Cá nhân hóa nội dung trong thời đại công nghệ số

Với sự hỗ trợ của công nghệ Dữ liệu lớn (Big Data), báo chí có cơ hội đổi mới cách tiếp cận độc giả, cung cấp nội dung "đo ni đóng giày" cho từng cá nhân, qua đó tăng cường gắn kết và nâng cao hiệu quả phục vụ thông tin.

DLL cung cấp cái nhìn định lượng về hành vi và thị hiếu của độc giả.

Dữ liệu lớn và ý tưởng cá nhân hóa nội dung

Dữ liệu lớn (DLL) là thuật ngữ đề cập đến việc xử lý một tập hợp dữ liệu rất lớn và phức tạp mà các ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống không làm được. DLL bao gồm việc phân tích, thu thập, giám sát dữ liệu, tìm kiếm, chia sẻ, lưu trữ, truyền nhận, trực quan, truy vấn và tính riêng tư, trở thành "bệ phóng" cho đổi mới báo chí.

Trước đây, các quyết định biên tập chủ yếu dựa trên kinh nghiệm và cảm quan, thì nay DLL cung cấp cái nhìn định lượng về hành vi và thị hiếu của độc giả. Mỗi lượt xem, mỗi cú click, thời gian đọc, chia sẻ trên mạng xã hội... đều để lại "dấu vết" dữ liệu quý giá. Việc khai thác những tập dữ liệu khổng lồ về hành vi, sở thích và mối quan tâm của độc giả cho phép các tòa soạn thấu hiểu đối tượng của mình.

Chẳng hạn, nhờ phân tích dữ liệu lớn bằng AI, hệ thống có thể dự đoán loại nội dung mà một người dùng cụ thể sẽ quan tâm dựa trên lịch sử tương tác của họ. DLL không chỉ giúp nhận diện đề tài thu hút độc giả, mà còn hỗ trợ báo chí tùy biến cách kể chuyện.

Các tòa soạn lớn đã bắt đầu tận dụng dữ liệu để trả lời những câu hỏi như Độc giả quan tâm chủ đề gì? Thời điểm nào họ đọc nhiều nhất? Hình thức nội dung nào hiệu quả? Chẳng hạn, tờ Washington Post đã phát triển công cụ Clavis sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để phân tích nội dung từng bài báo và gắn thẻ chủ đề, từ khóa phù hợp. Clavis theo dõi lịch sử đọc của từng người, từ đó ghép nối bạn đọc với những bài viết phù hợp với sở thích cá nhân. Kết quả là: Washington Post ghi nhận tỉ lệ bạn đọc click vào mục "Đề xuất cho bạn" (Post Recommends) tăng 95% chỉ sau một năm ứng dụng hệ thống này.

Không dừng ở đó, DLL còn tác động tích cực đến mô hình kinh doanh báo chí. Bằng cách hiểu rõ độc giả muốn gì và phục vụ đúng thứ họ cần, các tòa soạn có thể chuyển đổi độc giả trung thành thành người đăng ký trả phí hay hội viên. Mục tiêu cuối cùng của cá nhân hóa nội dung là tăng cường gắn kết và duy trì độc giả, mà như kinh nghiệm của The The New York Times cho thấy, đây chính là tiền đề để chuyển đổi người đọc miễn phí thành thuê bao trả tiền.

Từ nhận thức về vai trò quan trọng của dữ liệu, nhiều cơ quan báo chí hàng đầu thế giới đã tiên phong hiện thực hóa ý tưởng cá nhân hóa nội dung. Họ xây dựng các thuật toán đề xuất tin bài, tùy chỉnh trang tin cho từng độc giả, thử nghiệm các hình thức truyền tải mới dựa trên dữ liệu thu thập được.

Từ năm 2013, The New York Times ra mắt mục "Recommended for You" (Gợi ý cho bạn) trên website, cung cấp tin bài dựa theo lịch sử đọc của từng người dùng. Sau một thời gian thử nghiệm, tờ báo thiết lập hẳn một đội ngũ chuyên trách cá nhân hóa. Kết quả là vào năm 2019, The New York Times giới thiệu tính năng "You" trên ứng dụng tin tức di động của mình - một hub nội dung cá nhân hóa hiển thị ngay trang chủ ứng dụng dành cho người dùng đã đăng ký.

Thay vì chỉ dựa trên thuật toán hành vi thuần túy, The New York Times cho phép độc giả chủ động chọn chủ đề yêu thích trong phần cài đặt (bao gồm cả từ khóa, chuyên mục và cây bút mà họ quan tâm). Dựa trên những lựa chọn đó kết hợp với thuật toán, mục "You" sẽ hiển thị các bài viết phù hợp nhất. Theo bà Mollie Van-dor, Giám đốc sản phẩm của The New York Times, mục tiêu của tính năng này là tăng thời gian độc giả tương tác và cải thiện tỉ lệ giữ chân độc giả trên trang, qua đó gián tiếp thúc đẩy chuyển đổi người đọc thành người đăng ký.

Cách tiếp cận của The New York Times cho thấy sự kết hợp giữa sức mạnh dữ liệu và vai trò lựa chọn của độc giả, tạo ra một dạng "news feed" cá nhân ngay trong sản phẩm báo chí chính thống.

Mở ra mô hình truyền thông mới

Việc ứng dụng DLL và cá nhân hóa không đơn thuần là cải tiến kỹ thuật, mà còn mở ra những hướng đi mới cho mô hình truyền thông trong tương lai. Nhờ DLL, các tòa soạn có thể xây dựng cộng đồng độc giả cụ thể với hiểu biết sâu về từng cá nhân. Điều này tạo nền tảng cho các mô hình đăng ký linh hoạt và dịch vụ cá nhân hóa cao. Chuyên gia truyền thông số Adriana Lacy (Mỹ) dự đoán sự trỗi dậy của những mô hình thuê bao cá nhân hóa được vận hành bởi AI; mỗi độc giả có thể có "gói nội dung" thiết kế riêng tùy theo nhu cầu. Đây là hướng đi tiềm năng để báo chí đa dạng hóa nguồn thu, thay vì chỉ dựa vào quảng cáo đại chúng.

Tiếp theo, DLL thúc đẩy báo chí đổi mới sản phẩm và kênh phân phối. Khi phân tích dữ liệu, các tòa soạn có thể phát hiện ra những định dạng nội dung mới phù hợp với thị hiếu. Chẳng hạn, nhận thấy giới trẻ muốn thông tin nhanh và trực quan, nhiều hãng tin đã đầu tư làm infographic, video ngắn, podcast tin tức... để cá nhân hóa theo thói quen sử dụng của từng nhóm độc giả. BBC, sau khi khảo sát khán giả trẻ đã phát hiện họ hoặc muốn tin tức được tường thuật trực tiếp, hoặc muốn phân tích chuyên sâu có giá trị gia tăng.
DLL giúp các tòa soạn linh hoạt hơn trong sáng tạo nội dung. Thay vì chỉ trung thành với khuôn mẫu truyền thống, họ có thể nhanh nhạy "bắt trend" và định dạng lại câu chuyện dưới nhiều hình thức mà độc giả mục tiêu yêu thích. Một khía cạnh quan trọng khác là tái cấu trúc quy trình tòa soạn theo hướng "data-driven" (hướng dữ liệu). Nhiều tòa soạn quốc tế đã thiết lập các phòng phân tích dữ liệu và tuyển dụng chuyên gia dữ liệu làm việc song hành cùng nhà báo.

Tuy nhiên, cũng cần nhấn mạnh rằng, cá nhân hóa nội dung không có nghĩa là chiều chuộng độc giả bằng mọi giá. Báo chí vẫn mang sứ mệnh định hướng và cung cấp thông tin quan trọng cho xã hội. Do đó, các cơ quan báo chí đang nỗ lực điều tiết giữa thuật toán và giá trị cốt lõi của báo chí. Mặt khác, vấn đề bảo mật dữ liệu người dùng được đặt lên hàng đầu. Các tòa soạn lớn cam kết tuân thủ các quy định pháp luật về dữ liệu và bảo vệ dữ liệu cá nhân, chỉ sử dụng dữ liệu nhằm mục đích nâng cao nội dung cho độc giả.

Báo chí Việt Nam đang chuyển mình nhanh chóng, bắt nhịp với quá trình chuyển đổi số của đất nước. Trong quá trình đó, dữ liệu cần được đánh giá như một tài sản chiến lược và việc cá nhân hóa nội dung cần được xác định là hướng phát triển chiến lược. Điều này đòi hỏi đầu tư vào hạ tầng dữ liệu, nhân lực công nghệ, cũng như xây dựng văn hóa tòa soạn linh hoạt, sẵn sàng thử nghiệm và học hỏi từ dữ liệu độc giả. Đồng thời, định hình những nguyên tắc đạo đức và chất lượng cho việc ứng dụng dữ liệu, đảm bảo rằng công nghệ phục vụ cho sứ mệnh và các giá trị cốt lõi của báo chí.

Nguyễn Thị Kim Hải