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Im heutigen Zeitalter kontinuierlicher Innovationen und der Generierung offener Inhalte befindet sich die Medien- und Verlagsbranche in einem disruptiven Zustand. Streaming & Over-the-Top (OTT) -Plattformen, soziale und virale Medien sowie smarte Devices sind die Hebel hinter dieser Disruption. Die meisten Vorgängergesellschaften versuchen immer noch, diesen Strukturwandel und das sich verändernde Ökosystem zu bewältigen, indem sie ihre Variationen von OTT-Inhalten und Streaming-Diensten einbringen.

Selbst während wir uns mit dieser Veränderung auseinandersetzen, hat eine noch größere Disruption bei der Erzeugung intelligenter Medien bereits ihre Spuren in der Umstrukturierung der Branche hinterlassen. Wir kennen diesen Wandel unter den Begriffen Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML). Es wird erwartet, dass intelligente Medien und Inhalte die Medien- und Verlagswelt in Zukunft noch stärker verändern werden.

Ist „Intelligent Media“ eine nachhaltige Innovation, die zu Disruption führen kann, oder ist es nur ein weiteres Buzz-Wort? Um das Potenzial intelligenter Medien zu verstehen, müssen wir ihre Anwendbarkeit in der Wertschöpfungskette von Medien verstehen.


Eine traditionelle Medien-Wertschöpfungskette und ihre zentralen Herausforderungen

Eine traditionelle Medien-Wertschöpfungskette umfasst: 

Media Value Chain_F

In der Wertschöpfungskette des Verlagswesens unterscheiden sich diese Schritte gering. Das Publizieren folgt diesen Schritten: 

Publishing Value Chain_F

Trotz der Unterschiede in den Geschäftsprozessen konzentrieren sich beide Branchen (Medien und Verlagswesen) von Natur aus auf drei zentrale Herausforderungen:

  • Einbeziehung der End-User und Steigerung der Benutzerbindung
  • Vorhersage zukünftiger Trends und der Nachfrage von Inhalten
  • Effektive Monetarisierung der Medien und Inhalte

Schauen wir uns an, wie KI in solchen Szenarien hilft.

 

Künstliche Intelligenz: Die Lösung für Herausforderungen

Kann KI diese geschäftlichen Herausforderungen lösen? Um dies zu beantworten, sollten wir zunächst verstehen, was KI ist und was sie kann. Laienhaft ausgedrückt ist die Künstliche Intelligenz (KI) die Fähigkeit eines Computerprogramms oder einer Maschine, ihre Umgebung zu verstehen und zu lernen. Im allgemeinen Sprachgebrauch bedeutet KI ein Programm oder einen Algorithmus, der die menschliche Wahrnehmung nachahmt. Wenn also ein funktionaler Prozess Entscheidungsfähigkeit auf der Grundlage von Daten benötigt, ist die künstliche Intelligenz ein geeigneter Kandidat. KI erfordert die Verwendung großer Datenmengen und prädiktiver Analysen, um Eingaben für die Entscheidungsfähigkeit eines Algorithmus zu liefern. Aber warum brauchen wir einen Entscheidungsalgorithmus, wenn wir bereits kompetente Autoritäten wie den Inhaltsprüfer, den Redakteur, den Juristen, den Marketinganalytiker und den Zielsegmentierungsanalytiker haben?

 


KI-gesteuerte Empfehlungs-Engine: Das Ticket zur Gewinnung des Publikums und zur Förderung der Benutzerbindung

Die Digitalisierung hat die Arbeitsweise der Medienbranche erheblich verändert. Sie hat ihren Fokus von Massenmedien auf personalisierte Medien verlagert. Früher haben die Printmedien alle Arten von Lesern bedient, und die Fernsehkanäle haben Sendungen ausgestrahlt, um jedes Segment ihres Publikums zu erfassen. Die intelligenten digitalen Geräte von heute haben dieses Szenario vollständig an sich gerissen und dem Zuschauer die Möglichkeit zur Auswahl vollständig überlassen. Die Menschen können Medien nach ihrer Wahl auf Netflix oder Prime Video ansehen.

Hier kann die KI der Medienindustrie unter die Arme greifen - ihre Rolle ist entscheidend, um die inhaltlichen Präferenzen des Zielpublikums zu identifizieren und zu verstehen. Um ein digital versiertes Publikum oder einen Leser anzusprechen, müssen Unternehmen ein personalisiertes Erlebnis bieten, anstatt allgemeine Inhalte bereitzustellen. Um diese personalisierte Erfahrung zu ermöglichen, ist eine hochmoderne Empfehlungs-Engine erforderlich, welche individuelle Vorlieben und den Verlauf der Mediennutzung berücksichtigt. 

 


KI-Implementierung in verschiedenen Phasen der Medien-Wertschöpfungskette

So kann KI in den verschiedenen Phasen der Medien-Wertschöpfungskette implementiert werden:

Während der Phase 0 - Inhaltsverlauf (historisch):

  • In der Konsumphase kann die KI eine Stimmungsanalyse durchführen, um alle Präferenzen des Publikums anhand von Datenmengen zu verstehen.


Während der Phase 1 - Erstellung von Inhalten:

  • KI kann die Generierung von Inhalten automatisieren, indem sie die Story mit Infografiken oder Zusammenfassungspunkten anreichert. Darüber hinaus können auch automatisierte Sport-Highlights durch die Verwendung von KI generiert werden.
  • KI kann auch automatische Untertitel oder Legenden für Medien erstellen.

 

Während der Phase 2 - Verbreitung von Inhalten

  • KI kann dazu verwendet werden, den richtigen Inhalt - im richtigen Format - zur richtigen Zeit zu empfehlen, um das Engagement des Publikums zu maximieren.

 

Während der Phase 3 – Konsum von Inhalten

  •  Die Analyse der konsumierten Inhalte und die Durchführung einer Stimmungsanalyse des Publikums ermöglicht es dem System, die Empfehlungen für den nächsten Konsumzyklus zu verbessern.

Die Erstellung einer personalisierten Empfehlungsmaschine mit kontinuierlichem Feedback aus allen Phasen einer Wertschöpfungskette ist das größte Plus für alle Medien- und Verlagshäuser.

 

KI nutzen, um die Zukunft vorherzusagen

Die Vorhersage zukünftiger Trends ist oft die größte Herausforderung für jedes Medien- und Verlagshaus. Da das Publikum zunehmend personalisierte Inhalte verlangt, ist es noch komplexer geworden. Auch hier kann KI - angetrieben durch Daten und Analysen - in jeder Phase der Wertschöpfungskette auf folgende Weise eine entscheidende Rolle spielen:

Die Rolle von KI bei der Erstellung von Inhalten - Die prädiktive Analyse der konsumierten viralen Medien und die Stimmungsanalyse der konsumierten Medien können Hinweise auf zukünftige Inhaltstrends geben.

Die Rolle von KI bei der Aggregation von Inhalten - Das automatisierte Taggen von KI-gesteuerten Metadaten von Medien kann dazu beitragen, die verschiedenen Medien miteinander in Beziehung zu setzen und die richtigen Inhalte zu identifizieren.

Die Rolle von KI bei der Verbreitung von Inhalten - KI kann verwendet werden, um dem Publikum den richtigen Inhalt - im richtigen Format - zur richtigen Zeit zu empfehlen, um das Engagement zu maximieren.

Die Rolle von KI beim Konsum von Inhalten - Basierend auf der Analyse des Inhaltskonsums und der Stimmungsanalyse können zukünftige Trends wiederentdeckt oder verfeinert werden.

Wenn man weiß, was der Einzelne in Zukunft sehen möchte, und seine Präferenzen im großem Maßstab in Einklang bringt, können Medien- und Verlagsunternehmen in die Erstellung der richtigen Inhalte für ihr Publikum investieren, und die KI kann hier eine große Rolle spielen.

Predict Trends & Future Demands with Artificial Intelligence & Analytics

Prognostizieren Sie Trends und zukünftige Anforderungen mit künstlicher Intelligenz und Analytik.

 

KI-fähige Monetarisierung von Medien

Traditionell war die Monetarisierung der Medien entweder von Werbung oder Abonnements abhängig.

  • KI kann bei der Ermittlung nicht aktiver Abo-Kunden helfen, indem sie die Erkennung von Anomalien nutzt und es den Unternehmen so ermöglicht, verbesserte Optionen zum Beibehalten von Abonnements zu schaffen.
  • KI kann bei der Preisermittlung von Inhalten in Echtzeit durch Analysen eingesetzt werden.
  • Unternehmen mit einer großen Menge an Alt-Inhalten können die KI nutzen, um den Wert der Inhalte mit Hilfe von Wertextraktionsverfahren zu ermitteln.
  • KI kann auch die Einfügung relevanter Werbung in Medien ermöglichen, basierend auf der Ko-Relation zu Medien. Dies schafft bessere Chancen für Anzeigen-Klicks und generiert damit mehr Umsatz.

KI kann einzigartige und komplexe Funktionsprobleme lösen, um Medien- und Verlagsunternehmen dabei zu helfen, die Monetarisierung von Medien und Inhalten zu maximieren.

 

Sind Sie bereit für KI?

Das Potenzial von KI im Medien- und Verlagswesen ist immens. Viele Marktführer nutzen KI/ML-basierte Medien mit Daten und Analysen, um geschäftliche Herausforderungen zu lösen und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Ist Ihre Medien-Wertschöpfungskette durchgehend mit der Intelligenz des maschinellen Lernens sowie mit Daten- und Analysefunktionen ausgestattet? Wenn Sie noch nicht auf den Zug aufgesprungen sind, tun Sie es, bevor es zu spät ist.

Informieren Sie sich hier über die Angebote von Nagarro im Bereich Medien- und Verlagswesen. Bei Fragen wenden Sie sich gern jederzeit an info@nagarro.com.