё для стриминги
Расписания 4308 каналов. Полнота, точность, обновления в реальном времени.
Жанры, персоны, студии, рейтинги, постеры, кадры.
Все платформы говорят на одном языке. Рекомендации работают, повторы не дублируются, ТВ и VOD связаны.
Метки запрещённого контента. Разделяем риски и ответственность.
Начало каждой передачи с точностью ±3 сек. Catch-up открывается точно с первого кадра.
Метаданные + иллюстрации уже собраны. Правообладатели загружают — вы получаете.
OpenAPI 3.0, JSON, понятные эндпоинты.
Логотипы, описания, контакты, сайт, соцсети, язык вещания канала.
География вещания каналов. Какой канал в каком регионе доступен.
Вид спорта, чемпионат, команды, персоны + постеры.
100% серий заполнены. Лучший опыт зрителя, catch-up без дублей, рекомендации точнее.
Рекламные блоки и промо размечены. Для skip-функций.
Маппинг линейного ТВ и VOD-каталога. Единое контентное пространство для рекомендаций.
Правообладатели сами загружают данные. Единый формат, без ручной работы.
Готовы подключить AI-рекомендации?
Расскажите о вашей задаче — подберём оптимальное решение.