كيف تُحدث البيانات الضخمة ثورة في صناعة الأخبار الرقمية؟

البيانات الرقمية هي ما تفعله البيانات الرقمية. لا حقا. إذا كانت ستظهر بأشكال أكثر واقعية ، فسنكون في الواقع في حالة صدمة وقحة للغاية. إنه مدمر تمامًا ويعيد بناء نفسه كل يوم. حرفياً. التسريع المفرط هو الكلمة الوحيدة التي يمكن أن تصف إلى حد ما الوتيرة التي يتغير بها عالمنا الرقمي. إذا كان شيئًا ماديًا ، فتخيل جسرًا جديدًا يتم بناؤه لربط القارات كل ساعة. وهو نموذج قائم بذاته. كلما زاد استهلاكك للبيانات عبر الإنترنت ، زادت البصمة الرقمية التي تتركها. وهي نقاط بيانات شخص آخر. دعونا نلقي نظرة فاحصة على تطبيقات البيانات الضخمة في صناعة الوسائط.

ما يقرب من 98 في المائة من جميع البيانات رقمية وليست في أشكال مادية. بالكاد يوجد أي شيء لم تمسه النماذج الرقمية. لذلك ليس من المفاجئ أن تتحول وسائل الإعلام الخاصة بالشركات أيضًا إلى البيانات الضخمة للاستفادة من الفوائد العديدة للبيانات الضخمة.

من يستخدمه جميعًا؟ ما مدى انتشار استخدام البيانات في وسائل الإعلام؟

وفقًا لـ MIT Technology Review ، أكبر نشرة إخبارية يومية في الولايات المتحدة ، The New York Times ، استأجرت عالم الرياضيات الشهير كريس ويجينز. بصفته كبير علماء البيانات ، فإن KRA الخاص به سيتضمن استخدام نماذج الانحدار والتحليل التنبئي لتتبع الاشتراك عبر الإنترنت في اليومية وتتبع نشاط البيانات عبر الإنترنت إلى الموقع وتحديد نوع المقالات الأكثر فعالية. البيانات الضخمة في صناعة الإعلام لها أهمية قصوى.

نيويورك تايمز ، في الواقع ، ليست البوابة الإعلامية الوحيدة التي سخرت عجائب البيانات الضخمة لاستيعاب استهلاك الأخبار الرقمية. تستخدم كل من The Guardian و BuzzFeed و Huffington Post (على سبيل المثال لا الحصر) البيانات الضخمة لاستخلاص رؤى لتحسين تجربة المستخدم وتعزيز المساحة الإعلانية لسائقي المحتوى.

حتى في مجال المعلومات والترفيه (المعلومات + الترفيه) ، فإن أكبر اللاعبين مثل Netflix و Amazon و Hulu و Disney ، يستفيدون بشكل كبير من البيانات الضخمة كجزء من أعمالهم وعمليات الاحتفاظ بالعملاء ، Hulu ، على سبيل المثال ، تستخدم على نطاق واسع nalytics لأغراض مثل الحصول على المحتوى والتوصية.

دفعت تحليلات البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي صناعة الأخبار الرقمية إلى آفاق جديدة. بطبيعة الحال ، تكتسب صناعة الإعلام والترفيه ككل مزايا هائلة. إنها مجرد أرقام نقية. تساعد البيانات الضخمة في صناعة الوسائط في تحسين تجربة العملاء.

ما هي الشركات التي يمكنها الاستفادة من البيانات الثرية لرسم الأفكار؟

من المفاهيم الخاطئة الشائعة أن الشركات الغنية بالموارد فقط هي التي يمكنها استخدام تحليلات البيانات الضخمة. حتى الشركات المتناهية الصغر والصغيرة والمتوسطة التي تعاني من ضائقة مالية يمكنها استخدام البيانات في تقنيات صنع القرار التجارية الرئيسية الخاصة بها. في حالة وسائل الإعلام الإخبارية ، فإن القوة الدافعة الأساسية هي رد فعل الجمهور ومقدار الوقت الذي يقضونه على بوابتك. وبالتالي ، هناك علاقة مباشرة بين النمط السلوكي للعميل وقرارات الشركة التجارية.

ما هي الطرق التي تعمل بها البيانات الضخمة على تغيير صناعة الإعلام والترفيه؟

1) ارسم الأفكار وتوقع اهتمامات الجمهور

لقد أفسح الشكل التقليدي للوسائط المجال لعدد لا يحصى من خدمات الوسائط مثل الدفع مقابل المشاهدة والبث المباشر وغير ذلك الكثير. عندما يتم تسليم المحتوى ، يتم جمع كمية هائلة من بيانات المستخدم. معدل الارتداد ، ونقاط الخطاف ، وتدفق المؤشر ، وما إلى ذلك. بعد تعيين كل نقاط البيانات هذه ، يمكن لصناعات الوسائط تحسين إنتاج المحتوى لجعل المستخدم يبقى على منصة Tehri لأطول وقت.

2) يوفر رؤى في الوقت الحقيقي حول زخم العميل

مع وابل المحتوى الذي يصطدم بنا على أي منصة ، يتضاءل مدى انتباهنا كل دقيقة. لذلك ، يعد وضع استراتيجيات عمل للتعامل مع مخاطر زخم العملاء أحد أهم الأشياء لمنشئ المحتوى ومجمع المحتوى. يمكن إنشاء بيانات المستخدم المحتملين وشخصيات المشتري باتباع البصمة الرقمية بأكملها. يتضمن هذا نوع المحتوى الذي يشاهدونه في كل مكان وليس قنواتهم الخاصة فقط. إن فهم كل مواقع الحلويات هذه وبيع الإعلانات وفقًا لما يشاهده المستهلك يمكن أن يساعد شركة إعلامية في الحصول على المزيد من الاشتراكات. كل ذلك ممكن من خلال جمال البيانات الضخمة في صناعة الإعلام.

3) زيادة هائلة في الاحتفاظ بالعملاء

يستخدم كبار الشخصيات في الوسائط التقليدية والرقمية مثل Viacom18 تحليلات البيانات الضخمة لضمان الاحتفاظ بالمشاهد. كيف؟ يتم تقسيم تسليم الأخبار إلى الفتحات اليمنى والخطافات الصحيحة في مكانها حتى تتمكن الفواصل التجارية من الحصول على أقصى عدد من المشاهدات. إن إبقاء المشاهدين في مكانهم حتى أثناء الإعلان لا يقل أهمية عن إبقائهم متفاعلين أثناء تقديم المحتوى.

في الواقع ، يُعد YouTube أكبر مثال على مدى جمال النظام الأساسي الذي يحافظ على تفاعل المشاهد لأطول ساعات. أنت تعرف كل تلك الأوقات التي تشكو فيها من قضاء أكثر من 5 ساعات في الليل في تصفح مقاطع الفيديو. كل ذلك مدمج في خوارزمية "مقاطع الفيديو الموصى بها" الخاصة بهم. الرمال المتحركة ، بالتأكيد!

4) تحليل أداء مفصل للغاية

تستخدم شركات وسائل الإعلام الإخبارية الكبرى معلومات تحليلية في شكل تقارير قائمة على اللغة لفك تشفير تأثير أنماط استهلاك المحتوى: ما هي اللغة التي تعمل بها في أغلب الأحيان. هذا مهم بشكل خاص في أوروبا حيث ينتشر استهلاك المحتوى المحلي الفائق. من المهم فهم أداء قنواتهم المختلفة والأصول الإعلامية. من خلال التحليلات المتقدمة ونمذجة البيانات ، تحصل الشركات الإعلامية على رؤى في الوقت الفعلي لأداء عروضها بدلاً من منافسيها المباشرين ووضع علامة على التحسينات وإدخالها على الفور.

وليس ذلك فحسب ، ولزيادة صقل الرؤى المستمدة من البيانات الضخمة ، تعمل الشركات الإعلامية على أتمتة كتابة التقارير ورقمنتها بواسطة توليد اللغة الطبيعية. يعد تحسين القناة واكتساب العملاء والاحتفاظ بالعملاء مجرد مجموعة من أوراق البيانات!

إنه في الواقع ربح للجانبين! يعمل دمج تحليلات البيانات الضخمة من قبل وسائل الإعلام وشركات المعلومات والترفيه على تزويدهم بأفضل ما في عالم الترفيه إلى جانب المعلنين وصناع المحتوى الراضين.

بحيرة البيانات الكبيرة عميقة بما يكفي لاستيعاب كل صناعة تقريبًا. أكثر من ذلك عندما لا يمكن التنبؤ بها ومتقلبة مثل صناعة الإعلام. يتبنى علماء البيانات قدرات تحليلات البيانات الضخمة الرائدة لإحداث نهضة في قطاع الأخبار. ومن الواضح أنها هنا لتبقى. لأسباب وجيهة.