El ámbito del streaming está en constante evolución, y el auge de la televisión por streaming con publicidad gratuita (FAST, por sus siglas en inglés) es prueba de ello. Si bien se ofrece una multitud de contenido gratuito intercalado con anuncios, es crucial que los servicios FAST optimicen la experiencia del espectador para mantener la participación. ¿El eje? Metadatos.

Para tener éxito, los servicios FAST deben poder personalizar eficazmente la experiencia de visualización para cada usuario. Esto significa poder recomendar contenido que probablemente les interese a los usuarios, en función de su historial de visualización y otros factores. Para poder conectar a los consumidores con el contenido es necesario asignar metadatos mucho más granulares para permitir descubrimientos y recomendaciones más recientes.

Aquí es donde entran los metadatos. Los metadatos son datos sobre datos. Se puede utilizar para describir y organizar contenido, lo que facilita a los usuarios encontrar lo que buscan, además de impulsar la visibilidad de programas y canales.

Existe una variedad de diferentes tipos de metadatos que se pueden utilizar para personalizar los canales FAST. Algunos de los tipos de metadatos más importantes para un mayor descubrimiento incluyen:

• Género del contenido: estos metadatos describen el género del contenido, como acción, comedia, drama, etc.
• Clasificación de contenido: estos metadatos describen la clasificación por edades del contenido, como TV-Y7, TV-14, TV-MA, etc.
• Palabras clave: Las palabras clave son palabras o frases que describen el contenido.
• Reparto y equipo: estos metadatos incluyen los nombres de los actores, actrices, directores y otros miembros del equipo que trabajaron en el contenido.
• Fecha de lanzamiento: estos metadatos indican la fecha en que se lanzó el contenido por región.
• Imágenes de contenido: estos metadatos incluyen acceso a imágenes y elementos visuales enriquecidos del programa.
• Datos de franquicia: estos metadatos describe sobre franquicias de entretenimiento, incluido el nombre, el género, la fecha de lanzamiento, las calificaciones, etc.
• Traducciones localizadas: estos metadatos incluyen nombres, alias y descripciones generales de títulos traducidos por personas reales, no por máquinas.
  
• Premios: estos metadatos incluyen nombre del premio, años, destinatarios, organismo nominador, etc. 

Además de estos tipos básicos de metadatos, los servicios FAST también pueden utilizar metadatos más sofisticados para personalizar la experiencia de visualización. Por ejemplo, los servicios FAST pueden utilizar metadatos para rastrear los hábitos y preferencias de visualización de los usuarios. Luego, esta información se puede utilizar para recomendar contenido que probablemente les interese a los usuarios. Por ejemplo, si un usuario ve una película de acción, los metadatos superiores pueden indicarle qué otras películas vieron espectadores similares para dirigir la siguiente selección del usuario.

Los servicios FAST también pueden utilizar metadatos para orientar anuncios a los usuarios. Por ejemplo, si un usuario ve con frecuencia programas de cocina, el servicio FAST puede mostrarle anuncios de productos de cocina. O, si un usuario ve programas deportivos con frecuencia, el servicio FAST puede mostrarle anuncios de equipos deportivos. Cuanto mejores sean los metadatos, mejor será la orientación de los anuncios. Es obvio que un jugador de videojuegos consuma películas basadas en videojuegos, pero es probable que esos espectadores también disfruten de animes específicos.

Al utilizar metadatos para personalizar la experiencia de visualización, los servicios FAST pueden atraer y retener a los espectadores. Esto es especialmente importante en el panorama actual del streaming, donde los espectadores tienen tantas opciones.

A continuación se muestran algunos ejemplos específicos de cómo los servicios FAST pueden utilizar metadatos para personalizar canales e impulsar la participación de la audiencia:

• Cree canales seleccionados según los intereses de los usuarios: los servicios FAST pueden utilizar metadatos para crear canales seleccionados según los intereses de los usuarios. Por ejemplo, un servicio FAST podría crear un canal para fanáticos de películas de acción, un canal para fanáticos de programas de comedia y un canal para fanáticos de programas de cocina.
• Recomendar contenido a los usuarios según su historial de visualización: los servicios FAST pueden utilizar metadatos para recomendar contenido a los usuarios según su historial de visualización. Por ejemplo, si un usuario ha visto recientemente muchas películas de acción, el servicio FAST podría recomendarle otras películas de acción o incluso contenido de ese género de otros países. 
• Comprenda mejor los géneros de contenido que su audiencia podría descubrir y los países que producen títulos que viajan mejor a su mercado local. 
• Orientar anuncios a los usuarios según sus intereses: los servicios FAST pueden utilizar metadatos para orientar anuncios a los usuarios según sus intereses. Por ejemplo, si un usuario ha visto recientemente muchos programas de hogar y jardín, el servicio FAST podría mostrarle anuncios de minoristas de bricolaje.

Personalizar los canales FAST e impulsar la participación de la audiencia es esencial para el éxito en el panorama actual del streaming. Al utilizar los metadatos de forma eficaz, los servicios FAST pueden atraer y retener a los espectadores y ofrecer una experiencia de visualización más atractiva.

A continuación se ofrecen algunos consejos adicionales para personalizar los canales FAST e impulsar la participación de la audiencia:

• Utilice metadatos de alta calidad: los metadatos son tan buenos como los datos en los que se basan. Asegúrese de utilizar metadatos de alta calidad, precisos y actualizados.
• Utilice una variedad de tipos de metadatos: cuantos más metadatos utilice, más precisas serán sus recomendaciones. Utilice una variedad de tipos de metadatos, como género de contenido, clasificación de contenido, palabras clave, reparto y equipo, y fecha de lanzamiento.
• Utilice el aprendizaje automático: los algoritmos de aprendizaje automático se pueden utilizar para analizar los datos del usuario e identificar patrones. Esta información luego se puede utilizar para hacer recomendaciones más precisas a los usuarios.
• Obtenga comentarios de los usuarios: pida a los usuarios comentarios sobre las recomendaciones que les está haciendo. Estos comentarios se pueden utilizar para mejorar sus recomendaciones con el tiempo.
• Utilice metadatos de disponibilidad de contenido: estos metadatos incluyen inteligencia de transmisión competitiva global con catálogos a nivel de título, plataforma y país para comprender mejor las ofertas de contenido. 

Siguiendo estos consejos, los servicios FAST pueden personalizar los canales e impulsar la participación de la audiencia. 

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