6 façons dont l'IA aide les éditeurs numériques à se développer

L'intelligence artificielle (IA) a transformé les entreprises de toutes sortes, et l'édition numérique ne fait pas exception. L'IA et l'apprentissage automatique révolutionnent la façon dont les éditeurs numériques créent, distribuent et monétisent le contenu, leur offrant des opportunités sans précédent pour développer leurs activités.

L'IA peut aider les éditeurs numériques à mieux comprendre leurs audiences, à générer plus d'engagement des utilisateurs et un contenu personnalisé à grande échelle. L'IA peut également aider les éditeurs numériques à accroître leur efficacité, à réduire leurs coûts et à maximiser leur retour sur investissement.

Dans l'ensemble, l'IA joue un rôle majeur dans la croissance et le succès des entreprises d'édition numérique, car elle leur offre les outils et les connaissances nécessaires pour garder une longueur d'avance sur la concurrence.

Sauter à:

• Comment l'IA révolutionne-t-elle l'édition numérique ?
• Avantages de l'IA pour les éditeurs numériques
• Exemples d'outils d'IA pour les éditeurs
• Comment l'IA peut-elle aider les éditeurs à se développer ?
• Demandez une démo de l'IA pour l'engagement des visiteurs

Comment l'IA révolutionne-t-elle l'édition numérique ?

Il pourrait être tentant de baisser le nez à l'idée d'impliquer l'IA dans le processus de création de contenu éditorial. Après tout, la capacité artistique et la créativité sont des traits intrinsèquement humains, n'est-ce pas ? Nous admettrons que pour l'instant, au moins, les modèles de langage d'IA actuels ne sont peut-être pas capables de produire des chefs-d'œuvre journalistiques dignes du New York Times. Cependant, ils peuvent être incroyablement utiles lorsqu'ils sont utilisés comme une sorte d'acolyte pour les auteurs humains afin de suralimenter leur contenu manuscrit.

L'IA peut aider les éditeurs numériques de toutes sortes de manières intéressantes. Les solutions abondent, qu'il s'agisse d'offrir des suggestions d'optimisation de mots-clés lors de la rédaction d'un article ou d'augmenter les conversions avec le CTA pour visiteurs alimenté par l'IA d'Admiral et la création d'offres .

Ci-dessous, nous examinerons les avantages de certains des types d'outils d'IA les plus populaires disponibles aujourd'hui.

Avantages de l'IA pour les éditeurs numériques

• Engagement plus efficace des visiteurs : l'IA peut exploiter des mesures clés en temps réel pour monétiser votre meilleur contenu. L'IA peut immédiatement identifier le contenu avec un trafic en hausse, comme une histoire de rupture ou virale. Il peut ensuite déclencher un CTA personnalisé pour mieux monétiser ce contenu sur le moment.
  De plus, la copie de ces CTA peut être générée automatiquement par l'IA, en tenant compte du contenu vertical, du sentiment et des objectifs.
  
  
• Plus de découvrabilité : C'est une équation simple : les éditeurs doivent être facilement découvrables par leurs publics cibles afin de générer des revenus. L'IA peut aider les éditeurs numériques à mieux comprendre leur public et à générer un contenu plus pertinent et engageant, ce qui, à son tour, améliorera la découvrabilité.
  
  
• Qualité de contenu améliorée : les éditeurs numériques qui réussissent ne se contentent pas de publier du contenu ; ils organisent également du contenu pour engager et informer leurs lecteurs. L'IA peut aider les éditeurs numériques à mieux comprendre ce à quoi leur public réagit et résonne, ce qui permet un contenu plus personnalisé et contribue à une augmentation de la qualité.
  
  
• Efficacité améliorée : l'édition numérique est une entreprise à grande échelle, et plus un éditeur peut produire de contenu, plus il est susceptible de se développer rapidement. L'IA peut rationaliser le processus de création de contenu - en intégrant des traductions automatisées, des vérifications grammaticales et des règles de formatage - permettant aux équipes de publication de se concentrer sur une combinaison de qualité et de quantité lors de la génération de contenu.

Exemples d'outils et de technologies d'IA utilisés dans l'édition numérique

• Traitement du langage naturel (TAL) : Le traitement du langage naturel est un sous-domaine de l'intelligence artificielle qui permet aux systèmes informatiques d'interpréter et de comprendre le langage humain. Les outils NLP tels que Grammarly permettent aux éditeurs d'automatiser des tâches simples d'édition et de mise en forme, éliminant ainsi le besoin de plusieurs évaluations par les pairs et leur permettant de se concentrer sur l'ajout de valeur grâce à leur contenu.

• Imagerie générée par ordinateur (CGI) : les outils d'IA tels que Dall-E 2 permettent aux utilisateurs de saisir une invite (par exemple, "Poulet portant un chapeau tricorne d'amiral"), et leur système avancé générera une image unique correspondant à sa description. Les résultats peuvent varier en qualité mais sont presque toujours visuellement attrayants (ou cauchemardesques) d'une manière ou d'une autre.
  

• Chatbots : Les chatbots sont de plus en plus utilisés par les éditeurs numériques pour interagir avec les utilisateurs et améliorer les techniques de génération de leads. Par exemple, un chatbot tel que crisp.chat (cliquez ici pour plus d'informations sur leur offre) peut pousser les utilisateurs vers un abonnement numérique payant en les engageant précisément au bon moment pendant leur parcours de navigation.
  
  
• Analyse des sentiments : L'analyse des sentiments est un sous-ensemble de l'IA qui vise à comprendre le sentiment exprimé à l'égard d'un sujet ou d'un problème particulier. Les outils d'analyse des sentiments peuvent aider les éditeurs numériques à comprendre le sentiment exprimé à l'égard de leur contenu et de leurs annonceurs, ce qui leur permet de créer du contenu et de diffuser des publicités avec lesquelles leurs lecteurs sont plus susceptibles d'interagir.
  
  

Comment l'IA peut-elle aider les éditeurs numériques à se développer ?

Dans la plupart des cas d'utilisation, le principal avantage de l'IA dans l'édition - et dans de nombreux secteurs d'ailleurs - est de rationaliser les processus afin que les équipes puissent consacrer leur énergie à des tâches à plus forte valeur ajoutée. Dans le cas d'une équipe d'édition, l'utilisation de l'IA pour s'occuper de certaines des tâches les plus manuelles et subalternes telles que la vérification de la grammaire et la traduction peut permettre aux créateurs de contenu de se concentrer sur la création de contenu de haute qualité en volume.

Voici quelques-unes des façons spécifiques dont l'IA peut aider les éditeurs numériques à se développer :

1. Décisions éditoriales basées sur l'IA

Une grande partie du temps d'un stratège de contenu est probablement consacrée aux décisions éditoriales - sujets tendances à couvrir, quelles histoires sont susceptibles de résonner, quelles niches cibler, etc. L'IA peut aider les éditeurs à prendre des décisions éditoriales plus éclairées en fournissant des informations en temps réel et très pertinentes sur les tendances actuelles et en évaluant le niveau d'engagement avec le contenu existant. Cela permet aux éditeurs de faire des prédictions basées sur les données sur ce qui est le plus susceptible de trouver un écho auprès des lecteurs et les aide à créer des stratégies de contenu proactives. Par exemple:

• L'IA peut prédire les sujets qui seront les plus populaires en fonction des tendances des médias sociaux, des données des moteurs de recherche, etc.
  
  
• L'IA peut identifier les sujets et les histoires susceptibles de trouver un écho auprès des lecteurs en fonction des données d'engagement et de consommation en temps réel.

2. Création de contenu basée sur l'IA

Les éditeurs, tels que l'équipe d'Arena Group Holdings, explorent l'utilisation de l'IA pour rechercher et produire des articles. Une IA qui a été formée sur la bibliothèque propriétaire du contenu d'un éditeur peut organiser des images ou créer des brouillons de nouveaux articles à partir du contenu existant. Publishers Daily rapporte que Men's Journal a exploité 17 ans d'archives, avec l'aide de l'IA, pour produire un certain nombre d'articles qui ont bien fonctionné dans la recherche, les réseaux sociaux et qui forment une base RPM.

Bien sûr, nous sommes maintenant à une époque où les outils de génération de contenu IA tels que Jasper sont capables de générer des articles entiers en ne leur donnant rien de plus qu'un titre ou un bref aperçu. Si vous êtes plus préoccupé par le volume de contenu que vous pouvez produire - et moins par sa qualité globale - cela peut être une utilisation efficace de l'IA, mais vous devez comprendre qu'il y a des limites.

Cependant, l'IA peut également être déployée dans la traduction linguistique, ce qui est important pour les éditeurs dont le contenu a une audience internationale - ou ceux qui souhaitent développer leur lectorat. Des outils comme Google Translate auront du mal à répondre à des normes journalistiques élevées, tandis qu'un service assisté par l'IA comme Taia utilise une combinaison d'humains et d'apprentissage automatique pour traduire le contenu dans près de 100 langues différentes.

3. Stratégies de personnalisation basées sur l'IA

Pour les éditeurs numériques, la croissance dépend souvent de l'engagement du public. Et l'un des moyens les plus efficaces d'y parvenir est la personnalisation : après tout, les utilisateurs sont beaucoup plus susceptibles d'interagir avec un contenu adapté à leurs intérêts et correspondant à leurs préférences individuelles.

C'est une autre façon dont l'IA peut être exploitée par les éditeurs ; grâce à l'apprentissage automatique, il peut identifier le contenu le plus susceptible de trouver un écho auprès d'un lecteur particulier et personnaliser l'expérience utilisateur afin qu'il reçoive un contenu hautement pertinent.

La plate-forme VRM d'Admiral offre des options de sentiment pour notre engagement des visiteurs alimenté par l'IA. En intégrant ChatGPT, nos offres aux visiteurs et nos CTA combinent le sentiment avec le sujet du contenu et les données du profil du visiteur pour personnaliser les offres les plus susceptibles de se convertir.

Les moteurs de recommandation alimentés par l'IA peuvent identifier non seulement le contenu à recommander à un utilisateur, mais aussi quand le recommander. En analysant leur comportement passé - comment et quand ils consomment généralement du contenu, par exemple - les outils de "recommandation en tant que service" de l'IA tels que Recombee peuvent aider les éditeurs à atteindre de nouveaux niveaux de personnalisation de contenu à l'aide d'API et de SDK intuitifs créés par des data scientists.

4. Analyses et informations basées sur l'IA

Un domaine dans lequel l'IA a été particulièrement utile pour les entreprises au fil des ans est la collecte de données pour fournir des informations exploitables. Les entreprises d'édition peuvent tirer parti de l'IA pour l'analyse et les informations de l'une des manières suivantes :

• Analyse prédictive : l'analyse prédictive est un type d'analyse statistique qui utilise des données historiques pour prédire des événements futurs. L'analyse prédictive peut aider les éditeurs numériques à identifier des modèles dans leur contenu et leurs données d'audience, leur permettant de prendre de meilleures décisions concernant les types de contenu susceptibles de trouver un écho auprès des lecteurs.
  
  
• Analyse de l'engagement : l'IA peut également analyser les niveaux d'engagement en temps réel pour vous aider à comprendre les performances de votre contenu actuel. Y a-t-il des pages qui connaissent des pics soudains de trafic ? Certains de vos contenus suscitent-ils moins d'engagement que vous ne le souhaiteriez ? Ces données aideront à redéfinir les priorités du contenu existant et à améliorer l'automatisation du marketing pour les éditeurs.
  
  Les outils de ciblage des surtensions et de popularité des pages d'Admiral, basés sur l'IA, le font, en identifiant où se situent les pics de trafic en temps réel. Ensuite, le système VRM d'Admiral déclenche automatiquement les offres/CTA des visiteurs sur ces pages. Le Surge CTA peut avoir un message, un délai ou une fonctionnalité unique conçu pour augmenter rapidement les conversions.
  
  
  
  
• Analyse des sentiments : comme nous l'avons déjà mentionné, l'analyse des sentiments peut aider les éditeurs numériques à mieux comprendre comment leur public réagit et se sent à propos de leur contenu, ce qui peut à son tour être appliqué à la monétisation du contenu.
  
  

5. Solutions publicitaires basées sur l'IA

Une grande partie des revenus d'un éditeur provient de la publicité, et c'est un autre domaine où l'IA peut être appliquée, en automatisant la configuration de nombreux formats d'annonces différents et en aidant à faire correspondre le contenu pertinent aux bons annonceurs. Les façons dont l'IA peut aider avec les stratégies publicitaires automatisées incluent :

• Alignement automatisé de la marque sur l'annonceur : l' alignement automatisé de la marque sur l'annonceur fait référence au processus de mise en correspondance des annonceurs avec le contenu, aidant les éditeurs numériques à générer davantage de revenus en alignant leur contenu sur les annonces les plus pertinentes.
  
  
• Personnalisation automatisée des annonces graphiques : la personnalisation des annonces graphiques consiste à adapter les annonces graphiques à des publics spécifiques. La personnalisation des publicités display peut aider les éditeurs numériques à monétiser le contenu en s'assurant que les publicités qu'ils affichent sont pertinentes pour le public susceptible de les voir.
  
  
• Enchères en temps réel automatisées : les enchères en temps réel permettent aux éditeurs d'acheter de l'espace publicitaire numérique en temps réel. Cette stratégie publicitaire offre une flexibilité accrue, elle est souvent plus rentable et permet un meilleur ciblage des annonces.
  
  
• Reciblage publicitaire : le reciblage publicitaire consiste à diffuser des publicités aux personnes qui ont déjà consulté le contenu d'une marque. Ces publicités résonnent généralement davantage auprès de ces publics, car ils ont déjà manifesté un intérêt pour le contenu connexe. Par conséquent, les publicités sont plus susceptibles de générer des revenus supplémentaires.
  
  

6. Techniques de rationalisation basées sur l'IA

En fin de compte, tous les points ci-dessus s'ajoutent à une opération de publication numérique plus rationalisée et plus efficace. En aidant à l'automatisation de tâches autrement manuelles telles que la traduction de contenu, l'analyse de données, la personnalisation des publicités, les enchères et l'engagement des visiteurs, les équipes de publication peuvent se concentrer sur la prise de meilleures décisions éditoriales, la génération de contenu plus attrayant - à un rythme plus rapide - et la monétisation de leur contenu. par la personnalisation et la publicité.

En tant qu'entreprise d'édition numérique, vous ne pouvez probablement plus vous permettre de négliger le rôle de l'IA lorsqu'il s'agit de rationaliser et de hiérarchiser votre approche. Les logiciels d'IA tels que les outils de génération de contenu, les services de traduction, les chatbots et les systèmes d'analyse de données seront bientôt tous des composants essentiels d'une opération de publication numérique efficace et réussie.