Haberler
Podcast reklamcılığının yatırım getirisi nasıl ölçülür?
AdResults Media, “Podcast Reklam Yatırım Getirisi Nasıl Ölçülür?” başlıklı kapsamlı bir makale yayınladı. Yazı, medyanın etkinliğini göstermek için kullanılan tüm teknolojilere ilişkin yararlı bir çerçeve sunuyor.
Yayınlanma tarihi
1 yıl önceon
Yazar :
Podcast Turkey
Giriş
Markanızın başarısını ölçmenin ve podcast reklamlarından elde edilen yatırım getirisini hesaplamanın birçok etkili yolu var. Herhangi bir medya kanalı için ölçüm ve atıf gibi, sesli reklam ölçümü de podcast reklamlarının yatırım getirisinin doğru ve eksiksiz bir resmini çizmek için bir araya gelen benzersiz bir araç ve strateji setiyle birlikte gelir.
ABD nüfusunun yüzde kırk yedisi en azından ayda bir podcast dinliyor. Sonuç olarak, ses, tüketicilerle son derece kişisel ve odaklanmış bir şekilde bağlantı kurmak için önemli bir potansiyel sunuyor. Ancak, herhangi bir medya karışımına yeni bir kanal eklemek, reklam harcamasının iş sonuçlarını nasıl etkilediğini belirlemek için test etme, öğrenme ve doğru ölçümleme gerektirir. Podcasting artık erişim ve etkileşim için tamamen olgun bir ortam olsa da, birçok reklamveren, ortamın algılanan ölçülebilirliğiyle ilgili endişeler nedeniyle yatırımı geri tutmaya devam ediyor.
Dinleme süresi Amerikan izleyicileri arasında artıyor ve podcast’lerle geçirilen ortalama haftalık saat sayısı 2014 ile 2024 arasında dört katına çıktı. Dahası, tüketicilerin yaklaşık %50’si bir ürün veya hizmeti bir podcast’te duyduktan sonra satın aldı. En son araştırma, reklam verenlerin diğer medya kanallarına kıyasla podcast reklamlarıyla daha fazla yatırım getirisi gördüklerini gösteriyor – 4,9 kata kadar daha yüksek. Bu, podcast reklamcılığını pazarlama yatırımı için en etkili medya kanallarından biri haline getiriyor.
Claritas ve Podscribe gibi gelişmiş ölçüm ve analiz çözümlerinin artık tamamen geliştirilmiş ve sesli kampanyalara kolayca entegre edilebilmesiyle, tüketici davranışlarını anlamak, atıfı ölçmek ve fırsatları belirlemek her zamankinden daha kolay.
Podcast Reklam Performansı Nasıl Ölçülür
Herhangi bir kanalda reklamı ölçmenin teknik zorlukları var. Neyse ki, tescilli ve üçüncü taraf çözümler, gelişen ses endüstrisinin ihtiyaçlarını karşılamak için hızla evrimleşmiştir. Doğru teknolojiyle desteklenen doğru stratejiyle, reklamverenler yatırım getirisini ölçmekten daha fazlasını yapabilirler; kampanyalarında güven, şeffaflık ve hesap verebilirlik sağlayabilirler.
Ses alanında lider olarak ARM, sesli reklamcılıktaki olasılıkları dönüştüren ölçüm ve atıf geliştirmelerinin ön saflarında yer alıyor. Her ölçekten yüzlerce şirketle çalışarak, en çok konuşulan stratejilere ve araçlara vakıfız. Bu görüşmelere ve kendi araştırmalarımıza dayanarak, podcast reklam ölçüm stratejinize rehberlik edecek en iyi uygulamaları belirledik.
Hedeflerinizi ve zaman çizelgenizi tanımlayın
Herhangi bir kampanya başlatmadan önce hedeflerinizi ve zaman çizelgelerinizi ana hatlarıyla belirtmek kritik önem taşır. Marka bilinirliğini artırmak mı istiyorsunuz? Potansiyel müşteri mi yaratmak istiyorsunuz? Satışları mı yönlendiriyorsunuz? Hedefleriniz stratejilerinize rehberlik eder ve bu da hangi metriklerin ölçülmesinin en önemli olduğunu belirlemenize yardımcı olur. Bu KPI’lar, kazanan stratejiler geliştirmenize ve kampanya sırasında en iyi sonuçları elde etmek için optimizasyon yapmanıza yardımcı olur.
Podcast reklam kampanyalarında kullanılan en yaygın KPI’lardan bazıları şunlar:
- Marka farkındalığı Bir kampanyanın markanızın tanınırlığını ve hatırlanmasını ne kadar artırdığını ölçer. Yaygın göstergeler arasında marka yükselişini, yardımsız hatırlamayı ve dinleme sonrası farkındalığı değerlendiren anketler bulunur.
- Dinleyici katılımı
Hedef kitlenizin podcast reklamınızla ne kadar derinlemesine etkileşim kurduğunu izler. Bu genellikle tamamlanma oranları (reklamı tamamen duyan dinleyicilerin yüzdesi) ve katılım anketleriyle ölçülür. - Web sitesi trafiği
Kampanya sırasında ve sonrasında web sitenize gelen ziyaretlerdeki artışları izler. Bu, podcast reklamlarına geri bağlantı veren benzersiz ziyaretçileri ve yönlendirme verilerini içerebilir. - Promosyon kodu kullanımı
Podcast reklamınızda belirtilen kampanyaya özel promosyon kodunu kullanan müşterilerin sayısını ölçer ve reklamı doğrudan dönüşümlere bağlar. - Edinme başına maliyet (CPA),
podcast reklamınız aracılığıyla bir müşteri edinmenin maliyetini, toplam kampanya harcamasını yeni müşteri sayısına bölerek değerlendirir. - Potansiyel müşteri oluşturma
Kampanyanızın potansiyel müşterileri ne kadar etkili bir şekilde ürettiğini değerlendirir ve genellikle kayıtlar, sorular veya diğer ölçülebilir dönüşümler aracılığıyla izlenir. - Reklam harcamasının getirisi (ROAS)
Kampanyadan doğrudan elde edilen geliri reklama harcanan tutarla karşılaştırarak hesaplar. Bu, genel finansal başarıyı ölçmek için önemli bir ölçümdür. - Reklam sonrası dinleme eylemleri
Uygulama indirme, ürün sayfası ziyaretleri veya reklamı duymanın bir sonucu olarak gerçekleştirilen diğer doğrudan eylemler gibi kullanıcı davranışlarını analiz edin.
Atıf modellerinde uyum sağlayın
Doğru atıf modellerini seçmek ve bunları kampanyanıza etkili bir şekilde entegre etmek, KPI’ları etkili bir şekilde ölçmek için çok önemlidir. Seçilen atıf modelleri, ürününüz, genel hedefleriniz, KPI’larınız, reklam stratejiniz ve medya karışımınız tarafından bilgilendirilecektir.
Yaygın atıf modellerinden bazıları şunlardır:
- İlk tıklama atıfı
Bu model, bir dinleyicinin duyduğu ilk podcast reklamına atıf yapar. Bu, hangi reklamların etkili bir şekilde farkındalık yarattığını değerlendirmek için harika bir seçenektir.
- Son tıklama atıfı
Bu stil, ilk tıklama atıfına benzerdir, ancak bunun yerine bir dinleyicinin satın alma işlemi yapmadan önce aldığı son reklama kredi atar. Bu model, dönüşümü ölçmek için yararlıdır ancak bir dönüşümü veya satın almayı etkilemiş olabilecek önceki “temas noktalarına” kredi vermez.
- Çoklu dokunuş atıfı
Bu model, atıfı bir dinleyicinin maruz kaldığı tüm reklamlara dağıtır ve her bir temas noktasının bir dönüşüme katkıda bulunduğunu kabul eder. En temel modellerde, kredi tüm reklamlara eşit olarak dağıtılır.
- Çoklu dokunma zaman azalması
Tüm reklamlara kredi atar, ancak dönüşüme daha yakın olan dokunma noktalarına daha fazla ağırlık verir ve bir dinleyicinin harekete geçmesinden önce karar alma sürecinde duyulan en son reklamların önemini vurgular.
Test et ve öğren
Markalar reklamlara agresif bir şekilde para harcıyorlar çünkü reklamlar etkili oluyor.
Reklam konseptlerine, mesajlaşmaya ve yaratıcılığa odaklanmak güçlü bir geri dönüş şansını güçlendirir. Bu yüzden test etmek çok önemlidir, çünkü temel konseptleri geliştirmenize, segmentasyon hakkında daha iyi bir anlayış kazanmanıza ve hızlı bir şekilde yineleme yapmanıza olanak tanır. Araştırma, her zaman olduğu gibi, her kampanya için daha iyi kararlar alınmasını sağlar. Hemen hemen her iş modeli, podcast reklamcılığı için temel bir ROI oluşturmak üzere etkili bir test ve öğrenme kampanyası yapılandırabilir.
Podcast performansını ölçün
Podcast ölçümleri, reklamını yaptığınız podcast’lerin performansını izler. Podcast performansı doğrudan reklam kampanyalarınızı etkiler, bu nedenle bu ölçümler kampanyanızın yüksek seviyede nasıl performans gösterdiğine dair içgörüler sağlayabilir. İndirmeler, dinleyici etkileşimi, demografik veriler ve diğer ölçümler, işletmelere reklamlarının nasıl alındığı, etkililiği ve reklamları gerektiği gibi uyarlama fırsatları hakkında bilgi verebilir.
Doğrudan yanıt sesli reklam ölçümü
Doğrudan yanıt podcast reklam ölçüm taktikleri, işletmelerin çabalarının sonuçlarını hemen izlemelerine ve ölçmelerine olanak tanır. Doğrudan yanıt pazarlaması, yeni potansiyel müşteriler ürettiği ve etkileşimin net bir resmini çizdiği için güçlüdür. Bunlar, tüm podcast reklam formatlarında çalışan önemli ölçüm yöntemleridir.
Doğrudan yanıt reklam ölçüm stratejileri şunları içerir:
Promosyon kodları
Tüketici denemelerini yönlendirmek, satın alımları teşvik etmek veya toplu örnekleme çabalarını etkinleştirmek için markalar her podcast’te özel bir promosyon kodu sunabilir. Bir podcast sunucusu, bölümün ana içeriğinde promosyon kodundan bahseder veya promosyon kodları daha geleneksel reklamlar ve tamamlayıcı birimlerle pazarlanabilir. Bu promosyon kodları satın alma sırasında uygulanır ve sunuldukları podcast’e özgüdür. Örneğin, bir marka The Daily’de reklam veriyorsa ve dinleyicilere %10 indirim sunmak istiyorsa promosyon kodu Daily10 olabilir.
Her podcast veya podcast bölümü için benzersiz bir promosyon kodu oluşturmak, hangilerinin satışları en verimli şekilde yönlendirdiğini belirlemek için ayrıntılı gösteri düzeyindeki verileri yakalamanın harika bir yoludur. Bunun etkili olması için, teknik altyapınızın birden fazla benzersiz promosyon kodu oluşturma ve izleme yeteneğini desteklediğinden ve doğrudan ve üçüncü taraf satış kanallarınızın promosyon kodlarını kabul edip kullanımını raporlayabildiğinden emin olmak kritik öneme sahiptir.
Vanity URL’leri
Anında görüşmeler yapmak veya daha geniş tabanlı değerlendirme ve etkileşim oluşturmak isteyen markalar, gösterişli izleme URL’lerini kullanarak başarıyı ölçebilirler. Bu denenmiş ve doğru doğrudan yanıt taktiği, televizyon için tarihsel olarak olduğu gibi bugün de podcasting için geçerlidir. Gösterişli izleme URL’lerini kullanırken daha sorunsuz bir geçiş ve “sıcak devretme” oluşturmanın bir yolu, yönlendiren içerik, teklif veya podcast’ten bahseden özel açılış sayfaları oluşturmaktır. Bu açılış sayfaları, tüketiciye doğru yerde olduklarını yeniden teyit edecek ve markanızın en sevdikleri podcast’leri reklamla desteklediğini hatırlatarak iyi niyet yaratacaktır. Genellikle URL, ürünün veya hizmetin genel web sitesidir ve podcast’e özgü bir ters eğik çizgi ve etikete sahiptir. Örneğin, Squarespace 99% Invisible gibi bir podcast’te reklam veriyorsa , gösterişli URL squarespace.com/99percent olabilir.
Teknik altyapınızın benzersiz promosyon kodlarını desteklediğinden emin olmaya benzer şekilde, aynı kurallar vanity izleme URL’leri için de geçerlidir. Vanity URL’leri kolaylıkla ve ayrıntılı bir şekilde oluşturabilmeli ve izleyebilmelisiniz.
Anketler
Anketler, otomatik izleme verilerini tüketicilerin kendi bildirdikleri yanıtlarla zenginleştirmenin mükemmel bir yoludur. Bir tüketici doğrudan bir markadan veya diğer satış kanalları aracılığıyla bir satın alma işlemi yaptığında, markayı nereden duyduklarını sormak, maruziyeti ve en az onlar kadar önemli olan hatırlamayı ve kanal etkinliğini atfetmenin harika bir yoludur.
Bir podcast dinlemek kişinin tüm dikkatini gerektirir. Dinleyicilerin %60’ı podcast’lerdeki reklamlara dikkat ettiğini söylediğinden, bir reklamverenin mesajı genellikle diğer kanallardakinden daha belirgin ve akılda kalıcıdır. Bir tüketiciye ziyaretini veya satın alımını hangi kanala atfettiğini sormak, podcast reklamcılığının önemi veya ikna ediciliği hakkında kanıt sunabilir.
Genel olarak, anketler satış hunisinin ortasındaki değerlendirme ve değerlendirme aşamalarında uygulanmalıdır. Satın alma sırasında anket sorularının sunulması sürtüşme yaratabilir ve bundan kaçınılmalıdır.
Doğrudan yanıt + atıf tabanlı yöntemler
Doğrudan yanıt ve atıf tabanlı podcast reklam ölçümü, insanları dönüşüme yönlendiren benzersiz temas noktalarını hesaba katar. Müşteri yolculuğuna dair büyük nüanslarla içgörü sağlayan bu modeller, reklamverenlere her reklam etkileşiminin dönüşümler için ne kadar kredi aldığını söyleyebilir.
Bu yöntemler şunlardır:
Piksel izleme
Pikseller bir reklama maruz kalmayı ve ardından gelen web sitesi etkinliğini izler. Bu yöntemle ilgili temel zorluklardan biri, podcast dinlemenin genellikle podcast bölümü indirildikten sonra çevrimdışı olarak gerçekleşmesidir. Bu nedenle, podcast indirmeleri, kullanıcının bölümü dinleyip dinlemediğine veya reklamlarına maruz kalıp kalmadığına bakılmaksızın gösterim olarak kabul edilir. Bu çok sinir bozucu olabilse de, podcast dosyasını indirmek için kullanılan RSS beslemesini pikselleştirebilen ve sitenize yapılan kullanıcı ziyaretlerini izleyebilen birkaç üçüncü taraf teknik çözümü vardır. Sonuç olarak, bu yaklaşım gösterimler, CPM, ortalama sipariş değeri (AOV), edinim başına maliyet (CPA), toplam satışlar ve toplam site ziyaretleri dahil olmak üzere çok daha fazla başarı ölçütünü ölçme yeteneğini gerçekleştirir.
Marka yükselişi çalışmaları
Tüketicilere doğrudan dönüşüm fırsatı sunmayan veya yeni veya mevcut kitlelerle ne kadar etkili iletişim kurduklarına dair daha fazla içgörü isteyen markalar için marka yükseltme çalışmaları harika bir ölçüm seçeneği sunar. Marka yükseltme çalışmaları, marka algısından satın alma niyetine kadar çeşitli sonuçları ölçmek için çevrimiçi anketler kullanır. Bu anketler çoğunlukla “önce/sonra” veya “kontrollü maruziyet” metodolojisini kullanır. Marka yükseltme anketlerinin maliyeti çok büyük ölçüde değişir, ancak anlamlı veriler üretmek için markaların 5.000 ila 30.000 ABD Doları arasında yatırım yapması beklenmelidir.
Ön /son anket, hem maruz kalan hem de kontrol gruplarını anketleyerek ve maruz kalan grubun kademeli yükselişini hesaplayarak reklamın istenen sonuçlar üzerindeki etkisini ölçer. Ön/son anketlerde, işe alım için birincil kriter, reklama maruz kalıp kalmadığınızdır. Bu anketler, ROI veya ROAS’ı ölçmek için mükemmel araçlardır.
Kontrollü maruziyet çalışması genellikle reklamın kesin olarak maruz kaldığı belirli bir kitleye karşı reklam etkinliğinin belirli yönlerini ölçer. Bir tüketiciye kontrollü maruziyet anketi sunulduğunda, doğru kitle segmentine(segmentlerine) girdiğinden emin olmak için önceden yeterlilik soruları sorulur. Daha sonra mesaj, alaka, yaratıcılık ve yankı dahil olmak üzere reklam hakkındaki izlenimlerine ilişkin bir ankete yanıt vermeleri istenir. Bu anketler, hedef kitleleriniz için reklam stratejinizi geliştirmek için harika araçlardır.
Podcast Reklam Ölçümündeki Yaygın Zorluklar
Podcast reklamcılığının beraberinde getirdiği tüm fırsatlarla birlikte, bazı zorlukların üstesinden gelinmesi gerekir. Bu zorluklarla başa çıkmak, bunları ele almak için doğru araçları ve stratejileri bilen sektör gazileriyle iyi araştırılmış bir atıf yaklaşımı ve iş birliği gerektirir.
Podcast reklam ölçümünde karşılaşılan bazı yaygın zorluklar şunlardır:
- Kanallar arası izleme
Reklamlar, belirli kitleleri farklı cihazlarda hedefleyen çok sayıda medya kanalında yayınlandığında, reklamların onlara en etkili şekilde nerede ulaştığına dair fikir edinmek zor olabilir. Birleşik bir çok kanallı teknoloji yığını, reklamverenlerin podcast reklamlarını medya karışımının geri kalanına bağlamasına yardımcı olabilir.
- Eksik veya silolanmış veriler
İyi veriler, kampanyayı ve arkasındaki yaratıcılığı doğruladığı için harika reklamlar için olmazsa olmazdır. Eksik veriler analizi bozar, ancak anormallikleri veya eksik alanları tespit eden gelişmiş teknoloji ve otomatik sistemler rotayı düzeltmeye ve ölçümü tekrar rayına oturtmaya yardımcı olabilir.
Sesli Reklam Ölçümünün Geleceği
Markalar verilerde artan kısıtlamalarla karşı karşıya kaldıkça, podcast reklamcılığı gibi gizlilik açısından güvenli ve sürdürülebilir ortamlar yüksek performanslı bir çözüm sunuyor. Podcasting’in devam eden büyümesi, mevcut envanteri, uygun fiyatlı olması ve içerik çeşitliliği onu bir anda ortaya çıkan bir şeyden çok daha fazlası yapıyor. Aslında, gizlilik açısından güvenli herhangi bir reklamcılığın geleceğinin temel bir parçasıdır.
Sesli reklam teknolojisi, sesli reklamcılıktaki yeni talepleri karşılamak için hızla gelişiyor ve gizlilik odaklı bir gelecek düşünülerek geliştiriliyor. Ancak bu, onu daha az sağlam yapmıyor. Günün saati, hava durumu ve içerik kategorisi gibi bağlamsal verileri kullanan ölçüm, atıf doğruluğunu zaten iyileştiriyor.
Pazarlamacılar olarak, reklamlarımızın tüketici yolculuğu üzerindeki etkisini anlamamıza yardımcı olan tam huni ölçümü elde etmek için çabalarız. ARM’de, bir sonraki sesli reklam çözümleri dalgasının bir parçası olmaktan ve bu heyecan verici ortamda içerik oluşturucular ve reklamverenlerle birlikte yenilik yapmaktan gurur duyuyoruz. Ölçüm uzmanlarımız, sonuçlar ve gönül rahatlığı sağlayan tam huni resmi elde etmek için bu yöntemlerden bir veya daha fazlasını kullanan ölçüm planları geliştirmek için müşterilerle birlikte çalışır.
Kaynak: Ad Results Media
Beğenebilirsin
Haberler
Rebel Audio: Yeni podcast içerik üreticilerini hedefleyen yapay zeka destekli podcast aracı
Yayınlanma tarihi
2 gün önce=>
19 Mart 2026
Muhtemelen bir arkadaşınızla otururken, sohbetin akıcı olduğu, birbirinizi güldürdüğünüz, hatta şaşırtıcı derecede anlamlı şeyler söylediğiniz bir an yaşamışsınızdır. Sonra biri şöyle der: “Bir podcast başlatmalıyız.”
Çoğu zaman bu fikir geldiği gibi hızla kaybolur. Bunun nedeni mutlaka kötü bir fikir olması değil, podcast yapmanın her zaman biraz zahmetli olmasıdır. Kayıt ekipmanları, düzenleme yazılımları ve tanıtım derken, birçok kişi giriş engelinin beklenenden daha yüksek olduğunu savunuyor.
Yeni bir platform olan Rebel Audio, işte bu açığı kapatmaya çalışıyor.
Rebel Audio, özellikle yeni başlayanlar ve başlangıç aşamasındaki içerik üreticileri için tasarlanmış, her şeyi bir arada sunan bir podcast platformu olarak konumlanıyor. Fikir basit: Podcast yayıncıları, birden fazla araç, abonelik ve iş akışıyla uğraşmak yerine, programlarını oluşturabilir, kaydedebilir, düzenleyebilir, kapak resmi yükleyebilir, transkript oluşturabilir, sosyal medya için içerik kırpabilir ve yayınlayabilirler; bunların hepsini platformdan hiç ayrılmadan yapabilirler.
Rebel Audio, bu ayın başlarında bekleme listesiyle özel bir beta sürümünü piyasaya sürdü ve yakın zamanda yoğun ilgi gören bir tohum yatırım turunda 3,8 milyon dolar topladı; bu da yatırımcıların podcast sürecini basitleştirmede gerçek bir fırsat gördüğünü gösteriyor. Resmi halka açık lansman 30 Mayıs’ta başlayacak.
Lansmanın zamanlaması mantıklı. Podcast sektörü hızla büyüyor ve 2030 yılına kadar 114,5 milyar dolara ulaşması bekleniyor.Riverside’a göre, 2025 yılında 584 milyondan fazla kişi podcast dinledi ve bu sayının 2026 yılına kadar 619 milyona çıkacağı tahmin ediliyor.
Spotify for Creators (eski adıyla Spotify for Podcasters) gibi rakipler, sınırsız barındırma, video podcast yükleme, kitle araçları, analiz ve reklamlar ve abonelikler yoluyla para kazanma gibi araçlar sunarak benzer bir hepsi bir arada yaklaşımı benimsemiş durumda. Ancak Rebel Audio, bu çözümlerin hiçbirinin platformunun hedeflediği şekilde gerçekten “360 derecelik” bir yaratım paketi sunmadığını savunuyor. Diğer popüler rakipler arasında Riverside, Adobe Audition ve Descript yer alıyor.
Para kazanma, sunumun bir diğer temel unsurudur. Rebel Audio, geliri sonradan gelecek bir şey olarak ele almak yerine, en başından itibaren entegre eder. İçerik oluşturucular, platforma entegre edilmiş reklamcılık, marka ortaklıkları, dinamik reklam yerleştirme ve dinleyici aboneliklerinden yararlanabilirler.
Tahmin edilebileceği gibi, Rebel Audio’nun deneyimi de büyük ölçüde yapay zekâ tarafından destekleniyor.
Platform, program adları ve açıklamaları oluşturmaktan fikir önermeye ve bir konsepte dayalı kapak resmi üretmeye kadar her konuda yardımcı olan bir yapay zeka asistanı içeriyor. Ayrıca yapay zeka destekli transkripsiyon, dublaj ve çeviri yeteneklerinin yanı sıra reklam okumaları için ses klonlama özelliği de mevcut.
Ancak, yapay zekâ merkezli bir podcast platformu oluşturmak eleştirilere yol açabilir.
Yapay zekâ tarafından üretilen görüntüler ve ses klonlama kullanımı, yaratıcı endüstri genelinde hassas bir konu olmaya devam ediyor. Eğitim verileri, özgünlük ve mülkiyetle ilgili endişeler sürekli olarak ortaya çıkıyor ve bazı yaratıcılar bu çizgileri bulanıklaştıran araçlara karşı temkinli davranıyor. Spotify ve Deezer gibi yayın platformları, bazen “yapay zekâ çöplüğü” olarak adlandırılan düşük kaliteli, seri üretilmiş yapay zekâ içeriğiyle ilgili sorunları ele almak zorunda kaldılar.
Rebel Audio, TechCrunch’a bu endişeleri gidermek için önlemler aldığını söyledi. Ses klonlama isteğe bağlıdır ve kullanıcıların belirli bir sesi kullanma haklarına sahip olduklarını onaylamalarını gerektirir; platform ayrıca deepfake içeriklerin önlenmesine yönelik güvenlik önlemleri de içerir. Benzer şekilde, şirket, yapay zeka tarafından oluşturulan kapak resmi araçlarının, özellikle dağıtım platformu yönergelerini ihlal edebilecek her türlü uygunsuz veya uyumsuz görüntüyü engellemek için denetim sistemleriyle tasarlandığını belirtiyor.
Rebel Audio, yapay zeka danışmanlık firması Lattice Partners ile ortaklaşa geliştirilmiştir.
Şirketin perde arkasındaki lider kadrosu, sektörde büyük bir deneyime sahip. Kurucu Jared Gutstadt, daha önce 2020 yılında Audio Up adlı prodüksiyon şirketini kurmuştu. Rebel Audio, Machine Gun Kelly, Anthony Anderson, Dennis Quaid, Jason Alexander ve Luke Wilson gibi büyük isimlerin yer aldığı programlar da dahil olmak üzere Audio Up’ın kataloğunu platforma taşımayı planlıyor.
Ekibin geniş kadrosunda MGM ve DreamWorks gibi şirketlerden deneyimli isimler yer alırken, Mark Burnett de danışman olarak ekibe katıldı. Burnett, “Survivor”, “The Voice” ve “Shark Tank” gibi programların yapımcılığını üstlenmiş bir isim.
Fiyatlandırma açısından platform, yapay zeka destekli prodüksiyon, barındırma ve tüm büyük platformlara dağıtım sunan temel planla (aylık 15 $) başlayıp, video barındırma ve reklam okumaları için ses klonlama içeren Plus planıyla (aylık 35 $) devam eden ve dinamik reklam yerleştirme, dinleyici abonelikleri, çeviri ve dublajı içeren tam Pro paketle (aylık 70 $) sonlanan kademeli bir yapıya sahiptir.
Kaynak: Lauren Forristal / TechCrunch
Haberler
Spotify, yapay zeka destekli “Önerilen Çalma Listeleri” özelliğini yeni ülkelere genişletiyor
Spotify, yapay zeka destekli “Önerilen Çalma Listesi” özelliğini ilk olarak Yeni Zelanda’da test ettikten ve kısa süre önce ABD ve Kanada’da kullanıma sunduktan sonra, Pazartesi günü bu aracı İngiltere, İrlanda, Avustralya ve İsveç’teki Premium abonelerine de sunacağını duyurdu.
Yayınlanma tarihi
4 hafta önce=>
24 Şubat 2026
Spotify, yapay zeka destekli “Önerilen Çalma Listesi” özelliğini ilk olarak Yeni Zelanda’da test ettikten ve kısa süre önce ABD ve Kanada’da kullanıma sunduktan sonra, Pazartesi günü bu aracı İngiltere, İrlanda, Avustralya ve İsveç’teki Premium abonelerine de sunacağını duyurdu.
“Önerilen Çalma Listesi” özelliği, kullanıcıların dinlemek istediklerini kendi kelimeleriyle tanımlayarak özel çalma listeleri oluşturmalarına olanak tanıyor. Kullanıcılar tek tek şarkı veya sanatçı aramak yerine, istedikleri havayı, senaryoyu veya ilhamı tanımlayabiliyor ve Spotify gerisini çözüyor.
Bu özelliğe erişmek için kullanıcılar “Oluştur”a dokunup ardından “İstekli Çalma Listesi”ni seçerek İngilizce olarak herhangi bir istek girmeleri gerekiyor. Özellik, ruh halleri, estetik ve hatta anılar gibi temaları yorumlamak üzere tasarlandı. İstekler, kullanıcının istediği kadar geniş veya özel olabilir; müzik dönemlerine, türlere, aktivitelere, şarkı sözlerine, enstrümanlara atıfta bulunabilir veya bir TV şovundan, filmden veya kişisel bir dönüm noktasından ilham alan bir çalma listesi isteyebilir. Kullanıcılar ayrıca, çalma listesinin çoğunlukla yeni müzik mi yoksa sadece kütüphanelerindeki müziklerden mi oluşmasını istediklerini de istekte belirtebilirler.
Bir istek gönderildikten sonra, Spotify’ın yapay zekası isteğe özel olarak hazırlanmış bir çalma listesi oluşturuyor. Sistem, kullanıcının dinleme geçmişinden yararlanıyor ve güncel müzik ve kültürel trendleri de içeriyor. Ayrıca, her şarkı, o belirli çalma listesine neden eklendiğine dair bilgi veren kısa bir açıklama ile birlikte geliyor.
Kullanıcılar, uyarıları ayarlayarak veya baştan başlayarak çalma listelerini iyileştirebilirler. Müzik zevkleri sürekli değişenler için, çalma listeleri günlük veya haftalık olarak otomatik olarak yenilenecek şekilde programlanabilir.
Spotify, bu özelliğin hala beta aşamasında olduğunu ve şirket geri bildirim aldıkça değişiklikler olabileceğini, ayrıca şu anda kullanım limitlerinin bulunduğunu belirtti. Bazı kullanıcılar yaklaşık 20 veya 30 uyarıdan sonra limitlere ulaştıklarını bildirdi.
SPOTIFY YAPAY ZEKA YATIRIMLARINI GENİŞLETİYOR
Spotify, son zamanlarda platformunda yapay zeka özelliklerini genişletti; bunlara, kullanıcıların fiziksel bir kitap sayfasını tarayarak sesli kitaptaki ilgili noktaya atlamasını sağlayan “Sayfa Eşleştirme” ve “Şarkı Hakkında” özellikleri de dahil. Platform ayrıca şarkı sözleri özelliğini de güncelleyerek küresel çeviriler ve çevrimdışı erişim sağladı. Geçtiğimiz hafta SeatGeek, dinleyicilerin uygulama içinde bir sanatçının sayfasındaki konserler veya yaklaşan tur tarihleri için bilet bağlantılarını kolayca bulmalarına yardımcı olmak amacıyla Spotify ile ortaklık kurdu.
Şirket, dahili olarak tüm iş akışlarına yapay zekayı entegre etti; eş CEO Gustav Söderström bu ayın başlarında yaptığı açıklamada, Spotify’ın en iyi geliştiricilerinin yapay zeka sayesinde Aralık ayından beri tek bir satır kod bile yazmadığını söyledi.
Spotify, sesli kitap işini fiziksel kitap satışına da girerek genişletiyor. Yakında ABD ve İngiltere’deki kullanıcılar, uygulama üzerinden doğrudan fiziksel kitap satın alabilecekler.
Kaynak: TechCrunch
Haberler
Particle yapay zeka uygulaması ilginç bölümleri bulmak için sizin yerinize podcast’leri dinliyor
Eski Twitter mühendisleri tarafından geliştirilen Particle adlı yapay zeka haber uygulaması, artık podcast’lerde yayınlanan haberleri ve web’de yayınlanan haberleri takip edebiliyor.
Yayınlanma tarihi
4 hafta önce=>
24 Şubat 2026
Eski Twitter mühendisleri tarafından geliştirilen Particle adlı yapay zeka haber uygulaması, artık podcast’lerde yayınlanan haberleri ve web’de yayınlanan haberleri takip edebiliyor.
Particle, Android sürümünün yayınlanmasından hemen önce, birçok farklı podcast türündeki en ilginç ve alakalı anları bulan ve ardından bu klipleri ilgili haberlerle birlikte akışına dahil eden Podcast Clips adlı bir özellik tanıttı.
Yani, ilginç yorumların yer aldığı 45 saniyelik bir bölümü yakalamak için uzun bir podcast dinlemek yerine, Particle’da haberleri okurken bu klibi tekrar oynatabilirsiniz. Ayrıca, konuşulan kelimeler vurgulandığı için klibin metnini okuma seçeneğiniz de mevcut.
Particle CEO’su ve daha önce Twitter’da Ürün Yönetimi Kıdemli Direktörü olan Sara Beykpour, “Bunu temelde her haber için yaptık; eğer konuyla ilgili bir podcast varsa veya konuyla alakalıysa, tüm bu kliplere sahibiz. Bir haberi okurken veya bir haber hakkında bilgi edinirken, insanların bu konuda ne söylediğini, yorumların neler olduğunu anlamanın gerçekten harika bir yolu” dedi.
Bu ekleme, yıllardır süregelen haber ekosistemindeki bir değişimi kabul ediyor. Sadece daha fazla insan haberlerini podcast’lerden almakla kalmıyor ve onları güvenilir kaynaklar olarak görüyor; aynı zamanda bu mecra, kamuoyunda tanınan kişilerden gelen son dakika haberleri ve önemli duyurular için de bir merkez haline geliyor.
Bloomberg’in 2024’te bildirdiğine göre, özellikle teknoloji şirketlerinin CEO’ları, geleneksel medyayla çalışmak yerine, görüşlerini dile getirebilecekleri, kendilerine yakın podcast sunucuları arıyorlar.
Bu durum, haberleri takip etmek istiyorsanız podcast’lere dikkat etmeyi daha da önemli hale getiriyor.
Beykpour, Particle’ın podcast’lerin belirli bir haber öyküsüyle ne zaman ilişkili olduğunu anlamak için gömme modelleri kullandığını söylüyor. Bu modeller, LLM modellerini sağlayan aynı şirketler tarafından sağlanıyor, ancak bunlar üretken yapay zeka teknolojileri değil, diye açıklıyor.
Beykpour, “Podcastlerin farklı bölümlerinin farklı hikayelerle ilişkili olduğunu anlamak için vektör gömme yöntemini kullanıyoruz. Tek bir podcast 10 veya 20 hikayeyi kapsayabilir, bu yüzden bunu anlamak için yapay zekayı kullanıyoruz. Ayrıca, kırpma işlemleriyle ilgili bazı mantıksal işlemleri yapmak ve bir klibin ne zaman başlayıp ne zaman biteceğini anlamak için de yapay zekayı kullanıyoruz” dedi.
Şirket, transkripsiyon için ElevenLabs’ın teknolojisinden yararlanıyor. Ancak, sesin tam olarak nereden kesileceğini belirleyen teknolojinin bir kısmı Particle’ın gizli formülünün bir parçası.
Haberler etrafındaki yorumları daha iyi anlamak için podcast’lerden yararlanma fikri de son zamanlarda haber merkezlerinin yakından incelediği bir konu. Nieman Lab’ın bu ay bildirdiğine göre, New York Times, sağcı ve daha muhafazakar onlarca podcast’in yeni bölümlerini yazıya dökmek ve özetlemek için LLM’leri kullanan özel bir yapay zeka aracı kullanıyor; böylece bu taraftaki etkileyicilerin haberler hakkında neler söylediğini daha iyi anlayabiliyor.
Particle’ın Podcast Klipleri özelliği yalnızca haberlerle sınırlı değil. Uygulama zaten insanlar, yerler veya nesneler gibi farklı varlıkları anladığı için, OpenAI CEO’su Sam Altman gibi tanınmış bir kişinin sayfasına giderek, podcast’lerdeki tüm görünümlerini bir akış halinde görebilirsiniz.
Particle, başka özellikler geliştirmekle de meşgul. Şirket, aylık 2,99$ (veya yıllık 29,99$) tutarındaki isteğe bağlı abonelik olan Particle+ ile ilk gelir elde etme girişimini yaptı ve bu abonelik, premium özelliklere erişmenizi sağlıyor. Bu özellikler arasında, haberleri tercih ettiğiniz bir tarzda özetlemek için doğal dil kullanma; kişiselleştirilmiş sesli akışı kullanırken farklı sesler arasından seçim yapma; “Haberleri Dinle”; sınırsız bulmaca çözme; yapay zeka destekli sohbet robotuyla özel sorular sorma desteği ve daha fazlası yer alıyor.
Android sürümü ayrıca birkaç önemli değişiklik daha getiriyor. Gözat sekmesi artık siyaset, teknoloji veya eğlence gibi tipik bölümlere ek olarak 2026 Kış Olimpiyatları gibi güncel haberleri de içeriyor. Ayrıca, bir varlığa dokunduğunuzda, tanımını, haberlerini, makalelerini, ilgili varlıkları ve ilgili konuları içeren yeni bir sayfa göreceksiniz.
Particle, kullanıcı etkinliği veya dönüşüm oranları hakkında veri paylaşmıyor, ancak Beykpour, Android öncesi dönemde uygulamanın uluslararası kitlesine dikkat çekti. Haftalık bazda, Particle kullanıcılarının %55’i ABD dışında bulunuyor ve ABD’den sonra en büyük pazarı Hindistan (%15) oluyor.
Kaynak: Sarah Perez / TechCrunch

Rebel Audio: Yeni podcast içerik üreticilerini hedefleyen yapay zeka destekli podcast aracı

Spotify, yapay zeka destekli “Önerilen Çalma Listeleri” özelliğini yeni ülkelere genişletiyor

Particle yapay zeka uygulaması ilginç bölümleri bulmak için sizin yerinize podcast’leri dinliyor
En son
- Araştırma2 yıl önce
Popüler podcast yayıncıları sektördeki en büyük zorlukları yorumluyor
- Haberler4 yıl önce
Podcast’ten para kazanmanın 12 yolu
- Etkinlik2 yıl önce
‘Podcast Dinliyorum’ etkinliğinin ikincisi 25 Ekim’de
- Haberler3 yıl önce
Spotify’dan ‘Şişedeki Çalma Listesi’
- Haberler4 yıl önce
Video podcast nedir?
- Araştırma4 yıl önce
Mart ayına Anchor, Buzzsprout ve Spreaker damgası
- Haberler4 yıl önce
Podcast’leri nasıl daha hızlı dinleyebilirsiniz?
- Haberler4 yıl önce
Daniel Ek Spotify’ın büyük vizyonunu anlattı




















