AI对传统媒体的影响与应用策略

【摘 要】新媒体时代，传统媒体面临诸多挑战，而人工智能（AI）技术的发展为其转型带来新机遇。本文从内容生产、传播分发、用户互动及数据分析等方面阐述人工智能在传统媒体中的应用，从中分析传统媒体的转型契机，并提出助力传统媒体提升生产效率、优化用户体验、创新商业模式实现转型升级的AI应用策略，以期为传统媒体的转型发展提供参考。

【关键词】新媒体时代；人工智能；传统媒体转型

随着互联网技术的飞速发展和智能移动设备的广泛普及，传统媒体面临着新媒体平台的激烈竞争，陷入受众流失、广告收入下滑等困境，生存空间不断受到挤压。与此同时，人工智能（AI）技术犹如一颗璀璨的新星，在科技的天空中迅速崛起。AI以其强大的数据分析能力、高效的自动化处理以及智能化的交互模式，为传统媒体带来了新的技术支撑和转型契机。深入探讨AI助力传统媒体应对新媒体挑战，实现转型升级，具有重要的现实意义。

一、新媒体时代传统媒体面临的挑战

（一）受众对信息的需求愈发个性化和即时化

在新媒体环境下，受众可以通过社交媒体、新闻客户端、短视频平台等众多新媒体渠道获取信息[1]。传统媒体的受众基础逐渐被削弱，曾经依赖报纸、电视等获取新闻的受众，如今更多地转向手机新闻客户端。以《人民日报》为例，虽然其纸质版仍有广泛影响力，但随着新媒体的发展，其也积极拓宽新媒体渠道，以满足不同受众的需求。

在快节奏的现代生活中，受众对信息的需求愈发个性化和即时化。人们期望能够在第一时间获取符合自己兴趣爱好和特定需求的信息。而传统媒体由于其相对固定的传播模式和内容编排，往往难以满足受众在这方面的需求。例如，在突发新闻事件中，新媒体平台往往能够更快地发布信息，而传统媒体的反应速度相对较慢。

（二）传统媒体在时效性和内容创新性上面临挑战

传统媒体的内容生产流程相对烦琐，从选题策划、采访、编辑到审核发布，每一个环节都需要耗费大量的时间和人力。在新媒体时代，信息的更新速度极快，传统媒体的生产流程难以适应快速迭代的要求。例如，一些新闻网站可以在几分钟内发布一篇新闻稿件，而传统媒体可能需要数小时甚至一天的时间。

新媒体降低了内容生产门槛，大量自媒体用户生成内容（UGC）涌现。这些内容具有贴近生活、形式多样、时效性强等特点，在一定程度上可以满足受众对多元化信息的需求。相比之下，传统媒体在内容创新性上受到挑战。例如，微博上的热门话题往往由用户发起，传统媒体则是跟进报道。

（三）传统媒体的新媒体平台传播效果不佳

新媒体的兴起带来了传播渠道的多样化和内容的碎片化。各种新媒体平台层出不穷，信息可以通过微博、微信、抖音等众多渠道迅速传播，以短视频形式呈现的碎片化内容更受欢迎。而传统媒体的传播渠道则相对受限，主要依赖报纸、电视、广播等传统媒介，难以覆盖全部受众。例如，年轻一代受众更倾向于通过短视频平台获取信息，传统电视媒体的受众群体逐渐老龄化。

虽然传统媒体也在积极拓展新媒体渠道，但由于缺乏有效的传播策略，往往难以在众多新媒体平台中脱颖而出，导致其新媒体平台的传播效果往往不如预期。例如，一些传统媒体的官方微博账号粉丝数量较少，互动性不强。

（四）传统媒体广告收入持续下滑

在新媒体时代，广告市场逐渐向新媒体转移，传统媒体的广告收入持续下滑。互联网广告、社交媒体广告等新媒体广告的兴起，使得广告主更加倾向于在新媒体平台上投放广告。例如，一些企业更愿意在微信公众号上投放广告，而减少在传统媒体上的广告投入。

为了应对这一挑战，传统媒体需要积极探索新的盈利模式。内容付费、电商融合等模式成为传统媒体转型的重要方向。然而，这些新的盈利模式在实践中也面临着诸多困难和挑战。例如，内容付费需要传统媒体提供高质量的独家内容，才能吸引用户付费订阅，电商融合模式需要传统媒体具备一定的电商运营能力，才能实现流量变现。

二、AI带给传统媒体的转型契机

（一）AI在传统媒体中已广泛使用

内容生产领域。AI写作助手以自然语言处理技术为支撑，可快速生成新闻稿件与文章。如腾讯写作机器人（Dreamwriter）在体育赛事报道中，能迅速产出包含比分、精彩瞬间及运动员表现分析的赛事新闻。AI视频编辑借助图像识别和视频处理技术，实现智能剪辑与合成。央视在大型纪录片制作中运用该技术，提高制作效率与质量。AI音频处理依托语音识别技术，实现音频自动转录与翻译。喜马拉雅等音频平台借此为用户提供多语种音频内容。

传播分发领域。个性化推荐通过用户画像和数据分析，为用户定制内容。传统媒体如报纸、电视台等，开始采用AI算法对用户的行为和偏好进行深度分析，从而推送个性化的内容。例如，《人民日报》就在积极推进跨平台融合，提升传播覆盖面与影响力。

（二）提升生产效率

自动化处理数据信息。AI凭借其强大的计算能力和数据分析能力，可以自动化处理大量数据和信息，从而极大地提高内容生产的效率和准确性。在新闻报道中，AI可以快速收集和分析各种数据来源，包括社交媒体、新闻网站、政府数据库等，为记者提供全面、准确的信息支持，帮助他们更快地撰写新闻稿件。

减轻编辑人员负担。AI写作助手、视频编辑等工具的应用，大大减轻了编辑人员的工作负担。编辑人员不再需要花费大量时间进行重复性的工作，而是可以将更多的时间和精力专注于内容创新和策划。例如，AI写作助手可以根据给定的主题和关键词，自动生成一篇结构完整、语言通顺的新闻稿件，编辑人员只需要对其进行适当地修改和完善即可。

（三）优化用户体验

进行个性化推荐和智能分发。通过对用户行为数据的分析，AI可以实现内容的个性化推荐和智能分发，满足用户的个性化需求。新闻客户端可以根据用户的浏览历史、搜索记录等数据，为用户推荐他们感兴趣的新闻资讯；视频平台可以根据用户的观看历史和偏好，为用户推荐个性化的视频内容。

提升互动体验。虚拟主播、智能客服等应用的出现，也极大提升了用户与媒体的互动体验感，增强了用户黏性。虚拟主播可以通过生动的形象和自然的语言与用户进行互动，为用户提供更加丰富、有趣的互动体验；智能客服可以随时随地为用户提供在线咨询服务，解决用户的问题和疑惑。例如，央视频推出了“小小撒”“小灵”等多款虚拟主持人。这些虚拟主持人具备超写实的形象，能做到信息收集分析、新闻稿件编写以及播报的“采”“编”“播”一体化，实现信息海量化处理，并且可以24小时全天候播报，有利于新闻的及时传播，引领了主流媒体价值的传播新模式。

（四）创新商业模式

探索新盈利模式。AI可以助力传统媒体探索新的盈利模式，如内容付费、电商融合等。通过AI对用户行为数据的分析，传统媒体可以了解用户的需求和偏好，为用户提供更加个性化的付费内容和服务[2]；通过与电商平台合作，传统媒体可以实现内容与商品的无缝对接，为用户提供“一站式”的购物体验，实现流量变现。

精准投放广告。AI还可以构建更加精准的广告投放策略，提高广告收入。AI通过分析用户的兴趣、行为、地理位置等信息，为广告主提供更加精准的广告投放方案，提高广告的点击率和转化率。以今日头条为例，该平台借助AI技术深度剖析用户行为数据。当用户频繁浏览科技类资讯且身处一线城市时，若有科技产品广告主寻求投放，其AI系统便会精准地向此类用户推送广告。例如，某手机品牌推出新款高端智能手机，平台会将广告精准推送给那些对科技感兴趣、具备一定消费能力且可能有换机需求的用户，以此提升广告的点击率与转化率，进而增加广告收入。此外，今日头条还依据用户的浏览时间、使用频率等，在合适的时间和场景进行广告投放，以提高广告效果和用户对广告的接受程度。

（五）构建更加开放协同的媒体生态

促进跨界融合。AI可以促进传统媒体与其他行业的跨界融合，构建更加开放、协同的媒体生态。传统媒体可以与科技公司合作，利用AI开发新的媒体产品和服务，可以与金融机构合作，探索金融科技在媒体领域的应用，可以与教育机构合作，开展在线教育业务等。

实现资源共享。通过AI，传统媒体可以与其他媒体、平台实现资源共享、互利共赢。不同的新闻媒体可以通过AI实现新闻资源的共享和整合，提高新闻报道的质量和效率，传统媒体可以与社交媒体平台合作，利用社交媒体的传播优势，扩大自己的影响力和传播范围。例如，央视新闻就在抖音开设官方账号，对重大活动如国庆阅兵、两会等进行实时直播，吸引众多用户观看并互动，有效拓宽了传播范围。通过在社交媒体上的广泛传播，更多人得以了解央视新闻的报道，进而提升了其影响力。在品牌推广层面，借助在社交媒体平台的持续运营，央视新闻塑造出更为亲民、及时且权威的品牌形象。

三、传统媒体应用AI转型的策略

（一）加强技术研发，创新应用场景

传统媒体应加大对AI技术研发的投入力度，吸引优秀的技术人才，组建专业的技术研发团队。通过持续的研发投入，不断提升AI在媒体行业的应用水平。例如，传统媒体可以设立专门的AI技术研发基金，鼓励内部技术人员开展创新性的研究项目，同时与外部科技企业合作，共同探索AI在媒体领域的前沿应用。

传统媒体应积极探索AI在内容生产、传播分发、用户互动等方面的创新应用。在内容生产方面，可以利用AI写作助手自动生成新闻稿件、文章等，提高生产效率，利用AI视频编辑技术实现视频的自动剪辑、合成，提升内容质量。在传播分发方面，基于用户画像和数据分析，实现内容的个性化推荐，提高传播效果，利用AI算法优化内容在不同平台、渠道的分发策略，扩大内容覆盖面。在用户互动方面，打造虚拟主播形象，实现与用户的实时互动，增强用户黏性，利用智能客服为用户提供全天在线服务，提升用户体验。

（二）培养复合型人才，加强产学研合作

培养具备AI技术背景的媒体人才是传统媒体转型的关键。传统媒体应加强对现有员工的培训，开设AI相关的课程和培训项目，提升员工的技术素养和创新能力。同时，积极引进具备AI技术背景的专业人才，为媒体行业培养既懂媒体业务又懂AI技术的复合型人才。

加强与高校、科研机构的合作，是引进优秀人才和先进技术的重要途径。传统媒体可以与高校建立产学研合作关系，共同开展AI在媒体领域的研究项目。通过合作，传统媒体可以借助高校和科研机构的人才优势和技术资源，提升自身的技术水平和创新能力[3]。同时，高校和科研机构也可以通过与传统媒体的合作，将研究成果应用于实际，推动学术研究与产业发展的紧密结合。

（三）利用AI挖掘用户需求，收集用户反馈

利用AI挖掘和分析用户数据，是传统媒体了解用户需求、打造更具吸引力内容的重要手段。传统媒体可以通过收集用户的浏览历史、搜索记录、评论点赞等数据，利用AI算法分析用户的兴趣爱好、消费习惯、年龄性别等特征，绘制详细的用户画像。基于用户画像，传统媒体可以精准地把握用户需求，为用户提供个性化的内容推荐。

加强与用户的互动，收集用户反馈，是传统媒体不断优化内容质量的重要途径。传统媒体可以利用社交媒体平台、在线论坛等渠道，与用户进行互动交流，了解用户对内容的看法和建议。同时，传统媒体还可以通过举办线上线下活动、开展用户调查等方式，收集用户反馈，不断改进内容质量。

（四）积极应用新媒体，优化传播策略

积极拥抱新媒体平台，拓宽传播渠道，是传统媒体提高内容覆盖面和影响力的必然选择。传统媒体应充分认识到新媒体平台的重要性，积极入驻微博、微信、抖音等新媒体平台，开设官方账号，发布优质内容，吸引用户关注。同时，传统媒体还可以与新媒体平台合作，开展联合推广活动，扩大内容的传播范围。

利用AI优化内容在不同平台、渠道的传播策略，是提升传播效果的关键。传统媒体可以利用AI算法分析不同平台、渠道的用户特征和传播规律，制订有针对性的传播策略。以央视网为例，面对新媒体发展态势，其借助AI算法剖析不同平台的用户特点与传播规律。在抖音平台，经分析得知用户青睐轻松幽默、具视觉冲击力的短视频，且用户群体相对年轻，央视网便运用AI辅助创作此类内容，并依据用户活跃时段集中发布。在微博平台，鉴于用户热衷参与话题讨论，央视网通过AI分析热门话题走向，发布新闻并引导讨论。在官方网站，设置评论区，由AI分析用户留言后反馈给编辑团队。经由这些基于AI优化的传播策略，央视网在不同平台的传播成效显著提升，品牌影响力得以不断扩大。

（五）探索盈利新模式，构建精准广告投放策略

积极探索内容付费、电商融合等新的盈利模式，是传统媒体实现可持续发展的重要途径。传统媒体可以通过提供高质量的独家内容，吸引用户付费订阅；与电商平台合作，开展电商业务，实现流量变现。例如，财新网通过提供高质量独家财经内容吸引用户付费订阅，在宏观经济政策解读等方面深入挖掘，给出独到见解，付费用户数量不断增长。《人民日报》与电商平台合作，在购物节期间发布促销信息为电商引流，还开展直播带货，推荐农产品和国货品牌等，实现公益与经济收益双赢，扩大了影响力和传播范围。

传统媒体可以利用AI算法分析用户画像和行为数据，为广告主提供更加精准的广告投放方案。根据用户的兴趣爱好、消费习惯等特征，为广告主推荐合适的广告投放平台和时间段。利用AI优化广告创意和形式，提高广告的点击率和转化率。同时，传统媒体还可以与广告主合作，开展定制化的广告营销活动，提升广告效果和收入水平。

四、结语

AI在内容生产、传播分发、用户互动和数据分析等领域的应用，可以助力传统媒体实现数字化转型和升级。为有效运用AI工具，传统媒体要加强技术研发、优化人才结构、深化内容创新、拓宽传播渠道和探索盈利模式。未来，AI与传统媒体融合将持续深化。在内容生产上，AI可以提升自动化与智能化水平，实现高效精准创作；在传播分发领域，可以优化个性化推荐与智能分发算法，实现精准推送，使跨平台融合更紧密，有效拓宽传播渠道与覆盖面；在用户互动方面，虚拟主播更逼真智能，智能客服可以提升服务质量，社交互动更智能化，可以深度分析用户行为和情感，提供贴心体验；在数据分析与决策支持上，AI可以更精准绘制用户画像，预测市场趋势。总之，传统媒体应积极拥抱AI，不断积极探索，创新应用，实现转型升级。同时，政府、企业和社会各界应共同努力，为传统媒体转型升级创造良好环境，推动媒体行业高质量发展。

参考文献

[1]李长元.传统新闻记者如何“突出重围”[J].记者观察，2024（17）：95-97.

[2]陈忆金.融媒体时代传统媒体转型的发展途径[J].中国报业，2024（1）：246-247.

[3]吕游.“三全育人”视野下高校艺术设计类课程思政改革路径探索[J].上海包装，2024（2）：214-216.