Künstliche Intelligenz (KI) wird für Zeitungsverlage in den kommenden Jahren einer der strategischen Grundpfeiler für wirtschaftlichen Erfolg sein. Dieser Meinung sind 77% der Verlage, die in einer von Schickler gemeinsam mit der WAN-IFRA durchgeführten globalen Studie zum Einsatz von KI bei Zeitungsverlagen befragt wurden.

Doch wie setzt man KI eigentlich richtig ein und auf welche Bereiche sollte man sich konzentrieren?

Da bei weltweiten Branchen-Vorreitern bereits viele Anwendungsfälle mit Künstlicher Intelligenz erfolgreich im Einsatz sind, ist die Antwort hierauf mittlerweile gut bekannt. Die Ergebnisse unserer weltweiten Studie zu den wichtigsten KI-Use-Cases in den Bereichen Lesermarkt, Inhalte-Produktion und Inhalte-Ausspielung haben wir im Folgenden für Sie zusammengefasst.

 

KI-Use-Cases im Lesermarkt

Bei KI für Zeitungsverlage denkt man zunächst an Anwendungsfälle im redaktionellen Bereich wie Roboter-Jornalismus. Viele spannende KI-Use-Cases gibt es aber in Prozessen, die nicht direkt mit der Erstellung des eigentlichen Produkts zu tun haben. Gerade im Lesermarkt gibt es eine Vielzahl von Nutzerdaten, die gewinnbringend analysiert und zur Optimierung der Kundenbeziehung eingesetzt werden können. Die beiden wichtigsten Use-Cases im Lesermarkt sind die Vorhersagen von Conversions und Kündigungen. 85% der befragten Verlage schätzen diese als sehr relevant oder sogar erfolgskritisch eingestuft. Bis 2024 planen über 90% der Verlage diese Ansätze bei sich zu implementieren. Dass bei der Kündigervorhersage nicht nur die technische Genauigkeit des Algorithmus sondern auch die richtige Verwendung der Ergebnisse eine große Rolle spielt, haben wir in einem früheren Artikel behandelt (SCHICKLER-Artikel „Churn Prediction“). Als am wenigsten relevant wird der Einsatz von Chatbots im Kundenservice eingestuft. Die Individualisierung von Paywall-Aussteuerung und die Individualisierung von Preisen (Market-Based-Pricing) wird von 75% bzw. 64% bis 2024 angestrebt. Alle Anwendungsfälle im Bereich Lesermarkt sind bisher erst bei wenigen Verlagen aktiv im Einsatz. Der am meisten verbreiteteste Anwendungsfall ist mit 27% der Verlage das Market-Based-Pricing.

KI-Use Cases in der Inhalte-Produktion

Das Verfassen von Inhalten ist der Kernbereich von Zeitungsverlagen und gerade hier wird der Einsatz von KI sehr skeptisch gesehen. Die Erstellung der Inhalte geht mit einer großen journalistischen Verantwortung einher und die automatisierte Erstellung von Inhalten wird bereits von unseriösen Unternehmen missbraucht (Stichwort Fakenews). Dies ist ein Grund, warum die automatisierte Inhalte-Erstellung (Roboter-Journalismus) im Bereich Inhalte-Produktion mit der geringsten Relevanz bewertet wurde. Trotzdem halten mehr als die Hälfte der Verlage diesen Anwendungsfall für mindestens sehr relevant und 69% der Verlage planen diesen bis 2024 umzusetzen. Hier hat sich insbesondere die Erstellung von stark datengestützten und standardisierten Inhalten wie Fußballberichten, Börsennachrichten und Veranstaltungsmeldungen etabliert. Von der KI-unterstützen Erstellung  sämtlicher Inhalten sind wir aber noch weit entfernt. Aktuell am verbreitetsten ist die Automatisierung der Inhalte-Planung z.B. über News-/Social-Media-Monitoring oder die automatisierte Analyse historischer Inhalte für Themen mit Nachdreh-Potenzial. Hier nutzen bereits heute 38% der Verlage entsprechende Tools. Der dritte Bereich ist die automatisierte Anpassung von fertigen Inhalten, wie z.B. die Generierung von Artikel-Zusammenfassungen. Wie die automatisierte Kürzung von Artikeltexten funktioniert, können Sie selbst interaktiv mit unserem Web-Tool Schickler-Shorty (https://www.schickler-shorty.de/) ausprobieren.

KI-Use-Cases in der Inhalte-Ausspielung

Der dritte in unserer Studie behandelte Bereich ist die Inhalte-Ausspielung. Hier bietet sich im Digitalen durch KI eine unglaubliche Vielzahl an Möglichkeiten, um dem einzelnen Leser den richtigen Inhalt, zur richtigen Zeit und im richtigen Format zu zeigen. Unternehmen wie Netflix haben bewiesen, dass sie mithilfe von Personalisierung ein Alleinstellungsmerkmal für ein Produkt und einen gewaltigen Mehrwert für den Kunden liefern können. Die Studienergebnisse zeigen, dass auch bei Zeitungsverlagen die Personalisierung von Newslettern und Webseiten zu den relevantesten KI-Anwendungsfällen gehören. Auch bei Schickler steht das Thema Personalisierung aktuell groß im Fokus. Im Rahmen des DRIVE-Projektes entwickeln wir gemeinsam mit 20 regionalen deutschen und österreichischen Regionalverlagen Personalisierungs-Algorithmen. Wir glauben, dass Personalisierung der größte Hebel ist, um das Engagement von Lesern und damit auch Conversions/Retention bei Digitalabos zu steigern. Auch abgesehen von Personalisierung haben alle anderen Anwendungsfälle im Bereich Inhalte-Ausspielung eine hohe Relevanz für die Verlage und ihre Implementierung ist bis 2024 fest eingeplant. Dies umfasst die verbesserte Präsentation von ergänzenden Inhalten über das automatisierte Setzen von Links in Artikeln, die automatisierte Erstellung von Themenseiten oder das Hervorholen interessanter Archiv-Inhalte. Auch bei der Moderation von Leserkommentaren kann KI den Verlagen viel Arbeit abnehmen. Zudem hilft KI auch dabei die Inhalte zugänglicher zu machen, indem diese z.B. über Text-to-Speech automatisiert in Audio-Stücke verlängert werden können.

Fazit

Die Zeitungsverlage wissen um die Relevanz von Künstlicher Intelligenz und haben die wichtigsten Anwendungsfälle identifiziert. Zudem haben sie sich ambitionierte Ziele gesetzt, um eine Vielzahl von Anwendungsfällen in den nächsten Jahren neu umzusetzen. Dies bringt große Herausforderungen mit sich, da neben der offensichtlich großen technischen Komplexität von KI oft auch große strategische, organisatorische und kulturelle Veränderungen für einen erfolgreichen Einsatz der Use-Cases bewältigt werden müssen.

Schickler hat bereits eine Vielzahl von Zeitungsverlagen und anderen Medienhäusern bei der Entwicklung und Einführung verschiedener KI-Anwendungsfälle unterstützt. Wenn Sie mehr wissen und von unseren Erfahrungen profitieren möchten, melden Sie sich gerne bei uns.

 

 

Autor: Dr. Ole Martin, Data Project Lead

E-Mail: o.martin@schickler.de