In che modo il gruppo media regionale TNL sfrutta l'intelligenza artificiale generativa per il suo motore di traduzione

Il News Lens Group (TNL) è un gruppo regionale di media digitali fondato nel 2013, che copre Taiwan, Hong Kong e Giappone. Al Congresso FIPP, il responsabile dell'integrazione di TNL, Richard Lee, ha approfondito la cultura basata sui dati del marchio e ha spiegato come i suoi ambiziosi piani di diversificazione tra lingue, flussi di entrate e portata regionale si stanno realizzando, con l'aiuto dell'intelligenza artificiale generativa.

Con marchi tra cui The News Lens (storie di approfondimento e infografiche), Inside (che copre Internet, startup di software, intelligenza artificiale) e Business Yee, TNL ha un'ampia portata. Gli altri suoi marchi includono Cool3C (informazioni sui prodotti e recensioni di gadget), Sports Vision (analisi di esperti, storie di atleti) e iCook (una piattaforma leader di ricette con oltre 3 milioni di membri).

Ma la crescita è ancora in corso. Lee ha iniziato delineando la strategia aziendale di TNL come una strategia di portata intenzionale in tutta la regione: "L'idea è quella di crescere da un singolo marchio mediatico a un gruppo mediatico, attraverso un processo di 'internazionalizzazione per impostazione predefinita'", ha spiegato. In parte, ciò significa che gli articoli di notizie vengono condivisi e tradotti in diverse lingue e regioni.

Su questa base, i migliori redattori coprono ciascuna regione/verticale: "Diamo loro la possibilità di lavorare per fornire le migliori 'notizie locali'", ha spiegato Lee. "L'idea è quella di provare a coprire molti tipi diversi di cultura e argomenti in tutta la regione asiatica".

TNL tratta argomenti importanti per le persone in particolari regioni. "Ad esempio, a Taiwan, abbiamo appena avuto le elezioni. Le notizie politiche, sulla democrazia, sono popolari qui. A Taiwan siamo anche il primo paese di lingua cinese ad approvare la legge sul matrimonio tra persone dello stesso sesso."

Sfruttano inoltre la potenza dei dati zero, first-party e di terze parti, utilizzando profili utente completi e analizzando i comportamenti dei lettori.

Intorno al 2018, TNL ha iniziato a percepire di aver raggiunto l'apice del mercato delle notizie locali. "Abbiamo scoperto che TNL aveva un numero significativamente inferiore di lettori a Taiwan rispetto ai principali mezzi di informazione locali tradizionali, probabilmente perché hanno TV, radio e notizie digitali. Era quindi una sfida, come mezzo di informazione puramente digitale, competere con loro."

Ciò ha portato TNL a cercare di espandere il proprio pubblico in altri luoghi, lanciando le edizioni TNL Hong Kong e Internazionale rispettivamente nel 2014 e 2015, seguite da TNL Giappone nel 2022. Nel 2020, hanno anche effettuato una serie di acquisizioni e si sono espansi nell'analisi dei dati e nell'adtech. .

"Ma nonostante questo, ovviamente, non è poi così facile", ha detto Lee. "La localizzazione dei contenuti è difficile, anche quando si conosce il mercato taiwanese meglio di molti altri, come facciamo noi. Ma ci vuole tempo per creare contenuti locali di qualità: i nostri redattori devono individuare gli argomenti migliori da trattare. Le traduzioni comportano ritardi, a volte notevoli. paio di giorni. E questo significa che le notizie non sono abbastanza fresche. Ogni volta che c'è una nuova angolazione o verticale, questo si aggiunge ai costi editoriali. "

Tuttavia, giocando con ChatGPT quando è stato lanciato all'inizio di quest'anno, il team l'ha trovato immediatamente di aiuto sia per gli editor che per i traduttori. "L'aggiunta di nuove lingue a nuovi siti è diventata molto più efficiente con i nuovi flussi di lavoro AI basati sulla modalità LLM", ha spiegato Lee.

I flussi di lavoro generativi assistiti dall’intelligenza artificiale sono semplicemente più veloci dei metodi tradizionali, ha spiegato Lee. L’intelligenza artificiale può tradurre una notizia dell’ultima ora sui semiconduttori, ad esempio, in meno di tre minuti. Gli editor impiegano quindi meno di un'ora per esaminare la traduzione dell'intelligenza artificiale e risolvere eventuali problemi minori.

In particolare, al momento i modelli di intelligenza artificiale funzionano meglio in lingua inglese. Per aggirare questo problema, TNL traduce i contenuti nella lingua locale in inglese, quindi utilizza questa versione come base per la traduzione in altre lingue. Il motore di traduzione di TNL è attualmente utilizzato sui suoi siti multimediali in inglese, giapponese e cinese.

Dall’adozione di questo flusso di lavoro di traduzione basato sull’intelligenza artificiale, i vantaggi per TNL sono stati significativi. "Circa il 15% dei contenuti è assistito dall'intelligenza artificiale, con visualizzazioni di pagina e entrate pubblicitarie derivanti da contenuti basati sull'intelligenza artificiale intorno al 10%", ha affermato Lee.

"La cosa più significativa è che è molto più efficiente in termini di costi e di tempo", ha affermato Lee. I costi per la creazione di contenuti assistiti dall’intelligenza artificiale rappresentano solo il 20% dei metodi originali.