Haberler
Podcast bölümlerini yazıya dökmek (transkripsiyon) için 5 neden
Birçok podcast yayıncısı podcast’lerinin içeriğini yazıya dökmüyor (Transkripsiyon). Oysa yazıya dökmek erişebilirliliği artırmak başta olmak üzere birçok yararı bulunuyor. Headliner’ın yayınladığı bir yazıyla bunları “5 nedenle” sıralamış.
Headliner’da “duyun”, biz bilimin, akademik makalelerin, ansiklopedilerin ve neyiniz varsa onun büyük hayranlarıyız. Bu yüzden Reddit ve Twitter’a gittik! Pazarlama ekibimiz çok “bilimsel bir çalışma” yürüttü. Tweet attık ve yayınladık, podcast yayıncılarına podcast’lerini deşifre edip etmediklerini sorduk!
İşte bulduklarımız:
Tıpkı diğer herhangi bir “bilimsel çalışma” gibi, bununla ilgili bir miktar araştırma var. Bu yüzden bugün bulgularımızı paylaşmak, derine inmek ve transkripsiyonla ilgili her şeyi tartışmak istiyoruz! Bu blog yazısı, transkripsiyonun ne olduğunu, neden olduğunu ve nasıl olduğunu tartışacak. Öyleyse, bununla başlayalım!
Transkripsiyonlar… bunlar nedir?
Transkripsiyon nedir?
Deşifre, podcast’iniz sırasında söylenenlerin kelimesi kelimesine anlatımıdır. Bu, podcast’inizin yalnızca yazılı bir versiyonudur.
Transkripsiyonlar genellikle podcast’iniz için tamamlayıcı parçalar olarak kullanılır ve söylenenlerin doğru bir kaydını sağlar. Başlangıçta, erişilebilirliği iyileştirerek daha geniş bir kitleye ulaşmaya yardımcı olmak için tasarlandılar. Transkripsiyonlar, videoyu veya bu durumda sesli içeriği duymakta veya anlamakta güçlük çekebilecek kişilere yardımcı olmak için mükemmel bir araçtır. Herkesin mesajınızın tadını çıkarmasını sağlarlar!
Neden transkripsiyon kullanıyorsunuz?
Söylediğimiz gibi, transkripsiyonlar iyi, değerli şeylerdir. “Duymak”, podcast’inizi kullanmanız ve yazıya dökmeniz için en önemli nedenlerimizdir:
1. Erişilebilirlik:
Her şeyden önce erişilebilirlik! Bir podcast’in yazıya dökülmesi, içeriğin işitme engelliler veya dil engelleri olanlar da dahil olmak üzere daha geniş bir izleyici kitlesi tarafından erişilebilir olmasını sağlar. Transkripsiyonlar genellikle anadili olmayan dinleyiciler için çeviriye yardımcı olmak veya anlayışı artırmak için kullanılır. Herkesin podcast’in içeriğinden keyif almasını ve içeriğini anlamasını sağlarlar.
2. SEO ve keşfedilebilirlik:
Şimdi, büyük bir tane!
Transkripsiyonlar, SEO’nuza (Arama Motoru Optimizasyonu) yardımcı olur. Transkript ekleyerek, arama motorlarının bilgilerinizi taraması ve daha iyi dizine eklemesi için ek veriler sağlarsınız. Arama motorları video veya ses içeriğini tarayamaz, yalnızca metin öğelerini (alt yazıları, başlıkları, transkriptleri düşünün… ) ve ne kadar çok kelimeniz varsa, iyi sıralama şansınız o kadar artar! Neden? Çünkü yalnızca daha büyük bir veri havuzuna sahip olmakla kalmaz, aynı zamanda insanların aradıklarıyla eşleşen daha fazla anahtar kelime ve kelime öbeğine sahip olarak işaretlenme olasılığınız da yüksektir.
Transkripsiyonların keşfedilebilirlik oranlarınızı iyileştirdiği de kanıtlanmıştır. Bu yalnızca Google aramaları için geçerli değildir, aynı zamanda Apple podcast’leri gibi yerlerde ve Facebook gibi bağlantıya izin veren sosyal medya platformlarında daha üst sıralarda yer almanıza yardımcı olur! Böylece, podcast’inizi yazıya dökerek, SEO’ya dayanan ve keşfedilebilirliğe yardımcı olan yazılı içerik oluşturursunuz.
3. İçeriğin yeniden tasarlanması:
İçeriği yeniden tasarlamanın BÜYÜK hayranlarıyız! Transkripsiyon, içerik tekliflerinizi yeniden tasarlamaya veya genişletmeye başlamanın en kolay yollarından biridir. Kendinizi hırslı veya özellikle konuşkan hissediyorsanız, yazıya dökülen içerik yeniden kullanılabilir veya blog gönderileri (hehe), makaleler, sosyal medya gönderileri veya e-Kitaplar gibi çeşitli biçimlere genişletilebilir! Ek içerik türleri sağlamak, farklı kitlelere ulaşmanıza ve fazladan bir ton iş eklemeden podcast’inizin erişimini genişletmenize yardımcı olur.
4. Kitlenizle bağlantı kurmak:
Hiç bir şey dinliyorsunuz ve ne söylendiğinden tam olarak emin değilsiniz, bu yüzden geri sarmaya çalıştınız mı, sonra geri sarma, durdurma, geri alma, tekrar dinleme, geri sarma gibi kısır bir döngüye girdiniz mi… resmi anladınız mı? Temel olarak, ima ettiğimiz şey, insanların gerçekten ne söyleyeceğinizi umursadığıdır!
Okuyuculara bir transkript sağlamak, bir dinleyicinin takip etmesini ve belirli alıntıları, istatistikleri çıkarmasını veya sadece söylenenleri hızlı bir şekilde netleştirmeye yardımcı olmasını kolaylaştırır.
5. Geliştirilmiş izleyici deneyimi:
Herkes biraz farklıdır ve herkes biraz farklı dinler! Bazı insanlar sadece kulaklık takar ve devam eder, bazılarının oturup okumaya ihtiyacı vardır ve bazıları çoklu görev yapmayı sever. Bu sadece kişiye bağlı! Dolayısıyla, bir transkript sağlayarak, farklı dinleme tercihlerine hitap ediyorsunuz.
Transkripsiyonlar gerçekten de podcast’inize değer katan mükemmel araçlardır. Yalnızca erişilebilirliği ve kavrayışı iyileştirmenin bir yolu olmakla kalmaz, aynı zamanda SEO’nuzu güçlendirmeye ve hedef kitlenizle ek bir temas noktası oluşturmaya yardımcı olur ve onları podcast’inizle çeşitli şekillerde meşgul olmaya veya tüketmeye teşvik eder.
Podcast’inizi nasıl yazıya dökersiniz?
Neyi ve niçini ele aldığımıza göre, şimdi nasılların zamanı!
Podcast’inizi en iyi şekilde nasıl yazıya dökeceğiniz konusunda bazı tartışmalar var. Ve gerçek şu ki, gerçekten tek bir doğru cevap yok. Her şey size, podcast’inize, kapasitenize ve bütçenize bağlı. En popüler iki transkripsiyon yöntemi beyaz eldiven, manuel transkripsiyon ve şimdi de yapay zeka stranskripsiyonudur.
Transkripsiyon acı noktaları
Size SÜPER “bilimsel çalışmamızı” gösterdiğimiz bu yazının başlangıcını düşünün. Örneğimiz, podcast yayıncılarının yaklaşık yüzde 80’inin podcast’lerini yazıya dökmesi gerektiğini buldu. İnsanların neden metne dönüştürmediğini merak ettik ve birkaç podcast yayıncısına ulaştık. Yanıt verenlerin ezici çoğunluğu, iki nedenden biriyle yazıya dökmediklerini söyledi.
- Transkripsiyon çok fazla zaman alıyor.
- Transkripsiyon çok pahalı.
Bunu tamamen anladık! Deşifre, özellikle yazılı bir podcast’i takip etmiyorsanız, şüphesiz anıtsal bir görev olabilir.
Transkripsiyon çok fazla zaman alıyor
Transkripsiyonun uzun sürmesinin iki ana nedeni var.
İlki manuel transkripsiyondur. Manuel transkripsiyon, fiziksel olarak oturup söylenenleri yazdığınızda gerçekleşir. Her kelimeyi yazarken oturup podcast’inizi dikkatle dinlemek, BÜYÜK bir zaman yatırımıdır. Ve bir adım daha ileri giderek, istenmeyen “ııı” ve “ııı” gibi şeyleri aynı anda kaldırmak için sesinizi kırpıp düzenleyerek ek bir yük ekler.
Alternatif transkripsiyon yöntemi, yapay zekanın yapmasına izin vermektir. Podcast’inizi sizin için yazıya dökebilecek çok sayıda yazılım var. Bununla birlikte, birkaç podcast yayıncısının işaret ettiği gibi, yapay zeka daha iyi olabilir ve nihai çıktı nadiren mantıksal olarak biçimlendirilir. Metne dönüştürmek için yapay zeka araçlarını kullanmak, genellikle podcast yayıncılarının teknolojinin yapmış olabileceği hataları geri almasını, baştan sona okumasını ve düzeltmesini gerektirir.
Yapay zeka ile ilgili bir başka sorun da, yazılımın birden fazla konuşmacıyı hesaba katması gerektiğidir. Transkripsiyon çıktısı tipik olarak tek bir metin yığınında verilir. Yani kelimeler orada, ancak biçimlendirmeyi manuel olarak düzeltirseniz, bunları tam olarak kimin söylediğini söylemenin basit bir yolu var. Dolayısıyla, bir yardımcı sunucunuz veya konuğunuz varsa, düzenleme çok daha karmaşık hale gelir.
Transkripsiyon maliyeti çok yüksek
Manuel transkripsiyon sürecini atlatmak için ödeme yapmaya istekli olanlar için, dakikada 0,20 ABD Doları – 3,00 ABD Doları arasında herhangi bir ödeme yapmayı bekleyebilirsiniz. İnsan transkripsiyon hizmetlerinin maliyeti birkaç dolardan birkaç yüz dolara kadardır. Bu sadece podcast’in uzunluğuna bağlıdır.
Yine, başka alternatif yöntemler de vardır, ancak bunların da genellikle bir bedeli vardır. Transkripsiyon yazılım paketleri genellikle ayda yaklaşık 30 ABD Doları veya bölüm başına 20 ABD Doları tutar. Genellikle aylık sınırları vardır ve size yalnızca transkripsiyonu verirler. Bir transkripsiyon ve dosya düzenleme aracı arayan bir podcast yayıncısı olduğunuzu varsayalım. Bu durumda, ek bir ücret ödemeyi bekleyebilirsiniz.
Eddy-iting kolaylaştı
“Kapanış Zamanı”
Transkripsiyonlar gerçekten mükemmel araçlar. Podcast’inizin yeni kitlelere ulaşmasına yardımcı olur ve dili veya yeteneği ne olursa olsun herkes tarafından erişilebilir olmasını sağlar. Nasıl yapmayı seçerseniz seçin, içtenlikle podcast’inizi yazıya dökmeyi düşündüğünüzü umuyoruz.
Teknolojideki ilerlemelerle, podcast transkripsiyonu podcast yayıncıları için daha kolay ve erişilebilir hale geliyor. Şirketler podcast yayıncılarını dinliyor ve transkripsiyon kalitesini artırırken maliyeti düşürmenin yollarını arıyor.
Headliner bu şirketlerden biri. Kendi transkripsiyon hizmetimiz Eddy by Headliner’ı test ediyoruz ve her yerdeki podcast yayıncılarına podcast’leri deşifre etmeleri için iyi ve ücretsiz bir seçenek sunmak için onu beta sürümünden çıkarmaya hazırlanıyoruz. Bunu bizimle yapmakla ilgileniyorsanız – harika! Eddy by Headliner’ı denemenizi çok isteriz. Başlamak veya daha fazla bilgi edinmek için burayı ziyaret edebilirsiniz.
Kaynak: Headliner
Araştırma
PodGPT: Yapay zeka modeli, bilim podcast’lerinden öğrenerek soruları daha iyi yanıtlayabiliyor
Üretken yapay zekanın (AI), özellikle de büyük dil modellerinin (LLM’ler) yükselişi, veri analizi, yorumlama ve içerik üretiminde dönüştürücü bir değişime işaret ediyor. Kapsamlı metinsel veri kümeleri üzerinde eğitilen bu modeller, OpenAI’nin GPT-4’ü gibi modellerin dikkate değer bir yetenek gösterdiği bilim ve tıp gibi alanlar için derin etkileri olan, bağlamsal olarak doğru ve dilsel olarak zengin çıktılar üretme yeteneğini gösterdi.
Üretken yapay zekanın (AI), özellikle de büyük dil modellerinin (LLM’ler) yükselişi, veri analizi, yorumlama ve içerik üretiminde dönüştürücü bir değişime işaret ediyor. Kapsamlı metinsel veri kümeleri üzerinde eğitilen bu modeller, OpenAI’nin GPT-4’ü gibi modellerin dikkate değer bir yetenek gösterdiği bilim ve tıp gibi alanlar için derin etkileri olan, bağlamsal olarak doğru ve dilsel olarak zengin çıktılar üretme yeteneğini gösterdi.
Ancak, bilim, teknoloji, mühendislik, matematik ve tıp (STEMM) alanlarında LLM’lerin tam potansiyeli, özellikle ses içeriği gibi geleneksel olmayan veri türlerinin entegrasyonu konusunda hala yeterince araştırılmış durumda değil.
Boston Üniversitesi’nden araştırmacılar, bilim ve tıp podcast’lerinden öğrenerek bilimsel soruları daha akıllıca anlama ve yanıtlama becerisini geliştiren PodGPT adlı yeni bir bilgisayar programı geliştirdiklerini yeni bir çalışmada duyurdu. Bu çalışma npj Biomedical Innovations dergisinde yayınlandı.
Boston Üniversitesi Chobanian & Avedisian Tıp Fakültesi tıp ve bilgisayar bilimi doçenti ve makalenin baş yazarı Vijaya B. Kolachalama, “Konuşma içeriğini entegre ederek, modelimizin konuşma dilini daha iyi anlamasını ve uygulamasını STEMM disiplinleri içindeki daha özel bağlamlara genişletmeyi amaçlıyoruz” diye açıkladı.
Kolachalama, “Bu, sadece yazılı materyaller yerine uzman röportajları ve konuşmaları gibi gerçek konuşmaları kullandığı için özeldir ve insanların gerçek hayatta bilim hakkında nasıl konuştuğunu daha iyi anlamasına yardımcı oluyor” dedi.
Kolachalama ve meslektaşları, halka açık bilim ve tıp podcast’lerinden 3.700 saatten fazla kayıt topladı ve gelişmiş yazılımlar kullanarak konuşmaları metne dönüştürdü. Ardından, bu bilgilerden öğrenmesi için bir bilgisayar modeli eğitti.
Bunun ardından, modelin performansını görmek için biyoloji, matematik ve tıp gibi konularda farklı dillerde sorular da dahil olmak üzere çeşitli testler yaptılar. Sonuçlar, STEMM sesli podcast verilerinin dahil edilmesinin, modelin doğru ve kapsamlı bilgileri anlama ve üretme yeteneğini geliştirdiğini gösterdi.
Araştırmacılara göre, bu çalışma podcast gibi ses tabanlı içeriklerin yapay zeka araçlarını eğitmek için kullanılabileceğini gösteriyor. Kolachalama, Boston Üniversitesi Bilgisayar ve Veri Bilimleri Fakültesi’nin kurucu üyesi ve Boston Üniversitesi Hariri Bilgisayar Enstitüsü’nün bir üyesi.
Kolachalama, “Bu, dersler veya röportajlar gibi her türlü ses kaydını kullanarak daha akıllı ve insan benzeri teknolojiler geliştirmek için kapı açıyor. Ayrıca, bilimi birçok dilde daha erişilebilir hale getirerek, dünyanın dört bir yanındaki insanların öğrenmesine ve bilgilenmesine yardımcı olma konusunda da umut vaat ediyor” dedi.
Araştırmacılar, bu teknolojinin bilimsel ve tıbbi bilgilere erişimi kolaylaştıracağına inanmakla kalmıyor, aynı zamanda alanlarında uzman kişilerin konuşmalarını dinlemenin, insanların sağlık ve eğitim konusunda daha bilinçli kararlar almasına yardımcı olacağına da inanıyor.
Kolachalama, “Bu, Alzheimer hastalığı, kardiyovasküler hastalıklar, bulaşıcı hastalıklar, kanser ve ruh sağlığı gibi birçok sağlık durumunun anlaşılması ve teşhis edilmesinde yardımcı olabilir. Ayrıca halk sağlığı ve gezegen sağlığı gibi alanlarda öğrenmeyi de destekleyebilir” dedi.
Kaynak: Phys.org
Haberler
Klaxon AI ile dakikalar içinde podcast reklamları oluşturun
Podcast reklamcıları ve içerik üreticileri için güçlü bir yeni araç ortaya çıktı. “Kendin Yap” (Self-servis) konseptiyle sesli reklam oluşturma hizmeti sunan Klaxon AI kullanıma sunuldu. Bu platform, podcast yayıncıları, ağlar ve sponsorların sadece birkaç dakika içinde yayına hazır reklamlar oluşturmasını sağlıyor.
Haberler
Yeni Podcast Bilgi Kütüphanesi küresel podcasting topluluğunu bir araya getiriyor
Dünyanın dört bir yanındaki hevesli ve deneyimli podcast yayıncıları artık parmaklarının ucunda güçlü bir yeni kaynağa sahip. Podcast Bilgi Kütüphanesi, her seviyedeki podcast yaratıcıları için kapsamlı bir çevrimiçi araç olarak kullanıma sunuldu.
PodGPT: Yapay zeka modeli, bilim podcast’lerinden öğrenerek soruları daha iyi yanıtlayabiliyor
Klaxon AI ile dakikalar içinde podcast reklamları oluşturun
Yeni Podcast Bilgi Kütüphanesi küresel podcasting topluluğunu bir araya getiriyor
Haberler3 yıl öncePodcast’ten para kazanmanın 12 yolu
- Haberler3 yıl önce
Spotify’dan ‘Şişedeki Çalma Listesi’
- Etkinlik2 yıl önce
‘Podcast Dinliyorum’ etkinliğinin ikincisi 25 Ekim’de
- Araştırma11 ay önce
Popüler podcast yayıncıları sektördeki en büyük zorlukları yorumluyor
- Araştırma3 yıl önce
Mart ayına Anchor, Buzzsprout ve Spreaker damgası
- Haberler3 yıl önce
Video podcast nedir?
- Haberler3 yıl önce
Podcast’leri nasıl daha hızlı dinleyebilirsiniz?
- Haberler3 yıl önce
Daniel Ek Spotify’ın büyük vizyonunu anlattı
