8 formas de as empresas de notícias e conteúdos utilizarem a I.A. para poupar dinheiro e melhorar a experiência do utilizador

    A melhor forma de compreender o impacto da tecnologia é compreender as especificidades, os exemplos de como aplicar efetivamente a tecnologia para resolver problemas actuais. Seguem-se 8 soluções de IA comuns que os nossos clientes de jornais, revistas, empresas de conteúdos e de meios digitais utilizam para poupar dinheiro e melhorar a experiência do utilizador.

Esta publicação deverá ajudá-lo a compreender como utilizar a IA para poupar dinheiro através da implementação de processos escaláveis e melhorar a experiência do utilizador sem aumentar os custos. Para beneficiar realmente da utilização da IA para aumentar a automatização, terá de ter os dados certos, ter dados suficientes, ter uma metodologia que possa ser definida com pontos de dados e ser criativo na compreensão de como aplicar ou criar soluções para partes do fluxo de trabalho da sua equipa

Exemplos de soluções de IA para jornais, revistas e empresas de conteúdos

        
1) Geração de resumos
        
    
Ofereça resumos aos seus leitores em grande escala, gerando automaticamente resumos dos artigos que publica. Os novos modelos de resumo, como o modelo de resumo abstrativo atualmente utilizado pelos nossos clientes, são muito mais sofisticados do que os resumos baseados na extração anteriormente disponíveis no mercado.
      
        
2) Gerar títulos de artigos
     
    
Utilizando a tecnologia de resumo abstrativo explicada acima, pode gerar uma única frase de resumo para um artigo a ser utilizada como título ou numa etiqueta de metadados para motores de busca.
        
        
3) Gerar notícias faladas (áudio) a partir de texto
      
    
Utilizar uma voz gerada para ler as notícias a partir de texto. Personalize a voz utilizando dados de treino de um narrador.
       
        
4) Extrair palavras-chave do conteúdo para campanhas de SEO e SEM
       
    
A geração de palavras-chave para cada artigo reduz a carga de trabalho dos redactores e editores de conteúdos. A utilização de palavras-chave geradas automaticamente aumenta a probabilidade de não se perderem palavras-chave relevantes. A licitação de palavras-chave com boa classificação aumenta o seu índice de qualidade.
     
        
5) Classificar o conteúdo
        
    
Utilizamos sistemas de recomendação para criar ligações cruzadas para conteúdos publicados e para sugerir artigos relevantes aos utilizadores. Isto poupa automaticamente tempo e aumenta a participação dos utilizadores. Os sistemas de recomendação ao nível do utilizador podem direcionar melhor os utilizadores individuais com conteúdos interessantes para que passem mais tempo consigo.
     
        
6) Deteção de anomalias
       
    
Pode classificar automaticamente o conteúdo das notícias por secção e personalizar a etiqueta com as secções que lhe interessam. Pode ser mais valioso para um agregador de conteúdos
        
        
7) Pesquisa semântica
     
    
A maioria dos motores de busca de jornais e sistemas de ficheiros utiliza a correspondência exacta de texto e, se não tiver a consulta exacta, é provável que perca uma grande quantidade de conteúdo relevante. Melhore a capacidade dos seus redactores para encontrarem material de origem na sua própria base de dados, permitindo que os seus próprios colaboradores pesquisem com linguagem natural e, ao mesmo tempo, permitindo que os seus leitores pesquisem e encontrem conteúdos mais relevantes.

Exemplo de consultas:

Pesquisa semântica: "Resposta da União Europeia à Pandemia" incluiria resultados que exigiriam a introdução de um

Texto exato (pesquisa elástica): "Resposta de Espanha à covid-19" + "Resposta de Espanha ao coronavírus" "Resposta da política pública alemã ao coronavírus" ... 

Compreender a diferença? Vê o problema?

8) Poupar nos custos de licenciamento para os agregadores

    
Muitos países têm leis relativas ao nível de conteúdo, mesmo até a uma quantidade específica de palavras ou palavras que podem ser utilizadas seguidas, que podem ser utilizadas sem infringir as leis de direitos de autor e pagar os custos de licenciamento necessários. Ao utilizar a sumarização abstractiva (por exemplo, um modelo de sumarização que reescreve o conteúdo) está a produzir um trabalho derivado que, com pequenas edições, pode ser um trabalho derivado compatível. O resultado: poupança de tempo e dinheiro e resultados de melhor qualidade!