Hvordan AI kan støtte redaksjonelle team ved å overta hverdagslige oppgaver

AI har sneket seg inn i mediebransjen, hvor den begynner å få en enorm innvirkning. Den revolusjonerer steg for steg innholdsutvikling, brukeropplevelse, videoarbeidsflyter, SEO, digital markedsføring og mye mer. Noen av de store aktørene i mediebransjen, som f.eks BBC eller den New York Times innså dette allerede for en stund siden. Disse store aktørene utnytter allerede kraften til AI til en viss grad. For det meste bruker de AI i innholdsutvikling og publisering, noe som sparer enorme kostnader. Jeg tror at hypen som fortsatt omgir AI hindrer mange utgivere i å identifisere områdene der det enkelt og kostnadseffektivt kan løse mange av utfordringene de står overfor for tiden. Derfor vil jeg i denne artikkelen forklare hva AI betyr for utgivere og hvordan de kan dra nytte av det. Jeg vil dekke:

1. Hva betyr KI?
2. Redaksjonelt arbeid og AI
3. AI i innholdsoppdagelse
4. AI i innholdsproduksjon
5. AI i innholdspublisering

Hva betyr KI?

Siden det er mye snakk om det, vil jeg forsikre meg om at vi er på samme side, og at du fullt ut forstår hva KI egentlig betyr. KI eller kunstig intelligens er en undergruppe av informatikk. Det handler om å bygge smarte maskiner og systemer som er i stand til å utføre en oppgave som vanligvis krever menneskelig intelligens.

Maskinlæring

Når det gjelder kunstig intelligens, er det to moteord alle snakker om: maskinlæring og dyp læringMed andre ord, Maskinlæringsalgoritmer bruke statistikk til å finne mønstre i enorme mengder data. Og data omfatter her mye – tall, ord, bilder, klikk. Hvis det kan lagres digitalt, kan det mates inn i en maskinlæringsalgoritme. Videostrømmeplattformer bruker for eksempel denne teknologien til å anbefale nye videoer til brukereMaskinlæring krever mye matematikk og kode for å fungere som forespurt. Som oftest fungerer ikke denne prosedyren rett og slett fordi det ikke er nok data tilgjengelig.

Dyp læring

Det blir veldig interessant når datamaskiner lærer nye triks. I dette tilfellet snakker vi om dyp læringDyp læring er et underfelt av maskinlæring. Mens en programmerer i maskinlæring må gripe inn for å gjøre justeringer, bestemmer algoritmene i dyp læring selv om prognosen deres er riktig eller feil. Denne teknikken lærer i utgangspunktet gjennom erfaring. Dyp læring kan sees i førerløse biler hvor de kan studere omgivelsene sine over tid og ta avgjørelser basert på erfaringene sine. Noen modeller for dyp læring spesialiserer seg på gateskilt, mens andre er trent til å gjenkjenne fotgjengere. Det høres jo kjempespennende ut, men hvorfor skulle redaksjoner være interessert i denne typen teknologi? Kunstig intelligens påvirker mediebransjen betydelig. Basert på en Accenture-rapport, informasjons- og kommunikasjonssektoren er den største mottakeren av KI. Til tross for dette har bare få medieorganisasjoner innsett potensialet KI tilbyr sektoren.

Redaksjonelt arbeid og AI

AI har en rekke effekter på alt fra innholdsproduksjon og brukeropplevelse, SEO og digital markedsføring. Kort sagt har den potensialet til å gjøre innholdsredaktører og -skapere mye mer produktive, kreative og effektive. I dag har redaktører en en rekke andre oppgaver i tillegg til hovedoppgavene av forskning og skriving. AI kan overta akkurat de hverdagslige handlingene som redaktørene dine sannsynligvis synes er litt irriterende uansett. For eksempel søkeordanalyse, ytelsesoptimalisering og distribusjon. Dette vil gjøre det mulig for innholdsskapere å fokusere på kjernekompetansene sine på nytt.

«Jeg vil at en redaktør skal skape en idé – utvikle den gjennom bilder, eller utvikle den gjennom ord, eller utvikle hendelser, eller video eller andre alternativer, og jeg vil at de skal gjøre det i sin reneste form.» Jon Watkins , mediekonsulent

I de neste avsnittene skal jeg vise hvordan innholdsintelligens kan hjelpe redaksjonelle team basert på reelle brukstilfeller.

AI i innholdsoppdagelse

Å finne de riktige temaene å skrive om er en av de største utfordringene for redaksjoner. Det er imidlertid ikke en stor utfordring for kunstig intelligens. Den kan for eksempel behandle og tolke mønstre i data i en skala som er rett og slett umulig for folk å gjenskape. Dette gjør den til et essensielt supplement for enhver innholdsstrateg, ettersom AI kan levere informasjonen du trenger for å ta informerte beslutninger ut av støyende, ustrukturerte data. Den samlende tråden gjennom alt dette er det faktum at AI kan levere svært relevant innsikt automatisk, i stor skala, og på en måte du enkelt kan dele med andre avdelinger i organisasjonen din. Uten denne typen teknologi kunne du bare oppnådd et lignende resultat med støtte fra hundrevis av analytikere og et ubegrenset budsjettFremfor alt hjelper AI redaksjonelle team med aspekter som:

• Overskriftsinnsikt
• Anbefalinger for sesongbaserte emner
• Finne aktuelle temaer relatert til innholdsdomenet ditt
• Bildegjenkjenning og visuelt søk
• Målgruppemålretting og segmentering

AI i innholdsproduksjon

Kunstig intelligens har potensial til å hjelpe redaktørene dine i prosessen med å lage innhold også. La meg gi deg to eksempler for å demonstrere hva jeg mener med det.

Automatisert tekstmerking

Når digitale journalister lager en artikkel, må de vanligvis enten bruke den automatiserte taggingen som er tilgjengelig i CMS eller legge til tagger manuelt. Det finnes imidlertid smartere alternativer, som for eksempel Redaktør, et selvlærende grensesnitt for tekstredigering fra The New York Times. Dette Redaktør tagger automatisk tekst og lager merknader basert på informasjon samlet inn gjennom et sett med nevrale nettverk.

Oversettelse av innhold

De fleste internasjonale nyhetskanaler streber etter å nå et bredere publikum på tvers av land og språk. Det er her oversettelse og tilpasning av innholdet blir en utfordring. Til tross for at automatisert oversettelsesprogramvare som Google Oversett og Deepl har vært der ute i årevis, men språkstilen oppfyller sjelden høye journalistiske standarder. Likevel finnes det EurActiv.com, et flerspråklig nettsted om politiske nyheter, som har eksperimentert med automatisert innholdsoversettelse siden oppstarten.

For bare to år siden begynte de å bruke en AI-drevet teknologi fra selskapet Tilde for å effektivisere prosessene sine. Systemet analyserer titusenvis av opplastede historier og deres menneskeskapte oversettelser for å lære språket nettstedet bruker og samsvarer med den offisielle stilguiden.

Ytterligere områder for AI i innholdsproduksjon

Andre områder som AI hjelper med innen innholdsproduksjon er:

• Legge til trending søkeord
• Finne synonymer
• Sentimentanalyse
• Grammatikksjekk
• Bildegjenkjenning
• Automatisert rapportering
• Omformatering av artikler
• Innholdsmoderering

AI i innholdspublisering

Tradisjonelt har innholdshåndtering vært et alvorlig problem for redaktører. Kunstig intelligens kan også brukes til å automatisere publiseringsprosessen. Det kan redusere rutinemessig arbeidsmengde gjennom automatisering og optimalisering av lenking mellom artikler. Det kan også brukes til å optimalisere affiliate-lenking ved å analysere innhold som bilder, lyd, video og tekst. Det interessante er at kunstig intelligens kan gjøre disse oppgavene millioner av ganger raskere og bedre enn noe menneske. Videre har SEO spilt en stadig viktigere rolle i årevis. Uten for eksempel riktig innstilling av metadata har innholdet ditt mindre sjanse for å bli funnet på nettet. Disse SEO-utfordringene kan knapt mestres alene. Alt som ikke er kreativt av natur, kan gjøres av AI. Diagrammet nedenfor viser gjennomsnittlig tid brukt på den avgjørende, men noen ganger repeterende oppgaven med søkeordanalyse basert på størrelsen på et bestemt nettsted.

Konklusjon

AI gir redaksjoner mange muligheter til å jobbe mer effektivt. På grunn av temaets kompleksitet og frykten som følger med ny teknologi, blir utgivere ofte overveldet og har en tendens til å ri den utJeg tror det er viktig å bare komme i gang med å bruke AI og se selv. Alle selskaper er forskjellige. Basert på din erfaring kan du deretter bestemme om og hvordan du vil fortsette å bruke AI-drevne teknologier. Det bør være en trinnvis tilnærming. Angående frykten for at AI kan erstatte mennesker: mennesker er fortsatt svært nødvendige. Jeg tror at mennesker aldri vil bli erstattet av programvare innen publisering og media, siden kreativitet og kunst er en grunnleggende og uerstattelig del av å skape verdifullt innhold. Redaksjonelle team bør ikke bruke tid på å bygge hyperlenker, automatisk lenke produkter eller laste opp historier. Det er det AI kan gjøre. Menneskelige skribenter vil bare bli støttet av AI, redaksjonelle jobber vil bli enklere, og gjennomsnittlig kvalitet på artiklene våre sannsynligvis enda bedre.

«KI bør være en forlengelse av teamet ditt. Det bør ikke være teamet ditt.» Hanifa Dungarwalla , Group Digital Marketing Manager hos Bauer Media