5 Wege, wie KI in Redaktionen eingesetzt wird

1. Interaktion fördern

Eine der gängigsten Methoden, mit denen Nachrichtenverlage KI und maschinelles Lernen einsetzen, ist die Personalisierung von Inhaltsempfehlungen mithilfe KI-gestützter Algorithmen. Dies kann dazu beitragen, die Interaktion zu steigern und die Verweildauer der Leser auf der Nachrichtenseite zu verlängern.

Die Washington Post ist ein Vorreiter auf diesem Gebiet und nutzt KI, um ihre Nachrichten anhand der Interessen der Leser zu personalisieren. Das Nachrichtenmedium setzte dieses Modell zunächst in seiner App und seinem Newsletter ein, mittlerweile ist es direkt auf der Startseite zu finden.

2. Anpassung des Gebührenverzeichnisses

Es gibt viele verschiedene Arten von Bezahlschranken. Ungeachtet des gewählten Ansatzes bleibt das letztendliche Ziel jedoch dasselbe: Leser zum Abonnieren und Bezahlen zu animieren.

Eines dieser Modelle, die dynamische Bezahlschranke, nutzt KI, um die Anzahl kostenloser Artikel anzupassen. Abhängig von verschiedenen Zeitpunkten, Verhaltensweisen und Kennzahlen hilft die automatisierte Bezahlschranke somit, Kaufgewohnheiten der Konsumenten zu erkennen und potenzielle Leser zu finden.

5 Wege, wie KI in Redaktionen eingesetzt wird (Abbildung 1) — Künstliche Intelligenz wird dabei helfen, die Einnahmequellen zu optimieren und die richtige potenzielle Zielgruppe zu identifizieren.

New York Media, die Neue Zürcher Zeitung und Der Spiegel gehören zu den führenden Nachrichtenverlagen, die dieses Modell in den letzten Jahren übernommen haben. Sie nutzen KI, um individuelle Bezahlschranken anhand von Variablen wie Standort, Konsumgewohnheiten und Zugriffsverhalten sowie Thema und verwendetem Gerät festzulegen.

3. Nachrichtenproduktion

Dies ist der prominenteste Bereich im Zeitalter des KI-Journalismus. Aktuell nutzen viele Redaktionen KI, um eigene Nachrichtenartikel zu erstellen, doch die meisten unterliegen der Zensur und sind auf Daten angewiesen, die von der Redaktion selbst generiert werden (im Gegensatz zu Chatbots, die Informationen online „manipulieren“).

Als eine der ersten Nachrichtenorganisationen, die KI für die Content-Erstellung einsetzt, nutzt die Associated Press (AP) KI seit 2014, um Gewinnübersichten börsennotierter Unternehmen zu erstellen. Dadurch kann sie ihren Lesern schnell und präzise wichtige Informationen bereitstellen und ihre Reporter für kreativere Aufgaben freistellen.

Diese Technologie hat nicht nur Reporter entlastet, sondern auch AP ermöglicht, mehr Inhalte zu erstellen, bis zu zehnmal so viele, sodass pro Quartal über 3.000 Artikel produziert werden, verglichen mit nur 300 zuvor.

Aktuell nutzen große Nachrichtenorganisationen wie Bloomberg, die New York Times, Reuters, das Wall Street Journal und die Nachrichtenagentur Xinhua KI, um die Nachrichtenproduktion zu automatisieren.

4. Pressemitteilung

Ein weiterer potenzieller Vorteil von KI liegt in ihrer Fähigkeit, Zeitungen zu unterstützen, die ihren Lesern Nachrichten liefern möchten – egal wo diese sich befinden. Politico nutzt KI, um Nachrichtenartikel automatisch in tägliche Podcasts umzuwandeln. So können Abonnenten die Nachrichten auch unterwegs leichter verfolgen.

Wenn dieses KI-Modell genutzt wird, würde es vielen Zeitungen enorm viel Zeit und Personal ersparen. Ein weiterer Vorteil ist, dass diese Technologie neue Vertriebswege eröffnet, ohne dass dafür viel Personal und Kosten anfallen, da alles wiederverwendet werden kann.

5. Inhalte und Werbung personalisieren.

Anhand individueller Präferenzen kann KI die von Zeitungen angebotenen Nachrichten personalisieren. Ihr Einsatz nimmt zu und ist in großen Nachrichtenorganisationen weit verbreitet.

Aktuell nutzen bis zu 9.000 Nachrichtenorganisationen die Taboola-Plattform zu diesem Zweck. Medien wie The Independent in Großbritannien und Estado de Minas in Brasilien verzeichnen einen Anstieg der Zugriffe auf ihre personalisierten, von Taboola gestalteten Homepage-Bereiche um 30 bis 50 Prozent.

Neben Inhalten kann KI auch für bessere Werbeerlebnisse eingesetzt werden. Condé Nast nutzt derzeit maschinelles Lernen, um Muster zu erkennen, die dazu beitragen, Werbung kontextrelevanter und personalisierter für die Leser zu gestalten.

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