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YESEO:帮助新闻编辑选配最有效标题的创新工具

作者 Ryan Restivo
Aug 4, 2023 发表在 受众参与
Lightbulb with thought boxes

标题对新闻报道的传播是非常重要的;它们很可能是决定文章会否被阅读的最重要元素。

每连我这样说,我都会想起为什麽 The Conversation 的 Joel Abrams 曾对我说:记者努力制作他们的故事,但有时却未能有力为文章起一个引人注目的标题。

我的应用程序 YESEO 旨在帮助新闻编辑室採用 SEO 的最佳实践;目前,YESEO 将已被包含在 Slack 的应用程序目录中

YESEO 将标题置于 Slack 用户体验的中心:无论是提取故事中的内容并将其与标题中的内容联繫起来,还是使用生成型预训练变换模型(GPT)来帮助创建更好的标题,YESEO 的目标是成为一个有用的助手,帮助新闻编辑室为他们最重要的故事争取更广泛的受众。

YESEO 使用教学

作为雷诺新闻学院(RJI)学人计划的一部分,我跟很多新闻编辑室合作,将 YESEO 构建为 Slack 的附加应用程序;这是在 3 月份透过 RJI 推出 YESEO 之后数个月持续改进的成果。

这改进令全球用户更容易造访:当你希望在工作区中添加应用程序时,搜索 “YESEO” 即能找到它;单击 “添加到 Slack” 后,你将被引导往 yeseo.app 主页以确认添加。

将 YESEO 添加到 Slack 应用程序目录还意味着它能与 Slack 的最佳实践兼容,例如轻易发送 “帮助” 的指令就能获得相关教学或是一般帮助。因此,你现在能随时发问,而此应用程序将会为你提供有用的资源。

 

YESEO in Slack directory

 

当我创建工具时,我最看重的是降低用户找到所需内容的门槛。YESEO 的核心功能旨在帮助用户了解他们的故事中有哪些关键词,并为他们提供有关其故事将如何在线被搜索的意念。

要收到故事分析,只需使用 “/analyze” 指令并贴上网址 URL;任何未发表的故事都可以放入 Slack 中的文本框中——就像複製和粘贴一样简单。

该应用程序将按钮作为快速检索数据的起点。每个按钮都犹如展开一场新的冒险,无论是查找关键词数据、向其他用户分享故事,还是使用 GPT 数据;而其中一个按钮就是 “建议标题”。

 

Story analysis in YESEO

 

“对很多人来说,技术和新闻编辑室等同恐惧,” 一家加拿大媒体最近告诉我。我也亲身见证了这一点:新闻编辑室可能会因引入新技术而感到不少挑战,因此抵制变革。

YESEO 的每一环都在希望展示 GPT 这类技术能如何帮助新闻编辑室更好地完成工作,且它生成的每个意念都是在为新闻编辑室提供建议,去选配更好的标题;用户则能按建议的效果,来决定是否使用他们看到的数据。

 

Generated headline ideas

 

记者还可以使用 YESEO 来确认他们的直觉是否对。他们只需点击一个按钮即可生成五个意念,以快速启动他们的构思流程,并在 Slack 上的群聊空间中与同事分享对标题的想法。我访问过的新闻编辑室表示,他们会结合两个标题建议的部分内容,为他们的故事制定一个独特的标题。

通过试验提高产出

自从 YESEO 三月份发布以来,我一直在测试它,希望优化它会建议的标题。我首先测试了 GPT 4 或 GPT 3.5 是否能向新闻编辑室回馈更多有用的数据,因为 GPT 4 的成本比 3.5 模型高 15 倍。在那次 A/B 测试中,我发现它们的产出大致相等。

我在调查反馈中收到的一些较突出的评价。有不同的新闻编辑室分哨告诉我:“我们的风格不使用词首字母大写作为标题” 和 “它们不是很具体,而且都是全大写的。” 我知道这意味着还有进一步优化的空间。

 

Reader feedback about suggested headlines

 

我对标题生成提示作了一个小调整:我要求它 “使用美联社风格”。此后,调查反馈显示每个模型中用户对建议标题的满意度都提高了 10 个百分点。

 

Reader feedback about suggested headlines with AP style

 

许多人告诉我,GPT 在应用美联社风格方面不够精通,但在创建新闻标题时,它似乎大大改进了建议。

我已开始测试如何能按正在使用的个别媒体来优化生成的标题,而这启发源于我收集所得关于如何 “从用户学习” 的反馈。这想法是,如果你的机构编撰更多对话式标题,模型是否可以开始理解这一点,并相应地提供建议,同时仍能为其他媒体提供其他风格的标题。

我不断思考如何优化 YESEO 为新闻编辑室提供的服务。YESEO 的所有测试都以 A/B 测试的形式运行,因此用户不知道他们在特定时间获得了什麽数据;用户接收对照组或测试组,然后提供反馈。

 

Feedback prompt from YESEO

进一步了解我们的用户

自 3 月份推出以来,YESEO for Slack 已有 170 多个工作群组安装,按用户的要求提供数据以作出更好的决定。

从用户身上了解到成功故事令人格外鼓舞,比如在伊利诺伊州新闻广播协会春季大会上的一次在线交流中,NPR 电台 WNIJ 新闻总监 Jenna Dooley 表示,YESEO 的洞见帮助他们制作出在逾一年间的最高观看人次故事。俄克拉荷马州的多个新闻编辑室则告诉我,将这应用程序整合到他们的工作流程中并从中获益很容易。

了解到这些分享——从安装到使用再到反馈——也帮助我塑造了这产品的未来。如今,YESEO 支援八种语言模型(英语、法语、西班牙语、葡萄牙语、德语、芬兰语、挪威语和瑞典语)。用户注册并不需要电邮、用户登录名或信用卡信息。

之前我想成为 RJI 学人计划成员的原因,是因为我想利用我的技能制作一款可广被传播的产品,而这产品不仅能让一个新闻编辑室受益,同时简化 SEO 的麻烦,帮助新闻编辑室整合有用、实用的数据来令改进他们制作的故事。

如今,任何工作群组都可以直接从 Slack 应用程序目录中安装 YESEO,并活用此工具来帮助记者制作更好的标题,并从他们的报道中获得更多信息。


图片来源:Photo via Pexels by Pixabay.