8 façons dont les entreprises d'information et de contenu utilisent l'I.A. pour économiser de l'argent et améliorer l'UX
- 8 façons dont les entreprises d'information et de contenu utilisent l'I.A. pour économiser de l'argent et améliorer l'UX
- Exemples de solutions d'IA pour les journaux, les magazines et les entreprises de contenu
- 1) Générer des résumés
- 2) Générer des titres d'articles
- 3) Générer des nouvelles parlées (audio) à partir du texte
- 4) Extraire les mots-clés du contenu pour les campagnes SEO et SEM
- 5) Classer le contenu
- 6) Détection des anomalies
- 7) Recherche sémantique
- 8) Économiser sur les coûts de licence pour les agrégateurs
- Exemples de solutions d'IA pour les journaux, les magazines et les entreprises de contenu
8 façons dont les entreprises d'information et de contenu utilisent l'I.A. pour économiser de l'argent et améliorer l'UX
La meilleure façon de comprendre l'impact de la technologie est de comprendre les spécificités, les exemples d'application de la technologie pour résoudre les problèmes actuels. Voici 8 solutions d'IA courantes que nos clients des journaux, magazines, entreprises de contenu et de médias numériques utilisent pour économiser de l'argent et améliorer l'expérience de l'utilisateur.
Ce billet devrait vous aider à comprendre comment utiliser l'IA pour économiser de l'argent en mettant en œuvre des processus évolutifs et en améliorant l'expérience des utilisateurs sans augmenter les coûts. Afin de tirer profit de l'utilisation de l'IA pour accroître l'automatisation, vous devrez disposer des bonnes données, de suffisamment de données, d'une méthodologie qui peut être définie avec des points de données, et faire preuve de créativité pour comprendre comment appliquer ou élaborer des solutions pour certaines parties du flux de travail de votre équipe.
Exemples de solutions d'IA pour les journaux, les magazines et les entreprises de contenu
1) Générer des résumés
Proposez des résumés à vos lecteurs à grande échelle en générant automatiquement des résumés des articles que vous publiez. Les nouveaux modèles de résumé, tels que le modèle de résumé abstractif actuellement utilisé par nos clients, sont beaucoup plus sophistiqués que les résumés extractifs précédemment disponibles sur le marché.
2) Générer des titres d'articles
En utilisant la technologie de résumé abstractif expliquée ci-dessus, vous pouvez générer une seule phrase de résumé pour un article à utiliser comme titre, ou dans une balise de métadonnées pour les moteurs de recherche.
3) Générer des nouvelles parlées (audio) à partir du texte
Utiliser une voix générée pour lire les nouvelles à partir d'un texte. Personnalisez la voix en utilisant les données d'entraînement d'un narrateur.
4) Extraire les mots-clés du contenu pour les campagnes SEO et SEM
La génération de mots-clés pour chaque article réduit la charge de travail des rédacteurs de contenu et des éditeurs. L'utilisation de mots-clés générés automatiquement augmente la probabilité de ne pas manquer des mots-clés pertinents. Enchérir sur des mots-clés pour lesquels vous êtes bien classé augmente votre score de qualité.
5) Classer le contenu
Nous utilisons des systèmes de recommandation pour créer des liens croisés avec le contenu publié et pour suggérer des articles pertinents aux utilisateurs. Cela permet de gagner automatiquement du temps et d'accroître l'engagement des utilisateurs. Les systèmes de recommandation au niveau de l'utilisateur permettent de mieux cibler les utilisateurs individuels en leur proposant des contenus attrayants afin qu'ils passent plus de temps avec vous.
6) Détection des anomalies
Vous pouvez classer automatiquement le contenu des actualités par section et personnaliser l'étiquette avec les sections qui vous intéressent. Peut être plus utile à un agrégateur de contenu
7) Recherche sémantique
La plupart des moteurs de recherche de journaux et de systèmes de fichiers utilisent la correspondance exacte du texte, et si vous ne disposez pas de la requête exacte, vous risquez de passer à côté d'un grand nombre de contenus pertinents. Améliorez la capacité de vos rédacteurs à trouver des sources dans votre propre base de données en permettant à votre personnel d'effectuer des recherches en langage naturel, tout en permettant à vos lecteurs d'effectuer des recherches fructueuses et de trouver un contenu plus pertinent.
Exemple de requêtes :
Recherche sémantique: "Réponse de l'Union européenne à la pandémie" comprendrait des résultats qui vous obligeraient à saisir un numéro d'identification.
Texte exact (recherche élastique): "Réponse de l'Espagne au covid-19" + "Réponse de l'Espagne au coronavirus" "Réponse de l'Allemagne au corona" ...
Comprendre la différence ? Voir le problème ?
8) Économiser sur les coûts de licence pour les agrégateurs
De nombreux pays ont des lois concernant le niveau de contenu, même jusqu'à une quantité spécifique de mots ou de mots que vous pouvez utiliser à la suite, qui peut être utilisé sans que vous ne violiez les lois sur les droits d'auteur et que vous ne payiez les coûts de licence requis. En utilisant un résumé abstractif (c'est-à-dire un modèle de résumé qui réécrit le contenu), vous produisez un travail dérivé qui, avec des modifications mineures, peut être un travail dérivé conforme. Résultat : des économies de temps et d'argent et des résultats de meilleure qualité !