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

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.

• Spotify: https://spoti.fi/4bixIZI
• Apple Podcasts: https://apple.co/3Qz7GcM
• Youtube: https://bit.ly/4ds3bdM
• Amazon Music: https://amzn.to/3UKSLi1
• Deezer: https://bit.ly/3UPeRjC

Yapay zekâ odaklı içerik yaratma alanında öncü bir şirket olan SpeakUp AI, 500.000 dolar toplayarak tohum finansman turunu başarıyla tamamladığını duyurdu. Yatırım, GoldPort Capital ve Bay Ming Deng’in yanı sıra erken aşama, uluslararası odaklı şirketlere ilgi duyan birkaç melek yatırımcının öncülüğünde gerçekleşti.

SpeakUp AI, ilk teklifi olan AI Podcasting Copilot’u tanıtacak. Bu son teknoloji ürünü araç, içerik oluşturucular, pazarlamacılar, eğitimciler, yazarlar, emlak profesyonelleri ve startup’lar dahil olmak üzere çeşitli kullanıcı gruplarına göre uyarlanacak ve birinci sınıf podcast’leri kolaylıkla üretmeyi her zamankinden daha kolay hale getirecek.

AI Podcasting Copilot, anında ses klonlama, içerik yeniden yapılandırma, senaryo önizleme ve düzenleme, otomatik müzik karıştırma ve program notları ve transkript oluşturma gibi temel işlevler sunuyor. Kullanıcılar beş dakikalık bir ses örneği kaydederek veya yükleyerek, bir içerik bağlantısı sağlayarak veya metni doğrudan sisteme yapıştırarak başlayabilir. Yapay zeka daha sonra bu girdiyi kullanıcının kendi sesini kullanarak eksiksiz bir podcast formatına dönüştürüyor.

Ürün yalnızca içerik üretiminin verimliliğini artırmakla kalmıyor, aynı zamanda yazılı içeriği büyüleyici sesli derslere ve materyallere dönüştürerek SEO dostu podcast’ler aracılığıyla kitle katılımını da artırıyor. Blog yazarları ve Substack yazarları haber bültenlerini zahmetsizce podcast’e dönüştürerek kitle etkileşimini daha da artırabilir.

Kurucu ve CEO Tiancheng Xu, “SpeakUp AI, kullanıcı dostu arayüzümüz, zaman kazandıran özelliklerimiz ve yüksek kaliteli ses çıkışımızla her bireyin içerik oluşturma potansiyelini en üst düzeye çıkarmaya kararlı” dedi. Ayrıca, tüm Product Hunt kullanıcılarına ücretsiz deneme imkanı sunularak şirketin erişilebilir teknolojiye olan bağlılığı vurgulanıyor.

SpeakUp AI’ın vizyonu, her bireyi içerik oluşturmada AI teknolojisinden yararlanma konusunda güçlendirmek. Bu yenilikçi araç, test aşamasında dünya çapında binlerce içerik oluşturucu, işletme ve kurumun ilgisini çekerek on binlerce podcast bölümü üretti ve içerik verimliliğini ve kalitesini önemli ölçüde artırdı.

SpeakUp AI’nın kurucusu ve CEO’su Tiancheng Xu, Washington Üniversitesi Veri Bilimi bölümünden mezun olduktan sonra Microsoft, ByteDance ve diğer teknoloji firmalarında çalıştı ve Microsoft Azure Machine Learning/AI ve Teams görüntülü arama ürünlerinde ürün yöneticiliği yapmış olup teknoloji sektöründe geniş deneyime sahip.

Şu anda yalnızca İngilizce’yi destekleyen SpeakUp AI, kısa süre içerisinde aralarında Türkçe’nin de yer aldığı  çok sayıda dili de desteklemeye hazırlanıyor.

SpeakUp AI Hakkında

SpeakUp AI, içeriğin oluşturulma şeklini dönüştüren yapay zeka odaklı araçların geliştirilmesinde ön saflarda yer alıyor. SpeakUp AI, gelişmiş yapay zeka teknolojilerini entegre ederek, podcast üretiminin manzarasını yeniden tanımlamayı, kullanıcı katılımını ve içerik kalitesini artıran ölçeklenebilir çözümler sunmayı amaçlıyor.

Kaynak: Business Insider