Это перевод исследования «ИИ для локальных медиа».
Часть 1. Мифы и заблуждения про искусственный интеллект для локальных медиа
Часть 2. Как выглядит искусственный интеллект на практике
Часть 3. Как локальному медиа начать работать с искусственным интеллектом
Часть 4. Преимущества искусственного интеллекта для локальных медиа
Часть 5. Итоги: примеры, как локальные медиа используют ИИ на практике ← мы тут
→ Исследование проведено агентством Media Voices совместно с компанией United Robots
Ниже изложена практика применения искусственного интеллекта в следующих изданиях:
- Stavanger Aftenblad, Норвегия
- RADAR AI, PA Media, Великобритания
- НТМ, Швеция
- НРК Медиа, Нидерланды
- McClatchy, США
Каждое из этих медиа решало задачи с помощью ИИ по своему.
ИИ использовался для составления отчетности, увеличения подписки, персонализации информационных бюллетеней и многого другого.
↓
Практический ИИ решает проблемы. Речь идет о проблемах с ресурсами, чтобы позволить местным медиа заполнить информационные пробелы. Новостные редакции, обеспокоенные тем, что ИИ заменит репортеров, приходят к пониманию того, что автоматизированный контент — это не журналистика, а инструмент, который можно использовать, чтобы помочь им лучше обслуживать свои сообщества. Читателям не важно, что контент, который они читают, создан роботами, главное, чтобы они получали интересную, полезную, местную информацию.
Приведенные ниже тематические исследования показывают, что эти преимущества сосредоточены на предоставлении контента в большом объеме, быстро и с высоким уровнем релевантности для целевых групп местного населения и даже отдельных людей. И все это без необходимости привлечения дополнительных ресурсов, совсем наоборот. Репортеры могут покинуть свои рабочие места, чтобы выйти в общество и собрать местную информацию, чтобы обеспечить дифференциацию, необходимую для выживания.
Stavanger Aftenblad, Норвегия
Сокращение оттока
Stavanger Aftenblad — ежедневная газета, базирующаяся в Ставангере, Норвегия, и принадлежащая Schibsted Media Group. Газета столкнулась с проблемой высокого оттока новых цифровых подписчиков. Онлайн—редактор Элин Стуланд объяснила, что часто люди регистрируются на подписку, чтобы прочитать отдельную статью, которая их заинтересовала, но затем отменяют подписку.
Чтобы решить эту проблему, команда онлайн—издания решила, что им нужен способ привлечь читателей на постоянной основе.
Местные футбольные репортажи предоставили идеальную возможность. «В юго—западной Норвегии насчитывается более 100 различных футбольных клубов, и каждый сезон проводится более 7 000 матчей. В них участвуют около 10 000 игроков», — объясняет Стьюланд.
Поскольку потенциальная аудитория включает в себя членов семьи, друзей и болельщиков, желающих следить за игрой своей команды, возникла проблема, как освещать такое количество матчей при ограниченных ресурсах.
Ответ был найден в сотрудничестве между Aftenbladet и норвежским информационным агентством NTB. В сотрудничестве они разработали робота, который мог предоставлять отчеты о матчах, используя данные, предоставленные тренерами отдельных команд с помощью приложения, предоставленного Норвежской футбольной ассоциацией. Тренеры заполняли составы команд и информацию о матчах, включая информацию о забитых голах, удалениях и заменах.
В интервью INMA Стьюланд объяснил: «Через их открытый API мы можем получить доступ ко всем этим данным и ввести их в генератор статей. Оттуда данные обогащаются естественным языком для создания статей». Газета Stavanger Aftenblad изначально наняла журналиста на полный рабочий день, чтобы он занимался исключительно местным футболом. «Мы добавили еще одного, потому что это так хорошо сработало», — сказал Стьюланд. «Обещание заключалось в том, чтобы освещать местный футбол так, как будто это Лига Чемпионов. Это бесконечное обещание, поэтому [читатели] остаются с нами».
Недвижимость и годовые отчеты
В Stavanger Aftenblad также есть роботы, работающие в сфере недвижимости и годовых отчетов для местных предприятий. «Это также очень хорошо работает для нас», — сказала Стьюланд.
Она объяснила, что автоматизированная журналистика дала газете возможность быть ближе к населению, которое она обслуживает, будь то продажа домов в конкретных районах или годовые отчеты для небольших местных предприятий. «Благодаря автоматической журналистике мы стали ближе к людям», — сказала она.
Совет Стьюланда для начала работы с ИИ заключается в том, чтобы видеть возможности, а не проблемы. «Существует так много данных, которые мы могли бы использовать для различных проектов, таких как движение транспорта, погода. Я думаю, что до тех пор, пока у Вас есть данные, это бесконечный путь возможностей. Я бы просто попробовала начать с меньшего проекта и попытаться убедить редакцию в том, что это хорошая идея».
Она отметила, что редакция новостей Aftenbladet больше не беспокоится о внедрении ИИ, но первоначально они скептически относились к ценности автоматизированного контента. С тех пор они увидели преимущества, особенно в том, что касается оповещения об историях, которые в противном случае они могли бы пропустить:
«Мы создали свою систему оповещения и сделали много действительно хороших журналистских материалов. Это такой побочный эффект — я никогда не думал о том, что благодаря этому мы сможем делать вещи, которые у нас действительно хорошо получаются, но о которых мы не знаем».
«Это обещание нашим читателям, что если вас это интересует, то в Ставангере вы получите лучшее освещение событий… Мы ближе к людям с автоматической журналистикой».
Элин Стуланд, онлайн—редактор, Stavanger Aftenblad
RADAR AI, PA Media, Великобритания
Заполнение пробелов в ресурсах
RADAR от PA Media — это местная новостная лента, которая сочетает искусственный интеллект и традиционную подачу новостей, чтобы снабжать местные СМИ основанными на данных историями, на освещение которых у них часто не хватает ресурсов.
С момента запуска в 2018 году, в сотрудничестве с Urbs Media и при финансировании Google News Initiative, сервис предоставил более 600 000 местных новостей. Его клиентами являются местные и национальные новостные издательства, которые подписываются на сервис в зависимости от количества регионов местных органов власти, которые им необходимо освещать.
При традиционной модели новостной ленты может быть очень сложно сделать так, чтобы истории работали для конкретных изданий, особенно на местном уровне. RADAR отличается тем, что он создает местные версии историй на основе национальных наборов данных, которые могут быть разбиты по регионам — местные органы власти, полицейские силы, служба здравоохранения Trust. В случае с данными местных органов власти, это может равняться 400 версиям одной истории.
Журналисты RADAR создают шаблоны, которые используются для форматирования версии истории для каждого района. «Часто это несколько шаблонов, потому что тип материала зависит от того, что говорят цифры», — объясняет редактор RADAR Джозеф Хук.
Например, для статьи, посвященной преступлениям с использованием ножей, может быть три шаблона: один для районов, где преступность с использованием ножей снизилась, несмотря на ее рост в стране; другой для районов, где преступность с использованием ножей выросла; и третий для районов, где преступность с использованием ножей достигла рекордного уровня. «Для каждого из этих шаблонов нужен немного другой способ рассказать историю», — говорит Хук.
Технология естественного языка
Репортеры RADAR берут набор данных, углубляются в цифры и находят нужный ракурс, а затем отправляются за цитатами. «Они делают все то, что должен делать журналист, занимающийся данными, — говорит Хук. Разница в том, что они ищут сюжет для каждой области в данных, а затем пишут свои истории на естественном языке с помощью программного обеспечения, которое позволяет им создавать несколько версий».
ИИ RADAR подбирает все соответствующие цифры для каждой области и использует технологию естественного языка, чтобы содержание не было похоже на «слияние писем». «Он делает то, что сделал бы местный журналист, если бы работал в этой газете», — говорит Хук.
Проблема многих местных газет заключается в том, что у них нет журналистов для освещения подобных историй. «Многие местные газеты, особенно небольшие местные газеты, никогда не смогут получить эти наборы данных», — сказал Хук. «Они могут рассказать важные истории о районе, но если Вы — местный журналист, то количество времени, которое Вам придется потратить на то, чтобы сидеть и копаться в электронной таблице, кроме как в цифрах самого высокого уровня, превышает все Ваши возможности».
Контент, созданный RADAR, может быть использован в том виде, в котором он был предоставлен, но Хук сказал, что он также используется в качестве основы для дальнейших местных комментариев. «Они могут либо опубликовать все как есть, либо взять цифры и тенденции, которые мы описали, и найти кого—то другого, кто предоставит немного контекста и голоса… чтобы сделать эту последнюю часть работы».
Хук видит огромную ценность в автоматизации, упрощающей процессы и освобождающей время для журналистов. Он сказал: «Она может сделать многое из того, что привязывает людей к их столам, освобождая их от необходимости выходить на улицу и встречаться с людьми, что немного утрачивается в журналистике.
«Автоматизация может принести огромную пользу. Она может упростить процессы, освободить время. В местной редакции новостей она может сделать многое из того, что привязывает людей к их столам, освобождая их от необходимости выходить на улицу и встречаться с людьми».
Джозеф Хук, редактор, RADAR AI
НТМ, Швеция
Растущая подписка
Группа NTM в Швеции состоит из 18 местных издательств новостей по всей стране. В 2020 году группа объединилась для разработки общей стратегии подписки с целью удвоить количество цифровых подписчиков за трехлетний период. Цель заключалась в том, чтобы с 55 000 в 2020 году довести число подписчиков до 210 000 в 2023 году.
Стратегия роста основывалась на доказательстве ценности местных новостей. Руководитель отдела редакционного развития Йенс Петтерссон сказал, что для этого необходимо определить, что ценят читатели, укрепить отношения с ними и сформировать привычки. «Подготовка к удвоению была похожа на попытку ускориться на всех этих столпах одновременно», — сказал Петтерссон.
Петтерссон сказал, что автоматизированный контент является важной частью проекта. Он сказал в блоге United Robots: «Чтобы создать ценность для читателей, Вам нужна хорошая журналистика и хорошие сотрудники. Для нас это включает роботов — они быстрые, целенаправленные и продуктивные».
Обращая особое внимание на скорость, Петтерссон привел пример робота, который работает над обновлением информации о дорожном движении. Репортеры традиционно создавали отчеты о дорожном движении в ответ на электронные письма от местных властей, создавая отчеты из оповещений, а затем загружая их в CMS. «Робот действует мгновенно», — сказал Петтерссон.
Он описал робота как «идеального сотрудника» — быстрого, сосредоточенного и с очень высокой производительностью. «Речь идет о том, чтобы получить больше контента и больше журналистики в тех областях, которые, как мы знаем, имеют значение для подписки. Именно здесь и приходят на помощь роботы, они помогают нам в этом».
Выполнение скучной работы
Автоматизированный контент обеспечивает объем трафика на NTM. В 2021 году лучший репортер NTM достиг 4,9 млн. просмотров страниц по сравнению с 9,4 млн. просмотров страниц, сгенерированных роботами. Но роботы не заменяют журналистов.
По словам Петтерссона, показав репортерам преимущества вовлечения читателей, которые дает автоматизация контента, они стали рассматривать ее как ценное дополнение к их журналистской деятельности, беря на себя рутинные задачи, чтобы они могли сосредоточиться на работе, для которой их учили.
«Это освобождает время для репортеров—людей, чтобы они могли использовать свой аналитический ум», — говорит Петтерссон. «Робот может выполнять скучную работу, а репортер может изучить ее». Он объяснил, что некоторые из инструментов искусственного интеллекта, которые использует NTM, наиболее ценны в качестве предупреждений. «Этот дом был продан четыре раза за шесть месяцев, и с каждым разом он становится все дороже. Что здесь происходит? В каком—то смысле это для нас как исследователь».
Петтерссон сказал, что для получения максимальной отдачи от ИИ важно проанализировать, какой автоматизированный контент работает для Вашей аудитории. «В нашем случае было совершенно очевидно, что текст о недвижимости был важен для наших читателей».
Он сказал, что интерес читателей послужил оправданием для проекта, а также толчком для изучения того, как можно улучшить представление и форматы.
«Можем ли мы представить их в лучшем виде на первых страницах или на веб—сайтах? Вместо того, чтобы просто публиковать информацию о единичных продажах, одну за другой, могли бы мы также публиковать информацию о самых дорогих объектах недвижимости за неделю? Вы можете разрабатывать продукты, выясняя, какая робототехника действительно работает для Вашей аудитории.»
«Автоматизация и искусственный интеллект важны, потому что они освобождают время для репортеров—людей, которые могут привнести свой аналитический ум. Робот может сделать скучную работу. А потом репортер может изучить это».
Йенс Петтерссон, руководитель отдела редакционного развития, НТМ
НРК Медиа, Нидерланды
Автоматизация и персонализация
NRC Media — это издатель старых газет, расположенный в Амстердаме. У группы более 20 информационных бюллетеней, и до внедрения ИИ все они создавались вручную редакционной командой. ИИ рассматривался как возможность сэкономить время за счет автоматизации и повысить вовлеченность за счет персонализации.
Менеджер по данным и инновациям Луук Виллекенс объяснил, что создание информационных бюллетеней может занимать до трех часов, начиная с выбора статьи, подбора изображений и тестирования заголовков. «С автоматизированной рассылкой это время не требуется», — сказал он.
Помимо автоматизации создания информационных бюллетеней, ИИ ввел персонализацию. NRC не использует на своем сайте отслеживающие файлы cookie. Вместо этого издательство использует историю чтения подписчиков для персонализации. Рассылка содержит 12 статей, три из которых являются трендовыми в этот день, а девять основаны на ранее прочитанных статьях.
По словам Виллекенса, персонализация не только экономит время, но и влияет на вовлеченность аудитории, демонстрируя улучшение стандартных KPI рассылки — от количества открытий до количества кликов. «Читатели читают больше статей из персонализированных рассылок, чем из рассылок, отобранных редакцией», — пояснил он.
Он отметил, что цифровая активация также является важным показателем, поскольку информационный бюллетень был разработан в первую очередь как драйвер удержания. «Мы увидели, что люди, получавшие эту рассылку, были более активны на еженедельной основе на нашем сайте или в нашем приложении, чем другие подписчики. Это было очень позитивно».
Редакционный вклад
Автоматизация не положила конец редакторскому вкладу в создание рассылки. Первоначально сотрудники отдела новостей с недоверием отнеслись к внедрению искусственного интеллекта в процесс создания информационных бюллетеней, в частности, из—за проблем с отбором материалов.
Вилликенс объяснил, что NRC ежедневно публикует около 120 статей, некоторые из них длинные, но многие короткие, а также несколько колонок мнений.
«Иногда в самом начале мы видели, что если в бюллетене было 12 статей, то восемь из них были колонками или мнениями. Баланс был не очень хорошим». Он сказал, что баланс улучшился, и хотя каждый читатель получает только 12 статей в бюллетене, почти 90% опубликованных статей попадают в бюллетень. «В рассылку попадает больше статей».
Участие редакции в установлении правильных правил отбора статей было решающим в улучшении автоматизированного информационного бюллетеня, и Виллекенс сказал, что редакция по—прежнему оспаривает результаты работы. «И я думаю, что это хорошо», — сказал он. «Они являются действительно важной заинтересованной стороной в подобном проекте».
Он сказал, что при внедрении ИИ важно смотреть глазами читателя и журналиста, чтобы понять, какие преимущества он может дать обеим сторонам. «Я думаю, что ИИ должен соответствовать ДНК Вашей компании», — сказал он, — «Но если Вы работаете в СМИ и можете показать, что проект ИИ экономит время журналистов, я думаю, что тогда это будет фактором успеха, потому что это означает, что журналисты смогут больше сосредоточиться на том, в чем они хороши — на предоставлении правильного контента».
«Если у них будет больше времени для хорошей истории или времени для большего количества историй, я думаю, это очень важно для будущего медиа—компании».
«Самое важное для нас при использовании ИИ — это то, что он должен вписываться в ДНК NRC. Он должен помогать либо нашим журналистам, либо нашим читателям, а чаще всего и тем, и другим».
Луук Виллекенс, менеджер по данным и инновациям, NRC Media
McClatchy, США
Регулярность и масштаб
McClatchy начала свой проект по ИИ весной 2022 года и сейчас внедряет автоматизированный контент на нескольких рынках10. Издательство местных новостей могло определить темы, которые привлекали новую аудиторию — в частности, продажа недвижимости — но у него не хватало репортеров для их освещения. В настоящее время усилия ИИ направлены на использование роботов для заполнения пробелов в информации о сообществе и предоставления более полного предложения местной подписки.
«Нашей проблемой был сбор информации», — говорит Синтия ДюБоуз, вице—президент по росту аудитории и монетизации контента в McClatchy. «Мы смотрели на то, с чем взаимодействует наша аудитория, и где были возможности? Самой большой из них, которая бросалась в глаза
была недвижимость».
ДюБоуз объяснил, что каждый раз, когда местные команды писали о недвижимости, контент привлекал аудиторию. «Люди хотят знать, какие у них есть возможности, и я думаю, что когда Вы покупаете дом, это одна из самых больших инвестиций, которые Вы делаете. Вы всегда будете проверять эти инвестиции».
Команда начала изучать возможности создания такого типа контента в масштабе, и, имея структурированные данные по всем регионам, McClatchy внедрила робота для составления отчетов о сделках с недвижимостью в определенных почтовых индексах.
Репортеры и раньше создавали такого рода материалы о недвижимости, но без регулярности. ИИ позволил им сделать это на регулярной основе и в масштабах всего рынка.
«Если бы у одного из наших репортеров было время, чтобы сделать это, у нас была бы эта информация», — сказал ДюБоуз. «Но если это была напряженная неделя, то мы могли неделями или месяцами не иметь этой информации. Бот позволил нам добиться регулярности и масштаба на рынках, где у нас никого не было».
Рост и монетизация
ИИ дает McClatchy дополнительный контент и возможность вводить дополнительные продукты. «Пробел был не в контенте о недвижимости, — сказала ДюБоуз, — а в масштабе и объеме». Она объяснила, что как только отдел новостей был доволен тем, что публиковал робот, она спросила: «О, а можем ли мы теперь создать информационный бюллетень?».
Еще одно преимущество, которое дает масштабный контент, — это трафик, особенно первые посетители, что способствует росту. «Сейчас мы оцениваем, что две трети наших читателей контента с искусственным интеллектом — это первые посетители», — сказал ДюБоуз. «Теперь у нас есть возможность направить их с этого охвата глубже на наш сайт. Это определенно помогает в части роста, потому что позволяет нам охватить людей, которые обычно не приходят и не взаимодействуют с нами».
ДюБоуз отметил, что автоматизированный контент не является готовым решением. «Он постоянно меняется», — сказала она, и для того, чтобы все двигалось вперед, необходимо общение. «У нас есть замечательный директор по ИИ. Она еженедельно общается с нашими редакторами на местах. Наши внедрения ИИ сильны благодаря нашим редакторам в редакциях».
По ее словам, отправной точкой для внедрения ИИ стали встречи в местных редакциях, где собрались репортеры и редакторы, пишущие о недвижимости, чтобы определить, как должен выглядеть автоматизированный контент.
«Они смотрели на длину, смотрели на тон, говорили: «Включите эти точки данных». Они обучали бота… они могут не сказать, что обучали бота, они могут сказать Вам: «Мы редактировали очень плохие тексты»».
Если вам интересно влияние искусственного интеллекта на мир медиа, подпишитесь на канал «AI for media»