(ONECMS) - Một số chia sẻ kiến thức tốt nhất từ các tòa soạn lớn trên thế giới giúp các tòa soạn tiếp cận với công nghệ mới.
Bạn có thể tìm thấy sự đổi mới trong lĩnh vực báo chí truyền thông ở nhiều tòa soạn nhỏ chứ không chỉ giới hạn ở các tòa soạn lớn với ngân sách lớn như BBC hay Guardian.
[Xem thêm: 9 kiểu visual storytelling mà các báo, tạp chí điện tử nên áp dụng]
Tháng 12 năm ngoái, dự án JournalismAI tại Polis (tổ chức tư vấn của Trường Kinh tế London) đã tổ chức Ngày hội JournalismAI kéo dài một tuần. BBC News Labs nằm trong số các nghiên cứu điển hình. Họ giải thích cách họ sử dụng tự động hóa để chuyển đổi các câu chuyện cũ sang định dạng mới hoặc sử dụng công nghệ để nâng cao các bài báo hiện có.
Nhóm News Labs đã giới thiệu một số thử nghiệm của họ. Một người đã sử dụng các mô hình AI của Google (Pegasus & Bert) để tóm tắt một bài báo thành các gạch đầu dòng. Sau đó, bạn có thể sử dụng chúng trong phần đầu của bài viết. Một ví dụ khác là cá nhân hóa thực tế cho tin tức trong đó các nhà báo có thể quay một đoạn âm thanh và sử dụng một công cụ có tên mã là CuPid để tạo các định dạng khác.
Nhưng có một thử nghiệm mà tôi nghĩ sẽ cực kỳ hữu ích như một công cụ cho bất kỳ tòa soạn nào. Được gọi đơn giản là Trình chỉnh sửa câu chuyện đồ họa, nó cho phép các nhà báo nhanh chóng tạo các định dạng câu chuyện cho mạng xã hội từ văn bản.
Công cụ này là một trình chỉnh sửa đồ họa để bạn đưa một câu chuyện vào đó. Nó có một danh mục hình ảnh và một số mẫu tạo sẵn. Sau đó, nó sẽ lấy nội dung và tạo ra toàn bộ câu chuyện cho bạn. Tất nhiên, các nhà báo có thể tự mình biên tập các câu chuyện hoặc xây dựng các câu chuyện mới.
Vẫn là một nguyên mẫu, nhóm đang suy nghĩ về việc tích hợp công cụ này vào CMS của họ. “Chúng tôi đang khám phá ý tưởng tích hợp công cụ này với hệ thống quản lý nội dung mới hiện đang được phát triển tại BBC và thậm chí xuất bản các câu chuyện trong ứng dụng di động BBC News,” nhóm nghiên cứu lưu ý.
Tôi thích đọc Inside the Guardian, blog của The Guardian về các thay đổi và cập nhật, cũng như blog Kỹ thuật của nó. Cả hai chia sẻ những câu chuyện thú vị và bài học kinh nghiệm, hoặc khoe những điều họ đã làm có thể hữu ích cho người khác.
Bạn có thể đã bắt gặp blog nơi The Guardian thông báo nó sẽ làm cho nó trở nên minh bạch hơn ngoài nền tảng (chủ yếu là mạng xã hội) khi một câu chuyện được xuất bản. Kể từ đó, tôi đã thấy sáng kiến này lan rộng ra các phương tiện truyền thông khác.
Tháng 11 năm ngoái, blog đã giới thiệu Typerighter. Công cụ này lấy thông tin từ hướng dẫn của tờ báo và gắn cờ cho các nhà báo khi họ sử dụng các thuật ngữ không chính xác. Đây là cách blog mô tả thành công của nó:
Nó tỏ ra vô cùng hữu ích đối với newsdesk và thúc đẩy chúng tôi phát triển công cụ này hơn nữa. Một nhóm các nhà báo và nhà phát triển trong tòa soạn đã dành vài tháng tới để xây dựng toàn bộ hướng dẫn cho các phong cách của chúng tôi thành công cụ Typerighter mà chúng tôi có ngày nay.
Nó đã được tích hợp vào phần mềm tòa soạn hội tụ hiện có của chúng tôi - Composer. Chúng ta có thể bật nó từ các công cụ soạn thảo văn bản của mình - và nó hoạt động giống như một phiên bản Guardian của công cụ soạn thảo nổi tiếng Grammarly.
Nó hoạt động như một sự trợ giúp cho các nhà báo và những người liên quan, âm thầm giúp đỡ họ, nhưng không bao giờ cản trở việc tập trung vào việc duy trì chất lượng của bài viết. Đối với biên tập viên, chúng tôi có nhiều thời gian hơn cho các khía cạnh khác của công việc - tiêu đề, hình ảnh và các tiêu đề hấp dẫn.
Nhóm Chiến lược & Trải nghiệm Kỹ thuật số của Tạp chí (DXS) điều hành một blog xuất sắc trên Medium (+ họ cũng có podcast). Ở đó, họ chia sẻ cách họ nghĩ về sản phẩm, thiết kế, công nghệ và chiến lược khách hàng.
Trong một bài trên blog gần đây, họ tập trung vào các chiến lược giữ chân người đăng ký. Như nhiều hãng truyền thông khác, WSJ cũng đã chứng kiến sự gia tăng về số lượng và nhóm nghiên cứu muốn thu hút các thành viên mới và ít tương tác hơn quay lại trang web thường xuyên hơn (họ nhận thấy điều này giúp cải thiện khả năng giữ chân người đăng ký).
Đầu tiên: một email hàng ngày cung cấp một liên kết thuận tiện đến phiên bản PDF của ấn bản in của WSJ. Đại dịch cắt giảm doanh số bán lẻ và giao hàng tận nhà, vì vậy chúng tôi muốn đảm bảo trải nghiệm này không phải là "bí mật" của người trong cuộc mà dễ dàng có sẵn.
Tiếp theo, những thay đổi nhỏ hơn, thể hiện các đặc điểm hình thành thói quen và mang lại kết quả hữu hình. Liên kết “Xem danh sách theo dõi” nổi bật trên trang chủ máy tính để bàn của chúng tôi đã dẫn đến việc tăng 90% số lượng khách truy cập vào tính năng đó.
Liên kết “Podcast” mới trong điều hướng của chúng tôi đã thúc đẩy lượt phát podcast tăng 16% trong tháng đầu tiên. Việc mở rộng quảng cáo "bản tin có liên quan" cho các câu chuyện AMP của Google đảm bảo rằng chúng tôi đã mời khán giả tìm kiếm trên thiết bị di động xem thử nhiều báo cáo mẫu của Tạp chí.
Trong blog, họ chia sẻ rằng họ đã đạt được thành công lớn khi giới thiệu tính năng "Nghe bài viết này" (tương tự như cách ONECMS làm trên Báo Tài nguyên & Môi trường, Tạp chí Thị trường, Tài chính - Tiền tệ). Điều này cung cấp phiên bản âm thanh chuyển văn bản thành giọng nói được tạo tự động của mọi câu chuyện trên WSJ.com. Như nhóm nghiên cứu đã lưu ý, nó được chứng minh là hình thành thói quen nhiều hơn so với trò chơi ô chữ phổ biến của họ.
Blog Sản phẩm & Công nghệ của Financial Times là một trang khác phải đọc. Nó có các hướng dẫn như hướng dẫn này hoặc kết quả các thử nghiệm của họ, chẳng hạn như bài blog này về cách bài báo sử dụng định dạng bong bóng câu chuyện từ phương tiện truyền thông xã hội để thúc đẩy sự tương tác với myFT (một tính năng FT cho phép người đọc chọn các chủ đề quan tâm để theo dõi).
Một thử nghiệm gần đây hơn được mô tả trên blog tập trung vào việc dự đoán các chủ đề thịnh hành.
"Hiểu được sở thích của độc giả FT là rất quan trọng để cải thiện trải nghiệm người dùng và duy trì sự tương tác với các sản phẩm của chúng tôi. Việc có các chỉ số chính xác cho thấy lĩnh vực nào ngày càng quan trọng có thể tăng cường công việc của các nhà báo, bằng cách giúp họ tập trung vào các chủ đề quan tâm.
Dự đoán các chủ đề thịnh hành là một mô hình khoa học dữ liệu được xây dựng bằng cách sử dụng máy học và phân tích chuỗi thời gian. Chúng tôi xác định chủ đề bài viết bằng thuật toán học máy không được giám sát và sử dụng phân tích chuỗi thời gian để gắn cờ các điểm bất thường trong dữ liệu."
Dự đoán trước các xu hướng trong tương lai và điều chỉnh nội dung để đáp ứng trước nhu cầu của người đọc và người đăng ký là một tính năng mạnh mẽ.
NYT Open đặt ra tiêu chuẩn về cung cấp thông tin về thiết kế, xây dựng sản phẩm kỹ thuật số và trải nghiệm người dùng. Nhóm đã chỉ ra cách họ thiết kế lại bản tin nổi tiếng The Morning, thiết kế một công cụ lập kế hoạch mới cho CMS của họ hoặc câu chuyện đằng sau việc thiết kế lại trang chủ của họ.
Gần đây, nhóm The NYT Open đã đi sâu vào một chủ đề yêu thích của tôi: làm thế nào để giới thiệu các bài viết phù hợp cho độc giả xem tiếp theo. Tôi đã biết tin tức vài năm nay và hàng năm chúng tôi đều thấy các công cụ đề xuất quảng cáo chiêu hàng mới cho các công ty khởi nghiệp. Tôi không thể nhớ một cái đã hoạt động tốt.
Việc chỉ định các bài báo được đề xuất theo từ khóa và thẻ được tác giả và biên tập viên sử dụng cũng có vấn đề. Blog nói rất nhiều: sở thích có thể không tương ứng với thẻ cho các bài báo; thẻ đại diện cho một chủ đề theo nghĩa đen, trong khi sở thích thường thể hiện một cách diễn giải sắc thái về chủ đề đó dựa trên ngữ cảnh.
Bài viết giải thích rằng việc xây dựng một mô hình học máy gán nhãn sở thích cho các bài báo là một cách tiếp cận mạnh mẽ hơn.
Đáng ngạc nhiên, cái kết khá mới mẻ trong thời đại tự động hóa không có con người hiện đại:
'Chúng tôi nhận ra rằng mặc dù mô hình của chúng tôi tốt hơn hệ thống dựa trên truy vấn hiện có về nhiều mặt, nhưng sẽ là vô trách nhiệm nếu để nó quản lý các sở thích mà không có sự giám sát của con người.
Độc giả tin tưởng The Times sẽ quản lý nội dung phù hợp với họ và chúng tôi coi trọng sự tin tưởng này. Thuật toán này, giống như nhiều hệ thống ra quyết định dựa trên AI khác, không nên đưa ra quyết định cuối cùng mà không có sự giám sát của con người.
Công cụ phân loại sở thích này đã được sử dụng như một trong số các đầu vào mà thuật toán của chúng tôi sử dụng để tính toán các đề xuất bài viết.
