Bizimle iletişime geçin

Haberler

OpenAI bir yıl önce duyurduğu ses klonlama aracı ‘Voice Engine’i hala yayınlamadı

OpenAI, geçen yıl Mart ayında sadece 15 saniyelik bir konuşma ile bir kişinin sesini klonlayabileceğini iddia ettiği Voice Engine adlı yapay zeka hizmetinin “küçük ölçekli bir önizlemesini” duyurdu. Yaklaşık bir yıl sonra, araç önizleme aşamasında kalmaya devam ediyor ve OpenAI ne zaman piyasaya sürülebileceğine ya da hiç piyasaya sürülüp sürülmeyeceğine dair hiçbir belirti vermedi.

Yayınlanma tarihi

on

OpenAI, geçen yıl Mart ayında sadece 15 saniyelik bir konuşma ile bir kişinin sesini klonlayabileceğini iddia ettiği Voice Engine adlı yapay zeka hizmetinin “küçük ölçekli bir önizlemesini” duyurdu. Yaklaşık bir yıl sonra, araç önizleme aşamasında kalmaya devam ediyor ve OpenAI ne zaman piyasaya sürülebileceğine ya da hiç piyasaya sürülüp sürülmeyeceğine dair hiçbir belirti vermedi.

Şirketin hizmeti yaygınlaştırma konusundaki isteksizliği, kötüye kullanım korkusuna işaret ediyor olabilir, ancak aynı zamanda düzenleyici incelemeyi davet etmekten kaçınma çabasını da yansıtabilir. OpenAI geçmişte güvenlik pahasına “parlak ürünlere” öncelik vermekle ve rakip firmaları pazara sürmek için acele etmekle suçlanmıştı.

Bir OpenAI sözcüsü yaptığı açıklamada, şirketin Voice Engine’i sınırlı sayıda “güvenilir ortak” ile test etmeye devam ettiğini söyledi.

Sözcü, “[Ortaklarımızın] teknolojiyi nasıl kullandıklarını öğreniyoruz, böylece modelin kullanışlılığını ve güvenliğini geliştirebiliriz” dedi. “Konuşma terapisinden dil öğrenimine, müşteri desteğine, video oyunu karakterlerine ve yapay zeka avatarlarına kadar farklı kullanım şekillerini görmek bizi heyecanlandırdı.”

Geri itildi

OpenAI’nin metinden konuşmaya API’sinde ve ChatGPT’nin Ses Modunda bulunan seslere güç veren Voice Engine, orijinal konuşmacıya çok benzeyen doğal sesli konuşma üretir. Araç, yazılı karakterleri konuşmaya dönüştürüyor ve yalnızca içerikle ilgili belirli korkuluklarla sınırlı. Ancak en başından beri gecikmelere ve değişen sürüm pencerelerine maruz kaldı.

OpenAI’nin Haziran 2024 tarihli bir blog yazısında açıkladığı gibi, Ses Motoru modeli, farklı sesleri, aksanları ve konuşma tarzlarını dikkate alarak, bir konuşmacının belirli bir metin transkripti için çıkaracağı en olası sesleri tahmin etmeyi öğreniyor. Bundan sonra, model yalnızca metnin sözlü versiyonlarını değil, aynı zamanda farklı konuşmacı türlerinin metni yüksek sesle nasıl okuyacağını yansıtan “sözlü ifadeler” de üretebilir.

TechCrunch tarafından görülen taslak bir blog yazısına göre OpenAI başlangıçta Özel Sesler olarak adlandırılan Ses Motorunu 7 Mart 2024’te API’sine getirmeyi amaçlıyordu. Plan, “sosyal fayda” sağlayan veya teknolojinin “yenilikçi ve sorumlu” kullanımlarını gösteren uygulamalar geliştiren geliştiricilere öncelik verilerek, daha geniş bir çıkıştan önce 100’e kadar “güvenilir geliştirici” grubuna erişim sağlamaktı. OpenAI bu teknolojiyi markalaştırmış ve fiyatlandırmıştı bile: “standart” sesler için milyon karakter başına 15 dolar ve “HD kalitesinde” sesler için milyon karakter başına 30 dolar.

Ardından, on birinci saatte şirket duyuruyu erteledi. OpenAI, Voice Engine’i birkaç hafta sonra herhangi bir kayıt seçeneği olmadan tanıttı. OpenAI, araca erişimin şirketin 2023’ün sonlarında birlikte çalışmaya başladığı yaklaşık 10 geliştiriciden oluşan bir kohortla sınırlı kalacağını söyledi.

OpenAI, Voice Engine’in Mart 2024 sonundaki duyuru blog yazısında “Sentetik seslerin sorumlu bir şekilde konuşlandırılması ve toplumun bu yeni yeteneklere nasıl uyum sağlayabileceği konusunda bir diyalog başlatmayı umuyoruz” diye yazdı. “Bu konuşmalara ve küçük ölçekli testlerin sonuçlarına dayanarak, bu teknolojinin geniş ölçekte kullanılıp kullanılmayacağı ve nasıl kullanılacağı konusunda daha bilinçli bir karar vereceğiz.”

Uzun süredir üzerinde çalışılıyor

OpenAI’ye göre Voice Engine 2022’den beri üzerinde çalışılan bir araç. Şirket, aracın potansiyelini ve risklerini göstermek için 2023 yazında “en üst düzeydeki küresel politika yapıcılara” demo yaptığını iddia ediyor.

Bugün aralarında engelli insanların daha doğal iletişim kurmasını sağlayan cihazlar geliştiren Livox’un da bulunduğu çok sayıda iş ortağı Voice Engine’e erişebiliyor. Livox’un CEO’su Carlos Pereira TechCrunch’a verdiği demeçte, aracın çevrimiçi olması gerekliliği nedeniyle (Livox’un müşterilerinin çoğunun interneti yok) Voice Engine’i bir ürün haline getiremediklerini, ancak teknolojiyi “gerçekten etkileyici” bulduğunu söyledi.

Pereira TechCrunch’a e-posta yoluyla yaptığı açıklamada, “Sesin kalitesi ve seslerin farklı dillerde konuşması imkanı benzersiz – özellikle de müşterilerimiz olan engelli insanlar için” dedi. “Gerçekten de gördüğüm en etkileyici ve kullanımı kolay ses oluşturma [aracı] […] OpenAI’nin yakında çevrimdışı bir sürüm geliştirmesini umuyoruz.”

Pereira, OpenAI’den olası bir Voice Engine lansmanı konusunda rehberlik almadığını ve şirketin hizmet için ücret almaya başlamayı planladığına dair herhangi bir işaret görmediğini söylüyor. Livox şimdiye kadar kullanımı için ödeme yapmak zorunda kalmadı.

Yukarıda bahsedilen Haziran 2024 tarihli gönderide OpenAI, Voice Engine’i geciktirirken göz önünde bulundurduğu hususlardan birinin geçen yılki ABD seçim döngüsü sırasında kötüye kullanım potansiyeli olduğunu ima etti. Paydaşlarla yapılan görüşmeler sonucunda Voice Engine, üretilen sesin kaynağını izlemek için filigran da dahil olmak üzere çeşitli hafifletici güvenlik önlemlerine sahiptir.

OpenAI’ye göre, geliştiriciler Voice Engine’i kullanmadan önce orijinal konuşmacıdan “açık onay” almalı ve izleyicilerine seslerin yapay zeka tarafından üretildiğine dair “açık açıklamalar” yapmalıdır. Ancak şirket bu politikaları nasıl uygulayacağını açıklamadı. OpenAI’nin kaynaklarına sahip bir şirket için bile bunu geniş ölçekte yapmak son derece zor olabilir.

OpenAI blog yazılarında ayrıca hoparlörleri doğrulamak için bir “ses kimlik doğrulama deneyimi” ve tanınmış kişilere çok benzeyen seslerin oluşturulmasını engelleyen bir “gidilmeyecekler” listesi oluşturmayı umduğunu ima etti. Her ikisi de teknolojik açıdan iddialı projeler ve bunları yanlış yapmak, sık sık güvenlik girişimlerini bir kenara bırakmakla suçlanan bir şirkete kötü yansıyacaktır.

Etkili filtreleme ve kimlik doğrulama, sorumlu ses klonlama teknolojisi sürümleri için hızla temel gereksinimler haline geliyor. Bir kaynağa göre yapay zeka ses klonlama, 2024’ün en hızlı büyüyen üçüncü dolandırıcılığı oldu. Gizlilik ve telif hakkı yasaları ayak uydurmakta zorlanırken, dolandırıcılık ve banka güvenlik kontrollerinin atlanmasına yol açtı. Kötü niyetli aktörler, ünlülerin ve politikacıların kışkırtıcı deepfake’lerini yaratmak için ses klonlamayı kullandı ve bu deepfake’ler sosyal medyada orman yangını gibi yayıldı.

OpenAI Voice Engine’i önümüzdeki hafta yayınlayabilir ya da hiç yayınlamayabilir. Şirket defalarca bu hizmetin kapsamını küçük tutmayı düşündüğünü söyledi. Ancak net olan bir şey var: Optik nedenlerden, güvenlik nedenlerinden ya da her ikisinden dolayı, Voice Engine’in sınırlı önizlemesi OpenAI’nin tarihindeki en uzun önizlemelerden biri haline geldi.

Kaynak: TechCrunch

Okumaya devam et
Yorum yapmak için tıklayın

Yanıt Ver

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Haberler

Amazon Music de video podcast’i desteklemeye başlıyor

Amazon Music, bugünden itibaren video podcast’leri kullanıma sunmaya başlıyor. Video podcast’ler ilk etapta ABD’deki tüm abonelik kademelerindeki iOS ve Android kullanıcıları tarafından erişilebilir olacak.

Yayınlanma tarihi

=>

Amazon Music, bugünden itibaren video podcast’leri kullanıma sunmaya başlıyor.

Video podcast’ler ilk etapta ABD’deki tüm abonelik kademelerindeki iOS ve Android kullanıcıları tarafından erişilebilir olacak.

Bir şirket sözcü PodNews’e yaptığı açıklamada şunları söyledi:

“Günümüzün hızla gelişen podcast dünyasında, video, içerik üreticiler ve izleyiciler için giderek daha önemli bir format haline geldi. Daha fazla tüketici, en sevdikleri programların video podcast’lerini izlemeye başladıkça, Amazon Music, müşterilere entegre bir video podcast deneyimi sunuyor ve müşterilerin uygulamadan çıkmadan en sevdikleri podcast’leri izlemelerini kolaylaştırıyor. Bu ilk deneyim, deneyimi şekillendirmek ve geliştirmek için değerli müşteri geri bildirimleri toplamamıza yardımcı olacak.”

Amazon Music, video podcast’leri ilk olarak Amazon’un ART19 platformuyla başlatacak ve yaz aylarında diğer ortaklara da genişletmeyi planlıyor.

Video içeren ilk programlar arasında Higher Ground’un Michelle Obama ve Craig Robinson’ın yer aldığı IMO, Dear Media’nın Khloé in Wonder Land, Not Skinny But Not Fat ve Kristin Cavallari ile Let’s Be Honest yer alıyor.

ART19 ve Amazon Music, içerik oluşturucular ve yayıncılarla doğrudan çalışarak videolarını Amazon Music’te nasıl yayınlayabilecekleri konusunda talimatlar verecek.

Podnews’in edindiği bilgiye göre, uygulama HLS videolarını kullanacak ve RSS’deki alternatif bir ek aracılığıyla HLS çok değişkenli çalma listelerini destekleyecek. Videolar, içerik oluşturucunun podcast barındırma şirketi tarafından barındırılmaya devam edecek.

Şirket sözcüsü, bu yaklaşımın “açık bir RSS ekosistemini koruduğunu, yani podcast içerik oluşturucularının barındırma, reklam envanteri gelirleştirme ve hedef kitle belirleme üzerinde tam kontrol sahibi olmaya devam ettiklerini” söyledi.

Video göndermek için özel bir API bulunmuyor ve Amazon Music, podcast içerik oluşturucularından veya ağlarından video dağıtımına erişim için ücret almıyor. Video hizmeti sunan bir dizi podcast barındırma şirketi, alternatif ek dosyayı kullanarak video dağıtımını desteklemeyi hedeflediklerini zaten açıklamıştı.

Okumaya devam et

Haberler

Yapay zeka çağında kalıcı bir podcast oluşturmak

Yapay zeka herhangi bir bölümü saniyeler içinde özetleyebiliyorsa, podcast’inizi baştan sona dinlemeye değer kılan nedir?

Yayınlanma tarihi

=>

Son birkaç yıldır, podcast dinleyicilerinin istek ve beklentileri söz konusu olduğunda videonun etkisi ve bu değişimin podcast yaratıcılarını yapmaya zorladığı veya en azından göz önünde bulundurmaları gereken değişiklikler hakkında çok fazla endişe dile getiriliyor.

Daha az tartışılan konu ise yapay zekanın podcast dinleyici davranışlarında yarattığı değişimdir.

Podcast tüketicilerinin büyük çoğunluğu insan yapımı podcast’leri yapay zeka tarafından oluşturulan programlar için terk etmese de, yapay zeka podcast tüketim kalıplarını, alışkanlıklarını ve tercihlerini önemli ölçüde değiştiriyor.

Podcast sunucuları olarak, programlarımızın dinleyicilerimiz için sadece güncel kalmasını değil, aynı zamanda güncelliğini artırmasını istiyorsak, bizden beklenenleri değiştiren yöntemler bunlar  .

Birkaç hafta önce Scrappy Podcasting okurlarına, programları ve işletmeleriyle ilgili olarak son zamanlarda akıllarından geçenleri paylaşmaları için kısa bir e-posta gönderdiğimde, bu değişime dair çarpıcı ve ilk elden bir bakış açısı edindim .

Verilen yanıtlardan biri bir uyarı niteliğindeydi ve podcast dinleyici davranışları söz konusu olduğunda işlerin nereye doğru gittiğinin açık bir göstergesiydi.

Yanıt , aylık yüz binlerce izlenme sayısına ulaşan “How to Change the World” ve “Growth Mindset Psychology” adlı iki programın sunucusu olan müvekkilim Sam Webster Harris’ten geldi.

“Son zamanlarda , eskiden dinledikleri şeylerin çoğunun artık yapay zeka özetlerini dinlediklerini söyleyen birkaç dinleyiciyle konuştum. Bu da beni şu soruyu sormaya yöneltiyor: Sıkıştırılamaz olduğu için içeriğinizi orijinal haliyle dinlemeye değer kılan nedir?”

Kurucular ve podcast yayıncıları olarak, bu çağımızın varoluşsal sorusu.

Gördüğünüz gibi, izleyicilerimizin değeri doğrudan içeriklerimizle geçirdikleri süreyle, yani içeriklerimizle etkileşimde bulundukları gerçek dakika ve saatlerle ilişkilidir.

Eğer izleme süresi azalırsa, çünkü izleyicilerimiz bölümleri atlıyor veya bölümlerin yapay zeka özetlerini izliyorlarsa, izleyicilerimizin değeri de bununla birlikte düşer.

Bu tür sömürücü tüketim davranışını açık maden tüketimi olarak düşünüyorum.

Ve şunu rahatlıkla söyleyebiliriz ki, bölümlerimizi baştan sona dinleyenlere kıyasla, sadece bölümlerimizi dinleyenlerin bizi işe alma olasılığı önemli ölçüde daha düşüktür.

Açık maden ocağı tüketimi dinleyici sorunu değil, programın sorunudur.

Sorunu çözmeden önce, çok önemli bir noktayı anlamamız gerekiyor: Aşırı tüketim bir dinleyici sorunu değil, bir program sorunudur.

Şunu düşünün.

Şahsen, bölümlere göre ara ara izleyip bırakabileceğim ve 2x hızda bitirebileceğim birkaç dizi aklıma geliyor.

Ama bazı dizileri 1x çözünürlüğe kadar kısıyorum.

Günlerce heyecanla beklediğim, kendimi kaptırmayı beklediğim diziler.

Her bölümü bittiğinde insanda hüzün uyandıran 90 dakikalık (veya 4 saatlik) diziler; tıpkı harika bir kitabın veya televizyon dizisinin sonuna gelindiğinde hissedilen duygu gibi.

Bazı programları, bölümlerini birden fazla kez bile dinliyorum.

Tüm bu durumlarda, aynı dinleyiciyim. Yine de, tüketim davranışım, programın tasarlanma biçiminden doğrudan kaynaklanarak, son derece farklılık gösteriyor.

Dinleyicilerin içeriğimizi sonuna kadar kullanma eğilimine karşı koymak istiyorsak, biz de buna göre tasarım yapmalıyız.

Çünkü günün sonunda dinleyici davranışını içerik belirler, tersi değil.

Eğer uyum sağlamak istiyorsak, öncelikle daha geniş içerik ekosistemindeki temel bir değişimi anlamamız gerekiyor.

Bilginin Değeri Sıfıra Doğru Gidiyor

Markalaşma uzmanı olan müşterilerimden Natalie, podcast tercihlerindeki bu değişimi mükemmel bir şekilde özetleyen bir e-posta gönderdi bana.

“On yıl önce podcast dinlemeye ilk başladığımda, güvenilir ve yüksek kaliteli bilgi bulmak gerçek bir çaba gerektiriyordu. Blogları taramanız, kitaplar okumanız ve zaman harcayarak bilgileri bir araya getirmeniz gerekiyordu. Podcast’ler ise önemli konulara daha derinlemesine inmemi sağladı: uzun sohbetler, derinlik ve keşif duygusu, aksi takdirde parçası olamayacağım tartışmalara erişim.”

Ancak zamanla bu durum değişti. Alan doygunluğa ulaştı. Programlar tekrarlayıcı veya ticari bir nitelik kazanmaya başladı. Eyleme geçirilebilir bir şeye ulaşmak için tüm bölümü dinlemek zorunda kalıyordunuz ve çoğu zaman program o noktaya bile ulaşamıyordu. Bu da yorgunluğa yol açtı.

Artık durum tamamen değişti. Yapay zeka sayesinde bilgi artık kıt veya kısıtlı değil. İhtiyacım olan şeye tam olarak kişiselleştirilmiş, net ve anında bir yanıt alabiliyorum.”

Özetle: Bilginin değeri sıfıra doğru gidiyor.

Podcast yayıncılığı eskiden bilgileri beynimize indirmenin pratik bir yoluydu.

Ancak daha kullanışlı, kişiselleştirilmiş ve verimli çözümler ortaya çıktıkça, eskiden çok popüler olan “X nasıl yapılır” tarzı programlara, taktiksel analizlere ve uzman röportajlarına olan ihtiyaç azaldı.

Sorun rekabet ya da kalite için beklenen daha yüksek standartlar değil.

Bu, eskime anlamına geliyor.

Podcast Yayıncılığının Yapay Zeka İçerik Sorununda Gizli Olan Eşsiz Fırsat

Bugün hepimizin karşı karşıya olduğu temel sorun, bilgi kıtlığından bilgi bombardımanına dönüşmüştür.

Veri ve bilgi denizinde boğuluyoruz, ancak bunlarla ne yapacağımızı bilmiyoruz ; ayrıntılara takılıp bütünü göremiyoruz, bırakın güvenle yol almayı.

İşte podcast yayıncılığının benzersiz bir şekilde gelişebileceği nokta burası: Eğer sunucular, dinleyicilerin onları neden işe aldıklarını anlarlarsa.

Podcast yayıncılığının ilk dalgası, az bilgi sunan sunucular tarafından oluşturulurken, bir sonraki dalga, konularını ustalıkla keşfetme, çözümleme, açıklama, yorumlama ve anlamlandırma becerisine sahip sunucular tarafından oluşturulacaktır.

Natalie’nin paylaşımları, benimki de dahil olmak üzere birçok dinleyicinin aboneliklerinde şu anda olup bitenleri yansıtıyor:

“Akışımı gözden geçirdim ve hızlı bir aramayla kolayca bulunabilecek, genel veya yüzeysel içerikli podcast’leri kaldırdım. Şimdi beni cezbeden şey, farklı bir bakış açısı sunan sesler. ‘Hikaye anlatımı’nın belirsiz bir anlamı değil, bir kavramı, stratejiyi veya fikri alıp, benzetme, yaşanmış deneyim veya pratikte nasıl işlediğini gösteren net bir çerçeve aracılığıyla somut bir şeye dönüştürme yeteneği.”

Natalie dinleyicilerden sadece biri olabilir.

Ancak onun deneyimi, dinleyicilerin podcast’lerden ne istediği, ne beklediği ve neye değer verdiği konusunda daha geniş bir değişimi yansıtıyor.

Dinleyicileriniz bunu zaten biliyor, hissediyor ve buna göre hareket ediyorlar.

Öyle misin?

Derinlik ve Nüanslara İlgi Duyan Bir İzleyici Kitlesi Var

Podcast yayıncılığı, bu değişimin avantajlarından en iyi şekilde yararlanabilecek mecradır.

Ancak bundan faydalanmak için, karşıt kültürel bir fikri benimsememiz gerekiyor:

İçerik ve kültürün TikToklaşmasına rağmen, yavaşlığa, derinliğe ve inceliğe ilgi duyan bir kitle olduğu gerçeği ortada.

Algoritmik platformların halka açık izlenme sayıları, insanların aslında istediklerinin sansasyonel iddialar, nefes kesici kurgular, yüzeysel bakış açılarının derinlikliymiş gibi sunulması ve fikirlerin sürekli olarak en küçük atomik birimlerine sıkıştırılması olduğu izlenimini veriyor.

Ancak daha kapsamlı ve anlamlı içeriklere susamış, geniş (ve giderek büyüyen) bir kitle de var.

İlgilendikleri konular üzerine yavaş, düşünceli, incelikli, sürükleyici keşifler, çözümlemeler ve tartışmalar için.

Bu içerik, yüzeysel, pazarlama hunisinin en üst noktasında yer alan, mümkün olan en geniş kitleye ulaşmayı hedefleyen bir içerik değil. Asla on milyonlarca veya yüz milyonlarca görüntülenme üretmeyecek.

Ancak bu, potansiyel en iyi alıcılarınızın en çok aradığı içerik türüdür.

Güven oluşturma, bakış açınızı iletme ve uzmanlığınızı gösterme konusunda en büyük yükü taşıyan içerik türü budur.

Bu tür içeriklerin sunulması için podcast’ten daha iyi bir mecra yok.

Bunun birkaç sebebi var.

Birincisi, podcast platformunun psikolojisi; yani  tüketicilerin bir platforma getirdiği bilinçaltı beklentiler ve kullanım kalıpları.

Sonuçta, podcast dinleyicilerinin çoğu diğer platformlarda farklı içerik türlerini tüketiyor.

Dolayısıyla, alternatiflerden birini seçip podcast’i tercih ettiklerinde, belirli bir deneyim arıyorlar.

Ama ne?

Öncelikle, ağırlıklı olarak uzun formatlı bir ortam olan podcast’i dinlemeyi seçen kişi, dolaylı olarak bir konunun uzun formatlı bir şekilde incelenmesini aktif olarak aradığını belirtmiş olur.

Aksi takdirde, yapay zekaya, Google’a, TikTok’a veya YouTube’a giderlerdi.

Ayrıca, podcast yayıncılığı, diğer içerik platformlarının yakalamakta zorlandığı belirli bir deneyimi içerir; bu deneyim performans ve prodüksiyona değil, doğal ve otantik bir sohbete dayanır.

Özetle, podcast yayıncılığı diğer mecralara kıyasla çok daha gerçekçi geliyor.

Podcast yayıncılığının derinlik ve incelik etrafında kitleler oluşturmaya bu kadar uygun olmasının ikinci nedeni:

Podcast yayıncılığı, amaca yönelik bir ortamdır .

Podcast’ler bize düşünmeden tüketmek için sunulmuyor. Onları aktif olarak biz seçiyoruz.

Aslında çoğumuz podcast’leri özellikle seviyoruz çünkü bu platformlarda içerik tarafından tüketilmek yerine, içeriği tüketen taraf bizmişiz gibi hissediyoruz.

Uzun süredir Scrappy Podcasting okuyucusu ve Famous & Gravy programının sunucusu Michael Osborne, bana söylediği şu sözlerle bunu mükemmel bir şekilde ifade etti: “Podcast dinlemek, internetten kaçmak için gittiğim yer.” Bu duyguyu her geçen gün daha da yoğun bir şekilde hissediyorum.

Tüm bunların sonucu olarak, içerik üreticileri olarak, birisi podcast dinlemeyi seçtiğinde, aktif olarak belirli bir içerik deneyimi aradığını varsaymalıyız.

Programlarımızı tasarlarken sunmamız gereken deneyim tam olarak bu olmalı.

Podcastlerimizi YouTube ve sosyal medyaya daha çok benzetmeye çalışmak yerine; yani sürelerini kısaltmak, kurgumuzu iyileştirmek, başlıklarımızı ve içerik stratejilerimizi algoritmayı memnun edecek şekilde uyarlamak yerine…

Programlarımızı podcast’lere daha çok benzetmeye çalışmalıyız.

Çünkü dinleyicilerimiz programlarımızı YouTube, Spotify, Apple Podcasts veya kişisel favori podcast uygulamaları aracılığıyla dinleseler de, bir podcast dinlemeyi seçtiklerinde, bir podcast istiyorlar.

Mümkün olan en geniş kitleye ulaşmak için içeriklerinizi ve fikirlerinizi optimize etmek istiyorsanız, podcast yayıncılığını bırakıp kendinizi Instagram, YouTube veya TikTok’a adamalısınız.

Öte yandan, podcast’inizi büyütmek istiyorsanız, insanların podcast’i bir mecra olarak neden aradıkları şeylere odaklanarak programınızı tasarlamanız daha iyi olur:

Derinlik, incelik, bağlam, tartışma, derinlemesine inceleme, anlama, bilgelik, gerçek kavrayış.

Bu özellikler, podcast dinleyicilerinin genel olarak bir podcast seçerken aradıkları özelliklerle sınırlı değil.

Bunlar, gelecekteki en iyi alıcılarınızın özlem duyduğu şeyler.

Kısa ve öz, algoritma merkezli bir strateji sizi hedeflerinize ulaşmaktan daha da uzaklaştıracaktır.

Podcast’in Dinamik İnsan Etkileşimini Öne Çıkarma Konusundaki Eşsiz Yeteneği

Geçen hafta, o zamandan beri aklımdan çıkmayan ve toplamda en az bir düzine kez tavsiye ettiğim üç podcast bölümünü dinledim.

Bu bölümler, birbirinden çok farklı iki programdan -The Ezra Klein Show ve Money For Couples- üç farklı konuyu ele alıyor: bilinç, yapay zeka ve kişisel finans…

Ancak yüzeysel farklılıklarına rağmen, iki ortak noktaları var. Yapay zeka içeriklerinin çağında büyümeye ve gelişmeye devam edecek türdeki programlara işaret eden iki özellik:

  1. Programın sunucusu, güçlü bir bakış açısına , derin uzmanlığa ve geniş destekleyici bilgiye sahip, özgün bir düşünürdür; biz dinleyicilerin gözden kaçırdığı şeyleri görebilmekte ve karmaşık, kaotik bir dünyayı anlamlandırabilmektedir.
  2. Dizilerde dinamik insan etkileşimi ön plana çıkıyor ; her bölüm, izleyiciyi dizinin nereye doğru gittiğini öğrenmeye iten, hissedilir bir gerilim ve ivme karışımı üzerine kurulu.

Son bir yılda arkadaşlarım ve müşterilerimle şu anda dinledikleri programlar hakkında yaptığım neredeyse her sohbette bu iki özellik ortaya çıkıyor.

Bu seride ele aldığımız her şeye dayanarak, bu eğilim mantıklı görünüyor.

Karşı karşıya kaldığımız bilgi okyanusu ve hızla değişen koşullar göz önüne alındığında, bir konuyu, dünyayı ve hayatımızı anlamlandırmamıza yardımcı olmak için bilgiyi çözümleyebilen, damıtabilen ve basitleştirebilen (ya da en azından öyle görünen) bilge kişileri aramamız doğaldır.

Hayatımızın giderek daha büyük bir bölümü makinelerle etkileşim etrafında dönerken, iki veya daha fazla zeki, komik, düşünceli veya başka türlü ilgi çekici insanın fikirlerle oynamasını dinleme deneyimine duyduğumuz özlem şaşırtıcı değil.

Kağıt üzerinde, insanların konuşması üzerine kurulu bir mecra olan podcast’in burada doğal bir avantaja sahip olması gerekiyor.

Oysa çoğu dizi bunu boşa harcıyor.

Çünkü dinleyicilerin giderek daha çok ilgisini çeken dinamik insan-insan etkileşimini yaratmak, iki insanı bir araya getirip konuşmalarına izin vermekten çok daha fazlasını gerektiriyor.

Aslında, bu tür (açıkçası, cansız) programlar tam da dinleyicilerin reddettiği türden programlardır.

Sunucu ve konuğun röportaj başlamadan önce birbirlerinin ne söyleyeceğini aşağı yukarı bildiği, aşırı derecede uyumlu bir tür program.

Bu tür programlarda neredeyse hiç sürpriz yok; konuğun daha önce 12 farklı programa katılmış olması ve aynı soruları yanıtlayıp aynı cevapları bir kez daha vermesinden başka bir şey değil.

Ne yazık ki, özellikle işletme sahipleri arasında en yaygın olan gösteri türü tam da budur.

Yapay zeka içerikleri dünyasında güncel kalmak istiyorsanız, bu tür programlardan olabildiğince uzak durmalısınız.

Kendimin ve başkalarının giderek daha çok ilgisini çeken dinamik insan etkileşim türünü düşündüğümde, her şey tek bir noktaya indirgeniyor:

Tansiyon.

Gerilim birçok biçimde ortaya çıkabilir; bir şakanın başlangıcı ve sonucu, entelektüel atışma ve tartışma, bir konunun bilinmeyen yönlerine doğru bir keşif, sunucu ve konuğun sohbetin bir ürünü olarak gerçek zamanlı olarak birlikte içgörüler keşfetmesi, gerçek, samimi bir kırılganlık (basit, gösterişli, moda sözcüklerden ibaret olmayan) ve daha fazlası.

Biçimi ne olursa olsun, ilgi çekici gösteriler gerilim üzerine kuruludur.

En iyi bölümlerde, sunucu, konuk ve dinleyicilerin hepsi yeni bir şeyler öğrenerek ve fikirleri ile ön yargıları hakkında daha derinlemesine düşünerek zenginleşmiş bir şekilde ayrılırlar.

Elbette, bu tür programların az olmasının nedeni, sunucu olarak bunu başarabilmenin gerçek bir özgüven gerektirmesidir.

Bu, karşı çıkmanızı, meydan okumanızı, karşıt görüşü savunmanızı, somut ayrıntılar ve örnekler istemenizi, konuğu kolayca geçiştirmemenizi ve konuğun cevaplayamayacağı sorularla sohbeti keşfedilmemiş ve belki de rahatsız edici bir alana yönlendirmenizi gerektirir.

Oysa ki, bilinmeyen, keşfedilmemiş, rahatsız edici bu bölge, en iyi podcast bölümlerinin ortaya çıktığı yerdir.

David Bowie’nin bunu mükemmel bir şekilde özetleyen bir sözü var:

“Çalıştığınız alanda kendinizi güvende hissediyorsanız, doğru alanda çalışmıyorsunuz demektir. Her zaman, kendinizi hazır hissettiğinizden biraz daha derine inin. Biraz daha derine gidin. Ve ayaklarınızın dibe tam olarak değmediğini hissettiğinizde, heyecan verici bir şey yapmak için doğru yerdesiniz demektir.”

Harika müzik yapmak ve harika podcast’ler hazırlamak için doğru.

Ev sahipleri olarak görevimiz, kendimizi, konuklarımızı ve izleyicilerimizi, daha önce defalarca duydukları ve yaşadıkları konuşmaların ötesine taşımaktır. Yapay zekaların eğitim verilerine çoktan dahil ettiği konuşmaların ötesine.

Bunun yerine, programlarımızı, bölümlerimizi ve sorularımızı yeni, taze, heyecan verici ve tahmin edilemez alanlara yerleştirmemiz gerekiyor.

Ardından bunu birlikte, son derece zengin, derin, incelikli ve insani bir şekilde keşfedin.

Bu fırsattan yararlanmak için podcast yayıncılığından daha uygun bir mecra yok.

Ama ev sahipleri olarak, bunu kabullenmesi gerekenler bizler olmalıyız.

Kaynak: Jeremy Enns / Podcast Marketing Academy

Okumaya devam et

Haberler

Podcast dünyasına dikkat çekme ekonomisi geliyor

Podcast ekosisteminde istatistik konusu tartışılmaya devam ederken sektörün önemli isimlerinden Steven Goldstein, ölçekten ziyade dikkat ekonomisinin podcast yayıncılığını da ele geçirdiğini öne sürüyor.

Yayınlanma tarihi

=>

Yanlış Şeyi mi Optimize Ediyoruz?

Steve Raizes, son “Bad on Mic” bülteninde,   podcast yayıncılığına tamamen yanlış bir şekilde yaklaşıp yaklaşmadığımızı sordu. Özellikle, çok daha anlamlı bir şeye odaklanmamız gerekirken, yani dinleyicilerin kalıp kalmayacağına veya geri dönüp dönmeyeceğine odaklanmak yerine, indirme sayılarının peşinden koşmamızın yanlış olup olmadığını sorguladı.

Uzun zamandır indirme sayıları skor tablosu olarak kullanılıyordu. Daha büyük daha iyi demekti (tamam, evet, daha büyük daha iyidir) ancak bu çerçeve, medyanın nasıl tüketildiği ve değerlendirildiğiyle ve podcast sektörünün değişme biçimiyle giderek daha fazla bağlantısız hale geliyor.

İndirme Yanılsaması

İndirme, dinleme anlamına gelmez. İndirme, tüketim değil, dağıtımın bir ölçütüdür. Podcast şirketlerinden ve reklam ajanslarından podcast ölçütlerinin durumu hakkında geri bildirim toplamak için Bumper Media ile yakın zamanda birlikte çalışarak bu konu üzerinde bir süredir çalışıyoruz.

Büyük platformlar zaten indirmelerin ötesine geçiyor. Spotify,  yayın akışlarına ve tamamlama oranlarına giderek daha fazla önem veriyor.  Podcast’lere açılan en büyük kapı olan  YouTube ise başlatma ve izlenme sürelerine odaklanıyor. Apple,  ses indirmelerini ve dinlenmelerini takip etmeye devam edecek, ancak Apple’ın yeni video atağı temel olarak video yayın akışlarını sayacak.

Değişim apaçık ortada.

İndirmeler Üzerinden Etkileşim ve Bağlılık   

Başarı sadece erişimle ilgili değil, insanları etkilemek ve sadakat oluşturmakla da ilgilidir. Müşteri etkileşimi uzun zamandır çoğu işletmede en önemli değer olmuştur.

Finans sektöründe, kredi kartı şirketleri hesap açılışlarını kutlamaktan çok, kullanım oranlarını takip ederler. Her gün, farklı kategorilerde kullanılan bir kart, zaman içinde inanılmaz derecede karlı olur.

Netflix  artık başarısını abone olan kişi sayısıyla ölçmüyor. Abone kaybıyla ilgili takıntılı: Kimler ayrılıyor, ne zaman ayrılıyor ve neden? Amaç, insanların izlemeye ve abone olmaya devam etmesini sağlamak.

Havayolları ara sıra seyahat eden yolcular için optimizasyon yapmazlar. Sık uçan yolcular etrafında milyarlarca dolarlık ekosistemler kurarlar. Çoğu havayolunun en karlı bölümü sadakat programlarıdır – kredi kartları ve sık uçan yolcu programları.

Marriott,  kapısından kaç kişinin girdiğini kutlamaz. Onlar, kimlerin tekrar tekrar geldiğini önemser.

Starbucks,  tek seferlik ziyaretler üzerine değil, sık ziyaretler üzerine kuruludur.

Anladınız sanırım.

Radyo bunu en başından beri biliyordu.

Geçmişimde radyo sektöründe yıllarca çalıştım. Radyo her zaman kaç kişinin dinlediğini (kümülatif dinleyici sayısı) ölçmüştür, ancak çok daha önemli ölçütler ne sıklıkla dinledikleri (frekans) ve ne kadar süre kaldıklarıdır (dinlemeye harcanan süre). Erişim, frekans ve dinlemeye harcanan süre. Ölçümün üçlüsü.

Gerçek Taraftarların Ekonomisi

Çoğu dizi asla devasa izleyici kitleleri oluşturamaz, ancak birçoğunun tekrar tekrar izlemeye gelen sadık hayranları vardır.  Wired Magazine’in eski yayıncısı Kevin Kelly’nin “1.000 Gerçek Hayran” kavramı, bu değişimi anlamak için kullanışlı bir bakış açısı sunuyor.

Detroit’teki bir tiyatroda 1.000 kişi.

Değerli bir şey inşa etmek için devasa ölçeklere ihtiyacınız yok. Derinden bağlı, çekirdek bir kitleye ihtiyacınız var. Düzenli olarak bir programı dinleyen veya izleyen, sunucuya güvenen ve paylaşmak, abone olmak veya satın almak gibi eylemlerde bulunmaya istekli insanlar.

Gerçekten önemseyen 1.000 kişi,   neredeyse hiç önemsemeyen 50.000 kişiden daha değerlidir.

Podcast News Weekly Review’dan Sam Sethi,  podcast platformuna Kelly’nin podcast yayıncılarının topluluk oluşturabileceği ve hayran kitlesinden para kazanabileceği tezine ithafen  True Fans adını verdi.

Niş podcast’ler için bu teori değil, gerçekliktir.

Isıtma, havalandırma ve klima (HVAC) uzmanlarına yönelik bir podcast’in milyonlarca dinleyiciye ihtiyacı yok. Dolma kalemlerle ilgili bir programın popüler olmasına da gerek yok. İhtiyaç duydukları şey, gerçek değer bulan ve geri dönen, sıkı ve istikrarlı bir dinleyici kitlesidir.

Küçük ama sadık bir izleyici kitlesi, büyük ama uzaklaşan bir izleyici kitlesinden daha değerlidir.

Değer, Dikkatte Gizlidir

Parçalanmış bir medya dünyasında dikkat süresi kısadır. Seçenekler sınırsızdır. Geçiş maliyetleri sıfırdır. Bu ortamda erişim (indirme sayısı) yeterli değildir.

Podcast yayıncılığı yıllardır indirme sayılarının “ziyaretçi trafiği” olarak övülmesine rağmen, bu güvenilir bir ölçüt değil. İndirmelerin %50’ye kadarı dinleme/izlemeyle sonuçlanmıyor.

Değişimi daha iyi anlamanın yolu şöyle:

Erişim, görünürlükle ilgilidir. Kaç kişi geldi?

Keşif

  • Örnekleme
  • İlk temas

Bağlılık davranışla ilgilidir. Kaç kişi kaldı? 

  • Alışkanlık
  • Bağlılık
  • Dinlemeye veya izlemeye geri dön
  • Paylaşım

Geniş kitlelere ulaşmak kapıyı açabilir. İlişkiyi kuran şey ise etkileşimdir. Ve podcast yayıncılığında ilişkiler işin temelidir.

Konuşmayı ve ölçütleri ileriye taşımanın zamanı geldi. Genellikle şişirilmiş veya yanıltıcı olan gösteriş amaçlı indirmelerden uzaklaşıp, gerçek değeri gösteren şeylere yönelmeliyiz: gerçek insanlar, ses ve videoda gerçek dinlenme sayıları ve harcanan süre. Diğer tüm büyük medya şirketleri başarıyı böyle ölçüyor. Podcast yayıncılığı da aynısını yapmalı.

Kaynak: Steven Golstein / Amplifi Media

Okumaya devam et

En son