人工智能|人工智能正在冲击整个新闻行业( 二 )
订阅模式
当然 ， 《金融时报》并不属于常规报刊 。 当陈旧的展示性广告与分类宣传在数字时代下难以继续发挥作用时 ， 《金融时报》通过推出付费专区创下媒体转型的首个成功案例 。 近年来 ， 他们还朝着订阅收入模式发展 。 《金融时报》创新编辑John Thornhill的格言是 ， 只有两种人愿意为准确的新闻资讯付费：一种是投资者 ， 一种是间谍 。 前者希望借此避免错误的投资 ， 后者希望避免错误的打击指令 。 他认为《金融时报》的主要受众是前者 ， 但谁也没法保证间谍们不会渗透进来……
考虑到准确性的重要意义 ， 《金融时报》一直在寻求方法以发现并纠正各种错误 。 其系统能够跟踪读者与文章间的交互 ， 同时监控他们的反馈 。 Thornhill表示 ， 这有点像是在对用户的“家庭作业”进行AI标记：很有价值 ， 但也会让很多人感到不自在 。 不过这也是目前最强大的错误检测机制——凭借读者们的强大头脑与知识储备 ， “如果我们的哪篇文章中存在谬误 ， 大家在几分钟内就能将其发现 ， 并提供反馈信息供我们参考 。 ”
标题党
Buzzzfeed与MailOnline属于Daily Mail的在线版本 。 作为在数字时代下获得广泛成功的另一种前所未有的新闻媒体类型 ， 其成为全球阅读量最大的英文报纸网站 ， 但维基百科却禁止将其作为参考源 。 这是因为此类网站会使用程序化的广告宣传 ， 通过种种方式诱导读者打开链接、阅读文章 ， 并由此产生每次点击(CPC)收益 。 事实上 ， 他们的策略就是疯狂打擦边球 ， 为了点击率毫无下限 。
这门生意其实并不稳定 。 如果单纯响应用户倾向数据提供内容 ， 那么网站发布的新闻很可能一直在不断重复 。 真正新鲜有趣且充满创意的原创作品 ， 反而会被忽略掉 。
为了对抗标题党问题 ， Facebook会频繁修改其CPC算法 ， 以防止被他人所滥用 。 在Cambridge Analytica事件之后 ， Facebook大大减少了对严肃新闻的发布 ， 开始着力传播由用户自己上传的个人新闻与八卦资讯 。
营销分析与机器人流程自动化
为了继续保持良好运营 ， 《金融时报》还在使用数据分析改善自身销售能力 。 以往 ， 他们只能向伯明翰宿舍里的学生与硅谷科技企业CEO发送相同的新闻内容 。 但如今 ， 该公司使用机器学习为不同用户推送更有针对性的优秀资讯 。 为了保质保量实现这个目标 ， 各项相关任务与活动都需要以自动化形式推进 。 机器人流程自动化(RPA)能够加快并改善市场报告的生成速率、充实客户数据库并快速对客户查询做出响应 。 总而言之 ， 把适合机器人的工作交给机器人 ， 已经成为当今企业管理的前提与基础 。
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