Linear TV Metadata des métadonnées de grille pour chaque chaîne que vous diffusez

La télévision linéaire comporte deux couches distinctes, et Linear TV Metadata modélise les deux, ce qui le rend précis là où un flux plat s'effondre.

• L'événement : un point dans le temps et l'espace : une chaîne précise, à un moment précis, pour une durée précise. « TV7, 20h20, 95 minutes. » L'événement, c'est le créneau.
• Le contenu : ce qui remplit réellement ce créneau : le film, l'épisode, le match ou l'émission, avec son titre, ses personnes, sa description, ses images et sa classification.

Les deux sont reliés mais distincts. Un même contenu, disons un film donné, peut être diffusé sous la forme de nombreux événements différents : sur des chaînes différentes, dans des pays différents, à des dates différentes. Comme le contenu est décrit une fois et réutilisé pour chaque événement où il apparaît, le guide reste cohérent : un même film porte le même synopsis, le même casting et les mêmes visuels partout et à chaque fois qu'il est programmé, tandis que chaque événement conserve son horaire, sa chaîne et ses droits exacts.

Sous chaque fiche se trouve un identifiant qui ne change pas. C'est le tissu conjonctif de tout le produit, et c'est ce qui distingue Linear TV Metadata d'un flux que vous devez constamment réassocier.

• Content ID : chaque film, série, saison et épisode a un identifiant permanent unique. Quand un même titre apparaît sur une autre chaîne, une autre plateforme ou dans un autre marché, c'est le même identifiant, pas une nouvelle fiche déconnectée à réconcilier.
• Person ID : chaque acteur, réalisateur et animateur a un identifiant unique, si bien que « la même personne » est sans ambiguïté à travers chaque titre où elle apparaît, quelle que soit l'orthographe de son nom sur un marché donné.
• Identifiants de franchise / marque : les titres liés sont regroupés sous une seule identité, si bien qu'un univers ou une franchise tient debout sur ses films, séries et dérivés.
• Identifiants d'entités sportives : disciplines, tournois, équipes et joueurs portent chacun leur propre identifiant là où le sport figure à la grille.

Comme l'identité est permanente et partagée, vos systèmes associent une fois et restent associés. Mises à jour, enrichissements et corrections se propagent automatiquement partout où le même contenu apparaît.

Linear TV Metadata est construit autour d'une séparation que la plupart des flux ne font pas : les faits indépendants de la langue face au texte dépendant de la langue. Les faits de base sont stockés une fois ; le texte visible par l'utilisateur existe dans une version complète pour chaque marché.

C'est pourquoi le guide est juste sur chaque marché à la fois. Maman, j'ai raté l'avion ! correspond à un seul Content ID : « Home Alone » comme titre original, « Kevin sam w domu » en Pologne et « Maman, j'ai raté l'avion ! » en France, tous issus de la même fiche, partageant la même année, le même réalisateur et le même casting. Un seul Person ID s'affiche « Nicole Kidman » dans les marchés en langue anglaise et « Nicole Kidmanová » en tchèque, ou dans l'écriture native (章子怡) là où c'est ce que le public attend. Rien n'a besoin d'être traduit de votre côté, et aucun marché ne peut se désynchroniser d'un autre, parce que les faits qui les sous-tendent sont partagés.

Linear TV Metadata se connecte à bien plus que la grille elle-même. Titres et personnes se relient à Festival & Awards Metadata, des festivals et récompenses avec catégories, nommés et gagnants, si bien qu'un film au programme de ce soir peut apparaître comme, disons, un gagnant de Cannes, et que le profil d'un acteur peut montrer ce qu'il a remporté. Les mêmes identifiants permanents rendent ces connexions automatiques plutôt que quelque chose que vous devez assembler vous-même.

Les tags thématiques et d'ambiance ne se contentent pas de décrire un titre ; ils se combinent en collections de navigation prêtes à l'emploi, comme « Comédies d'action rétro années 80 » ou « Films réconfortants pour le week-end », générées automatiquement à partir de combinaisons de tags plutôt que sélectionnées à la main. Vous obtenez une rangée de navigation que votre équipe éditoriale n'a pas eu à assembler, à partir des mêmes données de tagging déjà utilisées pour la recherche et les recommandations.