Haberler
Yerel podcast’ler neden nadiren sürdürülebilir oluyor?
Yerel podcast’ler için sürdürülebilir iş modelleri oluşturmaya çalışan çok fazla şirket yok, ancak var olan birkaç şirket de ağırlıklı olarak spor alanında yoğunlaşmış durumda. Amerikalıların yüzde 40’ının düzenli olarak podcast dinlediği bildirilirken, neden sürdürülebilir yerel podcast örnekleri çok fazla değil? Yerel podcast’lerin gelirlerini artırmalarını zorlaştıran dört ana faktör var… Simon Owens yazdı…
Yayınlanma tarihi
2 yıl önceon
Yazar :
Podcast Turkey
Yerel podcast’ler için sürdürülebilir iş modelleri oluşturmaya çalışan çok fazla şirket yok, ancak var olan birkaç şirket de ağırlıklı olarak spor alanında yoğunlaşmış durumda.
Bu da mantıklı: Spor branşları, radyo aracılığıyla sesli yorumları tüketmeye zaten hazır olan ateşli taraftar kitlelerine sahip. Çoğu takımın kendi bölgesel tekelleri olduğu için (her eyalete sadece bir ya da iki takım tahsis edilmiştir) oldukça geniş bir coğrafi ağa sahiptirler. Ve neredeyse her spor ligi ABD’nin dört bir yanına yayılmış durumda, bu da bir podcast ağının ulusal bir dinleyici kitlesini bir araya getirmesi için fırsat yaratıyor. Teorik olarak, takım tabanlı spor podcast’leri hem yerel hem de ulusal reklamlar için ideal ev sahipleri olmalı.
Ancak bu avantajlara rağmen, medya şirketleri yerel podcast’ler etrafında kârlı işletmeler kurmakta zorlandılar. Geçtiğimiz yıl The Athletic, ulusal podcast’lerinin çoğunu büyük ölçüde olduğu gibi bırakırken takıma özel programlarının çoğunu kapattı. Ve bu hafta, düzinelerce takım odaklı dikey yayın aracılığıyla büyük bir izleyici kitlesi toplama modeline öncülük eden SB Nation, yerel podcast ağının neredeyse tamamını dağıttı.
Spor dışında durum daha da vahim. Pek çok farklı yerel medya operatörüyle konuştum ve çoğu ya hiç podcast yayınlamamış ya da birkaç ay sonra bir tanesini kapatmış. İlk bakışta, ABD radyo endüstrisinin yılda 12 milyar doların üzerinde gelir elde ettiği ve bu gelirin büyük bir kısmının yerel ve ulusal reklamverenlerin karışımından kaynaklandığı düşünüldüğünde bu durum garip görünüyor. Amerikalıların %40’ının düzenli olarak podcast dinlediği bildirilirken, neden sürdürülebilir yerel podcast örnekleri çok fazla değil?
Bence yerel podcast’lerin gelirlerini artırmalarını zorlaştıran dört ana faktör var:
Kitle büyümesi son derece zordur
Tüm farklı dijital içerik ortamları arasında podcast’ler ölçeklendirilmesi en zor olanlardır. Milyonlarca izleyiciye sahip olan bir avuç program olsa da, düşüş özellikle diktir. Bölüm başına bir milyondan fazla indirilen çok fazla program yok ve bunun 10’da birini bile çekmeyi başaran 200’den az program olması beni hiç şaşırtmaz. Uzun soluklu programların büyük çoğunluğu birkaç bin düzenli dinleyicinin ötesine geçmekte zorlanıyor.
Ve bunlar ulusal ve hatta uluslararası izleyicilere hitap eden programlar. Bir de 100.000 kişilik küçük bir şehirde faaliyet gösterdiğinizi düşünün; bunlardan kaçının düzenli podcast dinleyicisine dönüşmesini bekleyebilirsiniz? Pek çok yerel yayın, bölüm başına bin indirme bile elde etmekte zorlanacaktır ve bu kadar küçük bir kitleye dayanarak bir iş kurmak son derece zordur.
Yerel haber bütçeleri kısıtlı
Fark ettiniz mi bilmiyorum ama yerel haber sektörü şu sıralar pek de parlak değil. Eski gazetelerin çoğu birkaç kez işten çıkarmalarla karşı karşıya kaldı. Tüm yerel haber girişimleri son derece zayıf ve sadece bir avuç insanı istihdam ediyor.
Bu operatörlerle konuştuğumda, bana yatırımın geri dönüşünü hemen alamayacakları bir mecraya yatırım yapacak bant genişliğine ya da bütçeye sahip olmadıklarını söylüyorlar. Sadece profesyonel bir podcast operasyonu kurmak için gereken kurum içi uzmanlığa sahip değiller, aynı zamanda reklam ekipleri de sesli reklam satma konusunda eğitimli değil. Giriş engeli, denenmemiş bir model olduğunu düşündükleri bir şey için çok yüksek.
Yerel markalar sofistike olmayan reklam alıcılarıdır
Birçok ulusal marka ya kendi bünyesinde bir medya satın almacısı istihdam ediyor ya da bu işi bir reklam ajansına yaptırıyor. Bu derece uzmanlaşma, çeşitli mecralarda ve reklam teknolojisi platformlarında sofistike satın alımlara olanak tanır.
Çoğu yerel işletme, reklamlarını satın almak için ya sahiplerine ya da genel bir pazarlama çalışanına güvenir ve bu nedenle pazarlamalarını nasıl odaklayacakları konusunda çok daha muhafazakâr olurlar.
Bu nedenle yerel dijital reklamcılığın büyük bir kısmı Google ve Facebook’a gidiyor; bu iki şirket de birkaç YouTube videosu izleyerek veya hızlı bir kurs alarak öğrenilebilecek sezgisel, kullanımı kolay hedefleme araçlarına sahip. Ayrıca bu reklamların yatırım getirisini tıklamalar üzerinden takip etmek de nispeten kolay.
Podcast’ler tıklama almak için uygun değildir; bu nedenle doğrudan yanıt reklamları için promosyon kodlarına büyük ölçüde güvenirler. Ancak çoğu yerel işletme online satışlardan para kazanmaz; bunun yerine yaya trafiğine bağlıdırlar ve bir podcast dinleyicisinin bir restorana veya mobilya mağazasına giderken promosyon kodunu hatırlaması son derece düşük bir ihtimaldir.
Podcast ekosistemi çok parçalı
Peki, eğer yerel reklamverenler resmin dışındaysa, neden yerel podcast’lerden oluşan bir ağın tamamı izleyicilerini bir araya getirip ulusal markalara reklam satamıyor?
Eğer bu bültenin düzenli bir okuyucusuysanız, podcast dağıtımının büyük ölçüde merkezi olmadığını zaten biliyorsunuzdur. Çoğu podcast oynatıcısı bölümleri bir RSS beslemesi aracılığıyla çeker ve bu nedenle en sofistike podcast reklam platformları bile örneğin YouTube veya Facebook’ta bulunabilecek düzeyde kullanıcı verisi toplamakta zorlanır.
Podcast reklam pazarının yaklaşık 20 yıllık bir mecra için bu kadar küçük olmasının nedeni de bu. Mevcut CPM modeli altında, orta derecede başarılı programlar bile sürdürülebilir bir gelir düzeyine ulaşmakta zorlanıyor.
Şimdi bu CPM modelini varsayımsal bir yerel podcast ağına uygulayalım. Diyelim ki her biri iki sunucu ve bir yapımcı gerektiren 20 podcast’ten oluşan bir ağınız var. Bu çalışanların her birine yılda yaklaşık 75.000 dolar ödüyorsanız (maaş + sosyal haklar), o zaman sadece maaşlar için yıllık 4,5 milyon dolarlık bir genel gider söz konusudur. Bu da ayda 375.000 dolara denk geliyor.
Diyelim ki her programda iki reklam alanını 25 $ CPM karşılığında satabildiniz. Tüm ağda ayda 7,5 milyon indirme yapmanız gerekir ki bu da program başına aylık ortalama 375.000 indirme demektir. Aylık 375.000 indirme yapan herhangi bir yerel podcast biliyor musunuz? Bir avuç yerel spor podcast’i dışında pek yok.
****
Yerel podcast’ler etrafında sürdürülebilir iş modelleri oluşturmak zor olsa da, bunun imkansız olmadığını da kabul etmek istiyorum. SB Nation duyurusunun ardından, Locked On adlı bir spor podcast ağı, yerel ve ulusal reklamların bir karışımına dayanarak 200 podcast’i etrafında sağlıklı bir iş kurduğunu iddia eden bir LinkedIn gönderisi yayınladı. Ve kendi modelleriyle başarılı olan birkaç bireysel podcast’in profilini çıkardım (örnek 1, örnek 2).
Ancak podcast pazarının yerel programları destekleyecek kadar olgunlaşmasına daha birkaç yıl olduğunu düşünüyorum. Podcast reklamcılığı her yıl daha fazla benimseniyor ve tüketiciler ücretli podcast aboneliklerini giderek daha fazla benimsiyor. Podcast’lerin sunabileceği zengin kitle etkileşimi göz önüne alındığında, yerel podcast’lerin uzun vadede yaşayabilirliği konusunda iyimserim. Sadece henüz o noktada değiliz.
Kaynak: Simon Owens / Substack
Beğenebilirsin
Haberler
Rebel Audio: Yeni podcast içerik üreticilerini hedefleyen yapay zeka destekli podcast aracı
Yayınlanma tarihi
2 gün önce=>
19 Mart 2026
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
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
4 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
4 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

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

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

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




















