Times Internet推出了一款基于生成式AI的互动广告聊天产品，用户点击广告后可通过对话形式了解产品详情，如电动车相关问题。此举不仅延长了用户停留时间，还提高了广告点击率和转化率，证明了互动广告比传统展示广告更具吸引力和效果。
纽约时报则开发了名为BrandMatch的广告精准投放工具，利用AI理解营销简报并匹配相关内容与目标受众，实现广告内容与编辑内容的高度关联。这种方法提升了广告的相关性和用户体验，同时避免了广告出现在不合适内容旁边的风险。该技术还支持广告主动态调整定位标准，增强了投放灵活性。
这些AI应用的赚钱场景主要体现为：
1. 提升广告点击率和转化率，直接增加广告收入。
2. 优化用户体验，增强用户对平台的黏性和信任度。
3. 降低广告主的投放风险，提高客户满意度和续约率。
落地操作步骤建议包括：
1. 分析现有广告效果，确定需要改进的环节。
2. 引进或自主开发生成式AI技术，结合用户数据进行模型训练。
3. 设计互动广告或精准投放产品，进行小范围试点。
4. 收集反馈数据，调整优化广告内容和投放策略。
5. 全面推广成功经验，建立持续改进机制。
整体来看，生成式AI为新闻媒体广告部门带来了创新思路，通过提升广告互动性和精准度，不仅增强了竞争力，也为媒体创造了可观的商业价值。
Hearst报业用生成式AI革新广告部门，提升销售效率
Hearst报业集团利用生成式人工智能（GenAI）针对广告销售部门的实际问题开发了多项解决方案。该项目由资深销售管理专家Michael McCarthy主导，重点解决了销售团队在日常工作中遇到的重复性推销、耗时的客户调研、低反馈率以及数据分散等难题。
通过AI自动化工具，Hearst实现了媒体计划的自动生成。销售人员只需输入客户信息，系统便能基于历史数据、定价模型和受众洞察，快速输出定制化的广告方案。这不仅简化了数据解读流程，也大幅提升了广告活动的个性化程度和投放效果。
赚钱场景主要体现在提升销售效率和广告转化率。销售人员节省了大量准备时间，可更专注于客户沟通与关系维护，进而推动更多成交。此外，个性化的广告方案帮助客户更精准地触达目标受众，提高了广告投资回报率。
具体可操作步骤包括：
1. 评估广告销售流程中的痛点，明确哪些环节可通过AI自动化。
2. 结合销售团队需求，设计并开发AI辅助工具，如自动生成媒体计划。
3. 对销售人员进行AI工具使用培训，确保顺畅衔接日常工作。
4. 建立反馈机制，根据实际效果持续优化AI模型和系统功能。
5. 推广成功经验，扩大AI应用范围，覆盖更多销售场景。
Hearst的实践展示了将AI技术与销售业务紧密结合的路径，既解决了具体痛点，又为广告部门带来了更高的业绩和客户满意度，适合各类媒体和广告公司借鉴。
OVB传媒如何用自主AI工具每年节省50万美元成本
OVB传媒开发了一款名为Wortwandler的自主AI工具，专门用于提升编辑部的工作效率，尤其是在处理自由撰稿人文章的环节中取得显著成效。自由撰稿人的稿件占据了当地印刷内容的60%以上，编辑流程繁琐且耗时，Wortwandler的引入有效简化了这一过程。
通过Wortwandler，文章从接收、编辑到最终排版的时间缩短到了10分钟左右，效率提升了10倍。这样的时间节省不仅优化了版面规划，也让编辑团队有更多精力专注于提升自家原创内容的质量。更重要的是，借助这套系统，OVB传媒解散了15人的专门编辑团队，年节省成本超过50万美元。
这一项目还推动了新闻编辑部的文化转变，员工逐渐将AI视为协助而非威胁，增强了创新意识。值得注意的是，Wortwandler由内部团队开发，AI专家与开发者在短短六周内完成了从概念到可用工具的转变。
赚钱场景主要体现在两个方面：一是节约人力成本，直接降低运营开支；二是提升编辑效率，缩短内容上线周期，从而增强市场竞争力。企业可以借鉴的落地步骤包括：
1. 识别编辑流程中的瓶颈环节，尤其是重复性高、耗时长的任务。
2. 组建跨职能团队，结合AI专家与业务人员共同设计工具需求。
3. 采用敏捷开发方式，快速迭代产品原型并测试效果。
4. 通过培训和沟通，引导员工接受并善用AI辅助工具。
5. 定期评估工具带来的效率和成本变化，调整优化方案。
总体来看，OVB传媒的案例展示了通过定制化AI工具实现成本控制和工作流程升级的实际路径，对有类似需求的媒体或内容企业具有较强参考价值。