ニュース＆コンテンツ企業がA.I.を活用してコスト削減とUX向上を実現する8つの方法

    テクノロジーの影響を理解する最善の方法は、現在の問題を解決するためにテクノロジーを実際に適用した例を具体的に理解することです。以下は、新聞、雑誌、コンテンツ、デジタルメディア企業のお客様が、コスト削減とユーザー体験の向上のために活用している8つの一般的なAIソリューションです。

この記事を読めば、A.I.を活用してスケーラブルなプロセスを実装することでコストを削減し、コストを増やすことなくユーザー体験を向上させる方法を理解できるはずだ。AIを活用して自動化を促進し、実際に利益を得るためには、適切なデータ、十分なデータ、データポイントで定義できる方法論、そしてチームのワークフローの一部にソリューションを適用または作成する方法を理解する創造性が必要である。

新聞・雑誌・コンテンツ企業向けAIソリューション事例

        
1) 要約の作成
        
    
掲載記事の要約を自動生成することで、読者に要約を大規模に提供します。当社のクライアントが現在利用している抽象的要約モデルのような新しい要約モデルは、以前市場で入手可能だった抽出ベースの要約よりもはるかに洗練されています。
      
        
2) 記事タイトルの作成
     
    
上で説明した抽象的要約技術を使えば、記事の要約文を1つ生成し、タイトルや検索エンジン用のメタデータタグとして使用することができる。
        
        
3) テキストから音声ニュースを生成する
      
    
生成された音声を使って、テキストからニュースを読み上げる。ナレーターのトレーニングデータを使って音声をカスタマイズ。
       
        
4) SEOとSEMキャンペーンのためにコンテンツからキーワードを抽出する
       
    
記事ごとにキーワードを生成することで、コンテンツライターや編集者の作業負荷を軽減します。自動生成されたキーワードを活用することで、関連キーワードを見逃さない可能性が高まります。上位表示されたキーワードに入札することで、品質スコアが向上します。
     
        
5) コンテンツの分類
        
    
レコメンデーション・システムを使用して、公開コンテンツへのクロスリンクを構築し、関連記事をユーザーに提案します。これにより、自動的に時間を節約し、ユーザーのエンゲージメントを高めます。ユーザーレベルのレコメンデーションシステムは、個々のユーザーをターゲットに、より魅力的なコンテンツを提供することができます。
     
        
6) 異常検知
       
    
ニュースコンテンツをセクションごとに自動的に分類し、気になるセクションでラベルをカスタマイズできる。コンテンツ・アグリゲーターにとっては、より価値のあるサービスかもしれない。
        
        
7) 意味検索
     
    
ほとんどの新聞やファイルシステムの検索エンジンは、正確なテキストマッチングを使用しており、正確なクエリを持っていない場合、多くの関連コンテンツを見逃す可能性があります。自然言語による検索を可能にすることで、ライターが自社のデータベース内でソースを見つける能力を向上させましょう。

クエリの例：

セマンティック検索:"パンデミックに対する欧州連合の対応 "と入力すると、以下のような結果が表示されます。

正確なテキスト（弾性検索）:"コビッド19に対するスペインの対応" + "コロナウイルスに対するスペインの対応" "コロナに対するドイツの公共政策の対応" ... 

違いを理解する？問題がわかるか？

8) アグリゲーターのライセンス費用の節約

    
多くの国では、著作権法を侵害せず、必要なライセンス費用を支払うことなく使用できるコンテンツのレベル、たとえ特定の単語や単語を連続して使用することができるレベルに関する法律がある。抽象的要約（例えば、コンテンツを書き換える要約モデル）を利用することで、ちょっとした編集を加えるだけで、コンプライアンスに準拠した二次的著作物を作成することができる。その結果、時間とコストを節約し、より質の高い結果を得ることができる！