Haberler
Yapay zeka hakkında herkesin yanlış anladığı şey
Streamyard’da yapay zeka bölümünü yöneten ve halen Zoom kayıtlarını yapay zeka video podcastlerine dönüştüren Katana.video’yu yöneten Sam Bhattacharyya, insanların yapay zekayı gerçekten anlamadığını savunuyor. Podnews’e yazan Bhattacharyya, ChatGPT gibi araçların nasıl çalıştığını, yaratım için ne kadar korkunç olduklarını ve yapay zekanın aslında bize nasıl fayda sağlayabileceğini açıklıyor.
Yayınlanma tarihi
5 ay önceon
Yazar :
Podcast Turkey
Muhtemelen bu toplulukta gerçek bir yapay zeka araştırma geçmişine sahip birkaç kişiden biriyim; birkaç araştırma makalem, patentlerim (biri yayınlanmış, biri beklemede) var, Streamyard’da yapay zeka bölümünün başındaydım ve şu anda ikinci yapay zeka girişimimi yönetiyorum.
Yapay zeka konusundaki beceriksizliği eleştiren bu tür makaleleri göz önünde bulundurduğunuzda, benden yapay zekayı savunmamı veya bir çürütme yapmamı bekleyebilirsiniz.
Şöyle ki, benim “AI” teriminden anladığım şey ile çoğu insanın bu terimden anladığı şey çok farklı ve benim AI hakkındaki temel düşüncem, çoğu insanın onu gerçekten anlamadığıdır.
Yapay zeka tek parça değildir
İnsanlar yapay zekadan sanki tek parçaymış gibi bahsediyorlar ve sosyal medyadaki bu saçmalıkların sorumlusunun “yapay zeka” olduğunu söyleyenleri duyduğumda, bu durum enflasyonun sorumlusunun “matematik” olduğunu söylemek kadar saçma geliyor.
Asıl şikayet ettiğiniz şey, yazılımlarına belirli bir yapay zeka türü entegre eden Midjourney gibi şirketlerin araçlarını kötüye kullanan insanlar. Bu şirketler, ABD Merkez Bankası’nın tahminlerinde matematiği kullandığı kadar yapay zekayı yazılımlarına dahil ediyorlar.
Birçok farklı şey için kullanılan birçok farklı matematik türü olduğu gibi, birçok farklı şey için kullanılan birçok farklı yapay zeka türü de var.
Nasıl çalışırlar?
Günümüzde insanlar yapay zekadan bahsettiğinde genellikle yapay zeka tarafından oluşturulan görüntülerden/videolardan veya ChatGPT gibi Büyük Dil Modellerinden bahsediyorlar.
Çoğu insan için ChatGPT, yardımcı bir asistan gibidir ve detayları bilmenize gerek yoktur, ancak bazen detaylar önemlidir.
Büyük Dil Modelleri, bir cümledeki bir sonraki kelime gibi dili tahmin etmek için kullanılan istatistiksel modellerden dolayı bu şekilde adlandırılır. Hukuk alanında yüksek lisans (LL.M) programlarının aslında süslü bir otomatik tamamlama programı olduğunu duymuş olabilirsiniz ve bu kesinlikle doğru.
Hukuk alanında yüksek lisans (LL.M) programları öncelikle bir cümledeki kelimeleri alıp her bir kelimeyi bir sayı listesine dönüştürerek başlar, ardından bir dizi matematik işlemi yapılır ve sonuçta sözlükteki her kelime için bir sayı olmak üzere 50.000 sayıdan oluşan bir liste elde edilir.
Eğitim, metni alıp, bir kısmını rastgele gizlemeyi ve doğru bir sonraki kelimeye karşılık gelen sayıyı en üst düzeye çıkarana kadar model ağırlıklarını (matematik işlemlerinde kullanılan sayılar) ayarlamayı içerir.
Tam bir sohbet yanıtı oluşturmak için bu modeller boş bir cümleyle başlar ve bir sonraki kelimeyi kelime kelime tahmin eder. Sanki iPhone’unuzda yeni bir mesaj açmışsınız ve bir paragraf yazana kadar otomatik tamamlama önerilerini seçmeye devam etmişsiniz gibi.
Bunun etkisi, olgusal olarak doğru olmasalar bile tutarlı cümleler gibi görünen çıktıları optimize etmektir. Büyük Dil Modelleri o kadar büyük miktarda veri üzerinde eğitilmiştir ki, gerçek olguları öğrenirler. Bu nedenle, “Fransa’nın başkenti ___” yazdığınızda, bu modeller bir sonraki kelime olarak “Paris”i tahmin etmeyi öğrenir.
Fakat bir LLM bir şeyi “bilmiyorsa” bile, yine de bir sonraki jetonu tahmin eder ve doğru olmasa bile sonunda kulağa doğru gelen bir şey uydurur – buna “halüsinasyon” denir.
“Armadillo’nun başkenti ___’dir” diye deneyebilirsiniz. Bu cümleyi tamamlayacak mantıklı bir kelime yok, ancak standart bir Hukuk Yüksek Lisansı (LL.M.) yine de en olası kelimeyi (GPT2 örneğinde “the”) seçecek ve anlamsız bir cümleyi tamamlayacaktır.
Eğer bu, LLM’lerle yaptığınız görüşmelerde açıkça görülmüyorsa, bunun nedeni yapay zeka laboratuvarlarının, modellere geri bildirim sağlamak için on binlerce kişiyi işe almış olmasıdır; böylece modeller iyi e-postalar yazabilir veya çalışan kodlar yazabilir ve aslında yardımsever bir insan asistanı gibi görünebilirler.
Bu, çok zeki ve yardımsever biriyle konuştuğunuz yanılsamasını yaratır ve çoğu kişi bunu genel yeterlilik olarak algılarken, birçok LLM genellikle sadece uydurur.
Bu yapay zeka araçları korkunç
Bunu söylüyorum çünkü Opus Clips gibi yapay zeka araçlarını klipleri bulmak için kullandığınızda, tek yaptıkları şey metni ChatGPT’ye aktarmak ve ondan yaklaşık 30 klip bulmasını istemek oluyor ve bunların çoğu da pek iyi değil.
ChatGPT düzenleme görevleri konusunda eğitilmediği için, genellikle kağıt üzerinde doğru görünen ama pratikte berbat olan yanıtlar üretir. Bir modelden 5 dakikalık bir diyalogda 30 klip bulmasını isterseniz, elbette saçma sonuçlar verecektir.
Geliştiriciler (sizin kadar yapay zeka hakkında bilgi sahibi olanlar) daha sonra bu modeller etrafında pahalı ve halüsinasyonvari sarmalayıcılar oluşturuyorlar ve herkes “yapay zeka mükemmel değil” sonucuna varıyor.
Bütün bunlar bana inanılmaz derecede aptalca ve distopik geliyor.
Gerçek editörler tarafından eğitilmiş, güvenilir ve iyi düzenlemeler üreten bir yapay zeka sistemi kuramayacağınız anlamına gelmiyor. Podcast bölümlerini dinleyebilen veya izleyebilen, sanatsal etki için kesmeler yapabilen veya çekimler seçebilen modeller oluşturmak tamamen mümkün.
Ancak bu gerçek bir yapay zeka araştırması gerektirir ve ChatGPT etrafında bir sarmalayıcı oluşturmak ve bazı pazarlama metinlerine “yapay zeka video düzenleyici” ifadesini eklemek çok daha kolaydır, bu nedenle bu alandaki çoğu şirket bunu yapar.
Bu, internette dolaşan saçmalık kadar tembel bir şey ve bu tür hikayeleri okuduğumda bir yapay zeka şirketi görmüyorum, Eleven Labs’ın bir API’sine bağlanan ve herkesin zamanını ve parasını boşa harcayan bazı aptallar görüyorum.
Daha iyi bir yol
Tamam, fazla eleştirel davrandım, o yüzden podcasting’te yapay zekanın iyi kullanımlarından bahsedelim. Düzenlemeye odaklanacağım çünkü en iyi bildiğim şey bu.
Üretken yapay zekanın iyi iş çıkarabileceği bazı görevler vardır; örneğin, normalde günler sürebilecek bir podcast “giriş” müziği veya animasyonu üretmek veya bir LLM’den bir konuşmanın belirli bir bölümünü bir komutla kaldırmasını istemek gibi.
En iyi haliyle, yapay zeka (en geniş anlamıyla) ya yardımcı olabilir
- Yaptığınız işi hızlandırın
- Daha önce yapamadığınız şeyleri yapmanızı sağlar
Muhtemelen dolguları kaldırmak veya klipler oluşturmak için AI araçlarına aşinasınızdır, ancak bu alan hala gelişiyor ve “Ajan tabanlı düzenleme” (bir AI modelinden sizin için düzenleme yapmasını istemek) daha popüler hale geldikçe, (a) düzenleme sürelerinin daha da azalacağını ve (b) düzenleme deneyimi olmayan kişilerin yüksek prodüksiyon değeri olan içerikler ortaya çıkaracağını tahmin ediyorum.
Yapay zeka kodlama araçları, küçük ekiplerin veya hatta bireysel programcıların daha önce yalnızca büyük şirketlerin yapabildiği şeyleri yapmasını mümkün kıldı ve podcast dünyasında yetenekli bireysel içerik oluşturucuların artık daha önce tam bir ekip gerektirecek düzeyde üretim kalitesinde içerik üreteceklerinden şüpheleniyorum.
Şu anda pek çok yapay zeka düzenleme aracı pek iyi olmasa da, piyasa dinamikleri bunların ya gelişeceğini ya da yok olacağını gösteriyor ve ben de kesinlikle kendiminkini geliştiriyorum.
Video podcast’lerinin yükselişine rağmen, birçok sesli podcast yayıncısının videoya geçmekte tereddüt ettiğini biliyorum. Ancak duyduğum en büyük tereddüt, video düzenlemenin getirdiği ek karmaşıklık, ancak düzenleme kolaylaştıkça daha fazla podcast yayıncısının videoya yöneldiğini göreceğinizi tahmin ediyorum. Geçmişte, sesi bir ortam olarak dikkate alan ayrı bir ses düzenlemesi ve videoyu bir ortam olarak kullanan ayrı bir video düzenlemesi oluşturmak çok fazla düzenleme çabası gerektirirdi, ancak otomasyon düzenleme çabasını azaltabiliyorsa, daha fazla podcast’in birden fazla formatı benimsemesinin neden mümkün olmadığını anlamıyorum.
Yapay zekanın düzenlemenize yardımcı olmasıyla, bunun “Ses” veya “Video” olması gerekmiyor; “Evet ve” de olabilir?
Kaynak: Sam Bhattacharyya / PodNews
Beğenebilirsin
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
2 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
2 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
Haberler
Apple Podcasts video podcast’e hızlı giriş yapıyor
Apple Podcasts, iOS’un bir sonraki sürümünde video podcast’lere destek vereceğini duyurdu. Spotify veya YouTube’un aksine, podcast sunucuları video dosyalarını barındırmaya devam edecek ve HLS kullanarak videoları yüksek kalitede sunacak. Ancak bu özellik yalnızca katılımcı podcast sunucularında çalışacak. Apple şu anda sadece dört katılımcı şirketle (Acast, ART19, Omny Studio ve Simplecast) hizmete başladı. Ayrıca ilk defa, dinamik reklamcılık video podcast yayıncılığı için kullanılabilir hale gelecek . Apple Podcasts, gösterilen her dinamik reklam için gösterim başına ücret alacak; ancak reklamlar podcast sunucuları ve reklam ağları tarafından kontrol edilecek.
Yayınlanma tarihi
3 hafta önce=>
17 Şubat 2026
Apple, Apple Podcasts uygulamasına bu baharda gelecek ve uygulamaya gelişmiş video podcast özellikleri getirecek dönüştürücü bir güncellemeyi duyurdu. Bu gelişmiş video podcast deneyimi, Apple’ın sektör lideri HTTP Canlı Yayın (HLS) teknolojisini kullanarak, podcast içerik oluşturucularına benzeri görülmemiş kontrol ve para kazanma fırsatları sunarken kullanıcılara en yüksek kalitede izleme deneyimi sağlayan yeni bir standart belirliyor.
Apple’ın Hizmetlerden Sorumlu Kıdemli Başkan Yardımcısı Eddy Cue, “Yirmi yıl önce Apple, podcast’leri iTunes’a ekleyerek podcast yayıncılığının ana akım haline gelmesine yardımcı oldu ve on yıldan uzun bir süre önce de özel Apple Podcasts uygulamasını tanıttık. Bugün bu yolculukta belirleyici bir dönüm noktası. Apple Podcasts’e kategori lideri bir video deneyimi getirerek, içerik oluşturuculara içeriklerinin ve işlerini nasıl kuracaklarının tam kontrolünü sağlarken, dinleyicilerin podcast’leri dinlemesini veya izlemesini her zamankinden daha kolay hale getiriyoruz” dedi.
Apple Podcasts uygulamasında, kullanıcılar programları izleme ve dinleme arasında sorunsuz bir şekilde geçiş yapabilecekler; bu da video podcast’leri keşfetme ve izleme deneyimini, sesli podcast’leri dinlemek kadar basit ve keyifli hale getirecek. Kullanıcılar uygulama içinden video izleyebilir, yatay tam ekrana geçebilir ve çevrimdışı izlemek için videoları indirebilirler. HLS teknolojisiyle desteklenen otomatik kalite ayarlaması, ağ koşullarından bağımsız olarak sorunsuz oynatma sağlayarak, dinleyicilerin Wi-Fi veya hücresel bağlantıda olmalarına bakılmaksızın en iyi deneyimi sunar. Video bölümleri, Apple Podcasts kullanıcılarının halihazırda sevdiği mevcut özelliklerle entegre olacak; bunlar arasında Yeni sekmesinde ve Kategori sayfalarında kişiselleştirilmiş öneriler ve editoryal içerik seçimi yer alıyor.
Yeni video podcast deneyimi, içerik oluşturucuları güçlendiriyor. İçerik oluşturucular, katılımcı barındırma sağlayıcıları ve reklam ağları aracılığıyla dağıtım yaparken, içeriklerinin ve para kazanma yöntemlerinin tam kontrolünü ellerinde tutuyorlar. Acast; Amazon’un bir şirketi olan ART19; Triton’ın Omny Studio’su; ve SiriusXM (SiriusXM Media, AdsWizz ve Simplecast dahil) lansman sırasında HLS videosunu destekliyor ve gelecekte ek sağlayıcılar da katılacak. İlk kez, içerik oluşturucular, sunucu tarafından okunan bölümler de dahil olmak üzere, dinamik olarak video reklamları ekleyebiliyor ve böylece tam yaratıcı kontrolü korurken daha geniş video reklam pazarına erişim sağlayabiliyorlar. Video, takipçileri veya indirmeleri aksatmadan mevcut programlara sorunsuz bir şekilde entegre oluyor ve içerik oluşturucular sponsorluklar ve dinamik reklamlar aracılığıyla para kazanabiliyorlar. Apple, geleneksel RSS/MP3 veya HLS videosu aracılığıyla Apple Podcasts’te podcast dağıtımı için barındırma sağlayıcılarından veya içerik oluşturuculardan ücret almıyor. Apple, bu yılın sonlarından itibaren Apple Podcasts’te HLS videosunda dinamik reklamların yayınlanması için katılımcı reklam ağlarından gösterime dayalı bir ücret alacak.
Acast CEO’su Greg Glenday, şunları aktardı:
“Apple Podcasts, podcast yayıncılığının ta kendisiyle eş anlamlıdır. Platforma video eklemek, içerik oluşturucular, reklamverenler ve genel olarak bu mecra için mümkün olanı genişleten, belirleyici bir an. Bu evrime öncülük etmekten, Acast içerik oluşturucuları için yeni kitleler ve gelir kaynakları yaratmaktan ve marka hikaye anlatımı için yeni, üst düzey bir platform sunmaktan gurur duyuyoruz. Bu entegrasyon, modern podcast işletmeleri için hayati bir büyüme motoru olarak konumumuzu güçlendiriyor. Hiçbir içerik oluşturucunun veya reklamverenin gelir veya erişimden mahrum kalmamasını sağlıyoruz.”
ART19 CEO’su Geoff Mattei, “Video, podcast yayıncılığının bir sonraki aşaması. Ses dağıtımını basitleştirmek ve içerik oluşturuculara esnek para kazanma çözümleri sunmak, ART19’un temelini oluşturuyor ve şimdi video da aynı deneyimi hak ediyor. Apple Podcasts ile birlikte çalışarak yayıncılara video dağıtımını getirmek, bunu bekleyen içerik oluşturucular için önemli bir an” dedi.
SiriusXM’in reklam gelirlerinden sorumlu başkanı Scott Walker, şunları kaydetti:
“Podcast yayıncılığı son on yılda büyük ilerleme kaydetti ve Apple’ın bu yeniliği, bu mecrayı bu kadar özel kılan unsurların bütünlüğünü korurken, iki formatın birleşmeye devam etmesiyle video ve sesi yeni yeteneklerle zenginleştiriyor. Yayıncılar, pazarlamacılar ve içerik oluşturucular için Apple Podcasts’teki HLS video, işletmelerini büyütmek için yeni bir fırsat sunuyor. Açık ekosistem yaklaşımını savunan bir podcast lideri olarak, Apple gibi büyük bir oyuncunun podcast endüstrisini geliştirmeye ve reklam topluluğunu desteklemeye devam ettiğini görmekten heyecan duyuyoruz.”
Triton Digital’ın gelir sorumlusu Sharon Taylor, “Video, izleyicilerin ses içeriğiyle etkileşim kurmasının giderek daha önemli bir yolu haline geliyor ve Apple’ın bu alana girmesi anlamlı bir adım ileriye işaret ediyor. Yayıncıların izleyicileri, reklamları ve ölçümlemeleri üzerinde kontrolü elinde tutmalarını sağlayan ve aynı zamanda formatlar arası içeriğe erişimi genişleten açık bir yaklaşım, uzun vadeli büyümeyi ve dinleyiciler için daha fazla seçeneği destekliyor” dedi.
Podcast barındırma sağlayıcıları ve podcast içerik oluşturucuları, Apple Podcasts’te HLS video özelliğini nasıl etkinleştirecekleri ve Apple ürünleri ve araçlarını kullanarak olağanüstü video podcast bölümleri nasıl kaydedecekleri, üretecekleri ve paylaşacakları hakkında daha fazla bilgiyi podcasters.apple.com adresinde bulabilirler.
HLS video podcast’lerinin eklenmesi, Apple Podcasts’in 170’ten fazla ülke ve bölgede zaten sunduğu inanılmaz deneyimi daha da geliştiriyor. Podcast’ler için özel olarak tasarlanmış bir uygulama olan Apple Podcasts, kullanıcıların yüzlerce kategoride milyonlarca programı keşfetmelerine ve Gelişmiş Diyalog modu, 0,5x ile 3x arasında oynatma hızları, otomatik olarak oluşturulan bölümler, zamanlanmış bağlantılar ve 13 dilde 125 milyondan fazla bölümün transkriptleri gibi özelliklerle dinleme ve izleme deneyimlerini özelleştirmelerine olanak tanıyor. Dinleyiciler ayrıca özel içerik ve reklamsız dinleme gibi avantajlar sunan premium abonelikler aracılığıyla içerik oluşturucuları doğrudan destekleyebiliyor.
Bugünden itibaren, HLS video özelliği iOS 26.4, iPadOS 26.4 ve visionOS 26.4’ün beta sürümlerinde test edilebilir durumda. Bu özellik, iPhone, iPad ve Apple Vision Pro kullanıcılarının yanı sıra bu bahar aylarında web üzerinden Apple Podcasts aracılığıyla da kullanıma sunulacak. Apple’ın podcast kataloğu iPhone, iPad, Mac, Apple Watch, CarPlay, Vision Pro ve web üzerinden podcasts.apple.com adresinde mevcuttur.

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

Particle yapay zeka uygulaması ilginç bölümleri bulmak için sizin yerinize podcast’leri dinliyor

Apple Podcasts video podcast’e hızlı giriş yapıyor
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

















