英国的独立报纸现在已经数字化了
你可能认为你选择阅读一个故事比另一个，或观看一个特定的视频，而不是所有的其他人都oring着你的注意。
但事实上，你可能被发行商使用聪明的机器学习算法操作。
眼球的在线战斗已经走向高科技。
网站每天都有大约5亿条推文，430,000小时的YouTube视频上传，以及超过8000万张新Instagram照片。只是跟上我们的朋友的Facebook和Twitter更新似乎是一个全职工作。www.szrs2008.com
但是这些技术实际上是工作吗？
时间问题
最近的启动Echobox已经开发了一个系统，它说人们猜测的混合。通过分析大量数据，它可以了解特定受众如何在一天的不同时间对不同的文章做出反应。
然后选择最好的故事，并发布最好的时间。
Echobox声称其系统产生的推荐流量从Facebook平均增长71％，从Twitter增加142％。 该软件已经被诸如Vogue，Le Figaro和Telegraph Media Group等发行商使用。
Echobox创始人兼首席执行官安托万·阿曼（Antoine Amann）说：“想象一个超人的编辑，对其观众有着非常深刻的理解，但速度快了100倍。
“我们使用的数据既是历史数据，也是实时数据，例如，我们的系统将非常了解过去的[发布]时代的工作状况，同时分析当前在网络上的趋势。 “。
法国日报Le Figaro的数字出版商Anne Pican说，他们已经看到了好处。www.szrs2008.com
“社交媒体优化一直是一个严重的头痛，”她说。 “它不仅是非常复杂，但它是很多猜测，需要一个更科学的方法。
“自从使用Echobox以来，我们的交通流量大幅上升，节省了宝贵的时间。
开花
面临日益减少的印刷流通的传统报纸特别热衷于吸引新的数字受众。
例如，纽约时报（NYT）已经建立了Blossom，一个在消息传递应用Slack中构建的智能“赢咖4”。
它使用机器学习来预测博客帖子和文章将如何在社交媒体上执行。 它也可以告诉编辑哪些推广。
如果记者发送一个直接消息，如“开花Facebook？”，赢咖4将回应一个链接列表，它认为它会在社交媒体平台上做得很好的时候。
据其开发人员称，Blossom帖子获得的点击量比不推荐的点击多出约380％。
哪个标题？
这种类型的历史和实时分析表明，某些标题，照片和主题在不同的时间在不同的时间与不同的观众在不同的设备上吸引更多的关注。
在没有机器学习计算机的帮助下预测这是非常棘手的。
诸如Chartbeat和Echobox等程序也可以让发布商实时测试同一个故事的不同标题和促销推文。
像BBC网站的某些部分使用的SocialFlow这样的程序应用算法来尝试预测社交媒体受众何时最容易接受更新。
然后它可以在“最佳”时间自动发布消息，测量有多少人查看帖子，最重要的是，有多少人需要点击到原始文章。
营销炒作？
但是使用数据分析来了解读者和观众的行为，然后根据分析做出发布决策，真的算作AI？
由于知识产权的原因，NYT对赢咖4的确切工作保持了紧张，但报纸和Blossom主要设计师的资深数据科学家Colin Russel说：“我们将它描述为AI。
“我们正在模仿一个编辑团队会做什么，如果他们有足够的时间和一个白板足够大，足以观察和枚举所有的故事，他们的发布历史，所有可能的地方，他们可以张贴。
“这绝对是一个赢咖4。
Echobox还将其服务描述为“赢咖4满足在线出版”。
但是Tom Cheesewright，未来主义者和咨询公司“未来之书”负责人将这种技术描述为“更多的是一种工具而不是智能”。
“我认为这可能是一个可能被称为AI的外边缘。在这里，一个更平凡的术语，如机器学习或预测分析可能更合适。
