Araştırma
Bir araştırmaya göre yapay zeka beyin fırtınası için en iyi prompt
Yapay zeka araçları çok sayıda benzer fikir üretmeleriyle ünlüdür. Araştırmacılar şimdi bu fikirleri daha çeşitli hale getirmek için bir prompt keşfettiler.
Yayınlanma tarihi
7 ay önceon
Yazar :
Podcast TurkeyYapay zeka araçları beyin fırtınası için harika olabilir, ancak size verdikleri fikirlerin biraz aynı olduğunu fark ettiyseniz, Pennsylvania Üniversitesi Wharton School’dan yeni bir çalışma makalesi yardımcı olabilir.
Çalışmada, büyük bir dil modeli (LLM) tarafından üretilen fikirlerin çeşitliliğini artırıp artıramayacağını görmek için bir dizi farklı “prompt” test edildi. Spoiler: Bir prompt diğerlerinin önüne geçti.
İşte buldukları şey.
İyi fikirler üretmenin üç anahtarı
Yapay zekanın etkili bir beyin fırtınası yapıp yapamayacağını bilmek için öncelikle etkili beyin fırtınasının ne olduğunu tanımlamanız gerekir. Neyse ki araştırmacılar bunu bir önceki makalelerinde yapmışlar.
Etkili fikir üretmenin üç anahtarını buldular:
- Çok sayıda fikir üretmek
- İyi fikirler üretmek
- Çeşitli fikirler üretmek
ChatGPT, 15 dakikada yaklaşık 5 fikir üretebilen bir insana kıyasla 15 dakikalık etkileşimde 200 fikir üretebildiğinden, yapay zeka araçları 1. maddede açık ara galiptir (üzgünüm, insanlar).
ChatGPT ayrıca biraz daha iyi fikirler üretiyor. Araştırmacılar hem ChatGPT’den hem de insanlardan 200 fikir üretmelerini ve ardından bunları kalite açısından derecelendirmelerini istediğinde, ilk 40 fikrin 35’i ChatGPT tarafından üretildi (tekrar özür dilerim, insanlar).
Ancak yapay zeka araçlarının zorlandığı üçüncü konu “çeşitli fikirler üretmek”. Birbirine benzer fikirler üretme eğilimindedirler (üzgünüm, robotlar).
Araştırmacılar, bu araçların “stokastik papağan” yazma yöntemine dayandığı için, yani anlamlarını anlamadan kelimeleri rastgele birbirine bağladıkları için, en yaygın fikirleri tekrar tekrar üretiyor olabileceklerini düşünüyorlar. Model istatistiksel olarak bir sonraki en olası kelimeyi seçtiğinden, aynı türden bir üretime yol açar. Daha da kötüsü, aynı yapay zeka aracıyla çalışan herkesin aynı fikirleri ürettiği anlamına gelir.
Ancak iyi bir yönlendirmenin kalite ve doğruluk gibi şeyleri önemli ölçüde artırabileceğini biliyoruz, bu nedenle YZ aracının daha çeşitli fikirler üretmesine yardımcı olacak bir yönlendirme tarzı bulup bulamayacağımızı merak etmek çok da zor değil.
Araştırmacıların yapmak istediği de buydu: Bir yapay zekanın en geniş çeşitlilikte iyi fikirler üretmesini sağlayacak en iyi yönlendirmeleri belirlemek.
Test: Üniversite öğrencileri için yeni ürünler
Bunu anlamak için araştırmacılar hem LLM hem de insan (sanırım) Wharton MBA öğrencilerinden üniversite öğrencilerini hedefleyen yeni ürünler bulmalarını istediler.
Fikirlerin birbirlerine ne kadar benzediğini anlamak için, bir fikrin diğerine ne kadar yakın olduğunu ölçmeye çalışan bir “benzerlik puanı” kullandılar.
İşte kullandıkları benzerlik puanının bir örneği. 1 puan tamamen aynı oldukları anlamına gelirken, 0 puan tamamen farklı oldukları anlamına geliyor.
Çeşitlilik için stratejiler
Araştırmacılar, yapay zekanın çok çeşitli fikirler üretmesini sağlamak için, hepsi de yapay zeka araçlarıyla yapılan diğer çalışmalara ya da insanların beyin fırtınası yapmasına yardımcı olan tekniklere dayanan sekiz strateji denedi.
Yapay zeka yönlendirme teknikleri
Bunlar, yapay zeka araçları üzerine daha önce yapılan araştırmaların başarılı olduğunu kanıtladığı tekniklerdir:
- Fikir yönlendirmeli GPT: Prompt’un bir parçası olarak araştırmacılar, YZ’nin ilham kaynağı olarak kullanabileceği örnekler olarak önceki araştırmalardan yedi başarılı fikir ekledi.
- Tehditler, ipuçları, yalvarmalar ve duygusal itirazlar: Yazarlar bunları uğursuz bir şekilde “özel teknikler” olarak adlandırıyor. Temel olarak, YZ’yi daha iyi fikirler üretmeye teşvik etmek için, YZ’ye kovulacaklarını söylemek veya fikirler çok benzer olursa YZ’yi kapatmakla tehdit etmek gibi çeşitli ikna edici ifadeler kullandılar. Evet, bunun ChatGPT’nin daha iyi yanıtlar bulmasına yardımcı olduğu gösterilmiştir.
- Persona değiştiricileri: Burada, yapay zekadan yaygın olarak bilinen bir girişimci (Steve Jobs veya Sam Altman) gibi davranmasını veya (genel) “son derece yaratıcı bir girişimci” gibi davranmasını ve “iyi”, “cesur” ve “çeşitli ve cesur” fikirler üretmesini istediler.
- Benzerlik bilgisi: Komut isteminde, araştırmacılar ChatGPT’ye beş harika fikir verdi ve her birinin diğerine ne kadar benzer olduğu hakkında bilgi ekledi. Ardından, chatbottan verilen benzerlik bilgilerini göz önünde bulundurarak yeni fikirler üretmesini istediler.
- Düşünce Zinciri: Bu teknik için araştırmacılar iki aşamalı bir komut istemi kullanmışlardır. Önce ChatGPT’den 100 fikir üretmesini istediler, ardından bu fikirleri cesur ve farklı hale getirmek için düzenlemesini istediler.
İnsan beyin fırtınası teknikleri
Araştırmacılar ayrıca yapay zeka için insan beyin fırtınasını geliştirdiği gösterilen birkaç teknik de eklediler.
- Hibrit beyin fırtınası: Bu yinelemeli yöntem iki aşamada beyin fırtınası yapar. Araştırmacılar ilk olarak ChatGPT’den fikir üretmesini istemiştir. Ardından ikinci bir oturumda ChatGPT’ye üretilen fikirlerin listesini vererek en farklı ve cesur olanları seçmesini ve yeni fikirler oluşturmak için fikirleri bir araya getirmesini istediler.
- HBR eğitimli GPT: Hal Gregersen Harvard Business Review‘da yüksek kaliteli beyin fırtınası için çok etkili bir uygulamanın cevap üretmek yerine soru sormak olduğunu yazıyor. Araştırmacılar Gregersen’in çalışmasını özetlemiş ve ChatGPT’den bu yöntemi kullanarak fikir üretmelerini istemişlerdir.
- Tasarım odaklı düşünme GPT: Bu yaklaşım, Stanford Tasarım Enstitüsü’nün Hasso Plattner Tasarım Düşüncesi Çerçevesi‘ndeki “Fikir Üret” adımını özetlemiş ve ChatGPT’den fikir üretmek için bu süreci dikkate almasını istemiştir. Hibrit yaklaşıma benzer şekilde, fikir üretimini kaliteyi değerlendirmekten ayırır.
Yönlendirme çeşitliliği artırabilir mi?
Hadi başlayalım: Bu yönlendirmelerden herhangi biri yapay zekanın fikir çeşitliliğini artırdı mı?
Çoğu için hayır. Neredeyse her bilgi istemi, MBA öğrencileri tarafından üretilenlerden önemli ölçüde daha benzer fikirlerle sonuçlandı. YZ araçları, çeşitli fikirler üretme konusunda insanlar kadar başarılı olamadı (üzgünüm, robotlar).
Şaşırtıcı bir şekilde, ChatGPT’ye iyi fikir örneklerinin verildiği ipuçlarıyla üretilen fikirler (önceki araştırmalarda daha yüksek kalite gösteren yaklaşım olan “birkaç atış istemi”) en benzer olanlarıydı. Bu ve diğer yöntemler arasındaki fark hala nispeten düşük olsa da, az sayıda istemin sonuncu olmasını beklemiyordum.
Ancak, zirveye çıkan bir bilgi istemi tarzı vardı.
Düşünce Zinciri yönlendirmesi kazandı
Düşünce Zinciri, en geniş çeşitlilikte fikir üreten yönergeydi.
Bu yöntem için ilk olarak yapay zeka aracının 100 fikir üretmesini sağladılar. Daha sonra, listeye geri dönmesini ve fikirlerin farklı ve kalın olup olmadığını belirlemesini ve iki fikrin aynı olmaması gerektiğini belirterek (ve bu talimatın önemli olduğunu vurgulayarak) öyle olacak şekilde değiştirmesini istediler. Daha sonra araca fikirlere bir isim ve ürün tanımı vermesi talimatı verildi.
İşte tam istem:
Aşağıdaki şartlara uygun yeni ürün fikirleri üretin: Ürün Amerika Birleşik Devletleri’ndeki üniversite öğrencilerini hedefleyecektir. Bir hizmet veya yazılım değil, fiziksel bir mal olmalıdır. Yaklaşık 50 USD’den daha düşük bir perakende satış fiyatıyla satılabilecek bir ürün istiyorum. Fikirler sadece fikirdir. Ürünün henüz mevcut olması gerekmediği gibi, açıkça uygulanabilir olması da gerekmez.
Bu adımları izleyin. İhtiyacınız olmadığını düşünseniz bile her adımı uygulayın.
İlk olarak 100 fikirden oluşan bir liste oluşturun (sadece kısa başlık) İkinci olarak, listeyi gözden geçirin ve fikirlerin farklı ve cesur olup olmadığını belirleyin, fikirleri daha cesur ve daha farklı hale getirmek için gerektiği şekilde değiştirin. Hiçbir iki fikir aynı olmamalıdır. Bu önemli! Ardından, fikirlere bir isim verin ve bunu bir ürün açıklamasıyla birleştirin. İsim ve fikir iki nokta üst üste ile ayrılır ve ardından bir açıklama gelir. Fikir 40-80 kelimelik bir paragraf olarak ifade edilmelidir. Bunu adım adım yapın!
Çoklu YZ stratejileri ve “Centaur” stratejileri kullanma
Stratejilerin çoğunun insan beyin fırtınacılarının kalitesine ulaşamaması hayal kırıklığı yaratsa da bazı iyi haberler de var: Araştırmacılar, genel olarak daha iyi bir çeşitlilik elde etmek için iki farklı ipucunun sonuçlarını birleştirebileceğinizi buldular.
Düşünce Zincirini başka herhangi bir ipucuyla birleştirmek en iyisi olma eğilimindeydi, ancak herhangi bir tekniği birleştirmek, farklı fikirler üretme yeteneklerini artırdı.
Ancak fikirlerinizi güçlendirmek için kendi beyin fırtınası sonuçlarınızı yapay zekanınkilerle de birleştirebilirsiniz. Araştırmacılar, öğrenci fikirlerinin YZ araçları tarafından üretilenlerden çok farklı olduğunu, bu nedenle kendi başınıza beyin fırtınası yapmanın ve ardından ChatGPT’nin de aynı şeyi yapmasını sağlamanın en etkili birleştirme yöntemlerinden biri olabileceğini buldular.
Sonuç
İnsanların hala egemen olduğu bir örnek görmek canlandırıcı, ancak yapay zeka hızla arayı kapatıyor ve iyi bir yönlendirme kullanarak sonuçları neredeyse insanlarla aynı seviyeye getirebilirsiniz.
Bununla birlikte, bu gerçekten yapay zeka-insan ekiplerinin güçlü yönlerini gösteriyor; her ikisini birlikte kullanmak, her ikisinin de tek başına olduğundan daha iyi sonuçlar verebilir.
Kaynak: Briana Brownell / Descript
Beğenebilirsin
Araştırma
Podcast sektörünün bir başka yüzü: Podfade
Podnews tarafından yapılan bir araştırmaya göre bu yılın Ocak ayında yayın hayatına başlayan 24.464 podcast’in 7.388’i, (yani %30,2’si) Şubat sonundan bu yana yeni bir bölüm yayınlamadı.
Yayınlanma tarihi
2 gün önce=>
19 Kasım 2024Podcast yayıncılarının podcast yayınlamayı bıraktığı “podfade” fenomeni ne kadar kötü?
Podnews tarafından yapılan bir araştırmaya göre bu yılın Ocak ayında yayın hayatına başlayan 24.464 podcast’in 7.388’i, (yani %30,2’si) Şubat sonundan bu yana yeni bir bölüm yayınlamadı.
Spotify for Creators’da Ocak ayında başlayan programların %22,7’si Şubat sonundan bu yana yeni bir bölüm yayınlamadı. Bu, Ausha için %20,4, Megaphone için %18,9, Podbean için %12,6 ve Libsyn için %12,3 olan ortalamadan daha iyi. Tahmin edebileceğiniz gibi, ücretsiz denemeleri iyi duyurulmuş podcast barındırma şirketleri, Spreaker (%40), RSS (%71) ve Hubhopper (%83) dahil olmak üzere en yüksek podfade seviyelerini gösteriyor.
Bu rakamlar Ağustos ayındaki Podcast Index verilerinden, akıştaki ilk ve son bölümlerin tarihleri kullanılarak hesaplandı. Bazı podcast barındırma şirketleri ücretsiz deneme sona erdiğinde ücretsiz hesapları siliyor, bu nedenle bu verilerde görünmüyorlar. Bu yılın Ocak ayında yeni programlar yayınlayan ilk 5 şirket Spotify for Creators, RSS, Buzzsprout, Spreaker ve Acast oldu. Bu şirketler o ay yeni programların %60’ını çekti.
Kaynak. PodNews
Araştırma
‘Podcast Seçimi’nde Trump çok daha fazla insanla konuştu
Edison Research, Trump ve Harris’in seçimden önce podcast’lerde yer almaları arasındaki karşılaştırmalı farkı gösteren bir çalışma yayınladı. Veriler, Trump’ın Harris’in dinleyici sayısının üç katından fazlasına ulaştığını gösteriyor.
Yayınlanma tarihi
6 gün önce=>
15 Kasım 2024Her seçim döneminde, seçmenlerin katılımını sağlamanın bir yolu olarak yeni bir iletişim aracı ortaya çıkıyor gibi görünüyor. Birçok kişi, her iki adayın da yüksek profilli programlarda yer alması nedeniyle 2024 başkanlık kampanyasını “Podcast Seçimi” olarak nitelendiriyor.
Tüm platformlardaki tüm programları ölçen tek hizmet olan Edison Podcast Metrics, bize her bir kampanyanın katılımlarından elde ettiği erişim hakkında güçlü bir gösterge sunabilir.
Podchaser’a göre – Başkan Yardımcısı Kamala Harris Temmuz ayında yarışa girdikten sonra Seçim Gününe kadar sekiz programa katılırken, eski Başkan (ve şimdi Başkan seçilen) Donald Trump 20 programa katıldı. Her ne kadar katıldıkları belirli bölümlerin dinleyici sayısına erişimimiz olmasa da ve bu bölümlerin ortalamadan çok daha fazla dinlendiğinden emin olsak da, bu programların ortalama izleyici kitlesine ilişkin tahminlerimiz var. Ve açıkça görülüyor ki Trump, Harris’ten çok daha fazla sayıda dinleyiciye hitap etti.
Katıldıkları her bir programın ortalama erişimini birleştirip birden fazla dinleyiciyi hesaba katmak için sonuçları tekilleştirdiğimizde, Trump’ın katıldığı podcastler ortalama bir haftada yaklaşık 23,5 milyon 18 yaş üstü Amerikalıya ulaşırken, Harris’in katıldığı podcastler ortalama bir haftada sadece 6,4 milyon 18 yaş üstü Amerikalıya ulaşıyor.
Trump’ın toplamı elbette Amerika’nın açık ara en büyük podcast’i olan The Joe Rogan Experience’a katılmasıyla daha da arttı. Ancak Rogan’ı Trump’ın hesaplamasından çıkarsak bile, Trump’ın diğer katılımlarının Harris’inkini çok geride bırakacağını belirtmek gerekir.
Amerika’nın en büyük podcast’lerinin birçoğunun haftalık erişimi, birçok kablolu televizyon ağının ve bireysel televizyon programlarınınkini geride bırakıyor. Hızla büyüyen bu kanalın her türlü ulusal konuşmada ya da medya stratejisinde kullanılmaya devam edeceğini beklemek yanlış olmayacaktır.
Kaynak: PodNews
Araştırma
Podcast dinleyicilerinin yüzde 80’i niş podcast’leri dinliyor
Acast, Edison Research ile birlikte hazırladığı Podcast Pulse raporunu yayınladı. Podcast dinleyicilerinin %80’i niş podcast’lere yöneliyor ve %63’ü bu programlarda reklamları atlama olasılıklarının daha düşük olduğunu söylüyor. Yüzde 92’si podcast dinlediklerini çünkü konuları diğer medyalara göre daha derinlemesine ele aldıklarını söylüyor.
Yayınlanma tarihi
3 hafta önce=>
30 Ekim 2024Podcast şirketi Acast, Podcast Pulse raporunu yayınladı. Bu rapor, podcast dinleyicilerinin %84’ünün markaların podcast odaklı çok kanallı bir kampanyada tanıtıldığını gördükten sonra harekete geçtiğini ortaya koyuyor. Bunlardan yaklaşık %60’ı marka hakkında daha olumlu düşünmüş ve %44’ü bir satın alma işlemi gerçekleştirmiş. Acast, çok kanallı kampanyaları, kitlelere podcasting ve sosyal medya, YouTube, canlı etkinlikler ve daha fazlası gibi diğer platformlar aracılığıyla ulaşanlar olarak tanımlıyor.
Günümüzde podcasting’teki en dikkat çekici eğilimleri inceleyen rapor, dinleyicilerin %80’inin belirli ilgi alanlarına sahip kişiler için içerikler üreten niş podcast’leri dinlediğini de ortaya çıkardı. Ayrıca, özellikle bu niş podcast dinleyicileri arasında %94’ü bir podcast reklamını duyduktan sonra harekete geçti.
Acast Baş İşletme Sorumlusu Greg Glenday, “Günümüzün algoritma odaklı içerik tüketiminde, podcast’ler inanılmaz derecede benzersiz bir deneyim sunuyor çünkü izleyicilere sunulmaktan ziyade onlar tarafından aranıyor. Bu, bir dinleyicinin bir podcast ile yaşadığı her bir temas noktasının tamamen kasıtlı olduğu anlamına geliyor. Bugünkü rapor, bu niyetin nasıl daha ilgili bir izleyici kitlesi yarattığını ve markalar için harekete geçmeyi sağladığını kanıtlıyor” dedi.
Acast, Edison Research tarafından yürütülen ABD’deki 1.000’den fazla podcast dinleyicisi üzerinde yapılan araştırmayla Podcast Pulse’u oluşturdu. Rapor üç ayrı temaya odaklanıyor: Podcast’lerin çoklu evreni, gerçek etki ve podcast’in ötesi.
Podcast’lerin Çoklu Evreni
Acast, raporunda podcast’lerin çoklu evrenini, her dinleyicinin bu ortamla kendine özgü, özel bir deneyim yaratma biçimi olarak tanımlıyor.
Bulgulara göre, dinleyicilerin üçte ikisi podcast’lerin ilgi duydukları şeyleri öğrenmenin en iyi yolu olduğunu ve %92’si belirli konular hakkında daha fazla bilgi edinmek için dinlediğini söylüyor. Bu ilgi alanları geniş kapsamlıdır ve dinleyiciler podcast akışlarında ortalama altı ayrı konuyu dinlediklerini söylüyor.
Bu ilgi alanları çok spesifik de olabilir; dinleyicilerin %80’i niş podcast’leri dinlediklerini söylüyor. Dinleyicilerin %60’ı bu niş şovların daha ilgi çekici olduğunu ve bu şovlarda reklamları atlama olasılıklarının %63 daha az olduğunu söylüyor. Ayrıca, dinleyicilerin yaklaşık %60’ı niş şovlardaki önerilere güvenme olasılıklarının daha yüksek olduğunu söylüyor.
Araştırma ayrıca podcast’lerin geleneksel medyanın tatmin etmediği şekillerde konularla bağlantı kurma fırsatı sunduğunu gösteriyor. Aslında, dinleyicilerin %64’ü podcast’lerin geleneksel medyada tipik olarak ele alınmayan konuları kapsadığını ve %60’ı podcast’lerin geleneksel medyada tipik olarak bulunmayan sesleri ve bakış açılarını içerdiğini kabul ediyor. Bir diğer %92’si podcast’leri diğer medya türlerine göre daha derinlemesine konuları kapsadığı için dinlediklerini söylüyor.
Reklam verenler için, özenle hazırlanmış podcast dinleme deneyimi, Acast’ın Birinci Taraf Veri Hedefleme ve Konuşma Hedefleme gibi hedefleme araçlarıyla hedef kitlelere ulaşmak için eşsiz bir fırsat yaratıyor ve onları en alakalı dinleyicilerle buluşturuyor.
Aslında, medya alıcılarının %79’u podcast reklamlarının etkili hedefleme yöntemleri olduğunu kabul ediyor ve dinleyiciler de bunu not ediyor. %56’sı, podcast’lerin ilgi alanlarıyla alakalı reklamlar içerdiğini söylüyor. Bu, test edilen medyalar arasında en yüksek oran.
Gerçek Etki
Podcast’leri diğer medya biçimlerine kıyasla ayıran birçok faktörden biri, izleyiciler arasında besledikleri topluluk duygusudur. Bu çalışmaya göre, dinleyicilerin yarısından fazlası podcast dinlerken kendilerini bir topluluğun parçası olarak hissediyor ve sosyal medya, YouTube, TV ve radyonun önünde ilk sırada yer alıyor.
Podcast dinleyicileri de bu topluluklarla oldukça etkileşim halindedir. Aslında, dinleyicilerin dörtte biri bir podcast’ten ürün satın almıştır ve %80’i favori podcast sunucusunun tanıttığı bir markayı veya ürünü değerlendireceğini söylüyor. Dinleyicilerin %88’i daha podcast reklamı nedeniyle harekete geçmiştir – bu, günlük podcast dinleyicilerine bakıldığında %92’ye çıkar. Harekete geçen dinleyicilerin %88’i arasında %57’si bir markanın web sitesini ziyaret etmiş ve %41’i bir podcast reklamını duyduktan sonra satın alma işlemi gerçekleştirmiştir.
Dikkat çekici bir şekilde, podcast dinleyicileri bu topluluklarda kendi etkilerini bile yaratıyor ve ortalama tüketicilere göre arkadaşlarına yeni ürün, hizmet veya içerik önerme olasılıkları %57 daha fazla.
Podcast’in Ötesinde
Bu rapora göre, podcast dinleyicileri podcast sunucularını takip ediyor ve içerikleriyle çeşitli kanallar üzerinden etkileşim kuruyor. Aslında, dinleyicilerin %80’i birden fazla platformda medya kişiliklerini takip ettiğini ve %68’i sosyal medyada üç veya daha fazla podcaster’ı takip ettiğini söylüyor.
Özellikle, %75’i YouTube’da bir podcaster’ı, %59’u Instagram’da, %54’ü Facebook’ta ve %41’i TikTok’ta takip ediyor. Bu, Z kuşağı dinleyicileri arasında biraz farklılık gösteriyor; %73’ü YouTube’da bir podcaster’ı, %58’i Instagram’da, %53’ü TikTok’ta ve %31’i Facebook’ta takip ediyor.
Ek olarak, podcast dinleyicilerinin yaklaşık %50’si, gösterinin dışında gördükleri veya duydukları podcast sunucularıyla daha fazla etkileşime girdiklerini söylüyor. Bu, podcast dinleyicilerinin %77’sinin bir podcast’in video versiyonunu izlediklerini ve yarısının bir podcast’in sosyal medya hesabına yorum yaptığını veya paylaşım yaptığını söylemesine yol açtı. Bu ayrıca, beş dinleyiciden birinin canlı bir gösteriye veya etkinliğe katıldığını söylemesiyle, yüz yüze etkileşime de yol açıyor.
Reklam verenler için, podcast’lerin bu çok kanallı etkisi, bu kitlelerle onların kabul edebileceği şekillerde etkileşim kurmak için daha fazla fırsat yaratıyor. Aslında, podcast dinleyicilerinin yaklaşık %75’i sosyal medyada en sevdikleri sunuculardan bir markayı düşüneceklerini söylüyor. Özellikle YouTube’a bakıldığında, podcast dinleyicilerinin %72’si platformda podcaster’lar tarafından reklamı yapılan markaları düşüneceklerini söylüyor.
En önemlisi, podcast odaklı çok kanallı kampanyalarda tanıtılan markaları gördükten veya duyduktan sonra harekete geçtiğini söyleyen dinleyicilerin %84’ünün neredeyse yarısı bir satın alma işlemi gerçekleştirmiş ve üçte ikisi yeni bir markayla tanışmıştır. Bu, podcast odaklı çok kanallı kampanyaların tüketiciliği yönlendirmek ve yeni tüketiciler keşfetmek için değerli olduğunu kanıtlıyor.
Raporun tamamını buradan indirebilirsiniz
Kaynak: PodNews
Podcast sektörünün bir başka yüzü: Podfade
Amazon Music, Audible’ın sesli kitap seçkisini içerecek
‘Podcast Seçimi’nde Trump çok daha fazla insanla konuştu
En son
- Haberler3 yıl önce
Podcast’ten para kazanmanın 12 yolu
- Haberler2 yıl önce
Spotify’dan ‘Şişedeki Çalma Listesi’
- Etkinlik1 yıl önce
‘Podcast Dinliyorum’ etkinliğinin ikincisi 25 Ekim’de
- Araştırma3 yıl önce
Mart ayına Anchor, Buzzsprout ve Spreaker damgası
- Haberler2 yıl önce
Video podcast nedir?
- Haberler2 yıl önce
Podcast’leri nasıl daha hızlı dinleyebilirsiniz?
- Haberler2 yıl önce
Daniel Ek Spotify’ın büyük vizyonunu anlattı
- Haberler3 yıl önce
Hedef Filo İle Değişik Kafalar Podcast’i Yayında