С понятием искусственный интеллект мы в последнее время сталкиваемся настолько часто, что вряд ли можно не знать, что это (на всякий случай: это имитация человеческого интеллекта и его функций при помощи компьютерных систем). С прогнозной (или, как её ещё называют, предсказательной) аналитикой чуть сложнее. По сути, это анализ текущего и прошлого с целью «предсказать» будущее и принять оптимальное решение. Современная прогнозная аналитика использует не только данные и статистические алгоритмы, но также и методы машинного обучения.

Оптимизация стратегии подкаста невозможна без понимания того, что нравится вашей аудитории. И именно здесь пригодится нейросеть: ИИ может анализировать огромные объёмы данных — отзывы слушателей, обзоры и привычки прослушивания. Сделать это можно, в общем-то, даже при помощи уже ставшего классикой ChatGPT: на основе загруженных данных он может дать представление о темах, которые резонируют с вашей аудиторией, предпочтительной продолжительности выпуска и наилучшим времени публикации.

Используя прогнозную аналитику, на основе этой информации можно спрогнозировать вероятный успех будущих эпизодов. Это позволяет создателям более точно адаптировать контент к вкусам своей аудитории, повышая уровень вовлеченности и удержания.

Используя прогнозную аналитику, создатели подкастов могут анализировать тенденции на различных платформах (например, в социальных сетях, новостных лентах и поисковых системах), чтобы определить, какие темы набирают обороты. Например, если определенная тема начинает набирать популярность в Твиттере, выпуск подкаста на эту тему может быть своевременным и актуальным. 

Для выявления таких тем лучше использовать нейросети, работающие с интернетом «напрямую» (в отличие от того же ChatGPT, который использует данные, опубликованные в сети на конкретную дату — например, в апреле 2023 самая свежая информация для него оканчивалась 2021 годом).

Тема выбрана, и нейросеть отходит на задний план? Как бы не так. Инструменты искусственного интеллекта, такие как обработка текстов на естественном языке (natural language processing, NLP) и машинное обучение, могут помочь в курировании и даже создании контента. Например, ИИ может обобщить длинные статьи или исследовательские отчеты, предоставив ведущим подкаста краткий обзор, предложить соответствующий контент или гостей для интервью на основе актуальных тем, а также генерировать заметки к шоу или краткие описания выпусков.

ИИ не может и не должен полностью заменять человеческий вклад, но он может существенно помочь в оптимизации процесса создания контента. Нейросети, которые способны редактировать, копирайтить и работать с соцсетями, могут значительно сократить время, которое любой создатель тратит на производство своего подкаста — но порой они платные.

Представьте себе выпуск подкаста, который может взаимодействовать со слушателями в режиме реального времени, отвечать на вопросы или корректировать контент на основе обратной связи, выданной просто голосом. Это может показаться футуристическим, но на самом деле достижения в области искусственного интеллекта делают это возможным уже сейчас: в этом помогут интеграция ИИ с распознаванием голоса и всё тот же NLP — правда, здесь часто мешают особенности платформ, выбранных для размещения. 

Делая подкасты более интерактивными, создатели могут привлекать аудиторию инновационностью, выделяя свой контент среди конкурентов.

ИИ может предложить аналитику в режиме реального времени по разным аспектам эффективности выпуска: от количества слушателей до уровня вовлечённости. Прогнозная аналитика также может прогнозировать будущие тенденции на основании этой информации. В итоге получается некий цикл непрерывного улучшения.

Хотя искусственный интеллект и прогнозная аналитика предлагают мощные инструменты для улучшения подкастов, важно не терять человеческий фактор. Подкасты по своей сути являются личным средством общения, и слушатели часто тесно связаны с ведущими. Хотя ИИ может предоставить ценную информацию и оптимизировать процессы, сам контент должен оставаться аутентичным и ориентированным на человека.