Evropský kongres vydavatelů ve Vídni ukázal několik metod, jak mohou moderní nástroje umělé inteligence podpořit tradiční redakce. Zachránit mohou i regionální tisk.
O umělé inteligenci je v posledních letech v mediálním prostředí slyšet především jako o hrozbě. Zavedené vydavatelské domy žalují technologické firmy, které své jazykové modely trénovaly na cizích článcích, aniž by za to zaplatily. Hollywoodská studia žalují generátory obrázků, protože jejich výstupy okatě napodobují chráněné animované postupy.
A potíže jsou také s umělou inteligencí ve vyhledávání na Googlu. Ta na dotaz uživatele rovnou vypracuje souhrnnou odpověď na základě informací, které si vytahala z webových stránek. Uživatel pak nemá důvod klikat na originální zdroje, což vede k propadu návštěvnosti serverů a ke ztrátě reklamních příjmů. Podle prvních dostupných statistik přicházejí média až o třetinu návštěvnosti, přičemž nejvíc na to doplácejí weby s recepty nebo zdravotními radami.
Na červnovém Evropském kongresu vydavatelů ve Vídni však zaznělo i několik pozitivních strategií, jak umělou inteligenci využít k posílení redakcí a obchodního modelu tradičních médií. AI nemusí být nepřítel, když ji chytře využijete jako páku k posílení vlastního podnikání, zlevnění provozu nebo uvolnění kapacit redaktorů pro podrobnější články, zatímco rutinní úkoly zvládne stroj.
Přínos AI pro lokální noviny
Náklad tradičních novin stále klesá, zvlášť těch regionálních. Novináři přicházejí o práci. Ale než plýtvat energií na „zmar a zkázu“, je lepší se inspirovat v „oázách naděje“. Těmi jsou konkrétní příklady amerických lokálních redakcí, které inovují s pomocí AI.
Například Minnesota Star Tribune založil redakční laboratoř umělé inteligence a jeden z prvních projektů se zaměřil na to, jak víc vytěžit bohatý archiv lokálních novin. Vyvinuli systém, který dokáže dávat do souvislostí příběhy založené na lokalitě, třeba najít nejproblematičtější křižovatky náchylné k nehodám, a to i v případě, že události proběhly před 50 lety nebo v textech nejsou přímo zmíněny názvy ulic či čtvrtí.
Největší úspěch má ovšem aplikace s recepty. Umělá inteligence zmapovala desítky let staré, regionální, imigrantsky zaměřené recepty. Co velkému deníku New York Times trvalo roky a bylo nesmírně drahé, Minnesota Star Tribune udělal za víkend a za zlomek nákladů díky AI.
Cílem je zpřístupnit tento model dalším regionálním vydavatelům s omezenými technickými zkušenostmi, aby byl intuitivnější a vyžadoval méně psaní kódu (ideálně žádného), s plánem zveřejnit ho do konce roku a možná ho rozšířit mimo Minnesotu.
V redakci Philadelphia Inquirer vytvořili archivní systém, který se postupně vrací v čase (aktuálně do 70. let, s cílem jít až do jejich „prastaré“ historie, jelikož noviny vycházejí téměř 200 let). Systém prozatím využívají interně pro své reportéry, aby jim pomohl najít souvislosti mezi starými a novými událostmi. Rozumí nejen geografickému kontextu, ale také společenským souvislostem, což znamená, že systém ví, do jakých historických období spadají konkrétní události (např. Reaganova administrativa), i když to není explicitně řečeno.
Vývoj systému začal dotazováním se reportérů na jejich největší problémy a potřeby při výzkumu, nikoli až následně, zda se jim systém líbí. Archiv není prozatím přístupný veřejnosti, protože mnoho starších článků (např. z doby otroctví nebo před volebním právem žen) vyžaduje dopsat nový redakční kontext, aby se předešlo špatné interpretaci doboých událostí.
Zástupci Rheinische Post sdíleli zkušenosti s automatizací tiskové přípravy novin pomocí umělé inteligence. Společnost vydává 24 lokálních verzí novin, jenže občas zápasila s tím, že nebylo, čím je naplnit. Zároveň potřebovala, aby byl obsah pro tištěnou a online verzi naprosto stejný kvůli systému odměňování. Cílem bylo minimalizovat ruční úkony při předtiskové přípravě a zachovat vzhled novin.
Klíčovým řešením je systém nazvaný „Oma“ (což je německy babička, ovšem v tomto případě zkratka pro optimalizovaný výběr šablony stránky – Optimierte Musterseitenauswahl). Tento nástroj si „osahá“ internetové články připravené v redakčním systému a inzertní podklady, a pak automaticky navrhne zalomení stránek papírového vydání.
Redakce má po ruce také obsahovou umělou inteligenci Kiki, tu však používá jen omezeně – při zkracování textů přetékajících vyhrazený prostor a při navrhování titulků. Veškeré výstupy ale kontrolují lidé.
Výsledkem obou nástrojů je pozoruhodná úspora času, neboť příprava jedné stránky k vydání se zkrátila o půl hodiny ze 45 na 15 minut. Vydavatelství nikoho nepropustilo a čtenáři nemají vůči automaticky uspořádaným stránkám žádné výhrady.
Redaktoři a editoři se přitom zpočátku obávali ohrožení pracovních míst a úpadku své práce (zaznívaly obavy typu „Copak teď naši práci zvládne i cvičená opice?“). Teď naopak říkají, že je to celkem zábava. Cílem je rozšíření automatizace na 85-90 % stránek celého vydání, přičemž titulní strany, politická sekce a speciální vizuální prvky zůstanou i nadále plně lidskou prací.
Když uživatele, tak kvalitní
Ačkoliv mediální společnosti soutěží o čas uživatelů podobně jako sociální sítě, musí se od nich odlišit poskytováním pocitu „užitečně stráveného času“ namísto pouhého „zabíjení volného času“. Snahou nizozemského mediálního domu Mediahuis je přimět více lidí platit za kvalitní žurnalistiku, která se liší od pomíjivého obsahu.
Tradiční údaje z nástrojů na měření návštěvnosti, jako jsou počty zhlédnutí stránek nebo počty uživatelů přivedených na platební bránu s předplatným, mohou vést k zavádějícím úspěchům. „K čemu je vašemu médiu milion návštěvníků, když jsou z Japonska?“ zaznělo v prezentaci na základě konkrétní zkušenosti, kdy náhodný starý článek masově zvedl návštěvnost, ale jeho obchodní přínos byl nulový.
Podobná zklamání mohou zažívat čtenáři, jimž na obrazovce telefonu vyskočí upozornění s titulkem o hrůzné vraždě. Spousta lidí na bublinu okamžitě klepla, protože chtěli vědět, co se děje. Prudce se zvýšilo používání mobilní aplikace, jenže jak rychle tito čtenáři přišli, tak stejně rychle naprosto zklamaní odešli.
Ukázalo se, že to nebyl žádný aktuální zločin, ale článek popisující případ z roku 1880. Frustrace obelhaných čtenářů se projevila jednak v extrémně krátké době strávené s článkem a jednak nulovým výdělkem. Přestože se statisícům uživatelů zobrazila výzva, ať si k dočtení článku pořídí předplatné, nepřesvědčilo to ani jednoho jediného.
Příliš krátká zobrazení webu (například 25 stránek za 10 sekund) jsou v nizozemském vydavatelství považována za bezcenná. Za takovou dobu se na nich nestihne zobrazit reklama, nikdo si nic nepřečte a už vůbec si nekoupí předplatné.
Mediahuis si vytvořil vlastní řešení a začal práci svých novinářů posuzovat podle nové metriky, které říká „čas pozornosti předplatitelů“ (Subscription Attention Time, SAT). Pomáhá vyhodnotit skutečný zájem a soustředěné čtení, nikoliv pouhé prokliky.
Díky tomu se podařilo najít skryté klenoty, které čtenáři považují za přínosnou žurnalistiku. Skryté se jim říká kvůli tomu, že nebyly hned na očích ani neměly žádnou marketingovou podporu, ale u čtenářů, kteří si je přesto našli, měly velký ohlas. To se dá změřit jednak pomocí související čtenářské aktivity (článek posílají dál, komentují ho a podobně) a zároveň pomocí toho, jak daleko se typický čtenář v článku dostal (v ideálním případě až na konec). Pro redakci je to zpráva o skutečné kvalitě obsahu, nezávisle na jeho počáteční propagaci.
Stejné hodnocení také umožňuje rychle zjistit, zda marketingově podpořený článek čtenáře skutečně zajímá, nebo zda ho většina lidí opouští po 10 sekundách. To je signál, že je s článkem něco špatně (například je příliš dlouhý, málo přínosný, nebo nudí) a redakce se z toho může poučit.
Čtenáři jsou v očích Mediahuisu rozděleni do tří skupin: na hopsavé, skenující a soustředěné. Hopsaví věnují jakémukoli obsahu maximálně zmíněných 10 sekund a odcházejí pryč bez ohledu na to, jestli to byl text, zvuk nebo video. Touto skupinou však nemá smysl se zabývat, proto se nezapočítává do statistik, aby nezkreslovala výsledky redakčního snažení. Odfiltrují se tedy falešné úspěchy a roztrpčení návštěvníci, které zmátl zavádějící titulek.
Skenující uživatelé zůstávají na stránkách delší dobu, ale články spíš projíždějí očima. Přesto se na ně dá cílit obsahem, který by jim mohl vyhovovat a možná je přimět k vyšší loajalitě. Neměli by být odbýváni lacinou produkcí.
Třetí skupina je nejcennější. Soustředění čtenáři konzumují obsah až do konce a je znát, že ho čtou dlouho.
Cílem Mediahuisu je udržovat pevné pouto s věrnými předplatiteli, protože jejich spokojenost přímo souvisí s obchodní kondicí vydavatelství. Je to proto jediné měřítko používané ve vydavatelství k hodnocení výkonu odpovědných zaměstnanců. Sčítá se čas, který u obsahu strávili skenující a soustředění čtenáři, a čím delší je, tím vyšší je potom indikátor kvality.
Mediahuis zjistil, že existuje silná korelace mezi vysokým počtem soustředěných čtenářů a pocitem užitečně stráveného času. Prokázalo se také, že existuje velká korelace mezi vysokou úrovní času pozornosti předplatitelů a dosažením obchodních výsledků (třeba prodeje předplatného).
Pokud mediální dům dobře zachází se svými stávajícími předplatiteli, ti mnohem méně často ruší předplatné. A každé jedno procento udržených předplatitelů vede ke zvýšení očekávaných cílů o desetinu.
Dobře stanovené hodnotící měřítko pomáhá redakcím soustředit se na to, zda skutečně produkují žurnalistiku úzce spojenou s identitou svého média a zda píší o tématech, která jsou pro ně klíčová, namísto honby za kliky a přívalem uživatelů, kteří ve výsledku nijak nepřispějí na jejich výplaty. Zástupci nizozemského vydavatelství zdůraznili, že metrika Subscription Attention Time jim umožňuje přesněji měřit hodnotu a kvalitu obsahu, lépe rozvrhnout redakční strategii a budovat udržitelné a přímé vazby se čtenáři i inzerenty.
Evropský vydavatelský kongres ukázal i další příklady, jak užitečně použít umělou inteligenci nebo jiné technologie. Zajímavou cestou k obchodním výnosům mohou být například e-mailové zpravodaje nebo použití AI k obsahové analýze nejčtenějších textů. Téma bude nepochybně rezonovat i během příštího ročníku, který proběhne v červnu 2026.