Bizimle iletişime geçin

Haberler

Podcast başarısını ölçmenin daha iyi bir yolu: Dinleme Süresi

Bumper, podcast başarısını ölçmek için yeni bir standart öneriyor… Dinleme Süresi: İzleyicinin gerçekte dinlediği kümülatif saniye/dakika/saat sayısı. “Dinleme Süresi”, gerçekte neyin önemli olduğunu ölçer: Hayranların zamanlarını gerçekten bir podcast ile geçirmeleri…

Yayınlanma tarihi

on

2012’de YouTube bir sorunla karşılaştı. Video başarısı için birincil ölçüt olarak görüntüleme sayısını kullandılar ve bu, öneri motorlarının itici gücü oldu. Bu, insanların YouTube’un algoritması aracılığıyla daha fazla kişiye önerilmek için izlenme sayılarını artırmanın farklı yollarını denemelerine yol açtı. Ancak video yaratıcılarının daha iyi videolar yapmasına yol açmadı. Görüntülenme (veya başlama) sayısını artırabilecek, ancak izleyici için değer yaratması gerekmeyen tıklama tuzağı içeriğinin oluşturulmasını teşvik etti. 

Örneğin, kışkırtıcı bir başlığa veya ilgi çekici bir küçük resme sahip videolar çok fazla tıklama alır, ancak asıl içerik başarısız olur. Bu videolar, çok sayıda izlenme aldıkları için, izleyiciler için düşük kaliteli olmasına rağmen algoritma tarafından daha fazla önerilecekti.

YouTube sonunda önerilerinin itici gücü olan “izleme süresine” geçti. Bu, insanların gerçekten istediği ve insanların izlemeye devam ettiği değerli içerikler oluşturmak, algoritmayı yönlendirir. Görüntüleme sayısı her videoda görüntülenmeye devam edebilir, ancak öneri motorunun birincil olarak odaklandığı şey izlenme süresidir.

Podcasting’in bundan öğrenebileceğine inanıyoruz.

İndirmelere bir alternatif

Bumper, podcast başarısını ölçmek için yeni bir standart öneriyor… Dinleme Süresi: İzleyicinin gerçekte dinlediği kümülatif saniye/dakika/saat sayısı. 

Örneğin, bir bölümü otuz dakika dinleyen bin kişinin her biri, bir bölüme 30.000 dakikalık bir “Dinleme Süresi” verecektir. 

“Dinleme Süresi”, gerçekte neyin önemli olduğunu ölçer: Hayranların zamanlarını gerçekten bir podcast ile geçirmeleri

Müşterilerle yıllarca konuştuğumuzda, birçok podcast yayıncısının amacının insanların programlarını dinlemesi ve onlara aşık olması gerektiğini öğrendik. Podcast’i takip etmek ve tam arka kataloğu dinlemek için. Tüm arkadaşlarına onlardan bahsetmek için. 

Bu şekilde bir takipçi topluluğu ve istenirse bir iş kurarsınız. İster reklamlar ve sponsorluklar satıyor, ister ücretli abonelikler sunuyor, ürün satıyor, etkinlikler düzenliyor veya şovu podcast dışı işinizi tanıtmak için kullanıyor olun, başarıya ulaşmanın tek yolu sizinle bir ilişki kurmayı seçen gerçek dinleyicilere sahip olmaktır. 

Dinleme Süresi tam olarak şunu ölçer: İzleyiciler gönüllü olarak ne kadar zaman ayırdı. Dinleyicilerin içerikle gerçek etkileşimini gösterir. Bu gösterişli bir ölçü veya kolayca yapay olarak şişirebileceğiniz bir şey değildir. İnsanlar şovu beğenmeli ve dinlemeye devam etmeyi seçmelidir. 

Ekibimize her zaman “podcast başarısını nasıl yaratacağımızı” soruyoruz. Bunu yanıtlaması kolay, gerçekleştirmesi ise inanılmaz derecede zordur: Aşık olmaya değecek bir şey yapın ve ardından tam da bunu yapacak insanları bulun

Bumper, ikinci adımda büyük ölçüde yardımcı oluyor ve podcast’leri doğru kitlelere tanıtan stratejiler oluşturuyor. Herhangi bir programın başarısını ölçerken, kaç kez örneklendiğini değil, podcast’in ne kadar gerçek ilgi gördüğünü bilmek isteriz. Bu nedenle indirmeleri birincil başarı ölçütü olarak görmüyoruz.

İndirmeler, podcast yayıncıları için önemli olan çoğu şeyi ölçmenize yardımcı olmaz. En iyi ihtimalle, kaç cihazın bir ses dosyasını istediğinin kabaca bir göstergesidirler ve en kötü ihtimalle, bir reklamı kaç kişinin duyduğu konusunda reklamverenler için yanıltıcı bir ölçümdürler. Sektörümüz, başarıyı ölçen tek sayı olarak indirmelere fazla odaklandı ve bunun yanlış olduğuna inanıyoruz.

Podcasting bir erişim aracı değildir. Netflix, TikTok veya ağ TV kadar çok kişiye ulaşmaz (ve asla ulaşmayabilir). Asla e-posta kadar yaygın olarak kullanılmayabilir. YouTube her zaman tüm podcast uygulamalarının toplamından daha popüler olabilir.  

Podcasting’in ulaşamadığı şey, etkileşimi telafi eder. Podcast yayınındaki “Dinleme Süresi”, videoda gördüğümüz her şeyi büyük ölçüde aşıyor; başka bir deyişle, insanlar bir YouTube videosuna kıyasla bir podcast bölümüyle çok daha fazla zaman harcıyor. Bu, sesli hikaye anlatıcılarına başka bir ortamda ele alamayacakları nüans ve ayrıntılara girmeleri için geniş bir tuval sağlar.

‘Dinleme Süresi’ni nasıl alacağız?

Şu anda barındırma sağlayıcınızdan veya herhangi bir üçüncü taraf analiz sağlayıcısından “Dinleme Süresini” alamazsınız. Bölümler dinleyicinin cihazlarında yerel olarak depolandığından, barındırma platformları ve önek tabanlı ölçüm hizmetleri indirme sayıları sağlamak için en iyi donanıma sahiptir. 

İnsanların ne kadar süre dinlediğini bilen yerler podcast uygulamalarıdır. Bazıları (Apple Podcasts ve Spotify dahil) size insanların ne kadar süredir dinlediklerini bile gösterir, ancak tutarlı bir şekilde ve bu sayıların toplanabileceği bir şekilde değil.

Bumper, herhangi bir podcast için “Dinleme Süresini” tahmin etmenin bir yolunu geliştirdi. Mükemmel olmaktan uzak, müşterilerimize podcast’lerinin gerçekte nasıl performans gösterdiğine dair daha iyi bilgiler veriyor. Yakında Bumper blogunda daha fazla ayrıntı paylaşacağız, ancak “Dinleme Süresi” formülümüzü görmek istiyorsanız önce haber bültenimize abone olun.

Kaynak: Jonas Woost / Bumper Blog

Okumaya devam et
Yorum yapmak için tıklayın

Yanıt Ver

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Haberler

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

Yayınlanma tarihi

=>

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

Okumaya devam et

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

=>

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

Okumaya devam et

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

=>

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

Okumaya devam et

En son