Издатели являются привратниками современной литературы. По мере развития технологий как традиционные издательства, так и авторы, публикующие самостоятельные публикации, получают выгоду от технологических инструментов и аналитики, которые ранее были недоступны.
Уже существует широкий спектр инструментов для всех этапов публикации. Они не только помогают автоматизировать устрашающие процессы, но также дают возможность новым независимым голосам сделать публикацию более доступной. От автоматического форматирования до программного обеспечения для управления роялти, вот восемь способов, которыми AI помогает поднять публикацию на новый уровень.
1. Автоматический анализ текста
Автоматический анализ текста имеет множество преимуществ в области публикаций: от редакционной оптимизации до обеспечения соблюдения авторских прав и обнаружения плагиата. Издательская деятельность всегда была распространена с плагиатом, даже в случае крупных издателей, таких как Grand Central Publishing .
Автоматический анализ текста может обнаружить плагиатические отрывки без участия человека, генерируя ошибки, которые могут быть доведены до сведения автора до публикации. Он также может использоваться для отслеживания нарушений авторских прав на сторонних издательских платформах. Такие программы, как Grammarly, помогают уменьшить редакторскую нагрузку и повысить общий уровень обнаружения редакторских ошибок, позволяя авторам и редакторам самостоятельно проверять и редактировать свою работу.
Грамматика позволяет авторам самостоятельно проверять и редактировать свои произведения.
2. Глобальный демографический анализ
Когда дело доходит до успеха в публикации, охват и достаточная наглядность являются одними из наиболее важных факторов успеха книги, уступая репутации автора ранее существовавшим авторам. Демографический анализ позволяет издателям и авторам самостоятельно определять наиболее эффективные рынки для целевой и полной рекламы.
Глобальный анализ рынка доступен как на инструментальных панелях в стиле Google, так и на приватизированных альтернативах, основанных на принципах Al, которые предоставляют высококачественные данные для издательских компаний, которые могут позволить себе платить за игру. [ES1] API извлечения данных из искусственного интеллекта являются одними из вышеупомянутых опций, которые дают возможность извлекать данные с соответствующих веб-сайтов. Издатели или авторы, самостоятельно публикующие материалы, могут использовать извлеченные данные с таких сайтов, как Goodreads или Amazon, чтобы понять ключевые демографические данные читателей, которые могут быть заинтересованы в их книгах, на основе их рейтингов и списков пожеланий.
Поиск по наборам данных Google позволяет пользователям находить различные наборы данных в Интернете с помощью поиска по ключевым словам.
3. Контракты, права и управление роялти
Контракты, права на контент и управление лицензионными платежами создали головные боли для традиционного издательского персонала, но являются жизненно важными аспектами успеха издателей. Как уже упоминалось выше, системы, управляемые AI, могут использовать анализ текста для отслеживания нарушений авторских прав на сторонних издательских платформах, таких как Smashwords, Amazon Books и другие.
Системы управления лицензионными платежами (RMS) могут связываться с API-интерфейсами платформы для определения количества продаж и автоматического расчета роялти, которые необходимо распределить между различными частями издательской компании и авторами.
Управление контрактами может быть привлечено к издательским компаниям, которым необходимо быстро выявлять пункты из конкретных контрактов для определения информации о роялти или в случае возникновения спора. Этот процесс можно упростить с помощью систем управления контрактами, позволяя издателям автоматически выполнять поиск в документе, как если бы вы искали в Google, чтобы увидеть, присутствуют ли конкретные условия в контракте.
С помощью ИИ программное обеспечение может быть обучено распознавать шаблоны и, таким образом, эффективно извлекать данные, такие как пункты, даты и их контексты, стороны и т. Д. Это позволит издательству более эффективно управлять своими контрактами и извлекать необходимые данные. Кроме того, программное обеспечение может быть обучено распознавать различные типы контрактов и соответствующим образом корректировать их поведение.
4. Автоматическая маркировка текста
Пометка текста — это исторически утомительный процесс. Книги и пометки должны быть соответствующим образом помечены; в противном случае клиенты не могут их найти. Анализ текста на основе Al позволяет нашим машинам-коллегам автоматически сканировать и генерировать теги для любой длины текста. Поскольку анализ настроений и машинное обучение продолжают развиваться, маркировка текста может быть ускорена еще больше и с большей точностью маркировки. Издательский центр LXXUS разработал систему только для этой цели.
5. Автоматическое форматирование
Форматирование книг — непростая задача, особенно в случае нетрадиционных представлений, таких как письменные сценарии с определенными функциями шрифтов для вставки в текст. Автоматическое форматирование как в e-reader, так и в традиционные форматы стало намного удобнее благодаря таким инструментам, как Scrivener и интерфейс электронных публикаций Amazon.
Scrivener помогает авторам сосредоточиться на написании самого себя, предлагая функции автоматического форматирования.
Сокращение времени, затрачиваемого на выполнение черных, но абсолютно жизненно важных задач, таких как форматирование, обеспечит значительную возможность для роста в традиционных издательствах. Издательства могут не только уменьшить зависимость от людей, которые допускают ошибки в функциях, которые предоставляют достаточно места для ошибок, но они также могут сосредоточиться на более качественном контенте, у редакторов будет больше времени для редактирования контента, а не для более простых задач, таких как форматирование и грамматическое редактирование.
6. Прогнозная аналитика
Прогнозная аналитика делает использование данных не только демографическим. Аналитика с поддержкой Al может выявлять и адаптироваться к тенденциям поиска потребителей и предсказывать «следующую большую вещь» с большей точностью, чем традиционные методы исследования рынка. Прогнозирующая аналитика влияет не только на содержание историй, но и на товарный вид обложек и нацеливание на рекламу.
Повышение общей конкурентоспособности также происходит в форме оптимизации длины историй в соответствии с ожиданиями рынка, уровнем чтения конкретных историй, и это может даже повлиять на количество книг в серии.
7. Персонализация контента
Персонализация контента распространяется как на истории читателей, так и на маркетинговые кампании. Статистические данные показывают, что персонализированные маркетинговые кампании имеют значительно более высокую вовлеченность и возврат инвестиций.
По словам McKinsey and Co., «персонализация может снизить затраты на приобретение на 50 процентов, повысить доходы на 5–15 процентов и повысить эффективность маркетинговых расходов на 10–30 процентов».
Персонализация контента не так проста, как использование HTML-шаблона для вставки имени пользователя в каждое электронное письмо или SMS. Персонализация переходит к настраиваемому содержанию контента в рассылках и сегментации аудитории.
8. Перевод контента
Локализация контента помогает сделать контент доступным для гораздо более широкой аудитории, и, хотя инструменты перевода уже давно существуют, они еще далеки от совершенства, чтобы их можно было использовать при публикации. К счастью, благодаря использованию AI был достигнут значительный прогресс в создании профессиональных инструментов автоматизации перевода.
Такие инструменты, как Unbabel, стремятся использовать машинное обучение для создания инструментов перевода для создания аутентичных текстов. Даже при неправильном переводе эти инструменты могут все еще использоваться переводчиками для создания первого черновика и получения публикуемой версии посредством человеческого ввода.
Unbabel — это основанная на искусственном интеллекте переводческая платформа, цель которой — обеспечить качественный перевод.
При правильном развитии инструменты перевода AI могут помочь ускорить процесс перевода. Процесс перевода книги может занять от трех месяцев до целого года. Между тем, инструменты перевода могут сделать это значительно быстрее.
Независимо от состояния работы, в которой находится издательская компания, технологии в современную эпоху приносят пользу всем. Наиболее значительными преимуществами использования технологий в издательской деятельности являются новая способность авторов эффективно публиковать свои работы, а также позволяет издательствам всех размеров стать более эффективными в своих процессах.
В то же время эти технологии могут помочь расширить возможности авторов, которые хотят публиковать свои работы независимо, что поможет привнести новые голоса в мир литературы.