Free ad-supported television (FAST) platforms are quickly gaining traction with audiences. Accessible to viewers without a subscription and loaded with content, FAST platforms tout familiar programming and a familiar experience. FAST platforms can do more, however, to ensure that audiences are finding what they’re looking for. And much of that is because of how FAST platforms integrate their content.
As plataformas FAST podem assumir diferentes formas, mas os agregadores de canais, como o Roku Channel, Pluto TV e Tubi, são os mais comuns e têm o maior alcance. Diferentemente dos serviços tradicionais de vídeo sob demanda (VOD), as plataformas FAST transmitem sua programação em um cronograma linear, assim como os serviços a cabo tradicionais (muitos também oferecem VOD).
Para criar suas bibliotecas de conteúdo, os agregadores de canais obtêm programas e filmes por meio de acordos de distribuição com proprietários de conteúdo individual, desde grandes empresas de mídia até proprietários e distribuidores independentes. O Roku Channel, por exemplo, inclui canais da NBCUniversal, Warner Bros. Discovery, MotorTrend, FIFA, BBC, Jellysmack e Nosey.
A importância dos metadados padronizados no FAST
While a boon for content-hungry viewers, the wealth of content sourced from different content owners can present challenges for platforms looking to enhance or personalize user experiences when channel counts rise. As of April, for example, Google’s live TV service boasted more than 800 free channels. When there is no standard approach for producing the metadata that describes individual programs and movies, search and discovery isn’t typically optimized at the platform level.
Para os agregadores de canais com catálogos enormes de conteúdo de uma série de distribuidores, a qualidade, a integridade e a padronização dos metadados podem facilitar o processo de organização, classificação e apresentação do conteúdo da maneira que melhor envolva o público. É nesse ponto que a normalização e o enriquecimento de metadados podem ajudar.
Os proprietários de conteúdo, por exemplo, podem aplicar metadados avançados e normalizados à programação que distribuem aos agregadores de canais para garantir que o público possa encontrá-los facilmente.
O Streaming Channels Data da Gracenote, por exemplo, ajuda os clientes da plataforma a permitir que o público encontre melhor o conteúdo quando não estiver familiarizado com títulos de programação específicos. Isso é especialmente útil para canais com temas e tópicos específicos, como crimes reais, mistério e guerra. Nesse caso, metadados descritivos, imagens de programas e IDs conectados posicionam melhor a programação para os espectadores interessados em tópicos específicos, mesmo quando eles não estão familiarizados com os títulos específicos dos programas.
Mas a importância da normalização e do enriquecimento de metadados não se limita a descrições de programas, atributos, identificadores e contexto. As imagens são igualmente importantes, se não mais ainda. Isso porque as imagens são a principal forma de apresentar um programa ou filme aos espectadores. Isso coloca uma enorme carga sobre os metadados das imagens. E como cada agregador FAST tem sua própria experiência de usuário, as imagens de metadados precisam ser amplas. Uma imagem de metadados em uma única resolução e proporção não funcionará universalmente.
Normalizing and standardizing metadata is just a starting point for personalized FAST channels. When combined with individual viewer behavior, metadata can help FAST platforms prioritize what individual audiences see. Roku and the NFL, for example, recently launched the NFL Zone within the Roku Sports experience, which offers football fans a centralized location to find out where to watch live and upcoming games. As live sports continue transitioning to streaming services, audiences will rally around solutions and experiences that eliminate the growing fragmentation of live sports rights across various services and platforms.
In addition to appealing to audiences, FAST channels are increasingly gaining traction with advertisers. In fact, media research house Digital TV Research recently forecasted that global FAST revenue will grow from $6 billion in 2022 to $18 billion in 2028. And given the digital nature of CTV and FAST platforms, rich metadata can enable contextual advertising at scale within the programmatic CTV supply chain to bring immediate value to both publishers and advertisers.
For example, there are 29 individual Gracenote Video Descriptors across 10 different attributes for Top Secret UFO Projects Declassified, which is one of the featured programs on A+E’s Mystery TV FAST channel. In a privacy-first environment void of third-party cookies, these descriptors can assist in contextual ad targeting. Publishers can enable contextual ads by passing unique program IDs in the bidstream when the supply and demand side platforms are enabled to reference these rich content tags.
A riqueza de opções do setor de streaming agora coloca o destino de qualquer plataforma, serviço ou programa nas mãos do público. E à medida que os agregadores de canais FAST aumentam suas bibliotecas de conteúdo, o sucesso dependerá de sua capacidade de conectar rapidamente os espectadores ao conteúdo que eles estão procurando. E, embora os anunciantes monitorem claramente os comportamentos de visualização em todos os serviços, eles também podem melhorar as experiências do público aproveitando os dados que podem informar melhor suas campanhas e fornecer mensagens publicitárias mais personalizadas.
Com uma série de ocasiões para comemorar na próxima temporada de festas, os distribuidores de conteúdo, as plataformas e os anunciantes têm muitas oportunidades de melhorar seu jogo de engajamento com o público. O Halloween está em primeiro lugar, e os metadados de conteúdo podem ser a chave para oferecer a programação certa, seja para planejadores de festas, esculpidores de abóboras, compradores de fantasias ou entusiastas do terror.
For additional insights, download our latest State of Play report, which focuses on the importance of data-driven personalization and streaming content discovery.
