Von Podcasts zu Blogs: Die besten KI-Tools für Podcaster

Veröffentlicht: 2023-10-20

Wir sind in eine neue Ära der Content-Erstellung eingetreten, in der maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz keine Schlagworte mehr sind, sondern leistungsstarke Werkzeuge in unseren kreativen Prozessen. Einer der besten Anwendungsfälle besteht darin, Inhalte von einem Medium in ein anderes umzuwandeln, beispielsweise beim Podcasting.

Auch wenn die Wurzeln der Branche in traditionellen Medienformaten liegen, verändern hochmoderne KI-Tools für Podcaster die Spielregeln. In diesem Beitrag gehen wir näher auf die Beziehung zwischen KI und Podcasts und Blogposts ein, um es einfacher zu machen, das eine in das andere umzuwandeln.

Jacqueline Foster

Nachfragegenerierungsmarketing, Lever.co

Wir können uns darauf verlassen, dass sie immer wieder neue Ideen einbringen

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Ein neuer Ansatz für Inhalte: Von Podcasts bis hin zu Blogbeiträgen

Traditionell waren Podcaster und Autoren in etwas getrennten Bereichen tätig. Die moderne KI-Technologie reißt diese Mauer jedoch ein und öffnet den Schöpfern Türen. Vor dem Aufkommen von Tools wie ChatGPT oder Google Bard war die Umnutzung von Inhalten von einem Format in ein anderes eine viel arbeitsintensivere und zeitaufwändigere Aufgabe.

Jetzt können Sie mit ein paar verschiedenen KI-gestützten Tools im Handumdrehen einen Podcast in einen Blog-Beitrag verwandeln oder umgekehrt. Videoaufzeichnungsplattformen wie YouTube und Riverside werden immer intelligenter, sodass aufgezeichnete Stimmen nun automatisch über KI transkribiert werden können.

Mit Riverside zum Beispiel muss ein Podcaster seine Podcast-Episoden nicht mühsam anhören und abtippen. Stattdessen liefert die KI im Handumdrehen eine nahezu perfekte Transkription:

Rev ist ein weiteres Tool, das beim Transkribieren von Videos und Podcast-Episoden von Spotify oder anderen Quellen äußerst kompetent ist und schnelle Bearbeitungszeiten bietet:

Es gibt auch eine Handvoll kostenloser Tools, die alle in der Lage sind, aufgezeichnete Sprache in geschriebenen Text umzuwandeln, wie zum Beispiel:

Otter
Beschreiben
Entschlüsselung

Und dabei bleibt es noch nicht. Nach der Erfassung der Transkription können die Daten in einen anderen KI-Dienst wie ChatGPT eingespeist werden, der sie in einen Blog-Beitrag mit spezifischen Formatierungselementen wie Überschriften, Listen, hervorgehobenen Erkenntnissen usw. umwandeln kann:

Kosten- und Zeiteffizienz: Unser Prozess zur Anpassung von Podcasts an Artikel

Die herkömmliche Inhaltserstellung erfordert viele Kleinigkeiten und Schritte, bevor Sie tatsächlich mit der Anpassung des Inhalts an Ihr gewünschtes Format beginnen können. Der Einsatz generativer KI kann Ihnen dabei helfen, viele dieser Schritte zu überwinden und viel schneller zum kreativen Teil zu gelangen.

Wir sollten jedoch klarstellen, dass wir nicht dafür plädieren, dass Sie Ihr Transkript einfach in ChatGPT oder Google Bard einfügen und es so veröffentlichen, wie es ist. Auf keinen Fall. Das Ergebnis wäre ziemlich schrecklich, da diese KI-Tools ihre Grenzen haben:

Die richtige Antwort auf die obige Frage ist zwei Mal. Indien gewann die Cricket-Weltmeisterschaft zunächst 1983 und dann 2011.

Die menschliche Finesse kommt ins Spiel, indem man von Anfang an die richtige Eingabeaufforderung erstellt, anschließend die Antwort analysiert und bei Bedarf Anpassungen und Änderungen vornimmt.

Wir haben zahlreiche Eingabeaufforderungen durchlaufen, bevor wir zu einer geeigneten Vorlage gelangten, die wir als Vorwort für jede ChatGPT-Sitzung verwenden, um eine Podcast-Episode in einen Blog-Beitrag umzuwandeln.
Hier ist ein Beispiel dafür, wie wir unsere Eingabeaufforderung für ChatGPT und Bard strukturieren, um beim ersten Versuch die bestmögliche Antwort zu erhalten:

„Nehmen Sie das folgende ####-Wort-Podcast-Transkript mit zwei Moderatoren und wandeln Sie es in einen Blog-Beitrag mit 1.500 Wörtern um, der so klingt, als wäre er von einem einzigen Autor geschrieben worden. Das Fokusschlüsselwort ist „______“. Stellen Sie sicher, dass der Text reibungslos fließt, sich zusammenhängend anfühlt und die wichtigsten Punkte auf sinnvolle Weise erläutert. Behalten Sie die wesentlichen Informationen und den Geist des Gesprächs bei, aber Sie können bei Bedarf umformulieren, Kontext hinzufügen oder Beispiele bereitstellen.
Hier ist das Transkript: [ ]“
Von dort aus erstellt ChatGPT aus dem Transkript einen (normalerweise) anständigen Blog-Beitrag. Es ist nie perfekt, aber hier kommt die menschliche Bearbeitung ins Spiel.

Ein Redakteur wird sich darauf konzentrieren, den Inhalt zu bereichern, indem er die Sprache bereinigt und Statistiken, relevante Links und Bilder hinzufügt. Dies optimiert sowohl die Kosten als auch die Qualität des Outputs und zeigt, dass KI den menschlichen Input nicht nur ersetzt, sondern ihn verbessert.
Es ist wichtig zu beachten, dass je mehr Aufwand Sie in Ihre Eingabeaufforderung stecken und Ihre Ausgabekriterien definieren, desto wahrscheinlicher ist es, dass die Antwort von ChatGPT oder dem von Ihnen verwendeten Sprachmodell genau Ihren Anforderungen entspricht.
Kurz gesagt, diese Sprachmodelle leben von der Spezifität.

Optimierung der Kundenkommunikation mit KI
Riverside und ChatGPT kümmern sich also um die Erstellung von Inhalten, aber wie sieht es mit der Kundenkommunikation aus? Die Antwort liegt in der Integration von KI mit Sales-Intelligence-Tools.
Unsere Lösung der Wahl ist Gong , ein KI-Tool, das Kundenanrufe aufzeichnet und den Mitgliedern des Vertriebsteams umsetzbare Erkenntnisse liefert:
Gong ist ein Emotionsdetektor und nicht nur ein Aufzeichnungsgerät. Es dient als. Durch die Analyse der Nuancen eines Anrufs können Unternehmen die Stimmung des Kunden einschätzen. Anschließend wird diese Bewertung auf einer Skala von eins bis zehn bewertet, wobei zehn die beste Bewertung darstellt.

Stellen Sie sich ein Ampelsystem für Ihre Geschäftsbeziehungen vor. Das ist das Modell, das Gong verwendet. Werte von 9 oder 10 bedeuten grünes Licht und zeigen an, dass alles in Ordnung ist. Gelb bedeutet Punkte zwischen 7 und 8, ein Signal, vorsichtig vorzugehen. Jeder Wert von 6 und darunter ist ein rotes Licht, das sofortiges Handeln erfordert.
Diese Emotionserkennungsfunktion ist normalerweise in ein Echtzeit-Dashboard integriert und sammelt die Ergebnisse in einer wöchentlichen Tabelle. Mit einem solchen System kann ein Unternehmen den Zustand der Kundenbeziehungen im Laufe der Zeit problemlos verfolgen.

Wenn beispielsweise die Stimmung eines Kunden drei Wochen in Folge gelb oder rot ist, sollten die Alarmglocken schrillen. Dieser proaktive Ansatz ermöglicht es Unternehmen, Probleme zu erkennen, bevor sie zu echten Problemen werden, was zu besseren Kundenbeziehungen und letztendlich zu besseren Geschäftsergebnissen führt.
Letztes Wort zu KI-Tools für Podcaster
KI leistet weit mehr als nur die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben. Es revolutioniert die Art und Weise, wie wir über die Erstellung von Inhalten und Kundenbeziehungen denken. Von Riversides Fähigkeit, gesprochenes Material passiv zu transkribieren, bis hin zu Gongs Sentiment-Analysefunktionen ist der Spielraum für Innovationen riesig.

Egal, ob Sie Podcaster, digitaler Vermarkter oder Unternehmensstratege sind, die Frage ist nicht , ob Sie KI-Tools einsetzen sollten, sondern wann .
Wenn Sie bereit sind, Ihre Inhalte mit KI-Tools zu verbessern, können die KI-Experten von Single Grain Ihnen helfen!
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Weitere Einblicke und Lektionen zum Thema Marketing finden Sie in unserem Marketing School-Podcast auf YouTube.