Am 19. August 2024 kündigte EX.CO, die Video-Plattform des Verlags, die erfolgreiche Videokonzepte für führende Medienunternehmen bereitstellt, eine fortschrittliche kontextbezogene Videoempfehlungsmaschine für digitale Publisher an. Die einzigartige auf maschinellem Lernen basierende Engine verwendet große Sprachmodelle (LLM), um dem Publikum in Echtzeit die relevantesten Videos aus dem Videoinhaltsspeicher eines Publishers zu präsentieren und eine skalierbarere Integration von Videos auf einer gesamten Website zu ermöglichen, ohne spezifische Inhalte für jeden Artikel zu produzieren oder Artikel manuell mit Inhalten abzugleichen. Autovia, UKs führendes Unternehmen für Automobilinhalte und -handel mit vertrauenswürdigen Marken wie Auto Express, Carbuyer und evo, ist einer der ersten von vielen Publishern, die derzeit EX.CO’s aktualisierte kontextbezogene Empfehlungsmaschine für ihr Netzwerk von Websites nutzen.
Die LLM-basierte Engine vektorisiert Text, berechnet die Ähnlichkeiten zwischen Artikeln und verfügbarem Videomaterial und bewertet die Ergebnisse, um die schnellsten und qualitativ hochwertigsten Empfehlungen zu liefern. Für Publisher, die zusätzliches Videomaterial für ihre Seiten benötigen, kann die Engine auch auf den umfangreichen Content-Marktplatz von EX.CO zugreifen, der Tausende von hochwertigen Videos in verschiedenen vertikalen Bereichen von Premium-Quellen bietet. Die Empfehlungen werden “in Echtzeit” serviert, was zu einer höheren Publikumsbeteiligung und -bindung führt und somit das Potenzial hat, andere wichtige KPIs wie Einnahmen, Markenloyalität und Abonnentenzuwachs zu steigern.
Die Technologie optimiert derzeit Videoempfehlungen basierend auf Kriterien wie Medienkategorie, Titel, Aktualität, Stimmung, Stichwörtern und Länge. EX.CO plant, dieses Angebot bald zu erweitern, indem ChatGPT-ähnliche Funktionalitäten hinzugefügt werden, die es Publishern ermöglichen, Videoempfehlungen durch Verwendung von Aufforderungen zu verfeinern. Dies wird dazu beitragen, die Engine zu trainieren, um relevantere Empfehlungen für bestimmte Websites, Abschnitte und Artikel zu liefern.