Como a busca baseada em ÁUDIO mudará a indústria de podcast

 

2019 até esse momento é o ano do podcast. Esse ano promete mudar a indústria para sempre.

Por que?

Devido a 3 (três) fatores principais:

1. A concorrência está finalmente sendo capaz de quebrar o muro da apple;
2. A monetização de podcast está avançando;
3. A descoberta de podcast está subindo para o próximo nível.

Os podcasters se beneficiam hoje de pouca distração em relação a sua mensagem, uma vez que o conteúdo em áudio entra diretamente nos ouvidos das pessoas e podem criar um forte vínculo emocional com o público. No entanto, existe uma ressalva, as ondas de áudio são difíceis de indexar. Ao mesmo tempo, indexar o conteúdo é o que o torna detectável por meio de um mecanismo de pesquisa.

Embora você possa pesquisar facilmente um artigo e apontar o conteúdo mais relevante palavra por palavra, isso não foi possível para o áudio. Assim, a pesquisa tradicional de podcasts se baseia no conteúdo indexado por títulos escritos, descrição e conjuntos de palavras-chave selecionadas.

Em outras palavras, ao pesquisar por podcasts, o conteúdo é julgado apenas pela capa.

Porém, em 2019 tudo está mudando! Finalmente estamos caminhando para a descoberta baseada em áudio.

Mas como isso funciona?

A (IA) inteligência artificial, que é a inteligência demonstrada pelas máquinas, está transformando a indústria. O PLN que é um subconjunto da IA, que se concentra no desenvolvimento do sistema permite que os computadores se comuniquem com as pessoas usando a linguagem cotidiana.

Agora, como isso se traduz na indústria de podcast?

Aí vem a última palavra da moda: RAF – Reconhecimento Automático de fala. O reconhecimento de fala e o PLN (processamento de linguagem natural) geralmente são usados juntos nos mecanismos de reconhecimento automático de fala. Primeiro, o reconhecimento de fala determina exatamente o que foi dito. Segundo, o PLN examina a intenção do que foi dito.

Para podcasters, ou mais especificamente para o conteúdo de áudio produzido, isso significa que todas as palavras agora podem ser transcritas e, portanto, indexadas. Os podcasts agora podem ser descobertos não apenas com base em sua capacidade de escrever bons títulos, descrições e aplicar o conjunto certo de palavras-chave, mas também no conteúdo explícito – palavra por palavra.

Quem é o principal player para a pesquisa e descoberta com base em conteúdo e áudio?

Bem, há apenas um que precisa ser mencionado. Google.

Sim, o Google está entrando no jogo de podcast e eles entraram para valer. Eles estão transcrevendo podcasts automaticamente e os tornam pesquisáveis por meio de seu mecanismo de pesquisa. Suas transcrições abrangem todo o programa, tornando possível indexá-lo palavra por palavra.

De fato, mesmo com a precisão de reconhecimento não atingindo 100% das transcrições, às vezes estão apenas a cuspir uma palavra errada, ainda assim, esse é um grande passo para a indústria.

A Google está a adotar uma abordagem móvel interessante com o aplicativo de podcast sendo pré-instalado em dispositivos Android.

Com essa abordagem, a Google deseja converter todos os usuários do Android em ouvintes ativos de podcast. As previsões dizem que isso será fundamental para dobrar a quantidade de ouvintes de podcast em menos de dois anos.

O que muda

Para os ouvintes, isso significa que eles poderão encontrar podcasts mais relevantes e descobrir conteúdo além de simples listas de gráficos.

Para os podcasters, ele traz o potencial de aumentar ainda mais o seu público.

No entanto, isso não vem sem investimento. Para usar o potencial de pesquisa completo do Google Podcasts, eles precisam seguir as diretrizes da empresa para a descoberta de podcast e implementá-las em seu site, para que o rastreador da empresa funcione.

Assim, ter um site dedicado será uma obrigação. Além disso, as transcrições do áudio não estão sendo geradas para todos os episódios, limitando a capacidade de descoberta em certa medida.

Conclusão

Os cientistas da fala enfatizam que, embora os sistemas de transcrição automatizada de áudio tenham sido significativamente aprimorados, eles ainda estão longe de serem perfeitos. Embora a transcrição automática possa obter 95% de precisão, isso só é possível nas melhores circunstâncias. Um sotaque, um microfone mal colocado ou um ruído de fundo pode diminuir a precisão.

Por enquanto, essa continua sendo uma das fronteiras mais desafiadoras no campo da inteligência artificial, e esperamos que em 2020 essa barreira seja superada e que os 100% tão almejado sejam finalmente atingidos.

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Por Rodilson Silva

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