Tekoälyn rooli media-alan sisällön toimitusketjussa

Tekoälyä sovelletaan tällä hetkellä monin eri tavoin media-alan sisällön toimitusketjussa.

Tekoälystä on tullut nopeasti kuuma puheenaihe media-alalla. Mediayhtiöt tutkivat, miten ne voivat hyödyntää er teknlogioita prosessien automatisoimiseksi, päätöksenteon ohjaamiseksi ja asiakaskokemuksen personoimiseksi koko sisällön toimitusketjussa.

Tässä artikkelissa Markus Paul käsittelee eri tapoja, joilla tekoälyä käytetään tällä hetkellä media-alan sisällön toimitusketjussa.

Mutta ennen kuin sukellamme yksityiskohtiin, on tärkeää ymmärtää, mikä ylipäätään on sisällön toimitusketju.

Sisällön toimitusketju

Sisällön toimitusketjuun kuuluu sisällön luominen, hallinta ja jakelu yleisöille. Siihen kuuluu tyypillisesti sellaisia vaiheita, kuten esituotanto, tuotanto, jälkituotanto, jakelu ja totta kai sisällöstä hyötyminen taloudellisesti.

Ketjuun kuuluu monien eri sidosryhmien koordinointi. Sidosryhmiin kuuluvat sisällöntuottajat, tuottajat, jakelijat ja mainostajat, jotka työskentelevät yhdessä varmistaakseen, että sisältö saavuttaa kohdeyleisön mahdollisimman tehokkaasti ja tuloksellisesti.

Sisällön toimitusketju koostuu pohjimmiltaan useista toisiinsa liittyvistä osista, jotka tekevät yhteistyötä. Nämä osat mahdollistavat sisällön luomisen, jakelun ja optimoinnin eri alustoille ja kanaviin. Ketju koostuu sisältöstrategiasta, -arkkitehtuurista, -tuotannosta, -jakelusta, -merkinnästä ja -analyysistä.

Tekoäly voimanlähteenä

Nämä osatekijät toimivat yhdessä luodakseen saumattoman ja kokonaisvaltaisen prosessin, joka kattaa sisällön koko elinkaaren ideoinnista jakeluun ja mittaukseen.

Siksi sisällön toimitusketju on olennainen osa mediayrityksiä sekä muita media-alan toimijoita. Se pohjimmillaan auttaa yrityksiä saamaan sisällöstään kaiken irti.

Viime aikoina tekoäly on noussut yhä suurempaan osaan ketjua. Näin sitä hyödynnetään media-alan sisällöntoimitusketjussa esimerkiksi:

1. Toistuvien tehtävien automatisointi

Yksi tärkeimmistä tavoista, joilla tekoälyä hyödynnetään media-alalla, on toistuvien tehtävien automatisointi. Tekoälyä voidaan käyttää monenlaisten tehtävien automatisointiin. Sillä voidaan automatisoida esimerkiksi transkriptio ja tekstitys, joka säästää aikaa mutta myös kustannuksia.

2. Uutisten suodattaminen ja jakelu

Tekoälyä käytetään myös uutisten tehokkaaseen suodattamiseen ja jakeluun. Koska päivittäin tuotetaan yhä enemmän uutisia, mediayritykset käyttävät tekoälyä auttamaan valtavan tietomäärän lajittelussa sekä ennen kaikkea tunnistamaan olennaisimmat ja tärkeimmät jutut.

3. Automaattinen metadatan merkitseminen ja haku

Yksi mielenkiintoisimmista tekoälyn käyttökohteista media-alalla on automaattinen metadatan merkitseminen ja haku. Tekoälyalgoritmit voivat tuottaa metadataa automaattisesti. Metadataa voidaan käyttää sisällön kaupallistamisen, kuten kohdennetun mainonnan ja yksilöllisten sisältösuositusten, edistämiseen.

4. Parempi videon laatu, tuotanto ja suoratoisto

Videopalvelujen käytön lisääntyessä mediayritykset etsivät keinoja parantaa videon laatua, tuotantoa ja suoratoistoa. Mediayritykset voivat käyttää tekoälyä videon laadun automaattiseen säätämiseen, leikkausprosessin parantamiseen ja videon suoratoiston optimointiin. Tällä osa-alueella tekoäly on jo ottanut hyvin vahvan jalansijan.

5. Pitkän aikavälin kilpailuedut

Media-ala on muuttunut huomattavasti viime vuosina Netflixin, Amazonin, Applen, Googlen ja Facebookin kaltaisten internet-yhtiöiden menestyksen vuoksi.

Tällaisessa epävakaassa taloustilanteessa mediaorganisaatiot etsivät pitkän aikavälin kilpailuetuja, joiden avulla ne voivat selviytyä ja myös menestyä aiempaa paremmin. Tekoäly näyttää olevan seuraava tulevaisuuden merkittävin menestystekijä, ja siksi yritykset panostavat siihen yhä enemmän ja enemmän.

Sisällön toimitusketjun optimointi

Media-ala ottaa nopealla tahdilla käyttöön tekoälyä sisällön toimitusketjun virtaviivaistamiseksi ja optimoimiseksi. Tekoäly auttaa mediayrityksiä parantamaan prosessejaan ja tarjoamaan parempia kokemuksia yleisöilleen aina toistuvien tehtävien automatisoinnista uutisten tehokkaampaan suodattamiseen ja jakeluun.

Alan kehittyessä on mielenkiintoista nähdä, miten tekoälyä hyödynnetään tulevaisuudessa media-alan sisällöntoimitusketjun parantamiseksi entisestään.

Media Tailorin toimitusjohtaja Markus Paulilla on yli vuosikymmenen kokemus johtotehtävistä media-alla ja teknologiayrityksissä. Hänen laajan tietämyksensä ja asiantuntemuksensa ansiosta Markus suoritti äskettäin MBA-tutkimusprojektin tekoälystä media-alla. Tässä blogisarjassa Markus jakaa tutkimuksestaan saatuja oivalluksia ja pohtii, kuinka tekoäly muuttaa mediamaailmaa ja tarjoaa uusia mahdollisuuksia media-alan yrityksille.