Як Echobox використовує штучний інтелект для допомоги інтернет-видавцям

Створюючи технологію для видавців, важливо врахувати більш широкі зміни, які зараз порушують галузь.

З іншого боку, доходи від видавництва падають. Існує тривожне і реальне питання про майбутнє індустрії новин та стійкість незалежної журналістики. Люди купують менше газет і безкоштовно знаходять свої новини в Інтернеті. В даний час важлива частка доходу, яку видавнича галузь отримує від показів оголошень на їх веб-сайтах.

Цікавим у споживанні новин в Інтернеті є те, звідки відбувається зростання трафіку. Люди все частіше отримують свої новини з Facebook та Twitter та знаходять історії на основі того, про що говорять їхні друзі. Залучення більших доходів для інтернет-видавців полягає в оптимізації їх присутності в соціальних мережах (і в оптимізації з точки зору охоплення та клацання посилань на сайт видавця). Саме тут ми вирішили зосередити свою технологію.

Вибрати правильний вміст, яким можна поділитися за допомогою інтуїції протягом дня, є складним завданням. Вибрати оптимальну хвилину дня за допомогою інтуїції майже неможливо. Ще складніше розглянути конкуруючі вимоги різних статей і скласти їх за графіком, щоб кожна історія мала достатній простір, максимально використовуючи великі літери для піків, коли аудиторія видавця перебуває в Інтернеті.

Типова людина може взяти до уваги кілька різних змінних, намагаючись передбачити ефективність публікації в соціальних мережах. Однак для машини кількість змінних може бути майже нескінченною. Тільки інтелектуальна машина має можливість з високою точністю передбачити, скільки кліків охопить і досягне посилання, яке створить публікація. Echobox розробив платформу AI, яка враховує велику кількість змінних та аналізує їх у режимі реального часу, щоб визначити оптимальну продуктивність після публікації.

Ми робимо це різними способами. Коли видавець використовує Echobox, їх історії автоматично вводяться в наш алгоритм. Наш алгоритм сканує ці історії в режимі реального часу і присвоює кожній оцінку – наскільки ймовірно, що історія буде добре працювати. Він може оцінити всі історії, які є у розпорядженні видавця, і створити порядок розкладу, який оптимізуватиме переходи по соціальних мережах протягом дня.

Робота з AI викликає цікаві логістичні питання, які кидають виклик нашим людським припущенням про найкращий спосіб робити щось. Клієнти часто повідомляють нам, що їм потрібен постійний потік новин протягом дня, і ми створили алгоритм, який може це врахувати. Але, з суто технічної точки зору, групування більшої кількості новин у пікові години, як-от години роботи, буде найбільш ефективним з точки зору трафіку.

Тоді завжди є складність, властива оптимізації для закритої системи, такої як Facebook. Зміни в алгоритмі Facebook досягли майже міфічного статусу, значною мірою через їх непередбачуваність та часто далекосяжні наслідки. Такі зміни, як “Миттєві статті”, демонструють бажання Facebook асимілювати засоби масової інформації на своїй платформі (так само, як і в режимі миттєвих повідомлень та відео в прямому ефірі. Справедливе питання, що Facebook має намір робити із засобами масової інформації та що це означає для доходів видавців, а також для незалежної журналістики. Однак, на даний момент, Миттєві статті, здається, представляють цікавий новий спосіб для видавців розповсюджувати свій вміст, тоді як Facebook об’єднує рекламу в статті та повертає ці доходи видавцю. На щастя, Echobox повністю сумісний з миттєвими статтями.

Розробка технології, яку ми маємо в Echobox, є надзвичайно складною новою межею AI – застосовуючи можливості глибокого навчання до реальної проблеми стійкості цифрових новин. А сукупні дані наших видавців – це надзвичайно цікавий набір даних, проект того, як ми як суспільство споживаємо історії сьогодні.

Ця стаття була опублікована на сайті insights.echobox.com.

Спочатку ця публікація була опублікована за адресою https://www.linkedin.com/pulse/how-echobox-uses-artificial-intelligence-help-online-marc-fletcher/.

Marc Fletcher люб’язно дозволив нам перекласти і опублікувати цю статтю.