Bizimle iletişime geçin

Haberler

Dünyanın ilk yapay zeka haber podcast’i: Reflected Ukraine

Dünyanın ilk yapay zeka haber podcast’i yayınlandı: Reflected Ukraine. Yeni ve her zaman güncellenen bir program olacak şekilde tasarlanan Reflected Ukraine, insanlar tarafından ve özel olarak tasarlanmış bir sesle yapay zeka kullanılarak üretildi.

Yayınlanma tarihi

on

Dünyanın ilk yapay zeka haber podcast’i yayınlandı: Reflected Ukraine

Yeni ve her zaman güncellenen bir program olacak şekilde tasarlanan Reflected Ukraine, insanlar tarafından ve özel olarak tasarlanmış bir sesle yapay zeka kullanılarak üretildi.

Reflected’in yayıncısı Tor Rauden Källstigen, “Podcast bugün geriye dönük analiz için duruyor. Şimdi podcast’in haber döngüsüne girmesi zamanı geldi. Birçok insan, hızlı bir şekilde güncel haberlere kulaklıklarıyla erişebilmek istiyor” dedi.

İlk olarak, Reflected’in başlangıç için seçtiği konu doğal bir karardı ve Ukrayna’nın Rusya’nın işgaline dair bir haber programı oldu.

Tor Rauden Källstigen, “Batı dünyasının ilgisi, Ukrayna’ya destek için önemli. Kanallarda daha iyi bir içerik, olayların seyrini daha fazla insana ulaşmasını sağlayabilir ve Avrupa’da şu anda neler olup bittiğine dikkat çekebilir” dedi.

Reflected Ukraine, tipik radyo haber yayını olarak bildiğimiz yaklaşık beş dakikalık özet bir haber yayını.

Kitlesel Niş İçerik

Bu gelişme, geçmişte çok dar bir izleyiciye sahip olarak kabul edilen konu alanları hakkında yeni haber podcast’lerinin yapılacağı bir geleceğin işaretini veriyor. Reflected’in hedefi, yüz milyonlarca insanın dünyayı daha iyi anlamasına yardımcı olacak niche içerikler oluşturmaktır.

Reflected Ukraine, yapay zeka teknolojisi tarafından yönlendirilen bir dizi konu tabanlı podcast’in sadece başlangıcı. Hedef, daha fazla konuya genişlemek ve böylece kritik dünya haberlerini daha geniş bir kitleye erişilebilir hale getirmek.

Özel Tasarlanmış Ses

Tor Rauden Källstigen, “Yüzlerce sesi test ettik ve haber okuma için mükemmel bir sesi özel olarak geliştirdik, en istenen özelliklerin bir karışımını içeriyor. Şu anda Apple gibi devlerin yeni nesil konuşma sentezi teknolojisini benimsediğini görüyoruz. Bu, teknolojinin hazır olduğunun bir onayı” diye konuştu.

Üretilen ses medyasına doğru geçiş, Wired tarafından yakın zamanda vurgulanan bir trentti.

Projenin Arkasındaki Teknoloji

Reflected Ukraine, seri girişimci ve yapay zeka uzmanı Tor Rauden Källstigen tarafından başlatıldı. All Ears’in kurucusu olan Tor Rauden Källstigen, sesli medyayı analiz etmek için yapay zekayı erken benimseyen bir medya izleme platformu olan All Ears’in sahibi. Walmart ve Pfizer gibi şirketlerin müşteri listesinde yer alıyor ve ABD’de desteklenen bir girişim ve birkaç yıl önce önemli bir finansman turu da gerçekleştirdi.

Tor Rauden Källstigen, “Ses ortamını seviyorum ve onun gelişimine on yıl ayırdım. Şimdi geleceğe doğru bir sonraki adım zamanı” dedi.

 

Okumaya devam et
Yorum yapmak için tıklayın

Yanıt Ver

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Araştırma

İdeal podcast dinleyicileri genel nüfusa göre daha varlıklı ve eğitimli

Edison Research, The Podcast Consumer 2024 adlı yeni bir çalışma yayınladı. Çalışma, ABD podcast yayıncılığına ilişkin karşılaştırmalı veriler içeriyor ve reklamverenlerin podcast ortamı hakkında bilgi sahibi olmaları için ideal podcast dinleyicilerinin genel nüfusa göre daha varlıklı ve eğitimli olduğu belirtiliyor.

Yayınlanma tarihi

=>

Edison Research, The Podcast Consumer 2024 adlı yeni bir çalışma yayınladı. Çalışma, ABD podcast yayıncılığına ilişkin karşılaştırmalı veriler içeriyor ve reklamverenlerin podcast ortamı hakkında bilgi sahibi olmaları için ideal podcast dinleyicilerinin genel nüfusa göre daha varlıklı ve eğitimli olduğu belirtiliyor.

Edison Research tarafından hazırlanan The Podcast Consumer 2024 raporuna göre podcast’ler, sürekli büyüyen ve yüksek katılımlı bir kitleyi kendine çekerek ana akım bir medya platformu haline geldi.

Edison Research Başkan Yardımcısı Megan Lazovick, ABD’deki haftalık ve aylık podcast tüketimine ilişkin karşılaştırmalı veriler sunan bir web seminerinde içgörüler sundu. Sunum, podcast alanındaki temel araştırma bulgularına odaklandı ve podcast’lerin hedeflenen çekiciliğini ve artan etkisini vurguladı.

Reklamverenlerin podcast dinleyicileri hakkında bilmesi gereken önemli noktalar:

  • Her zamankinden daha fazla insan podcast dinliyor: 12+ nüfusun %67’si şimdiye kadar bir podcast dinledi; 12+ nüfusun %47’si aylık podcast dinleyicisi ve %34’ü haftalık dinleyici.
  • Dinleyiciler podcast’lerle her zamankinden daha fazla zaman geçiriyor: 2014 yılında, 13 yaş ve üzerindekilerin tüm sesleri dinlemek için harcadıkları günlük sürenin %2’si podcast’lerle geçmiştir. Bu sayı 2024’te dört kattan fazla arttı ve podcastler artık günlük ses dinleme süresinin %11’ini oluşturuyor. Haftalık podcast dinleyicilerinin yüzde yirmi üçü her hafta 10 saat veya daha fazla süreyi bu mecrayı dinleyerek geçiriyor.
  • Podcast’ler tüm nesillere ulaşıyor: 6-12 yaş arasındaki çocukların %29’u, 12-34 yaş arasındakilerin %59’u, 35-54 yaş arasındakilerin %55’i ve 55 yaş üzerindekilerin %27’si aylık podcast dinleyicisidir.
  • Podcast dinleyicileri çeşitlilik gösteriyor ve giderek daha fazla kadın dinleyiciye ulaşıyor: Siyahi Amerikalıların %48’i ve Latin Amerikalıların %43’ü aylık podcast dinleyicisidir. Podcast dinleyen ABD’li kadınların sayısı, kadınların %45’inin aylık podcast dinleyicisi ve %32’sinin haftalık podcast dinleyicisi olmasıyla yeni bir zirveye ulaşmıştır.
  • Podcast dinleyicileri, varlıklı ve eğitimli olmaları nedeniyle reklamverenler için oldukça cazip bir kitle: ABD nüfusunun %48’ine kıyasla aylık podcast dinleyicilerinin %56’sının yıllık hane geliri 75 bin doların üzerinde ve ABD nüfusunun %44’üne kıyasla aylık podcast dinleyicilerinin %49’u üniversite eğitimli.
  • Podcast’ler satın alma eğilimindeki kitlelere ulaşıyor: Haftalık podcast dinleyicilerinin %46’sı bir podcast’te duydukları reklam sonucunda bir ürün veya hizmet satın alıyor. Podcast endüstrisi, reklamverenlerin tüketicilerle eşleşmesine yardımcı olacak metriklere sahip.

Lazovick şunları söyledi:

“Bu rapordaki her unsur tek bir amaç doğrultusunda seçildi: Podcast sektörünü desteklemek ve ilerletmek. Çünkü harika içeriklerin ve bunların arkasındaki yaratıcıların desteklenmesi gerekiyor. Sektör ölçümlerinin yanı sıra bugünün içgörüleri, kitleleriyle daha etkili bir şekilde bağlantı kurmak isteyen herkes için değerli araçlar.”

Raporun tamamını buradan okuyabilirsiniz (PDF)

Kaynak: PodNews

Okumaya devam et

Haberler

Spotify, podcast kontrol paneline “tüketim saatleri” verilerini ekledi

Spotify podcast kontrol paneline “tüketim saati” verilerini ekledi. Bu veri, dinleyicilerinizin Spotify’daki her bir bölümle ne kadar süre geçirdiğini gösterecek ve programınızın ne kadar iyi gittiğini anlamanıza yardımcı olacak hayati bir ölçüt.

Yayınlanma tarihi

=>

Podcast yayıncılarının ölçebileceği pek çok şey arasında Dinleme Süresi en önemlisi olabilir.

Dinleme Süresi, dinleyicilerinizin bölümlerinizle geçirdiği ve her podcast platformunda toplanan toplam süredir.

Fikir basit: Dinleyiciler zamanları ve dikkatleriyle oy verirler. Podcast yayıncıları buna dikkat etmelidir.

Bazı podcast platformları Dinleme Süresi verilerine erişimi (ve bunları bir araya getirmeyi) kolaylaştırıyor. Örneğin, Apple Podcasts Connect “dinlenen toplam süreyi” bulmayı kolaylaştırıyor. YouTube Studio ise gösterge panelinde “izlenme süresini” belirgin bir şekilde gösteriyor.

Ancak Spotify’dan bu sayıya ulaşmak her zaman kolay olmadı. Programınız Megaphone gibi Spotify’ın sahip olduğu bir barındırma sağlayıcısı tarafından barındırılmadığı sürece, Spotify’dan kullanılabilir Dinleme Süresi verilerini almak, bölüm tutma oranına göre manuel olarak bir tahmin hesaplamak anlamına geliyordu. Hiç eğlenceli değil.

Ancak son zamanlarda her şey değişti. Spotify, fazla tantana yapmadan, bölümlere genel bakış sayfalarına yeni bir sayı ekledi: Tüm zamanların “tüketim saatleri”.

Spotify’a göre, bu sayı “insanların bölümünüzü dinlemek veya izlemek için harcadıkları toplam saat sayısını” temsil ediyor.

Spotify’ın “tüketim saatlerini” eklemesi podcast yayıncıları için büyük bir nimet ve podcast ölçüm dünyasında önemli bir kilometre taşını temsil ediyor.

Bu önemli çünkü – kime sorduğunuza bağlı olarak – Spotify ya 1. ya da 2. en popüler podcast tüketim platformu. Spotify artık “tüketim saatleri” sunduğundan, podcast yayıncıları YouTube, Spotify ve Apple Podcasts’ten Dinleme Süresi verilerine erişebiliyor. Birçok program için bu üç platform, doğrulanmış podcast tüketiminin büyük çoğunluğunu temsil ediyor.

Spotify’ın yeni “tüketim saati” rakamlarını kullanıma sunulduğundan beri araştırıyorum. İşte öğrendiklerim…

Tüketim saatleri bölüm başına bir sayıdır

Spotify for Podcasters’da “tüketim saatlerinin” gösterildiğini gördüğüm tek yer bölüm seviyesi. Her ikisi de program/çalma listesi düzeyinde Dinleme Süresi verileri sunan Apple Podcasts Connect ve YouTube Studio’nun aksine, Spotify program düzeyinde tüketim saatlerini rapor etmiyor gibi görünüyor.

Spotify’dan program düzeyinde Dinleme Süresi verileri almak istiyorsanız, tek tek bölümleri bir araya getirmeniz gerekir.

Tüketim saatleri tüm zamanların en yüksek rakamı

Yine, her ikisi de Dinleme Süresi verilerini günlük çözünürlükle sunan Apple Podcasts Connect ve YouTube Studio’nun aksine, Spotify’ın “tüketim saatleri” bölüm düzeyinde tüm zamanların kümülatif sayısı olarak sunuluyor.

Anladığım kadarıyla Spotify’ın gösterge tablosu “İnsanlar geçen Çarşamba bölümümle kaç saat geçirdi?” gibi sorulara doğrudan yanıt vermiyor.

Neyse ki bunun geçici bir çözümü var. Ama önce bir uyarı…

“Tüm zamanlar” her zaman tüm zamanlar demek değildir

Spotify for Podcasters “tüketim saatlerini” “tüm zamanlar” ölçütü olarak etiketliyor. Ancak 2024’ten önce yayınlanan herhangi bir bölümün tüketim saatlerine bakarsanız, araç ipucunda bir uyarı göreceksiniz: “1 Ocak 2024’ten beri[.]”

Bu metriği kullanarak eski bölümleri yeni bölümlerle karşılaştırırken çok dikkatli olun. Bu 1 Ocak 2024 “sıfır gününü” hesaba katmadığınız sürece, 2024 öncesi bölümlerin daha yeni bölümlere kıyasla çok daha düşük performans gösterdiği görülebilir.

Tüketim saatleri diğer türetilmiş önlemleri hesaplamak için kullanılabilir

Spotify’ın “tüketim saati” metriğinin bölüm başına tek bir “tüm zamanların” sayısı olması, bu birincil metriği diğer son derece yararlı türetilmiş metrikleri hesaplamak için kullanamayacağımız anlamına gelmez.

Örneğin, 1 Ocak 2024’ten sonra yayınlanan bölümler için “tüketim saatlerini” Spotify’a özgü diğer ölçümlerle birleştirerek aşağıdaki gibi hesaplamalar yapabiliriz:

  • Doğrulanmış dinleyici başına ortalama tüketim saati (AKA “ortalama Dinleme Süresi”)
  • Başlangıç başına ortalama tüketim saati
  • Akış başına ortalama tüketim saati

Türetilen bu metrikler, “tüketim saatlerinin” bölüm başına tüm zamanların tek bir sayısı olması sınırlamasını aşmamıza yardımcı olabilir.

Hayır, Spotify günlük epizodik Dinleme Süresi sunmuyor. Ancak günlük epizodik başlangıçlar ve akışlar sunuyor. Dolayısıyla, örneğin, günlük epizodik Dinleme Süresini tahmin etmek için günlük çözünürlüklü akış verilerini “akış başına ortalama tüketim saati” ile birleştirebiliriz.

Spotify’ın bir gün gösterge tablosunda daha ayrıntılı Dinleme Süresi verileri sunacağını umuyorum. Ancak bu arada, bu türetilmiş ölçümler, Dinleme Süresini tahmin etmek için kullandığımız önceki yönteme göre önemli bir gelişmedir.

Söz açılmışken…

Tüketim saatleri tahmini Dinleme Süresi ile yakından uyumludur

2023’ün başlarında Bumper’ın Dinleme Süresini nasıl hesapladığını ve Spotify Dinleme Süresini tahmin etmek için kullandığımız oldukça karmaşık süreci anlatmıştım.

Spotify “tüketim saati” rakamlarını açıklar açıklamaz, Bumper’ın tahminlerinin “resmi” Spotify rakamlarıyla nasıl karşılaştırılacağını merak ettim. Birkaç yüz bölüm üzerinde bir kontrol gerçekleştirdim ve Bumper’ın tahminlerinin Spotify’ın gerçek rakamlarına çok yakın olduğunu görmekten memnuniyet duydum.

Tüm bunları söylemek gerekirse: Spotify Dinleme Süresini tahmin etmek için Bumper’ın yöntemini kullanıyorsanız, Podcast Yayıncıları için Spotify’a giriş yaptığınızda ve “tüketim saati” sayılarınıza baktığınızda şaşıracağınızı sanmıyorum.

Neden Dinleme Zamanı?

Bumper’da, podcast başarısını ölçmenin bir yolu olarak Dinleme Süresi’nin büyük savunucularıyız. Neden mi? Çünkü birçok podcast yayıncısının aslında istediği şeyi ölçüyor: önemsedikleri kitlelerin zamanını ve dikkatini.

İndirmeler tüketimi ölçmez. Takipçiler tüketimi ölçmez. Ancak Dinleme Süresi tüketimi ölçer.

Programınızın sağlıklı olup olmadığını nasıl anlarsınız? Ne kadar zaman ve ilgi kazandığınıza bakın. İlgili izleyicilere sahip harika programlar büyük miktarda Dinleme Süresi yaratır. Etkileşimsiz kitlelere sahip vasat programlar ise genellikle anlamlı Dinleme Süresi elde etmekte zorlanır.

Spotify’ın gösterge tablosuna “tüketim saatlerini” eklemesi, podcast ölçüm ortamına çok hoş bir katkıdır.

Kaynak: Dan Misener / Bumper

Okumaya devam et

Haberler

Katılım Emeklilik Digizoo’dan yeni podcast serisi: Gelecek Benim

Katılım Emeklilik Digizoo katkılarıyla, DB Positive ve Sosyalink Podcast Agency iş birliğiyle hazırlanan “Gelecek Benim” podcast serisinin ilk bölümünün konuğu Veri Bilimci ve Yapay Zekâ Araştırmacısı, Akademisyen Doç. Dr. Şebnem Özdemir oldu.

Yayınlanma tarihi

=>

Katılım Emeklilik Digizoo katkılarıyla, DB Positive ve Sosyalink Podcast Agency iş birliğiyle hazırlanan “Gelecek Benim” podcast serisinin ilk bölümünün konuğu Veri Bilimci ve Yapay Zekâ Araştırmacısı, Akademisyen Doç. Dr. Şebnem Özdemir oldu.

Moderatörlüğünü Cenk Doğar’ın üstlendiği programda Doç. Dr. Şebnem Özdemir, yapay zekâ çağında çocuklarını geleceğe hazırlamaya çalışan ebeveynlerin merak ettikleri soruları yanıtladı.

Veri Bilimci ve Yapay Zekâ Araştırmacısı, İstinye Üniversitesi İktisadi İdari ve Sosyal Bilimler Fakültesi Öğretim Üyesi Doç. Dr. Şebnem Özdemir, teknoloji devrimi yaşadığımız çağımızda nöron temelli bir eğitim sisteminin olması gerektiğini söyledi.

Özdemir, “Beyin daha sırları çözülememiş muazzam bir makine. Artık toplumda sıradanlığın şansı yok. Toplumu gözlemleyen, merak eden bir çocuk yetiştirmek zorundayız. Çocukların beyin hücreleri arasındaki bağlantıları arttırmaya ihtiyacımız var. Onlara farklı bakmayı öğretmeliyiz. GPT gibi bir rakiple baş edebilmek, onunla eşit seviyede bir takım arkadaşı olabilmek için doğal nöronlarımızı geliştirmeliyiz” dedi.

NASIL DİNLEYEBİLİRSİNİZ?

Gelecek Benim Podcast serisini Spotify, Apple Podcasts, Deezer, Amazon Music, Youtube Music gibi podcast platformları üzerinden ve Youtube’ta videocast olarak dinleyebilir ve izleyebilirsiniz. Her hafta perşembe günü yayınlanacak bölümleri kaçırmamak için abone olabilir ve bildirimleri açarak takip edebilirsiniz.

Okumaya devam et

En son