Al momento de titular una nota, un editor piensa en atender simultáneamente dos desafíos. El primero tiene que ver con encontrar un título interesante para la audiencia y que sea fiel a lo que cuenta ese artículo. El segundo es que además ese título logre performar bien en las distintas plataformas: que sea ubicable por los buscadores y que tenga un buen rendimiento en las redes sociales.
SmartStory.ai es una herramienta para periodistas y editores que utiliza inteligencia artificial para analizar y predecir el éxito de los titulares antes de publicar un contenido. Además de optimizar el tiempo que un periodista le destina a la titulación, esta plataforma, que ya se encuentra disponible como una extensión de Google Chrome, puede ayudar a mejorar los títulos, ampliar el impacto y conectar mejor con las audiencias.
Este “asistente” fue creado por el periodista argentino Mariano Blejman, con 30 años en la industria, y la física y especialista en machine learning, también argentina, Paloma Urtizberea, a cargo de la ciencia de datos.
“Todo creador de contenidos quiere asegurarse de que su historia se lea y los dueños de medios quieren optimizar su contenido, aumentar la audiencia y la monetización. Con SmartStory.ai ayudamos a optimizar la creación de contenidos antes de que las historias sean publicadas y sugerimos mejoras con enfoque centrado en la creación de un co-piloto”, sintetiza Blejman, creador de la conferencia Media Party y ex jefe de estrategia digital de Grupo Octubre.
SmartStory.ai ya es utilizada en distintas redacciones de América Latina. Aunque su uso no sólo está limitado a los medios: “Es una plataforma destinada a creadores de contenido, editores, periodistas, marketineros y consultores políticos que quieren hacer su trabajo de forma más eficiente, más rápida y con mayor impacto”.
En un año en el que se prevé una mayor integración de herramientas de AI a los procesos editoriales, ¿por qué un medio de comunicación debería utilizar SmartStory.ai? ¿Qué beneficios podría traerle en términos editoriales y de negocio? ¿De qué manera ayuda a conseguir un buen posicionamiento en motores de búsqueda sin descuidar la calidad de los artículos? ¿Cómo impacta su uso en el tráfico hacia los sitios de noticias? Blejman lo cuenta todo a continuación.
(P) ¿En base a qué problemática idearon SmartStory.ai?
(R) Si un editor de un medio digital en México quiere publicar una nueva historia, empezando por el titular, debe pensar rápido un título, tiene que ir a Google Trends para ver cómo están las audiencias buscando la historia que va a publicar, buscar información de titulares que funcionaron bien en el pasado y escribir varias opciones para ver cuál puede funcionar mejor. Nosotros traemos todas esas tareas mecánicas al lugar donde los editores están trabajando. Ahorran tiempo y se enfocan en su trabajo, en vez de tener que abrir varias ventanas al mismo tiempo.
Pero el eje central de la propuesta de valor es su modelo predictivo de éxito. Las personas somos increíblemente predecibles y eso también pasa con la propensión de leer o no un artículo. Desde hace varias décadas estamos en la industria de los medios y vemos cómo se acumula información, datos, tableros y métricas en las secciones de audiencia, pero la cantidad de sugerencias que hacen a esta herramienta los editores son realmente limitadas.
Teníamos la tesis de que había una forma de predecir el éxito del contenido antes de ser publicado, y creamos nuestros propios modelos de inteligencia artificial en base a la experiencia de muchos años en el mercado. Luego de varios experimentos con publishers de América Latina, encontramos un modelo que empezó a funcionar con un 80% de precisión y decidimos que era momento de crecer.
(P) ¿Qué beneficios puede traer su uso en términos editoriales, en el flujo de trabajo y en el negocio de un medio de comunicación?
(R) Tener títulos y notas que están mal estructuradas y sin optimizar es como tener un camión lleno de bananas que todavía no se descargaron, o una zapatería que produce zapatos pero no tiene vidrieras ni tienda en línea. Con SmartStory.ai ayudamos a los publishers a entender dónde están las oportunidades de mejora tanto de lo que ya tienen publicado como lo que van a publicar. El trabajo con nuestros clientes a través de América Latina ha demostrado que si se siguen las recomendaciones de SmartStory.ai, los medios pueden crecer su audiencia entre un 10% y un 18% y que hay historias ya publicadas que llegan a tener hasta un 300% más de tráfico luego de sus optimizaciones.
(P) ¿Qué modelos de inteligencia artificial utiliza esta herramienta?
(R) Nuestro enfoque está basado en las necesidades del editor o creador de contenido enviándoles señales que le permiten tomar decisiones: le decimos si sus titulares van a ser exitosos, si está usando palabras claves de tendencias, y le damos sugerencias trayendo tanto titulares del pasado que funcionaron bien, como opciones de titulación que aseguren una mejor performance.
Es un proceso de entrenamiento previo al A/B Testing que ya está muy extendido en la industria. En la instancia de sugerencias, usamos modelos de LLM de OpenAi (que usábamos antes de que explotara con Chat GPT) para buscar opciones de titulares pero se los filtramos al editor con sugerencias que sabemos que van a funcionar para su medio en particular.
Videocaptura de pantalla del sitio de SmartStory.ai, que muestra los recursos que ofrece la herramienta, tanto de la versión gratuita como la premium.
(P) ¿Para qué mercado está entrenado SmartStory.ai?
(R) SmartStory.ai tiene un modelo que es agnóstico al lenguaje. Definimos con los clientes cuál es la métrica de éxito, armamos clusters de éxito, no éxito, y también les decimos cuando no tenemos la suficiente información para dar una predicción. Ese trabajo se lo entregamos a los clientes en primera instancia a través de una extensión de Google Chrome, mientras comenzamos a hablar con los CMS para hacer integraciones.
Sabemos que tenemos que estar en el medio del camino de los creadores de contenido y no ser una ventana aparte. Funciona muy bien en América Latina, sobre todo para temas de política, economía y temas internacionales, y estamos poniendo un pie en el mercado latino de Estados Unidos. Pero es rápidamente escalable.
(P) ¿Cómo entrenan sus modelos de aprendizaje automático? ¿Qué fuentes utilizan?
(R) Usamos fuentes de performance de los clientes que trabajan con nosotros y definimos juntos el indicador de éxito. Como venimos del mundo del periodismo, tenemos una noción bastante profunda de por qué funcionan o no funcionan los modelos y trabajamos juntos para optimizarlos hasta que llegan a los números que ya hemos confirmado.
El entrenamiento se hace de forma sistemática. Lo fascinante de este proyecto es que la mayoría de los modelos predictivos están basados en analizar grandes volúmenes de datos y que suponen que si hay más data, los modelos funcionan mejor. Pero en el periodismo no es así: las breaking news funcionan distinto a armar un modelo para poder saber si hay un oso, un perro o un gato en una foto.
Para un modelo predictivo basado en objetos que no cambian es mejor tener más fotos de gatos para entrenar. Para una breaking news las reglas son diferentes, porque incluimos señales de tiempo real. El chiste nerd en machine learning y LLM es que podemos predecir perfectamente el pasado. Nosotros estamos trabajando en poder dar señales del presente para predecir el éxito de lo que no sabíamos que iba a pasar. No es magia, es matemáticas.
(P) ¿Cómo funciona SmartStory.ai?
(R) Hoy, SmartStory.ai está diseñado para medios, tiene datos entrenados en un modelo generalista para quienes quieran bajarse la extensión de Google Chrome Web Store, y trabajamos con clientes B2B para integrarnos en el flujo editorial. Una vez integrado, aparecen unos iconos verdes, amarillos y grises en el navegador que dan un panorama sobre la predicción de éxito y ofrecen sugerencias o traen ejemplos del pasado. También se le informa a los editores cuando está utilizando palabras claves que estén en tendencias y qué otras entidades similares se pueden usar.
(P) ¿Cuál es su porcentaje de efectividad y de qué manera lo miden?
(R) La efectividad del modelo está entre un 75% y 84% de precisión. Es decir, si SmartStory.ai le dice a un editor que el título que eligió va a ser exitoso, es probable que sea exitoso 8 de cada 10 veces. Puede ser páginas vistas, CTR, SERP, Google Discover, Plays de video, tiempo de permanencia.
Lo medimos haciendo reportes semanales para que los editores puedan asegurar que las predicciones que ofrecemos son efectivas con data real. En estos momentos, los reportes son semanales, pero estamos trabajando para hacerlos lo más cerca al tiempo real posible.
(P) ¿Qué diferencias hay entre la versión gratuita y la versión premium?
(R) La versión gratuita tiene un modelo generalista que funciona bien para América Latina con temas de política, economía y asuntos internacionales de títulos que ya han sido publicados. A la versión premium, se agregan las funcionalidades que permiten a los editores probar sus titulares, ver las sugerencias y acceder a ejemplos. En estos días vamos a lanzar una newsletter con recomendaciones también para los usuarios premium. Pero lo más interesante para nosotros son los acuerdos B2B con medios y CMS, como así también otras plataformas.
(P) ¿Qué empresas periodísticas de la Argentina y de la región utilizan actualmente SmartStory.ai? ¿Y cuántos usuarios activos tienen en total?
(R) En estos momentos tenemos alrededor de una veintena de medios usando la herramienta. Estamos trabajando en un programa de Early Adopters, para conectar a los medios con su propia data y tener modelos y reportes personalizados. Tenemos alrededor de 300 editores usando la herramienta semanalmente, y se analizan y sugieren alrededor de 40.000 titulares por día.
(P) ¿El uso de esta herramienta impacta también en el tráfico hacia los sitios de noticias?
(R) Exacto. Esta herramienta está inicialmente pensada para editores periodísticos, jefes de audiencia, jefes de producto y también del área de marketing de contenidos, para que puedan crear historias de forma eficiente trayendo el pasado y el futuro al mismo tiempo. Tiene un impacto muy fuerte en el long tail de los medios, todo ese contenido que no está bien optimizado y debería estarlo, y que podría generar un crecimiento del tráfico del sitio y la reputación de hasta un 20%.
Aquellos que han estado un tiempo en el mundo digital sabrán entender el potencial de una herramienta que aumenta el tráfico sin inversión en SEM y sin aumentar el volumen de contenido.
(P) ¿Qué metas buscan alcanzar en 2024?
(R) Venimos trabajando en este proyecto desde hace ya 18 meses de forma sostenida y empezamos a comercializarlo después de la última Media Party, que organizamos en Argentina en octubre de 2023. Y en estos momentos tenemos un poco de demora en la implementación de modelos personalizados debido a la creciente demanda.
Sabemos que es un año de explosión en la integración de herramientas de AI entre los creadores de contenidos, y sabemos que tenemos un conocimiento acumulado que no es simple de empatar rápidamente. Nos gustaría desplegar el uso de SmartStory.ai en América Latina y el mercado latino de Estados Unidos, y cuadruplicar la cartera de partners y usuarios semanales en el próximo trimestre.
