Haberler
Podcast’lere değer biçme sistemimiz neden bozuk?
Pushkin Industries’in eski İçerik Müdürü Mia Lobel’e göre, CPM reklam modeli podcast yayıncılığını sürdürmek için işe yaramıyor ve hiçbir zaman da yaramayacak. İşte Mia Lobel’in kapsamlı anilizi.
Reklamcılığın CPM modeli podcasting’i sürdürmek için işe yaramıyor ve hiçbir zaman da işe yaramayacak.
Pushkin Industries‘de İçerik Müdürü olarak çalıştığım dönemde, CPM modelinin nasıl çalıştığını gerçekten anlamayı hiçbir zaman kendime iş olarak görmemiştim. Yönettiğim tüm şovlarla ve insanlarla işim vardı ve pazarlama ve satışla ilgilenen yetenekli arkadaşlarımız vardı. Bu yüzden bu işi onlara bıraktım.
Elbette bununla ilgili şikayetler duydum: Aynı anda satılacak çok fazla gösteri, yeterli gelir yok, kötü ortaklıklar, bitmek bilmeyen yanlış anlamalar ve hayal kırıklıkları. O zamanlar yabani otların dışında kaldım. Ancak artık sesli hikaye anlatımını finanse etmek için yeni bir vizyona odaklandığıma göre, mevcut modelde tam olarak neyin yanlış olduğuna kafa yormam gerekiyor.
Bu yüzden biraz araştırma yaptım.
Temel bilgilerle başlayalım: BGBM nedir? Bu basit tanımı Çevrimiçi Reklamcılık Kılavuzu’nda buldum.
M, “Mille” veya Roma rakamı 1000 anlamına gelir. Çoğu kişi bir podcast’i yalnızca bir kez dinlediğinden gösterim sayısı aslında indirme sayısına eşittir.
BGBM’ler ilk olarak 1995 yılında çevrimiçi banner reklamlar için reklam oranlarını belirlemek amacıyla tanıtıldı. Statik bir web sitesinde, bir reklam kampanyasının değerini belirlemenin kolay ve adil bir yoluydu. Ve bu, tüm dijital reklam içeriği için norm haline geldi.
Bir podcast bölümünde reklam vermek için temel olarak üç fırsat vardır:
- Gösteriden önce (videodan önce)
- Gösterinin ortasında (videonun ortasında)
- Gösteriden sonra (videodan sonra)
Ancak bu üç yöntem eşit oluştulmamıştır. Videodan önce gösterilen ve videonun ortasında gösterilen reklamlar en değerli yerler olarak görülüyor, çünkü izleyen reklamlar şöyle dursun, gösteri jeneriği boyunca gerçekten kim dinliyor? Ayrıca, dinleme deneyiminin bütünlüğünü korurken yayınlayabileceğiniz reklam sayısında da bir sınır vardır. Çok fazla reklam ruh halinizi bozar. Deneyimlerime göre temel kural bir video öncesi, iki orta video ve bir video sonrası videodur.
Podcast yayınlamanın ilk günlerinde, reklamverenler sunucu tarafından okunan reklamların en etkili reklamlar olduğunu kısa sürede öğrendi. Bu, podcast’in güvenilir anlatıcısının, reklamını yaptığı ürün veya hizmetle ilgili ilk elden deneyimini paylaşması ve mümkün olduğunca samimi görünmeye çalışmasıdır. Serial’ın Mailchimp reklamı bunun klasik örneğidir.
Burada her türlü etik kaygı var. “Reklam müziği” fikri, dinleyicilerin program içeriği ile reklam içeriği arasındaki fark konusunda kafalarının karışmasıyla ortaya çıktı. (Gimlet o zamanlar bu kullanışlı kılavuzu yazmıştı.)
Ayrıca bu reklamların (özellikle ilgi çekici olanlarının) yazılması, kaydedilmesi ve üretilmesi çok zaman alabilir, bu da gösteri prodüksiyonundan değerli zamanı çalabilir ve genel prodüksiyon maliyetlerine katkıda bulunabilir.
BGBM’ler nasıl değerlenir?
Piyasadaki en büyük podcast reklam satış şirketlerinden biri olan Acast’e göre, podcast’ler için ortalama BGBM oranları, önceden kaydedilmiş 60 saniyelik bir reklam için 15 ABD Doları ile sunucu tarafından okunan bir reklam için 40 ABD Doları arasında değişiyor.
BGBM oranları gösterim/indirme sayılarına dayandığından ve yeni programlar kaç indirme alacaklarını bilmediğinden, BGBM oranları genellikle bir programın nasıl performans göstereceğine ilişkin tahminlere dayanır. Bir gösteri iyi giderse herkes kazanır. Ancak bir gösteri düşük performans gösterirse, reklamı satan şirketin, boşluğu doldurmak için diğer ilgili şovlarda spotlar sunarak iyileştirme adı verilen bir teklif sunması gerekir. Kimse için iyi bir durum değil.
Cömert olalım ve diyelim ki bir program, sunucu tarafından okunan dört reklamı 40 ABD doları karşılığında yayınlıyor.
Bu, her 1000 gösterim için 160 ABD dolarıdır.
Önceki bir yazımda çeşitli deneyim seviyelerindeki içerik oluşturucular için adil ücretlerden bahsetmiştim. Ankete katılanlar, giriş seviyesi bir üretici için 60.000 doların adil bir yıllık temel maaş olduğunu belirledi. Bu, bir yapımcının maaşını BGBM bazlı reklam geliriyle ödemek için bir programın yılda 375.000 indirmeye sahip olması gerektiği anlamına geliyor.
Ayrıca birinci sınıf bir ekip tarafından hazırlanan, yüksek prodüksiyonlu, 10 bölümlük bir anlatı şovunun yıllık maliyetinin yaklaşık 500.000 dolar olduğunu da savundum.
Böyle bir şovun başa baş olması için yılda 3 milyonun üzerinde indirmeye ihtiyacı var.
Elbette bundan daha fazla indirme alan şovlar var, genellikle “her zaman açık” şovlar. Ancak 2023 Podcast Pazarlama Eğilimleri Raporu’na göre podcast’lerin çoğu, hatta yüksek kaliteli olanlar bile çok daha az alıyor.
2023 Podcast Pazarlama Trendleri Raporu’ndan bölüm başına indirme dağılımı.
İşin içinde başka faktörler de var
Bazı podcast’ler, daha uzun süre sunucu tarafından okunan reklamlara veya yüksek profilli yeteneklere sahip olarak daha yüksek BGBM sayıları elde edebilir. Ancak bu yüksek profilli yeteneklerin genellikle bir tür gelir paylaşımı anlaşması vardır, bu nedenle kazanılan fazladan dolarlar büyük olasılıkla kâr hanesine katkıda bulunmaz, hatta üretim ekibine damlamaz.
Bazı reklamverenler belirli bir konuyla ilgili niş kitlelere ulaşmakla ilgilenir ve bu erişim için yüksek ücret öderler. Ve etkinlikle ilgili bazı kapsüller veya diğer zamanlı gösteriler daha yüksek oranlar elde edecek. Ayrıca, bir dizi şovu bir araya toplayabilir ve reklamları tek tek satmak yerine tüm ağda veya bir dizi şovda satabilirsiniz. Mevcut ağların çoğu bunu böyle yapıyor ve çoğu reklamverenin aradığı ölçeği ve erişimi garantilemenin en iyi yolu da bu.
Ancak bu, her şovun/yaratıcının pastadan daha da küçük bir dilim alacağı anlamına geliyor. Ayrıca podcast reklamlarının atlanması kolaydır. Reklamverenler tartışmalı veya aşırı hassas olan her türlü podcast içeriğinden uzak duruyor. Ve pek çok programda hiçbir reklam yer almıyor.
İşte karmaşıklaştırıcı bir faktör daha: Apple, 2023’ün sonunda iOS 17 işletim sistemini piyasaya sürdüğünde indirme sayıları genel olarak düştü. Bu, indirme raporlamasının daha doğru olmasını sağlamak için Apple tarafından dikkatlice düşünülmüş bir değişiklikti. Ancak büyük ve küçük şovların yaratıcılarının indirme sayılarında açıklanamayan değişiklikler gördükleri başka durumlar da var. Kesintiler, hackler, botlar; şüphesiz sistemi kandırmanın sayısız yolu var. İnteraktif Reklamcılık Bürosu tarafından uygulamaya konan yönergeler, indirme karmaşasında bir miktar düzen yaratmaya çalışıyor.
Ancak sonuç şu: Bir podcast’in değerini belirlemek için indirme sayılarına güvenen herhangi bir sistem güvenilmez, adaletsiz ve savunulamaz.
CPM modeli podcast’ler için çalışmaz.
Peki sponsorluklar?
Podcast’ler için reklam parası kazanmanın başka bir yolu daha var: sponsorluklar. Bu, bir reklamverenin adını veya markasını daha geniş anlamda içerikle ilişkilendirerek bir şovun tamamını veya bir dizi şovu desteklemesidir. Bu genellikle bir gösterinin başında veya sonunda bir tanıtım noktası aracılığıyla yapılır. Ve en çok kamu radyosunda sigortacılık şeklinde duyulur.
Aslında kamu radyo istasyonlarının sunucu tarafından okunan reklamları kullanmasına izin verilmez. Muhabirlerin programlarını finanse eden ürün ya da hizmetler adına konuşmaları çıkar çatışması ve etik dışı olarak görülüyor. Bunun yerine, reklamlar (veya yüklenici spotları) tarafsız bir ses tarafından okunur ve ikisi arasında net bir ayrım yapılır.
CPM’lerin aksine, alt yazı oranları esnektir ve dinleyici kitlesinin algıladığı değere dayanır. Peki bunu nasıl hesaplıyorsunuz?
1946’da ilk Nielsen postayla gönderilebilen odyometre radyo endüstrisine sunuldu.
Kamu radyosu, kimin neyi ne kadar süreyle dinlediğini belirlemek için öncelikle Nielsen derecelendirmelerini kullanır. Nielsen’in tarihi uzun ve etkileyicidir ve bunu buradan okuyabilirsiniz. Ancak bizim amaçlarımız açısından en önemlisi, ölçümlerinin gerçek insan davranışına dayalı olmasıdır. Nielsen, izleme ve dinlemelerini takip etmek için insanların evlerine donanım kuruyor. İnsanlardan medya alışkanlıklarını kaydeden günlük günlükler kaydetmelerini istiyorlar. Ve 1987’den bu yana, dinleyici davranışlarını mümkün olduğunca doğru bir şekilde takip etmek için “İnsan Ölçerler” (artık giyilebilir) kullanılıyor.
Yakın zamana kadar Nielsen kulaklıkla dinlemeyi takip edemiyordu. Ancak sürekli gelişiyorlar ve gerçek insan davranışı denklemin merkezinde kalıyor.
Satış görevlileri, bu Nielsen derecelendirmelerini bir dizi başka ölçümle birlikte alır ve reklamverenleri, istasyonlarındaki programların, markalarını satın alacak dinleyicilere ulaşacağına ikna etmek için pazara gider. Ve bu markaları, bu kitlelere ulaşmak için bir prim ödemeye ikna ediyorlar.
Oranlar incelikli ve spesifiktir ve bence fiyatlandırma yapmanın çok daha iyi bir yolu.
Ancak söyleyebileceğim kadarıyla, en iyi finanse edilen radyo istasyonları bile sigortacılık satarken yayın tekliflerini podcast teklifleriyle bir araya getiremediler ve podcast’lerini bu bozuk CPM modeline bağımlı bıraktılar. Sigortacılık seçenekleri olsa bile, halka açık radyo istasyonları geçen yıl yaşanan kaostan ve toplu işten çıkarmalardan muaf değil.
Peki şimdi ne olacak?
İster bir podcast uygulamasında ister karasal bir yayında dinliyor olun, yüksek kaliteli içerik aslında aynıdır: Aktarılan anlatıların, röportajların ve sohbet programlarının bir kombinasyonu. Neredeyse tüm istasyonlar yayın içeriklerini çevrimiçi akış hizmetleri veya diğer uygulamalar aracılığıyla sunuyor ve giderek daha fazla podcast, içeriklerini karasal radyo aracılığıyla dağıtmak için yayın anlaşmaları yapıyor.
Eğer içeriği aynı şekilde dinliyorsak, içerik için aynı şekilde ödeme yapmamız gerekmez mi?
Radyo yükleniciliğinin insan merkezli, incelikli yaklaşımını CPM’lerin yüksek hacimli, tamamen niceliksel modeliyle birleştirmenin bir yolu olması gerekmez mi?
İçerik oluşturucuların sürdürülebilir bir yaşam sürdürebildiği ve gösterilerin tabandan gelen bir satış gücü aracılığıyla para kazanıldığı, işbirliği içinde yürütülen bir ağ fikrimi geliştiriyorum:
- Ağ, radyo istasyonları gibi çalışan, ancak daha fazla içeriğe ve daha az yüke sahip “podcast istasyonları” içeriyorsa ne olur?
- Peki ya BGBM modelinden uzaklaşıp bunun yerine podcast dinleyen kitlenin değerini belirlemek için insan tarafından oluşturulan ölçümleri kullansaydık?
- Peki ya satış görevlileri sattıkları içeriğin gerçek hayranlarıysa ve hatta reklam spotlarını kendileri okuyorsa?
- Peki ya satış görevlileri yalnızca reklam ve sigorta spotları değil, üyelikleri de satarsa? Satış satıştır, değil mi? Herkes için bir şeyler var.
Bu teorilerden bazılarını The Kids Should See This ile test eden deneyimli bir pazarlama uzmanı olan Kristen Hayford ile bu fikirleri tartışıyorum. Üyelik destekli web sitesi, çocuklar için özel olarak hazırlanmış eğitici içerikler sunarak ebeveynlerin “YouTube algoritmalarının ‘Vahşi Batı’sından’ kaçınmasına” yardımcı oluyor. Çalışmalarını yakından takip edeceğim.
Şimdilik sizi bu güzel haberle baş başa bırakıyorum:
- IAB’nin 2023 ABD Podcast Reklam Geliri Araştırması’na göre , podcast reklam harcamaları geçen yıl 1,8 milyar dolara ulaştı ve 2025 yılına kadar kabaca 4 milyar dolara ulaşması bekleniyor.
- Karasal radyonun reklam geliri ise 13 milyar dolar civarında.
- Ve sadece bağlam açısından belirtmek gerekirse, YouTube reklam geliri geçen yıl 30 milyar doları aştı.
Ortalıkta dolaşacak çok fazla reklam doları var. Bunları nasıl farklı şekilde dağıtacağımızı bulalım.
Kaynak: *Mia Lobel (Pushkin Industries’in eski İçerik Müdürü) / Current.org
* Mia Lobel deneyimli bir ses yapımcısı, yöneticisi ve eğitimcisidir ve uzun süredir devam eden topluluk grubu olan ve bağımsız medya mensupları için bir ağ kaynağı olan ve artık Substack biçiminde olan Freelance Cafe’nin kurucusudur. Pushkin Industries’in eski İçerik Müdürü olarak edindiği deneyime dayanarak, şu anda mentor ve danışman olarak çalışıyor; bireylerin ve şirketlerin harika ekipler oluşturmasına, sürdürülebilir üretim süreçleri oluşturmasına ve etkili, eğlenceli ve akılda kalıcı içerikler oluşturmasına yardımcı oluyor.
Haberler
Pocket FM’den, anlatıları dönüştürme ve merak uyandıran hikayeler yazma aracı
Hindistan merkezli sesli dizi platformu üreticisi Pocket FM, sesli dizilerin Netflix’i olmayı hedefliyor. Yani şirket, yüzlerce bölümlük sesli dizilerini kullanıcılarının zevkine uygun hale getirmeyi amaçlıyor. Bunun için içerikleri hızla yayınlaması gerekiyor ve bu konuda yapay zekaya yöneliyor.
Hindistan merkezli sesli dizi platformu üreticisi Pocket FM, sesli dizilerin Netflix’i olmayı hedefliyor. Yani şirket, yüzlerce bölümlük sesli dizilerini kullanıcılarının zevkine uygun hale getirmeyi amaçlıyor. Bunun için içerikleri hızla yayınlaması gerekiyor ve bu konuda yapay zekaya yöneliyor.
Lightspeed destekli girişim, yazarlarına bir bölüme daha iyi sonlar önermek veya anlatıyı daha ilgi çekici hale getirmek gibi şeyler yapabilen bir yapay zeka araç seti sunuyor. Bu araçların hikaye yazım sürecini hızlandırması bekleniyor.
Pocket FM, ses dizileri için ses üretmek amacıyla ElevenLabs gibi bazı yapay zeka araçlarını kullanıyor. Ayrıca, şirket içinde yazım ve uyarlama yardımı için yapay zeka araçlarını test etti.
Pocket FM’in kurucusu Rohan Nayak, yapay zeka araçlarının tüm yazarlara sunulacağını, böylece yazarların bölümlerini bitirmelerinin daha az zaman alacağını söyledi.
CoPilot adı verilen yazma aracı, herhangi bir yazarın hikaye oluşturmasına yardımcı olmak için kullanılabilir.
CoPilot, belirli bir bölüm için anlatı tabanlı yazıyı diyalog tabanlı yazıya dönüştürebilir. Ayrıca, belirli bir türdeki sesli diziler için yazıyı daha ilgi çekici hale getirmek üzere şekillendirmek için “vuruş analizi” de yapabilir. Araç ayrıca, “kısaltma”, “genişletme” ve bir komut aracılığıyla metin oluşturma gibi temel sohbet robotu tarzı yazım özelliklerine de sahip.
Şirket, CoPilot’u geliştirmek için kullanıcıların belirli bir türdeki belirli bir hikaye ile daha fazla etkileşim kurmasını sağlayan şeyin ne olduğunu anlamak amacıyla binlerce saatlik veri noktasını inceledi.
Buna dayanarak, karakterler arasındaki çatışmayı artırmak ve bölümü daha heyecanlı hale getirmek için sonlar önermek üzere tasarlanmış yazı önerisi özellikleri ekledi. Yapay zeka ayrıca, ses üretilirken kullanılabilecek arka plan efektleri için etiketler de önerebiliyor.
Araç, karakterlerin biyografilerini, ilişkilerini otomatik olarak oluşturabilir ve farklı bölümlerin olay örgüsü noktalarını özetleyebilir; böylece yaratıcıların yazarken bu ayrıntılara tekrar başvurmalarına olanak tanıyor.
CoPilot’un ayrıca bir bölüm hakkında yorum yaparak olay örgüsünü, dilbilgisini kontrol eden ve nitel geri bildirimler bırakan bir inceleme aracı da bulunuyor.
Pocket FM, perde arkasında, karakter gelişimleri ve ilişkileri için bir hikâyenin bağlamını ve anlatı tutarlılığını korumak üzere daha küçük modelleri eğitiyor. Ayrıca, kullanıcılardan gelen sinyalleri kullanan girişim, yapay zekayı hikâyeye daha fazla dram katması için teşvik ediyor.
Uluslararası genişleme ve yerelleştirme planları
Yapay zeka araçlarının gelişiyle birlikte Pocket FM, metni bir dilden diğerine çevirmenin yanı sıra, o bölgenin kültürüne daha uygun şekilde isimleri ve ifadeleri değiştiren çeşitli pazarlara yönelik uyarlama araçları da piyasaya sürdü.
Şirket, geçen yıl Avrupa ülkesinde kullanıcılarla etkileşim kurmakta zorlandığı yönündeki haberlerin ardından, bu aracı ilk olarak bu yılın başlarında Almanya’da CoPilot paketinin bir parçası olarak diğer bölgelerdeki hikayeleri dönüştürmek için kullanıma sundu.
Nayak, şirketin bu denemeden harika sonuçlar aldığını, Haziran ayında aylık uygulama içi gelirinin 700.000 doları aştığını söyledi.
Nayak, “Yeni bölgelere açılmaya başladığımızda, o pazarda anlamlı bir şekilde var olmamız 12-18 ayı buluyordu. Kullanıcı edinmeye ve pazarı büyütmeye başlamak için en az 1.000 saatlik içeriğe sahip olmanız gerekiyor. Şimdi bunu üç aydan kısa sürede yapabiliyoruz” dedi.
Araç, Alman pazarındaki program çıktıları açısından yazar verimliliğini %50’ye kadar artırdı. Ayrıca, şirketin programların daha hatasız taslaklarını oluşturmasına yardımcı olarak sesli diziler için daha yüksek kullanıcı sadakati sağladı.
ABD’de, bu yeni yapay zeka araçlarının yardımıyla oluşturulan diziler artık izlenme süresinin %10’unu oluşturuyor. Ayrıca, bu diziler son 12 ayda 7 milyon dolar gelir elde ederken, yapım maliyetlerini 2-3 kat azalttı.
İçerik üretimini ölçeklendirmek için teknoloji oluşturma
Pocket FM, şirket içinde farklı yapay zeka özelliklerini benimsemesi sayesinde içeriği hızla ölçeklendirebildi. Girişim, ayda yaklaşık 1.000 pilot yayın başlattığını belirtti. Üstelik, yalnızca içerik hacmi bile birkaçının hit olmasını sağlıyor.
Ancak sesli gösteri sadece bir bölüm. Şirket, Pocket Toons platformuyla hikâyeleri çizgi romanlara dönüştürecek araçlar üzerinde çalışıyor . Ayrıca Nayak, videonun da şirketin araştırabileceği olası bir format olduğunu söyledi. Turlar boyunca 196 milyon doların üzerinde fon toplayan girişim , bir mikro drama uygulaması üzerinde de denemeler yapıyor.
Pocket FM, gelecek yıl programlarından toplanan verilere dayanan ve yazım yardımı, uyarlama, dramatizasyon ve hikaye bağlamını koruma gibi farklı araçları içeren kendi tekil büyük dil modelini (LLM) yayınlamayı planlıyor. Şirketin kurucu ortağı Prateek Dixit, kendi LLM programına geçtiğinde, ayrı özellikler için çok sayıda küçük model eğitmesine gerek kalmayacağını söyledi.
Yapay zekanın potansiyel dezavantajları
Yapay zekayı benimsemenin yan etkileri oldu.
Pocket FM, son 12 ayda birden fazla dönemde çalışan veya taşeron olarak çalışan kişileri işten çıkardı. Ayrıca, yazarların zaman içinde getirilerinin azaldığına dair raporlar da var. Şirket, istihdam ve ücret sorunları nedeniyle Kaliforniya’da davalarla karşı karşıya.
Bir şirket temsilcisi, bu işten çıkarmalara yanıt olarak, “İçerik odaklı çoğu sektörde olduğu gibi, proje bazında çeşitli yazar, seslendirme sanatçısı ve prodüksiyon ortaklarıyla çalışıyoruz ve kaynakları her pazara göre uyarlıyoruz. Yapay zekanın temel yaratıcı topluluğumuz üzerinde çok az etkisi oldu; bunun yerine, erişimi ve çıktıyı genişletmek için yeni yollar açtı,” dedi.
Kalite konusunda da sorular var. Şirket, kaliteyi bir gösterinin izlenme oranlarına göre ölçüyor.
Temel argüman, yeni yapay zeka araçlarının tek başına içerik üretenler için bile bir yazar odası gibi davrandığı ve böylece daha hızlı bir şekilde daha fazla içerik üretebilecekleri yönünde. Ayrıca, rakamlara bakıldığında, yazarlar yapay zekanın yardımıyla hikayeyi hızla düzenleyebilirler. Ancak bu araçlar, platforma “yapay zeka kaynaklı içerik” (yani düşük kaliteli, yapay zeka tarafından oluşturulmuş içerik) ekleyebilir ve kullanıcıların önerilerini etkileyerek iyi hikayeler keşfetmelerini zorlaştırabilir.
Pocket FM, yapay zekanın yardımıyla sağlam bir yapıya sahip hikayelerin popülerlik kazanacağını savunuyor.
Şirket, her içeriğin kalite ve özgünlük sağlamak için yapay zeka destekli moderasyon sistemi tarafından incelendiğini belirtti. Ayrıca, yapay zeka moderasyon sisteminin, sesin yayınlanmasını onaylamadan önce tekrar, telif hakkı sorunları, içerik sağlığı ve diğer kalite ölçütleri gibi unsurları kontrol ettiğini iddia ediyor. Her program eşit şekilde destekleniyor ve kullanıcı etkileşimi, bir programın sıralamasını belirliyor.
Bir diğer endişe ise yazarların zamanla yapay zekaya aşırı bağımlı hale gelebilmesi.
Almanya’da, yapay zeka, belirli programlar için program başına insanlardan daha fazla içerik yazıyor. Pocket FM’in daha fazla yapay zeka aracı sunma planlarıyla, yapay zeka tarafından yazılan içerik miktarı artabilir. Bununla birlikte, daha fazla program yayınlama beklentisi de yükselebilir. Kullanıcı benimsemesi hızla artmazsa, ortalama getiriler düşebilir.
Şirket, TechCrunch’ın iadelerle ilgili sorularına doğrudan yanıt vermedi, ancak yapay zeka araçlarının bir yazarın işini hızlandırabileceğini ve bir bölümü sayılara ve izleyici geri bildirimlerine göre düzenlemelerine yardımcı olabileceğini belirtti. Yani, tamamen yeniden yazmak yerine hedefli iyileştirmeler yapabilirler.
Bir sözcü yaptığı açıklamada, “Bu şekilde, daha hızlı içerik oluşturma, kaliteyi veya alaka düzeyini düşürmüyor; sadece yazarın rolünü daha üretken çıktıları düzenlemeye, iyileştirmeye ve yönlendirmeye kaydırıyor” dedi.
Kaynak: TechCrunch
Haberler
Meta, yapay zeka ses girişimi WaveForms’u satın aldı
Meta, AI ses teknolojisi girişimi WaveForms’u açıklanmayan bir bedel karşılığında satın aldı. Bu satın alma, şirketin yeni AI birimi Superintelligence Labs’ı güçlendirmek için yapılan en son hamle ve Meta’nın PlayAI’yi satın almasının ardından son bir ay içinde yaptığı ikinci büyük AI ses teknolojisi satın alımı.
Araştırma
İngiltere’de televizyonda podcast dinleme oranı 2 yılda iki katına çıktı
Edison Research’ün yayınladığı The UK Podcast Consumer 2025 raporuna göre, Birleşik Krallık’ta televizyonda podcast tüketimi son iki yılda iki katına çıktı. Araştırma ayrıca, ülkede kullanılan ana podcast platformunun Spotify olduğunu ve BBC Sounds’ın Apple Podcasts’ten daha popüler olduğunu gösteriyor.
Pocket FM’den, anlatıları dönüştürme ve merak uyandıran hikayeler yazma aracı
Meta, yapay zeka ses girişimi WaveForms’u satın aldı
İngiltere’de televizyonda podcast dinleme oranı 2 yılda iki katına çıktı
Haberler3 yıl öncePodcast’ten para kazanmanın 12 yolu
- Araştırma12 ay önce
Popüler podcast yayıncıları sektördeki en büyük zorlukları yorumluyor
- Haberler3 yıl önce
Spotify’dan ‘Şişedeki Çalma Listesi’
- Etkinlik2 yıl önce
‘Podcast Dinliyorum’ etkinliğinin ikincisi 25 Ekim’de
- Araştırma3 yıl önce
Mart ayına Anchor, Buzzsprout ve Spreaker damgası
- Haberler3 yıl önce
Video podcast nedir?
- Haberler3 yıl önce
Podcast’leri nasıl daha hızlı dinleyebilirsiniz?
- Haberler3 yıl önce
Daniel Ek Spotify’ın büyük vizyonunu anlattı
