Преимущества искусственного интеллекта для локальных медиа

30.05.2023

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 ← мы тут

Часть 5. Итоги: примеры, как локальные медиа используют ИИ на практике

→ Исследование проведено агентством Media Voices совместно с компанией United Robots


Существует множество различных способов внедрения искусственного интеллекта в новостную редакцию для улучшения качества репортажей, роста аудитории, вовлечения и многого другого. Вот лишь некоторые из преимуществ, которые местные медиа-организации получили от своих проектов ИИ.

Делать больше, быстрее

От анализа данных до создания контента, ИИ может делать гораздо больше и гораздо быстрее, чем репортеры-люди.

Аудит 2022 года, проведенный LION Publishers, американской организацией, поддерживающей независимые новостные издательства, обнаружил, что одной из самых больших проблем группы было «увеличение количества редакционного контента без операционной инфраструктуры для его поддержки».

Именно эту проблему решила компания McClatchy с помощью своего бота по недвижимости. Издательство создавало контент о продаже недвижимости на нескольких рынках, но не на регулярной основе. «Если бы у одного из наших репортеров было время, мы бы получили эту информацию», — говорит ДюБоуз из McClatchy. «Но если он был занят, мы могли неделями обходиться без информации. Робот позволил нам обеспечить регулярность и масштаб на рынках, где у нас не было никого, кто бы мог достать информацию».

В других ситуациях решающее значение имеет скорость доставки, и роботы просто быстрее. Петтерссон из компании NTM использовал отчеты о дорожном движении, чтобы доказать свою точку зрения. «У нас есть один робот, который работает над дорожной ситуацией, и он намного быстрее, чем наши собственные репортеры. Они видят в своем почтовом ящике электронное письмо от властей, в котором сообщается, что произошла авария. Им нужно внести этот текст в CMS и разместить его на нашем сайте. Робот действует мгновенно».

Суть этих и других примеров использования, которые мы рассмотрели, заключается в том, чтобы быстро получить больше контента, который важен для местной аудитории. «Речь идет о том, чтобы получать больше журналистских материалов в тех областях, которые, как мы знаем, имеют значение. Именно здесь и приходят на помощь роботы, они помогают нам в этом», — объяснил Петтерссон.

Обеспечение отдачи

Практический ИИ — это окупаемость инвестиций.

Газета Stavanger Aftenblad столкнулась с проблемами в увеличении своей абонентской базы, высокий уровень оттока подписчиков препятствовал росту. Внедрение освещения футбола среди юниоров позволило команде выполнить обещание предоставить лучшее освещение футбола в Ставангере. Стьюланд сказал: «Это бесконечное обещание, поэтому они просто хотят остаться с нами. Отток был ниже с самого начала».

McClatchy отмечает увеличение числа посетителей, впервые зашедших на сайт, что соответствует амбициям по увеличению аудитории. По оценкам Дюбоза, две трети читателей контента AI — это первые посетители. «Теперь у нас есть возможность направить их от этих материалов глубже на наш сайт и в нашу журналистику, созданную журналистами», — сказала она. «Это определенно помогает в развитии, потому что позволяет нам охватить людей, которые обычно не приходят и не взаимодействуют с нами». 

Если посмотреть на стандартные KPI электронной почты, то вовлеченность аудитории в автоматизированные рассылки NRC выше, чем в те, которые составляются вручную. Но самым важным показателем для Виллекенса является цифровая активация. Он сказал: «Эта рассылка была скорее для удержания, чем для привлечения новых подписчиков». Его команда отслеживала определенные сегменты подписчиков в течение 12 месяцев и увидела, что люди, получающие персонализированные электронные письма, были более активны на еженедельной основе, чем на сайте или в приложении NRC.

Расширение охвата

Проект McClatchy по недвижимости позволил издательству расширить охват в большем количестве редакций. Он также способствовал разработке новых продуктов. Дюбоуз, отвечающая за рост и монетизацию, сказала, что бот по недвижимости дал ей достаточно контента, чтобы подумать о новых предложениях. «Я могу сказать: «О, мы можем создать информационный бюллетень?». И это будет продукт, который можно будет рекламировать и говорить: «Эй, у нас также есть рассылка о недвижимости».

Стьюланд из Stavanger Aftenblad заставил читателей освещать юношеский футбол так, будто это Лига Чемпионов. Без искусственного интеллекта он никогда бы не смог освещать 7 000 матчей юниоров каждый сезон, что необходимо для выполнения этого обещания.

Аналогичным образом, газета Stavanger Aftenblad использует ИИ для подготовки деловых отчетов на местном уровне. Стьюланд сказал: «Это могут быть действительно небольшие предприятия, но они оказывают большое влияние на свой район или городской округ. С помощью автоматической журналистики мы становимся ближе к людям. О таком я раньше не мог и подумать».

«ИИ экономит время журналистов, позволяя им сосредоточиться на создании реальной ценности. Он может помочь быстро донести больше контента до местной аудитории».

Освобождение времени

Все, с кем мы говорили для этого отчета, сказали, что ИИ экономит время журналистов, позволяя им сосредоточиться на создании реальной ценности. Петтерссон из NTM сказал: «ИИ высвобождает время для репортеров—людей, чтобы они могли использовать свой аналитический ум. Робот может делать скучную работу».

Хук из RADAR видит огромную пользу от автоматизации, упрощения процессов и выполнения многих вещей в местной редакции новостей, которые привязывают людей к их столам. «Это освобождает их от необходимости выходить на улицу и встречаться с людьми… то, что немного утрачивается в журналистике».

Перед приходом урагана «Ян» 2022 года, самого смертоносного урагана, обрушившегося на Флориду с 1935 года, McClatchy создала ураганного бота. Он использовал искусственный интеллект для сбора данных из Национального центра ураганов и быстро создавал обновленные статьи.

«Это не совсем журналистика», — сказал Дюбоуз, — «Наши журналисты сообщали об эвакуации, готовности городов, других усилиях. Это журналистика, которую не может заменить робот».

Автоматизация информационных бюллетеней NRC позволила сэкономить время редакции на подготовку информационных бюллетеней. До автоматизации ручное создание информационного бюллетеня могло занимать от двух до трех часов, включая выбор статьи, подбор изображений, проверку заголовков.

«Теперь это время не нужно», — сказал Вилликенс. «А благодаря персонализированному слою читатели читают больше статей, чем в рассылках, отобранных редакцией».

«С персонализированным слоем читатели читают больше статей, чем в рассылках, отобранных редакцией».
Луук Виллекенс, менеджер по данным и инновациям, NRC Media

Поддержка повествования

Вы не знаете того, чего не знаете, и одна из вещей, в которой ИИ действительно хорош — это раскрытие историй, которые в противном случае были бы пропущены.

Петтерссон объяснил, как бот по недвижимости компании НТМ действует в качестве предупреждения журналистов об истории, и Стьюланд согласился. «Я никогда не думал о том, что ИИ сделает нас более способными делать вещи, которые мы действительно хорошо умеем делать, но иногда мы не знаем, что они происходят. Мы не читаем все эти списки продаж недвижимости. Это дает нам возможность быть ближе к деталям жизни людей».

Кэмпбелл из United Robot рассказывает о случае, когда робот сообщал о хоккее среди юниоров для некоторых сайтов в США. «Робот засек одну команду, которая впервые выиграла за 40 игр. Редактор не знал об этом, но робот нашел это и превратил в заголовок».

В RADAR это приводит к тому, что национальные истории пишутся с учетом местных особенностей. Хук сказал, что проблема традиционных новостных лент заключается в том, что бывает трудно сделать истории актуальными для конкретных изданий, особенно на местном уровне.

«Мы можем взять не просто набор данных с цифрами верхнего уровня, но мы можем копаться в этих цифрах. Мы создаем специальную версию для каждой области, о которой содержатся данные. Так, если это местные органы власти в Великобритании, мы напишем 350 версий истории в Англии — 400, если по всей Великобритании. Мы создаем истории, которые очень индивидуальны и персонализированы для местной читательской аудитории газет».

Читать часть 5 → Как локальные медиа решают свои задачи с помощью искусственного интеллекта


Новости о том, как ИИ влияет на медиа можно оперативно получать в канале «AI for media»

error: Content is protected !!