Il prodotto sviluppato da CTMobi con la piena collaborazione del Gruppo Digital360 per il Network Digital360 è uno strumento in grado di generare articoli:

• basati su una specifica richiesta espressa in linguaggio naturale;
• in base alle informazioni estratte da fonti web e rielaborate.

PostGenerator360, inoltre, si occupa della traduzione qualora le fonti siano in lingua differente rispetto all’output desiderato.

Al centro della soluzione c’è Amazon Bedrock, supportato da altri servizi AWS quali AWS Lambda, Amazon SQS e Amazon Api Gateway. Grazie alla versione di Amazon Bedrock e del modello Claude 2 di Anthropic, è possibile gestire input significativamente più ampi rispetto ad altri modelli.

La soluzione è completamente serverless e viene resa disponibile all’interno dei siti delle testate giornalistiche come plugin WordPress semplificando l’integrazione e consentendo ai giornalisti di accedere facilmente al servizio.

Questa perfetta integrazione nel processo redazionale ottimizza l’efficienza e accelera la creazione dei contenuti. L’intelligenza artificiale si occupa dell’elaborazione e della generazione dei primi draft, permettendo ai professionisti del settore di concentrarsi su compiti più complessi e creativi come la revisione critica e l’integrazione di altro materiale editoriale.

Lo strumento si configura come un valido supporto per migliorare il flusso di lavoro dei giornalisti e dei content creator, offrendo un contributo essenziale per le redazioni giornalistiche che mirino a mantenere la loro competitività nell’era digitale.

Con la sua capacità di ottimizzare il processo editoriale e garantire una produzione di contenuti più efficiente e di alta qualità, PostGenerator360 si configura come uno strumento innovativo ed essenziale per l’efficientamento dei processi di creazione di contenuto nel settore dell’editoria online.

L'articolo PostGenerator360 l’assistente basato sull’Intelligenza artificiale che trasforma il modo di creare contenuti proviene da CTMobi.

Come si applica il machine learning al marketing? Come sfruttare l’intelligenza artificiale nell’editoria digitale?

Digital360

Digital360 è un importante attore del B2B nazionale che opera nel mercato delle tech company (vendor, software house, system integrator, startup, ecc.).

I suoi 55 portali web e gli 1,6 milioni di visitatori unici al mese fanno di Digital360 il più grande Network sull’innovazione digitale del nostro paese, con ben 45000 keyword in prima pagina su Google.

Tramite due distinte business unit, Demand Generation e Advisory & Coaching, l’azienda offre un pacchetto completo, che va dalla creazione di contenuti alla consulenza specializzata, a tutte le imprese con interessi nel mercato digitale.

Il cuore della Demand Generation viene definito Engine:

“[L’Engine] genera un flusso continuativo di comunicazione integrando storytelling, SEO, digital PR, social sia sulle testate del network Digital360 sia sulle property delle aziende clienti. Ma soprattutto è in grado di generare contatti profilati e concrete opportunità di vendita, grazie alla marketing automation e a contenuti di qualità che richiedono una sottoscrizione, i cosiddetti “gated content”.

-Andrea Rangone – CEO di Digital360 per EconomyUp

L’obiettivo

All’interno di ognuno dei 55 portali del network è possibile navigare tra diversi contenuti ottenendo suggerimenti di lettura.

Dunque, l’obiettivo di Digital360 è quello di migliorare i suggerimenti di lettura utilizzando contenuti di valore per l’utente, personalizzati sulla base dei suoi specifici interessi.

Seguendo questo approccio è possibile migliorare contemporaneamente l’esperienza utente sul sito e le probabilità di conversione.

La soluzione

Digital360 è il più grande network in Italia di testate e portali B2B dedicati ai temi della Trasformazione Digitale e dell’Innovazione Imprenditoriale.

Dopo una attenta analisi, abbiamo proposto a Digital360 un motore in grado di migliorare i suggerimenti non solo all’interno di un singolo portale, bensì tra tutti i portali del Network Digital360.

Lo abbiamo chiamato “Smart Recommendations“.

“Un motore in grado di migliorare i suggerimenti di lettura sfruttando tutti i contenuti del Network”

In questo modo possiamo ottenere un altissimo grado di personalizzazione, perché più si conosce il lettore e le tematiche alle quali è interessato, più è possibile suggerirgli contenuti che abbiano valore per lui.

In quanto AWS Partner, abbiamo progettato Smart Recommendations sul paradigma dei microservizi serverless.

Scopriamo come funziona.

Smart Recommendations – Machine Learning per le testate editoriali

Amazon dichiara che oltre il 30% delle page views su Amazon.com deriva da prodotti suggeriti

Smart Recommendations è un motore che usa sofisticati algoritmi di machine learning e intelligenza artificiale per riuscire a  prevedere e suggerire i contenuti di maggior interesse per l’utente.

Ma come funziona Smart Recommendations?

Ecco come si sviluppano le diverse fasi dell’architettura di Smart Recommendations.

Prima fase – il tracciamento degli utenti

Il primo passo nella progettazione di un servizio che fornisce suggerimenti non può che essere il tracciamento degli utenti.

A questo scopo, Smart Recommendations raccoglie le informazioni e gli interessi degli utenti tramite un piccolo snippet Javascript che contiene un pixel di tracciamento.

Ottenuti i dati, si passa quindi alla seconda fase.

Seconda fase – l’arricchimento dei dati

Il Data Enrichment consiste nell’incrocio di dati tra database diversi con l’obiettivo di ottenere un dato finale più dettagliato.

Avendo a disposizione i dati di visualizzazione delle pagine, possiamo interrogare alcuni database pubblici ed incrociare le informazioni per arricchire il dato grezzo, aggiungendo informazioni utili per il motore di machine learning.

Ad esempio, partendo dall’indirizzo IP possiamo stimare la posizione geografica dell’utente, il provider di connessione e l’azienda.

Ultimata la fase di data enrichment bisogna organizzare i dati in modo tale da poter essere analizzati con il machine learning.

Terza fase – Data Warehouse

Tramite una pipeline il dato arricchito viene conservato in un Data Warehouse: Amazon Redshift.

Redshift è un servizio AWS di data warehousing completamente gestito e ad alte prestazioni che permette l’analisi di grandi quantità di dati ad un costo ridotto rispetto ai tradizionali sistemi di data warehouse locali.

Ecco alcune caratteristiche che lo rendono lo strumento giusto per le Smart Recommendations:

• Sistema a colonne: i dati vengono memorizzati in blocchi che contengono tipi di dati simili, permettendo un livello di compressione eccellente.
• Processing parallelo: Redshift usa un sistema di cluster in cui ogni cluster contiene uno o più database che vengono processati da due tipi diversi di nodi:
  • Un Leader node
  • Uno o più Compute node

Questi due nodi svolgono compiti diversi coordinandosi tra di loro:

• Il Leader Node riceve la query, coordina l’esecuzione parallela della query tra i Compute Node ed aggrega i risultati per restituirli all’application server.
• I Compute Node eseguono le istruzioni del Leader Node e gli trasmettono il dato intermedio, che viene aggregato prima di essere restituito.

Questo sistema di processing parallelo permette di ottenere altissime prestazioni, motivo per cui Redshift si configura come uno dei migliori servizi cloud per scopi di machine learning.

Ecco lo schema dell’architettura di tracking e data warehousing:

Quarta fase – il Machine Learning

Dopo aver memorizzato i dati nel nostro Data Warehouse, siamo pronti per mettere in moto Amazon Personalize.

Amazon Personalize è un servizio AWS di machine learning che sfrutta la tecnologia di Amazon.

In altre parole, usare Amazon Personalize nel nostro motore di Smart Recommendations vuol dire avere nel cofano la potenza dello stesso algoritmo che Amazon.com usa per generare suggerimenti di acquisto.

Personalize lavorerà dunque i dati contenuti nel Data Warehouse di Amazon Redshift, “imparando” dai comportamenti degli utenti tra le diverse testate del network e dalle loro preferenze tra topic diversi.

Attraverso alcune “ricette”, così vengono chiamati gli algoritmi di machine learning da Personalize, sarà in grado di prevedere e suggerire i contenuti giusti ai lettori giusti. Tutto in una manciata di secondi.

Smart Recommendations impara dai comportamenti degli utenti e suggerisce i contenuti giusti agli utenti giusti

Approfondimenti

Scopri i risultati dei nostri test di machine learning per Smart Recommendations.

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L'articolo Machine learning per l’editoria digitale proviene da CTMobi.

In questo articolo parleremo di Wubtitle e di come questo plugin semplifichi gli sforzi di marketing dei professionisti che lavorano con contenuti video.

Problema: i motori di ricerca non capiscono i video

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Se è vero che sono più efficaci e più coinvolgenti di un semplice blog post, è anche vero che i video hanno un grande limite: non possono essere “capiti” dai motori di ricerca. In altre parole, un motore di ricerca non ascolta e non comprende i discorsi presenti all’interno dei video, si limita a leggerne il testo alternativo e la sua eventuale descrizione. Risultano dunque poco utili a fini SEO. Interviste, presentazioni di prodotti, contenuti educativi: tutto questo rischia di rimanere in fondo ai risultati di ricerca e di non essere mai visto dai nostri potenziali clienti.

In quanto partner tecnologici di numerose testate editoriali, a CTMobi ci siamo posti l’obiettivo di trovare finalmente una soluzione a questo annoso problema.

Obiettivo: fare SEO con i video

Proviamo a fare un semplice ragionamento: se i motori di ricerca hanno lo scopo di fornire la migliore risposta per una precisa query, basterà fornirgli più informazioni possibili sui nostri video, e così saranno in grado di contestualizzarli ed indicizzare adeguatamente le nostre pagine web. Ma il video è già un contenitore di informazioni, dobbiamo solo riuscire a renderle “digeribili” ai motori di ricerca. Perché non usare la trascrizione e i sottotitoli dei video allora?

Sembra un’ottima idea, ma sappiamo bene che trascrivere ogni singolo video prodotto da una testata editoriale è un’impresa titanica. Sbobinare 10 minuti di intervista richiede circa 40 minuti di lavoro, e se applichiamo questo calcolo a tutte le ore di video prodotte da una testata editoriale media comprendiamo immediatamente l’enorme difficoltà a cui vanno incontro i professionisti. Per questo motivo non sempre troviamo i video opportunamente sottotitolati e/o con la dovuta trascrizione. E se così da un lato si riducono i costi di produzione, dall’altro si penalizza il rendimento SEO delle pagine. 

Come possiamo allora mantenere bassi i costi di produzione e raggiungere i nostri obiettivi SEO con i video?

Soluzione: Wubtitle

La nostra soluzione si concentra su questi aspetti: Wubtitle permette ai professionisti di contenere i costi di produzione migliorando contemporaneamente le performance SEO delle pagine web trascrivendo e sottotitolando automaticamente i video. Vediamo nel dettaglio di cosa si tratta.

Cos’è Wubtitle

Wubtitle è un plugin per WordPress che permette la conversione automatica da video a testo, ed è pensato per le numerose categorie di professionisti che quotidianamente hanno a che fare con le noiose e dispendiose trascrizioni video, o per chi semplicemente fino ad ora ci aveva rinunciato. Questi professionisti potranno adesso ottenere facilmente trascrizioni automatiche ed aggiungere i sottotitoli ai loro video con un semplice click, risparmiando tempo e denaro da poter impiegare in attività più importanti.

Come funziona Wubtitle

Wubtitle sfrutta la potenza degli algoritmi di Machine Learning di Amazon Transcribe per generare delle trascrizioni video che hanno una precisione quasi umana. Se il video contiene diversi parlanti (ad esempio un’intervista), li individua, inserisce dei tag nel testo per differenziarli, e semplifica moltissimo il lavoro di editing della trascrizione. Ma come si usa Wubtitle?

Tutorial: come si usa Wubtitle

Per utilizzare Wubtitle è sufficiente caricare un video sulla media library di WordPress o linkare un video YouTube. A questo punto sarà possibile:

• Generare automaticamente i sottotitoli del video
• Generare automaticamente la trascrizione del video e modificarla
• Estrarre i sottotitoli del video YouTube e convertirli in testo

Ecco una breve guida illustrata che mostra tutti gli step per ottenere sottotitoli e trascrizioni.

1. Carica il tuo video su WordPress o incolla l’url del video YouTube

2. Genera i sottotitoli del video

3. Attiva i sottotitoli e genera la trascrizione

4. Modifica la trascrizione o pubblica direttamente il post

Perché dovresti usare Wubtitle

Se osserviamo l’andamento del mercato dei contenuti video scopriamo che il video si è definitivamente affermato come strumento di marketing e con ottime probabilità verrà utilizzato sempre di più con il passare del tempo.  In effetti sarebbe assurdo pensare il contrario: il progresso tecnologico in campo di connettività è inarrestabile e la velocità di download è destinata a crescere. Risultato? Scaricare video in alta definizione diventerà sempre più facile, e questo non potrà che incoraggiarne un uso sempre più ampio.

Il grafico in basso sembra confermare le nostre argomentazioni: secondo una recente indagine di Wyzowl 

• L’85% delle imprese utilizza i video come uno strumento di marketing. Nel 2019 era l’87%, nel 2018 l’81%, nel 2017 il 61% e nel 2016 il 61%.
• Il 99% dei professionisti che usano i video afferma che continuerà ad utilizzarli nel 2020
• Il 92% dei professionisti che usano i video sostiene che siano un importante parte della loro strategia di marketing.

Il video continua a essere uno strumento straordinariamente popolare tra gli esperti di marketing, nonostante un leggero calo nell’utilizzo dal 2019. Ci aspettiamo di vedere un rimbalzo nell’utilizzo dei video nel 2021, dato il numero quasi unanime di esperti di marketing che intendono continuare a utilizzarlo (99%) e che lo ritengono una parte “importante” della loro strategia di marketing (92%).

Wyzowl – The State of Video Marketing 2020

I video sono dunque un elemento essenziale per le strategie di Lead Generation e Content Marketing e continueranno ad esserlo in futuro. Da questo punto di vista, Wubtitle si presenta dunque come uno strumento imprescindibile per chiunque segua un modello di business fondato sul marketing dei contenuti e sull’editoria digitale. E nel percorso che porta i nostri contenuti ai nostri utenti, la SEO è una necessaria compagna di viaggio.

Scarica Wubtitle

Per saperne di più e scaricare Wubtitle vai al sito ufficiale.

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