Bizimle iletişime geçin

Haberler

Podcast’lere değer biçme sistemimiz neden bozuk?

Pushkin Industries’in eski İçerik Müdürü Mia Lobel’e göre, CPM reklam modeli podcast yayıncılığını sürdürmek için işe yaramıyor ve hiçbir zaman da yaramayacak. İşte Mia Lobel’in kapsamlı anilizi.

Yayınlanma tarihi

on

Reklamcılığın CPM modeli podcasting’i sürdürmek için işe yaramıyor ve hiçbir zaman da işe yaramayacak. 

Pushkin Industries‘de İçerik Müdürü olarak çalıştığım dönemde, CPM modelinin nasıl çalıştığını gerçekten anlamayı hiçbir zaman kendime iş olarak görmemiştim. Yönettiğim tüm şovlarla ve insanlarla işim vardı ve pazarlama ve satışla ilgilenen yetenekli arkadaşlarımız vardı. Bu yüzden bu işi onlara bıraktım.

Elbette bununla ilgili şikayetler duydum: Aynı anda satılacak çok fazla gösteri, yeterli gelir yok, kötü ortaklıklar, bitmek bilmeyen yanlış anlamalar ve hayal kırıklıkları. O zamanlar yabani otların dışında kaldım. Ancak artık sesli hikaye anlatımını finanse etmek için yeni bir vizyona odaklandığıma göre, mevcut modelde tam olarak neyin yanlış olduğuna kafa yormam gerekiyor.

Bu yüzden biraz araştırma yaptım. 

Temel bilgilerle başlayalım: BGBM nedir? Bu basit tanımı Çevrimiçi Reklamcılık Kılavuzu’nda buldum.

M, “Mille” veya Roma rakamı 1000 anlamına gelir. Çoğu kişi bir podcast’i yalnızca bir kez dinlediğinden gösterim sayısı aslında indirme sayısına eşittir.

BGBM’ler ilk olarak 1995 yılında çevrimiçi banner reklamlar için reklam oranlarını belirlemek amacıyla tanıtıldı. Statik bir web sitesinde, bir reklam kampanyasının değerini belirlemenin kolay ve adil bir yoluydu. Ve bu, tüm dijital reklam içeriği için norm haline geldi.

Bir podcast bölümünde reklam vermek için temel olarak üç fırsat vardır:

  1. Gösteriden önce (videodan önce)
  2. Gösterinin ortasında (videonun ortasında)
  3. Gösteriden sonra (videodan sonra) 

Ancak bu üç yöntem eşit oluştulmamıştır. Videodan önce gösterilen ve videonun ortasında gösterilen reklamlar en değerli yerler olarak görülüyor, çünkü izleyen reklamlar şöyle dursun, gösteri jeneriği boyunca gerçekten kim dinliyor? Ayrıca, dinleme deneyiminin bütünlüğünü korurken yayınlayabileceğiniz reklam sayısında da bir sınır vardır. Çok fazla reklam ruh halinizi bozar. Deneyimlerime göre temel kural bir video öncesi, iki orta video ve bir video sonrası videodur. 

Podcast yayınlamanın ilk günlerinde, reklamverenler sunucu tarafından okunan reklamların en etkili reklamlar olduğunu kısa sürede öğrendi. Bu, podcast’in güvenilir anlatıcısının, reklamını yaptığı ürün veya hizmetle ilgili ilk elden deneyimini paylaşması ve mümkün olduğunca samimi görünmeye çalışmasıdır. Serial’ın Mailchimp reklamı bunun klasik örneğidir.

Burada her türlü etik kaygı var. “Reklam müziği” fikri, dinleyicilerin program içeriği ile reklam içeriği arasındaki fark konusunda kafalarının karışmasıyla ortaya çıktı. (Gimlet o zamanlar bu kullanışlı kılavuzu yazmıştı.)

Ayrıca bu reklamların (özellikle ilgi çekici olanlarının) yazılması, kaydedilmesi ve üretilmesi çok zaman alabilir, bu da gösteri prodüksiyonundan değerli zamanı çalabilir ve genel prodüksiyon maliyetlerine katkıda bulunabilir.

BGBM’ler nasıl değerlenir?

Piyasadaki en büyük podcast reklam satış şirketlerinden biri olan  Acast’e göre, podcast’ler için ortalama BGBM oranları, önceden kaydedilmiş 60 saniyelik bir reklam için 15 ABD Doları ile sunucu tarafından okunan bir reklam için 40 ABD Doları arasında değişiyor.

BGBM oranları gösterim/indirme sayılarına dayandığından ve yeni programlar kaç indirme alacaklarını bilmediğinden, BGBM oranları genellikle bir programın nasıl performans göstereceğine ilişkin tahminlere dayanır. Bir gösteri iyi giderse herkes kazanır. Ancak bir gösteri düşük performans gösterirse, reklamı satan şirketin, boşluğu doldurmak için diğer ilgili şovlarda spotlar sunarak iyileştirme adı verilen bir teklif sunması gerekir. Kimse için iyi bir durum değil.

Cömert olalım ve diyelim ki bir program, sunucu tarafından okunan dört reklamı 40 ABD doları karşılığında yayınlıyor.

Bu, her 1000 gösterim için 160 ABD dolarıdır.  

Önceki bir yazımda çeşitli deneyim seviyelerindeki içerik oluşturucular için adil ücretlerden bahsetmiştim. Ankete katılanlar, giriş seviyesi bir üretici için 60.000 doların adil bir yıllık temel maaş olduğunu belirledi. Bu, bir yapımcının maaşını BGBM bazlı reklam geliriyle ödemek için bir programın yılda 375.000 indirmeye sahip olması gerektiği anlamına geliyor. 

Ayrıca birinci sınıf bir ekip tarafından hazırlanan, yüksek prodüksiyonlu, 10 bölümlük bir anlatı şovunun yıllık maliyetinin yaklaşık 500.000 dolar olduğunu da savundum.

Böyle bir şovun başa baş olması için yılda 3 milyonun üzerinde indirmeye ihtiyacı var.

Elbette bundan daha fazla indirme alan şovlar var, genellikle “her zaman açık” şovlar. Ancak 2023 Podcast Pazarlama Eğilimleri Raporu’na göre podcast’lerin çoğu, hatta yüksek kaliteli olanlar bile çok daha az alıyor. 

2023 Podcast Pazarlama Trendleri Raporu’ndan bölüm başına indirme dağılımı.

İşin içinde başka faktörler de var

Bazı podcast’ler, daha uzun süre sunucu tarafından okunan reklamlara veya yüksek profilli yeteneklere sahip olarak daha yüksek BGBM sayıları elde edebilir. Ancak bu yüksek profilli yeteneklerin genellikle bir tür gelir paylaşımı anlaşması vardır, bu nedenle kazanılan fazladan dolarlar büyük olasılıkla kâr hanesine katkıda bulunmaz, hatta üretim ekibine damlamaz. 

Bazı reklamverenler belirli bir konuyla ilgili niş kitlelere ulaşmakla ilgilenir ve bu erişim için yüksek ücret öderler. Ve etkinlikle ilgili bazı kapsüller veya diğer zamanlı gösteriler daha yüksek oranlar elde edecek. Ayrıca, bir dizi şovu bir araya toplayabilir ve reklamları tek tek satmak yerine tüm ağda veya bir dizi şovda satabilirsiniz. Mevcut ağların çoğu bunu böyle yapıyor ve çoğu reklamverenin aradığı ölçeği ve erişimi garantilemenin en iyi yolu da bu. 

Ancak bu, her şovun/yaratıcının pastadan daha da küçük bir dilim alacağı anlamına geliyor. Ayrıca podcast reklamlarının atlanması kolaydır. Reklamverenler tartışmalı veya aşırı hassas olan her türlü podcast içeriğinden uzak duruyor. Ve pek çok programda hiçbir reklam yer almıyor.

İşte karmaşıklaştırıcı bir faktör daha: Apple, 2023’ün sonunda iOS 17 işletim sistemini piyasaya sürdüğünde indirme sayıları genel olarak düştü. Bu, indirme raporlamasının daha doğru olmasını sağlamak için Apple tarafından dikkatlice düşünülmüş bir değişiklikti. Ancak büyük ve küçük şovların yaratıcılarının indirme sayılarında açıklanamayan değişiklikler gördükleri başka durumlar da var. Kesintiler, hackler, botlar; şüphesiz sistemi kandırmanın sayısız yolu var. İnteraktif Reklamcılık Bürosu tarafından uygulamaya konan yönergeler, indirme karmaşasında bir miktar düzen yaratmaya çalışıyor. 

Ancak sonuç şu: Bir podcast’in değerini belirlemek için indirme sayılarına güvenen herhangi bir sistem güvenilmez, adaletsiz ve savunulamaz.

CPM modeli podcast’ler için çalışmaz.

Peki sponsorluklar?

Podcast’ler için reklam parası kazanmanın başka bir yolu daha var: sponsorluklar. Bu, bir reklamverenin adını veya markasını daha geniş anlamda içerikle ilişkilendirerek bir şovun tamamını veya bir dizi şovu desteklemesidir. Bu genellikle bir gösterinin başında veya sonunda bir tanıtım noktası aracılığıyla yapılır. Ve en çok kamu radyosunda sigortacılık şeklinde duyulur.

Aslında kamu radyo istasyonlarının sunucu tarafından okunan reklamları kullanmasına izin verilmez. Muhabirlerin programlarını finanse eden ürün ya da hizmetler adına konuşmaları çıkar çatışması ve etik dışı olarak görülüyor. Bunun yerine, reklamlar (veya yüklenici spotları) tarafsız bir ses tarafından okunur ve ikisi arasında net bir ayrım yapılır.

CPM’lerin aksine, alt yazı oranları esnektir ve dinleyici kitlesinin algıladığı değere dayanır. Peki bunu nasıl hesaplıyorsunuz?

1946’da ilk Nielsen postayla gönderilebilen odyometre radyo endüstrisine sunuldu.

Kamu radyosu, kimin neyi ne kadar süreyle dinlediğini belirlemek için öncelikle Nielsen derecelendirmelerini kullanır. Nielsen’in tarihi uzun ve etkileyicidir ve bunu buradan okuyabilirsiniz. Ancak bizim amaçlarımız açısından en önemlisi, ölçümlerinin gerçek insan davranışına dayalı olmasıdır. Nielsen, izleme ve dinlemelerini takip etmek için insanların evlerine donanım kuruyor. İnsanlardan medya alışkanlıklarını kaydeden günlük günlükler kaydetmelerini istiyorlar. Ve 1987’den bu yana, dinleyici davranışlarını mümkün olduğunca doğru bir şekilde takip etmek için  “İnsan Ölçerler” (artık giyilebilir) kullanılıyor.

Yakın zamana kadar Nielsen kulaklıkla dinlemeyi takip edemiyordu. Ancak sürekli gelişiyorlar ve gerçek insan davranışı denklemin merkezinde kalıyor.

Satış görevlileri, bu Nielsen derecelendirmelerini bir dizi başka ölçümle birlikte alır ve reklamverenleri, istasyonlarındaki programların, markalarını satın alacak dinleyicilere ulaşacağına ikna etmek için pazara gider. Ve bu markaları, bu kitlelere ulaşmak için bir prim ödemeye ikna ediyorlar. 

Oranlar incelikli ve spesifiktir ve bence fiyatlandırma yapmanın çok daha iyi bir yolu.

Ancak söyleyebileceğim kadarıyla, en iyi finanse edilen radyo istasyonları bile sigortacılık satarken yayın tekliflerini podcast teklifleriyle bir araya getiremediler ve podcast’lerini bu bozuk CPM modeline bağımlı bıraktılar. Sigortacılık seçenekleri olsa bile, halka açık radyo istasyonları geçen yıl yaşanan kaostan ve toplu işten çıkarmalardan muaf değil.

Peki şimdi ne olacak?

İster bir podcast uygulamasında ister karasal bir yayında dinliyor olun, yüksek kaliteli içerik aslında aynıdır: Aktarılan anlatıların, röportajların ve sohbet programlarının bir kombinasyonu. Neredeyse tüm istasyonlar yayın içeriklerini çevrimiçi akış hizmetleri veya diğer uygulamalar aracılığıyla sunuyor ve giderek daha fazla podcast, içeriklerini karasal radyo aracılığıyla dağıtmak için yayın anlaşmaları yapıyor.

Eğer içeriği aynı şekilde dinliyorsak, içerik için aynı şekilde ödeme yapmamız gerekmez mi?

Radyo yükleniciliğinin insan merkezli, incelikli yaklaşımını CPM’lerin yüksek hacimli, tamamen niceliksel modeliyle birleştirmenin bir yolu olması gerekmez mi?

İçerik oluşturucuların sürdürülebilir bir yaşam sürdürebildiği ve gösterilerin tabandan gelen bir satış gücü aracılığıyla para kazanıldığı, işbirliği içinde yürütülen bir ağ fikrimi geliştiriyorum:

  • Ağ, radyo istasyonları gibi çalışan, ancak daha fazla içeriğe ve daha az yüke sahip “podcast istasyonları” içeriyorsa ne olur?
  • Peki ya BGBM modelinden uzaklaşıp bunun yerine podcast dinleyen kitlenin değerini belirlemek için insan tarafından oluşturulan ölçümleri kullansaydık?
  • Peki ya satış görevlileri sattıkları içeriğin gerçek hayranlarıysa ve hatta reklam spotlarını kendileri okuyorsa?
  • Peki ya satış görevlileri yalnızca reklam ve sigorta spotları değil, üyelikleri de satarsa? Satış satıştır, değil mi? Herkes için bir şeyler var.

Bu teorilerden bazılarını The Kids Should See This ile test eden deneyimli bir pazarlama uzmanı olan Kristen Hayford ile bu fikirleri tartışıyorum. Üyelik destekli web sitesi, çocuklar için özel olarak hazırlanmış eğitici içerikler sunarak ebeveynlerin “YouTube algoritmalarının ‘Vahşi Batı’sından’ kaçınmasına” yardımcı oluyor. Çalışmalarını yakından takip edeceğim. 

Şimdilik sizi bu güzel haberle baş başa bırakıyorum:

Ortalıkta dolaşacak çok fazla reklam doları var. Bunları nasıl farklı şekilde dağıtacağımızı bulalım.

Kaynak: *Mia Lobel (Pushkin Industries’in eski İçerik Müdürü) / Current.org

* Mia Lobel deneyimli bir ses yapımcısı, yöneticisi ve eğitimcisidir ve uzun süredir devam eden topluluk grubu olan ve bağımsız medya mensupları için bir ağ kaynağı olan ve artık Substack biçiminde olan Freelance Cafe’nin kurucusudur. Pushkin Industries’in eski İçerik Müdürü olarak edindiği deneyime dayanarak, şu anda mentor ve danışman olarak çalışıyor; bireylerin ve şirketlerin harika ekipler oluşturmasına, sürdürülebilir üretim süreçleri oluşturmasına ve etkili, eğlenceli ve akılda kalıcı içerikler oluşturmasına yardımcı oluyor. 

 

Okumaya devam et
Yorum yapmak için tıklayın

Yanıt Ver

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

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.

Yayınlanma tarihi

=>

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

Okumaya devam et

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.

Yayınlanma tarihi

=>

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.

Senaryolu diyaloglar ve son derece doğal AI seslendirmelerinden telifsiz arka plan müziğine kadar, Klaxon.ai profesyonel reklam üretimini hızlı, uygun maliyetli ve ölçeklenebilir hale getiriyor. Bu platform, dinamik reklamlar üreten sponsorlar veya mid-roll promosyonlar, fragmanlar veya duyurular üreten podcast yayıncıları için ideal.

Klaxon AI’nın kurucu ortağı ve CEO’su Arup Biswas, “Klaxon’u podcast profesyonellerine hız, kontrol ve yaratıcı özgürlük sağlamak için geliştirdik. İster bağımsız bir içerik üreticisi ister programatik reklamlar yayınlayan bir marka olun, artık anında yüksek kaliteli sesli reklamlar oluşturabilirsiniz” dedi.

Klaxon AI şunlar için çözüm sunuyor:

  • Dinamik reklam ekleme: Yeni yaratıcı içerikler, hızlı geri dönüş
  • Programatik kampanyalar: Birden fazla reklam varyantının hızlı oluşturulması
  • Yaratıcılar: Promosyon okumaları, program fragmanları, kayıt masrafı olmadan duyurular

Podcast reklamverenleri için geliştirilmiş özellikler:

  • Script Builder: Yerleşik AI araçlarını kullanarak reklam metninizi kolayca yazın veya oluşturun.
  • AI Ses Seçimi: Farklı tonlar, aksanlar ve dillerde geniş bir yelpazede doğal sesli AI sesleri arasından seçim yapın.
  • Arka Plan Müziği: Markanızın tonuna veya kampanya stilinize uygun telifsiz müzikler ekleyin.
  • Anında Önizleme ve Dışa Aktarma: Reklamınızı dinleyin ve yayınlanmaya hazır ses dosyalarını saniyeler içinde dışa aktarın.

Sezgisel bir arayüz ve sıfır öğrenme eğrisi ile Klaxon AI, kayıt stüdyosu, seslendirme sanatçısı veya ses mühendisi gerektirmeden herkese yüksek kaliteli ses üretimi sunuyor.

Bu lansman, sesin bir rönesans yaşadığı bir dönemde gerçekleşiyor. Yalnızca podcast reklamcılığının 2025 yılına kadar küresel olarak 3 milyar sterlini aşması öngörülüyor. Klaxon AI, bu güçlü mecraya erişimi demokratikleştirerek rekabet koşullarını eşitlemeyi vaat ediyor.

Daha fazla bilgi için www.klaxon.ai adresini ziyaret edin.

Kaynak: PodNews

Okumaya devam et

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.

Yayınlanma tarihi

=>

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.

Alman medya geliştirme kuruluşu DW Akademie, İsveçli MethodKit ve dünya çapındaki podcast uzmanları arasındaki işbirliği ile geliştirilen bu ücretsiz kaynak, popüler MethodKit for Podcasts’i temel alıyor. Bu orijinal araç (Türkçe’nin de yer aldığı 40’tan fazla dilde mevcut olan bir kart destesi sunuyor) podcast geliştirme, üretim ve dağıtım için bir yol haritası görevi görüyor.

Şimdi, Bilgi Kütüphanesi bu temeli daha da ileriye taşıyor. Girişler ve ilham kaynakları, düzenleme ve ses tasarımı, platformlar ve tanıtım gibi podcasting’in her yönüyle ilgili uzman tavsiyeleri, gerçek dünya deneyimleri ve kaynakları bir araya getiriyor.

Bu kapsamlı kaynağın arkasında benzersiz bir işbirliğine dayalı geliştirme süreci yatıyor. Bilgi Kütüphanesi, PodcasTraining atölye çalışmaları ve dünya çapındaki etkinliklerdeki etkileşimlerden doğmuş ve yüzlerce podcast yayıncısının sorularından, zorluklarından ve fikirlerinden yararlanmıştır. Bu gerçek dünya içgörüler, kütüphanenin hem içeriğini hem de formatını şekillendirmeye yardımcı oldu ve podcast yayınlarına yeni başlayan veya bunları büyüten kişilerin ihtiyaçlarına doğrudan yanıt oluşturmasını sağladı.

Bu topluluk odaklı yaklaşım, projenin temel felsefesini yansıtıyor. PodcasTraining programının başkanı Barbara Gruber şöyle açıkladı:

“Bu ortamla birlikte büyüyüp gelişebilecek bir şey istiyorduk. Podcast dünyası hızla değişiyor ve bu araç da bunu yansıtıyor. Herkesi bu kaynağı keşfetmeye, ondan öğrenmeye ve ona katkıda bulunmaya davet ediyoruz.”

Ortaya çıkan kütüphane, podcast yaratıcıları için kapsamlı bir araç seti sunuyor. Her bölümde aşağıdakiler yer alıyor:

  • Dünya çapındaki podcast profesyonellerinden alınan ipuçları, araçlar ve içgörüler
  • Podcast yayıncılarının sıkça sorduğu sorular ve yaptığı yaygın hatalar
  • Daha fazla okuma, dinleme ve izleme için öneriler
  • Eğitmenler ve öğrencilerden gelen tavsiyeler dahil olmak üzere, küresel podcast topluluğundan sesler
  • Kütüphaneyi güncel ve alakalı tutmak için geri bildirim ve katkıları teşvik eden bir tasarım

Bilgi Kütüphanesi’nin ötesinde, PodcasTraining girişimi küresel podcast topluluğu için ek kaynaklar sunuyor.

Podcast Bilgi Kütüphanesini web sitesinde inceleyebilirsiniz.

PodcasTraining Hakkında

PodcasTraining, DW Akademie tarafından desteklenen, atölye çalışmaları, topluluk oluşturma ve Podcast’ler için MethodKit gibi işbirliğine dayalı araçlar aracılığıyla podcast ekosistemlerini güçlendirmeyi amaçlayan küresel bir girişim. PodcasTraining ekibi, Bilgi Kütüphanesine ek olarak, dünyanın dört bir yanındaki uzmanlardan pratik ipuçları ve tavsiyeler içeren PodCircle adlı aylık bir bülten hazırlıyor. PodCircle ayrıca, insanların öne çıkan podcast yayıncılarıyla sohbetlere katılabileceği ve topluluktaki diğer kişilerle bağlantı kurabileceği aylık çevrimiçi Buluşmalara da ev sahipliği yapıyor. dw.com/podcast-training adresinden daha fazla bilgi edinebilir ve bültene kaydolabilirsiniz.

DW Akademie Hakkında

DW Akademie, özgür ve bağımsız medyayı güçlendirmek için 60’tan fazla ülkedeki ortaklarıyla birlikte çalışan, Almanya’nın önde gelen uluslararası medya geliştirme kuruluşudur.

Kaynak: PodNews

Okumaya devam et

En son