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Business & Artificial Intelligence

Sämtliche redaktionellen Prozesse wurden mit dem Ziel in der Newsroom-Umgebung von Merkurist abgebildet, Digitaljournalismus effektiver und einfacher zu gestalten. So wurden viele Prozesse mithilfe von Business Intelligence automatisiert und vereinfacht, um Zeit und Ressourcen zu sparen. Damit hat Merkurist  die Grundlagen für ein skalierbares Geschäftsmodell geschaffen.

Künstliche Intelligenz für Personalisierung und Targeting

Während einige Teilprozesse im Newsroom automatisiert abgebildet werden, beruhen andere Prozesse auf der Verwendung von künstlicher Intelligenz.

  • So wurde für die Personalisierung und das Targeting ein Algorithmus entwickelt, der aufgrund von Interaktionen zwischen Lesern und Artikeln Ähnlichkeiten erkennt und Vorhersagen für Conversions treffen kann (User Profiling).
  • Der virtuelle Chefredakteur sorgt dafür, dass Artikel und Kampagnen optimal innerhalb eines Newsrooms oder innerhalb des gesamten Merkurist-Netzwerks verteilt werden, um Artikel- und Kampagnenerfolge zu maximieren.
  • Auf Basis der Daten zu bereits veröffentlichten Artikeln können Vorhersagen zum Erfolg von Themen alleine anhand einzelner Schlagwörtern getroffen werden (Statistical Content Prognosis).
  • Schwachstellen in Artikeln werden durch eine lernende Technologie auf Basis von Tracking-Daten laufend besser erkannt (Statistical Content Optimization).
  • Das Multi-Armed-Bandit Feature ermöglicht Journalisten spielend leicht ein dynamisches A/B-Testing von Bildern und Überschriften.

Merkurist arbeitet an der Weiterentwicklung und dem Ausbau dieser Features in seinem eigenen AI Lab. Im Folgenden wird eine kurze Übersicht der bisher verfügbaren Features gegeben:

Statistical Content Optimization

Statistical Content Optimization

„Wie lerne ich von den Interaktionen und dem Leseverhalten der Leser auf Merkurist, um den ‚perfekten‘ Artikel zu schreiben?“

Statistical Content Optimization macht transparent, welche Textstellen besser überarbeitet werden sollten.

Statistical Content Prognosis: Der Themen-Check

„Wie finde ich die besten Themen für meine Leser und kann bereits vor Veröffentlichung des Artikels dessen Erfolg prognostizieren?“

SCP hilft bei der Themenwahl und kann statistisch voraussagen, wie erfolgreich ein Artikel zu einem bestimmten Thema wird.

Statistical Content Prognosis
Multi Armed Bandit Illustration

Multi-Armed Bandit

„Mit welcher Überschrift und welchem Bild erreiche ich die meisten Leser?“

Der Multi-Armed-Bandit-Algorithmus testet dynamisch Multi-Armed-Bandit verschiedene Kombinationen von Bildern und Überschriften beim Leser, und optimiert dadurch die Conversions.

User Profiling

„Wie optimiere ich das Leseerlebnis für Leser, die anonym auf Merkurist lesen?“

Mithilfe des intelligenten User Profilings von Merkurist können aufgrund von Ähnlichkeiten zwischen Lesern verschiedene Metadaten auch von anonymen Lesern prognostiziert werden.

User Profiling Wolke
Virtueller Chefredakteur erklärt

Virtueller Chefredakteur

„Wie kann ich das Potential einzelner Artikel und von Werbung optimal für das gesamte Merkurist-Netzwerk nutzen?“

Der virtuelle Chefredakteur erkennt Themen, die auch für andere Newsrooms interessant sind, verteilt Artikel und Werbung dadurch auch über Newsroom-Grenzen hinaus und schöpft somit das Potential von Artikeln voll aus.

AI Lab

„Wie schöpfe ich das Potenzial von künstlicher Intelligenz und Machine Learning für die Gestaltung der Zukunft des Journalismus weiter aus?“

Im AI Lab von Merkurist werden fortlaufend neue Ideen für die Nutzung von KI und Deep Learning für den journalistischen Anwendungsbereich entwickelt und getestet, um den Mehrwert der Publishing Factory für Partner laufend zu steigern.

Labor Entwicklung Vermarktungsportfolio Vermarktungsprodukte Werbung Merkurist
Artificial Intelligence Portfolio
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