AI がデジタル パブリッシャーの成長を支援する 6 つの方法

人工知能 (AI) はあらゆる種類のビジネスを変革しており、デジタル パブリッシングも例外ではありません。 AI と機械学習は、デジタル パブリッシャーがコンテンツを作成、配信、収益化する方法に革命をもたらし、ビジネスを成長させる前例のない機会を提供しています。

AI は、デジタル パブリッシャーがオーディエンスをよりよく理解し、より多くのユーザー エンゲージメントとパーソナライズされたコンテンツを大規模に生成するのに役立ちます。 AI は、デジタル パブリッシャーが効率を高め、コストを削減し、ROI を最大化するのにも役立ちます。

全体として、AI はデジタル パブリッシング ビジネスの成長と成功において重要な役割を果たしています。AI は、競合他社の一歩先を行くために必要なツールと洞察を提供するからです。

ジャンプ先:

• AI はどのようにデジタル出版に革命をもたらしますか?
• デジタル パブリッシャーにとっての AI の利点
• パブリッシャー向け AI ツールの例
• AI はパブリッシャーの成長をどのように支援できますか?
• 訪問者エンゲージメントのための AI のデモをリクエストする

AI はどのようにデジタル出版に革命をもたらしますか?

エディトリアル コンテンツの作成プロセスに AI が関与するという考えに、鼻を鳴らしたくなるかもしれません。 結局のところ、芸術的能力と創造性は本質的に人間の特性ですよね? 少なくとも現時点では、現在の AI 言語モデルではニューヨーク タイムズにふさわしいジャーナリズムの傑作を作成できない可能性があることは認めます。 ただし、人間の作成者が手書きのコンテンツを強化するための一種のサイドキックとして使用すると、非常に役立ちます。

AI は、あらゆる種類の興味深い方法でデジタル パブリッシャーを支援できます。 記事が書かれているときにキーワード最適化の提案を提供することから、Admiral の AI を利用した訪問者 CTA とオファーの作成でコンバージョンを増やすことまで、ソリューションはたくさんあります。

以下では、現在利用可能な最も一般的なタイプの AI ツールのいくつかの利点を調べます。

デジタル パブリッシャーにとっての AI の利点

• より効果的な訪問者エンゲージメント: AI は、主要な指標をリアルタイムで活用して、最高のコンテンツを収益化できます。 AI は、ニュース速報やバイラル ストーリーなど、トラフィックが急増しているコンテンツを即座に特定できます。 その後、カスタム CTA をトリガーして、そのコンテンツの収益化を向上させることができます。
  さらに、これらの CTA 内のコピーは、コンテンツの垂直方向、感情、および目的を認識して、AI によって自動的に生成できます。
  
  
• 見つけやすさの向上:単純な方程式です。収益を生み出すには、パブリッシャーが意図したオーディエンスに簡単に見つけられなければなりません。 AI は、デジタル パブリッシャーがオーディエンスをよりよく理解し、より関連性の高い魅力的なコンテンツを生成するのに役立ちます。これにより、見つけやすさが向上します。
  
  
• コンテンツ品質の向上:成功しているデジタル パブリッシャーは、コンテンツを公開するだけではありません。 また、コンテンツをキュレートして、読者を引き付け、情報を提供します。 AI は、デジタル パブリッシャーがオーディエンスの反応や共鳴をよりよく理解するのに役立ち、よりカスタマイズされたコンテンツを可能にし、品質の向上に貢献します。
  
  
• 効率の向上:デジタル パブリッシングは規模の大きいビジネスであり、パブリッシャーが作成できるコンテンツが多ければ多いほど、その成長は加速する可能性があります。 AI はコンテンツ作成のプロセスを合理化し、自動翻訳、文法チェック、フォーマット ルールを組み込むことで、出版チームがコンテンツを作成する際に質と量の組み合わせに集中できるようにします。

デジタルパブリッシングで使用される AI ツールとテクノロジーの例

• 自然言語処理 (NLP):自然言語処理は、コンピューター システムが人間の言語を解釈して理解できるようにする人工知能のサブフィールドです。 Grammarly などの NLP ツールを使用すると、発行者は単純な編集と書式設定のタスクを自動化できるため、複数のピア レビューを行う必要がなくなり、コンテンツを通じて価値を付加することに集中できます。

• コンピューター生成画像 (CGI): Dall-E 2 などの AI ツールを使用すると、ユーザーはプロンプト (たとえば、「提督の三角帽子をかぶったチキン」) を入力でき、その高度なシステムがその説明に一致する一意の画像を生成します。 結果の品質はさまざまですが、ほとんどの場合、何らかの形で視覚的に魅力的です (または悪夢を誘発します)。
  

• チャットボット:チャットボットは、デジタル パブリッシャーがユーザーと対話し、リード生成技術を改善するためにますます活用されています。 たとえば、crisp.chat などのチャットボット (サービスの詳細については、ここをクリックしてください) は、ブラウジング ジャーニー中に正確に適切なタイミングでエンゲージすることにより、ユーザーを有料のデジタル サブスクリプションに誘導することができます。
  
  
• 感情分析:感情分析は、特定のトピックや問題に対して表現された感情を理解することを目的とした AI のサブセットです。 感情分析ツールは、デジタル パブリッシャーがコンテンツや広告主に対して表明された感情を理解するのに役立ち、読者が関与する可能性が高いコンテンツを作成して広告を掲載できるようにします。
  
  

AI はデジタル パブリッシャーの成長にどのように役立つのでしょうか?

ほとんどのユースケースにおいて、出版における AI の主な利点は、さらに言えば多くの業界においても、チームがより付加価値の高いタスクにエネルギーを費やすことができるようにプロセスを合理化することです。 パブリッシング チームの場合、AI を使用して、文法チェックや翻訳などのより手作業で単純なタスクを処理することで、コンテンツ クリエイターは高品質のコンテンツを大量に作成することに集中できるようになります。

AI がデジタル パブリッシャーの成長を支援する具体的な方法には、次のようなものがあります。

1. AI 主導の編集上の決定

コンテンツ ストラテジストの時間の大部分は、編集上の決定 (取り上げるトレンド トピック、共鳴する可能性が高いストーリー、ターゲットとするニッチなど) を熟考することに費やされる可能性があります。 AI は、現在のトレンドに関するリアルタイムで関連性の高いインサイトを提供し、既存のコンテンツとのエンゲージメントのレベルを評価することで、パブリッシャーがより多くの情報に基づいて編集上の決定を下すのに役立ちます。 これにより、パブリッシャーは、読者の共感を呼ぶ可能性が最も高いものについてデータに基づいた予測を行うことができ、積極的なコンテンツ戦略を作成するのに役立ちます。 例えば：

• AI は、ソーシャル メディアのトレンドや検索エンジンのデータなどに基づいて、最も人気のあるトピックを予測できます。
  
  
• AI は、リアルタイムのエンゲージメントと消費データに基づいて、どのトピックとストーリーが読者の共感を呼ぶ可能性があるかを特定できます。

2. AI主導のコンテンツ制作

Arena Group Holdings のチームなどの編集者は、AI を使用して記事を調査および作成することを検討しています。 出版社のコンテンツの専用ライブラリでトレーニングされた AI は、画像をキュレートしたり、既存のコンテンツから新しい記事の下書きを作成したりできます。 Publishers Daily は、Men's Journal が 17 年間のアーカイブを活用し、AI の支援を受けて、検索、ソーシャル、フォーム RPM ベースで優れたパフォーマンスを発揮する多数の記事を作成したと報告しています。

もちろん、今は Jasper などの AI コンテンツ生成ツールが、タイトルや簡単な概要だけを入力するだけで記事全体を生成できる時代です。 作成できるコンテンツの量に関心があり、全体的な品質には関心がない場合、これは AI の効果的な使用方法かもしれませんが、制限があることを理解する必要があります。

ただし、AI は言語翻訳にも展開できます。これは、コンテンツに国際的な視聴者がいるパブリッシャーや、読者を増やしたいパブリッシャーにとって重要です。 Google 翻訳のようなツールは、ジャーナリズムの高い基準を満たすのに苦労するでしょうが、Taia のような AI 支援サービスは、人間と機械学習の組み合わせを使用して、コンテンツをほぼ 100 の異なる言語に翻訳します。

3. AI主導のパーソナライゼーション戦略

デジタル パブリッシャーの成長は、多くの場合、視聴者のエンゲージメントに左右されます。 これを実現する最も効果的な方法の 1 つは、パーソナライゼーションです。結局のところ、ユーザーは、自分の興味や好みに合わせて調整されたコンテンツに関心を持つ可能性がはるかに高くなります。

これは、パブリッシャーが AI を活用できるもう 1 つの方法です。 機械学習を通じて、どのコンテンツが特定の読者の共感を呼ぶ可能性が高いかを特定し、関連性の高いコンテンツが提供されるようにユーザー エクスペリエンスを調整できます。

Admiral の VRM プラットフォームは、AI を利用した訪問者のエンゲージメントにセンチメント オプションを提供します。 ChatGPT を統合することで、ビジター オファーと CTA は、センチメントをコンテンツ トピックおよびビジター プロファイル データと組み合わせて、変換される可能性が高いオファーを調整します。

AI を活用したレコメンデーション エンジンは、どのコンテンツをユーザーにレコメンドするかだけでなく、いつレコメンドするかを識別できます。 Recombee などの AI の「サービスとしてのレコメンダー」ツールは、パブリッシャーの過去の行動 (たとえば、コンテンツを通常どのように、いつ消費するかなど) を分析することで、パブリッシャーがデータ サイエンティストによって作成された直感的な API と SDK を使用して、新しいレベルのコンテンツ パーソナライゼーションに到達するのに役立ちます。

4. AI 主導の分析と洞察

何年にもわたって AI が特にビジネスに役立つ分野の 1 つは、実用的な洞察を提供するためのデータの収集です。 出版ビジネスは、次の方法のいくつかで、分析と洞察のために AI を活用できます。

• 予測分析:予測分析は、履歴データを使用して将来のイベントを予測する統計分析の一種です。 予測分析は、デジタル パブリッシャーがコンテンツとオーディエンス データのパターンを特定するのに役立ち、読者の共感を呼ぶ可能性が高いコンテンツの種類についてより適切な決定を下すことができます。
  
  
• エンゲージメント分析: AI は、リアルタイムのエンゲージメント レベルを分析して、現在のコンテンツのパフォーマンスを理解するのに役立ちます。 トラフィックが急増しているページはありますか? 一部のコンテンツのエンゲージメントが思ったよりも低くなっていますか? このデータは、既存のコンテンツの優先順位を変更し、パブリッシャーのマーケティングの自動化を改善するのに役立ちます。
  
  Admiral の AI 駆動のサージ ターゲティング ツールとページの人気度ツールはこれを行い、トラフィックが急増している場所をリアルタイムで特定します。 Admiral の VRM システムは、それらのページで訪問者のオファー/CTA を自動的にトリガーします。 サージ CTA には、コンバージョンをすばやく増やすように設計された独自のメッセージ、時間枠、または機能が含まれている場合があります。
  
  
  
  
• 感情分析:既に説明したように、感情分析は、デジタル パブリッシャーが、視聴者がコンテンツにどのように反応し、感じているかをよりよく理解するのに役立ち、コンテンツの収益化に適用できます。
  
  

5. AI主導の広告ソリューション

パブリッシャーの収益の多くは広告から得られます。これは、AI を適用できるもう 1 つの領域であり、さまざまな広告フォーマットの設定を自動化し、関連するコンテンツを適切な広告主に一致させるのに役立ちます。 AI が自動化された広告戦略を支援する方法には、次のようなものがあります。

• 自動化されたブランドと広告主の調整:自動化されたブランドと広告主の調整とは、広告主とコンテンツを一致させるプロセスを指し、デジタル パブリッシャーがコンテンツを最も関連性の高い広告と調整することで、より多くの収益を生み出すのに役立ちます。
  
  
• 自動化されたディスプレイ広告のカスタマイズ:ディスプレイ広告のカスタマイズとは、特定のオーディエンスに合わせてディスプレイ広告を調整することです。 ディスプレイ広告のカスタマイズは、デジタル パブリッシャーが表示する広告が、それらを見る可能性の高いオーディエンスに関連するものであることを確認することで、コンテンツの収益化に役立ちます。
  
  
• 自動リアルタイム入札:リアルタイム入札により、パブリッシャーはデジタル広告スペースをリアルタイムで購入できます。 この広告戦略は柔軟性を高め、多くの場合、費用対効果が高く、広告のより良いターゲティングを可能にします。
  
  
• 広告のリターゲティング:広告のリターゲティングとは、以前にブランドのコンテンツを閲覧したことがある人に広告が表示されることです。 これらの広告は通常、関連するコンテンツにすでに関心を示しているため、これらのオーディエンスの共感をより多く得ます。したがって、広告が追加の収益をもたらす可能性が高くなります。
  
  

6. AI主導の合理化技術

最終的に、上記のすべてのポイントが、より合理化された効率的なデジタル パブリッシング オペレーションにつながります。 コンテンツの翻訳、データ分析、広告のカスタマイズ、入札、ビジター エンゲージメントなどの手動タスクの自動化を支援することで、パブリッシング チームは、より良い編集上の決定を行い、より魅力的なコンテンツをより迅速に生成し、コンテンツを収益化することに集中できます。パーソナライゼーションと広告を通じて。

デジタル パブリッシング ビジネスとして、アプローチの合理化と優先順位付けに関して、AI の役割を見逃すわけにはいかないでしょう。 コンテンツ生成ツール、翻訳サービス、チャットボット、データ分析システムなどの AI ソフトウェアは、すぐにすべて、効率的で成功するデジタル パブリッシング オペレーションの不可欠なコンポーネントになるでしょう。