대규모 언어 모델 기반 콘텐츠 검색에 정확성과 연관성을 제공하는 새로운 Gracenote Video MCP 서버
NEW YORK – September 3, 2025 – Gracenote, the content data business unit of Nielsen, today announced the launch of a new product enabling TV platforms to deliver next-generation user experiences leveraging powerful large language models (LLMs) and gold-standard Gracenote entertainment data. The Gracenote Model Context Protocol (MCP) Server connects LLMs to Gracenote’s continually updated knowledge base and validates, corrects and enriches responses to entertainment queries in real-time. This ensures platforms can instantly return the most accurate and relevant information to users based on their content search inputs and discovery preferences.
Gracenote는 우선적으로 비디오 MCP 서버를 출시하여 CTV 플랫폼과 앱이 검색 및 발견을 위한 LLM 기반 추론의 이점을 활용하면서 그 한계를 완화할 수 있도록 지원할 예정입니다. 모든 LLM에 동적으로 연결되는 이 제품은 편집자의 검증을 거친 Gracenote 엔터테인먼트 데이터에서 응답을 검증하고 근거를 제시합니다. 이를 통해 고급 대화형 검색, 고도로 개인화된 추천, 세계에서 가장 포괄적인 인간 검증 TV, 영화 및 스포츠 데이터 컬렉션을 활용한 매력적인 발견 여정을 지원합니다.
Gracenote 비디오 MCP 서버를 사용하면 TV 플랫폼은 다음과 같은 광범위한 매개 변수를 기반으로 쿼리에 응답하고, 프로그램을 추천하거나, 튠인을 유도할 수 있습니다:
- Show me the episodes of Brooklyn Nine-Nine in which Jake references Die Hard.
- 이번 주에 아카데미 시상식이 열립니다. 지난 10년간 가장 높은 수익을 올린 오스카상 수상작 20편을 나열해 보세요.
- 오늘 밤 다저스 경기는 어디서 볼 수 있나요?
이 제품은 고급 엔터테인먼트 검색 및 발견 기능을 강화할 뿐 아니라 Gracenote의 관련 프로그램 이미지, 가용성 정보, 표준화된 Gracenote 콘텐츠 식별자를 통해 LLM 응답을 더욱 풍부하게 해줍니다. 이를 통해 다양한 소스에서 데이터를 통합하고 리뷰, 예고편, 평점과 같은 관련 콘텐츠에 연결할 수 있어 쿼리 응답을 더욱 유용하고 권위 있고 풍부하게 만들 수 있습니다.
“Gracenote content data and IDs have long served as the source of truth for the global entertainment industry,” said Tyler Bell, SVP, Product at Gracenote. “With the launch of the Gracenote Video MCP Server, we’re introducing a new wave of offerings leveraging both our data and technology to help platforms solve big problems around engineering and harmonization. We look forward to helping our customers deliver elevated user experiences that position them for success against key engagement and monetization objectives in the AI age.”
오늘날 TV 플랫폼은 사용자 참여를 강화하고 수익 창출을 늘리기 위해 검색 및 검색 성능을 개선할 수 있는 AI의 힘에 열광하고 있습니다. 특히, 생성형 AI의 일종인 LLM은 비교할 수 없을 정도로 광범위한 학습 자료를 바탕으로 맞춤화되고 조화로운 콘텐츠 카탈로그를 생성할 수 있는 기능을 제공합니다. 또한 플랫폼에서 유용한 시맨틱 검색을 제공하고 시청자나 편집팀이 관심을 가질 수 있는 거의 모든 기준에 따라 결과의 순위를 매기고 순서를 지정할 수 있는 기능을 제공할 수 있습니다.
그러나 접지를 사용하더라도 LLM 모델의 출력은 문제가 될 수 있습니다. 특히 LLM은 검색 쿼리에 대해 부정확하지만 그럴듯한 응답을 생성하는데, 이러한 현상을 "환각"이라고 합니다. 또한 LLM은 교육에 포함된 정보로만 제한되어 있기 때문에 고유한 지식이 정해진 시점까지만 올라갑니다. 또한 TV 프로그램이나 영화와 같은 구조화된 데이터에 연결된 시각적 자산에 대한 접근성도 부족합니다.
Gracenote 비디오 MCP 서버는 획기적인 콘텐츠 검색 및 발견 기능을 구현하기 위해 개발된 회사의 새로운 AI 제품군의 첫 번째 제품입니다. 소비자들이 일상 생활의 모든 측면에서 AI와 LLM에 점점 더 의존하는 가운데, Gracenote의 사람이 검증한 데이터는 비디오, 스포츠, 음악 등 모든 엔터테인먼트 경험에 대한 진실의 원천이 될 것입니다.
To learn more, download the free whitepaper on Gracenote Video MCP Server here.
Gracenote 소개
Gracenote is the content data business unit of Nielsen, providing entertainment metadata, content IDs and related offerings to the world’s leading creators, distributors and platforms. Gracenote has aggregated, normalized and enriched core program metadata covering 40M+ titles in 260+ streaming catalogs in 70+ languages and 80+ countries. Gracenote technology enables advanced content navigation and discovery capabilities, helping individuals to easily connect to the TV shows, movies, music and sports they love while delivering powerful content analytics making complex business decisions simpler. For more information, visit Gracenote.com.
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