AI Content Discovery.
„In welcher Serie geht es um den Gangster Bumpy Johnson?" Für Menschen eine normale Frage, für eine klassische Suche eine Sackgasse. AI Content Discovery sollte genau solche Anfragen verstehen: Voice-Search für MagentaTV, mit generativer KI dahinter.
Das Prinzip: unscharfe Anfrage rein, passende Kandidaten raus
Ausgangslage
Man weiß genau, welchen Film man meint. Man weiß nur nicht mehr, wie er heißt. Zwischen Menschen reicht so eine Beschreibung völlig; eine klassische Katalogsuche findet Titel, keine Erinnerungen. Und im OTT-TV-Markt liegt genau hier ein Hebel: Die Kataloge der Anbieter ähneln sich, wie gut man in ihnen findet, unterscheidet sie.
Mein Beitrag
2023 habe ich das Projekt bei MagentaTV mitinitiiert und die Use Cases priorisiert: eine Voice-Search, die unscharfe Eingaben versteht – Titel, Genres, Zitate, halb erinnerte Szenen. Das Herzstück ist das Confidence-Prinzip: Das Modell schätzt ein, wie sicher es sich ist. Bei hoher Sicherheit gibt es genau eine Antwort. Bei mittlerer drei Kandidaten zur Auswahl. Und darunter rät es nicht.
Ergebnis
Mein Teil waren Initiative, Use Cases und der Konzeptnachweis: Die Methode funktioniert. Das Projekt lief danach ohne mich weiter und ist als Feature live gegangen. Was ich seither mitnehme, ist das Muster dahinter, erst die Sicherheit quantifizieren, dann antworten. Eine Suche, die ehrlich sagt „ich bin mir nicht sicher, meintest du einen von diesen drei?", ist am Ende hilfreicher als eine, die selbstbewusst danebenliegt.
Material
Aus dem Konzeptmaterial: das Werbemotiv zur fuzzy Search.
