2021年，有史以来第一次，人们将为在线流媒体服务付费而不是传统的付费电视。但是，流媒体市场现在比以往任何时候都更加拥挤和竞争。近年来，高质量的原始编程已成为流媒体提供商增强和区分其服务的主要方式。Netflix预计将容纳约1,500部电视连续剧和4,000部电影Amazon Prime Video拥有将近20,000部电影，订阅Disney +将增加约7,000部电视剧集和500部电影供观众选择。
但是，仅高质量编程不足以使消费者订阅服务。当今观众面临的最常见问题之一是找到他们想要观看的东西。直到2017年，观众每天花费近一个小时来搜索内容。这是日常的两难困境，通常会导致消费者无休止地滚动浏览，然后消费者只是选择模糊的兴趣内容，因为他们不想浪费更多时间寻找真正引人注目的内容。现实是，提供卓越的用户体验是视频流服务提供商摆脱竞争并成为首选服务的关键。
当前，许多流服务正在使用内容发现系统，该内容发现系统通常提供简单且不准确的推荐。许多内容发现系统都依赖于基本元数据，而基本元数据则根据数据点(例如体裁，在其中担任主角的演员)甚至只是在内容标题中使用关键词来广泛标记内容。想想这样说：怎么可能是它，看后马利与我的家庭喜剧主演欧文·威尔逊和詹妮弗·安妮斯顿，那观众会想看马利，雷鬼音乐上的图标鲍勃·马利的传记纪录片?
建议的输出将与输入的一样好。因此，当流媒体平台对其内容了解不多时，他们的建议将很糟糕。为了使推荐系统更上一层楼，流媒体提供商需要利用AI和机器学习技术，通过分析音频和视频文件本身，以可扩展的方式深入了解内容。
基于AI和机器学习的内容分析可以具有不同的神经网络，以识别颜色，音频，速度，压力水平，积极/消极情绪，相机运动和许多其他特征的模式。然后，它可以评估每种资产与其他资产的相似程度，并将此信息与AI引擎结合使用，该引擎可以分析家庭的监视列表，从而在任何特定时间对内容资产及其相关性进行更高级和细致的了解。
在星期五晚上观看令人不安的恐怖片的用户很可能会在紧随其后后想要一些轻松的东西，并且被推荐这种类型的详细内容数据的推荐系统可以提供这种直觉。随着时间的流逝，它可以分析每个观看者的消费模式和数据点-不仅分析每个设备，还分析每个用户个人资料-并根据其钟表偏好完美地量身定制建议，在正确的时间提出正确的内容。
