AFS@Publishing : 3 innovations technologiques pour valoriser et monétiser vos fonds éditoriaux

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AFS@Publishing 3 INNOVATIONS TECHNOLOGIQUES POUR VALORISER ET MONÉTISER VOS FONDS ÉDITORIAUX

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Dès maintenant, vous pouvez accroître votre business numérique en tirant profit d'évolutions technologiques aujourd'hui incontournables comme l'affectation dynamique des information à des profils d'utilisateurs, l'exploitation des données des réseaux sociaux et l'exposition dans le Web de Données. Trois axes de valorisation complémentaires pour mieux exploiter vos fonds éditoriaux :- Inventez reposez du paiement à la demande en filtrant dynamiquement les informations selon différents profils de visiteurs- Personnalisez vraiment vos services grâce aux données issues des réseaux sociaux et améliorez votre segmentation marketing- Développez votre écosystème et devenez le référent sur votre secteur en ouvrant partiellement vos données.  Par Fabrice Lacroix, Président d'Antidot et Pierre Col, directeur marketing

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AFS@Publishing

3 INNOVATIONS TECHNOLOGIQUES POUR VALORISER ET MONÉTISER VOS FONDS ÉDITORIAUX

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Société ANTIDOT

Editeur de logiciels depuis 1999 | Paris, Lyon, Aix-en-Provence

Solutions de recherche et d’accès à l’information en Cloud ou en licence Média | Portails | Entreprises | E-Commerce

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Société ANTIDOT

Croissance et rentabilité soutenues, une garantie de pérennité pour nos clients

Offre commerciale ouverte,dans le Cloud depuis 1999 SaaS : pas d’investissement et

souplesse Licence sur site ou hébergée

50% du CAinvesti en R&D

20062007

20082009

20102011

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500000

1000000

1500000

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3500000

4000000

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POUR METTRE EN ŒUVRE CES INNOVATIONS : AFS@PUBLISHING

Une solution logicielle pour la presse et les éditeurs

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Antidot Information Factory

enrichir et valoriser les fonds éditoriaux

Une offre logicielle complète pour

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Antidot Finder Suite

mieux trouver l’info via le moteur de recherche sémantique

Une offre logicielle complète pour

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Antidot Collaboration Services

la partager et capitaliser avec des outils collaboratifs

Une offre logicielle complète pour

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AFS@Publishing

enrichir et valoriser les fonds éditoriaux

mieux trouver l’info via le moteur de recherche sémantique

la partager et capitaliser avec des outils collaboratifs

Une offre logicielle complète pour

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VALORISER ET MONÉTISER VOS FONDS ÉDITORIAUX

3 innovations technologiques

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3 axes de valorisation

Diffuser les informations selon les profils visiteurs pour du paiement à la demande ultra-ciblé

Intégrer les données des réseaux sociaux pour personnaliser les services d’information

Devenir le référent sur son secteur en ouvrant ses informations à son écosystème

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DIFFUSER DYNAMIQUEMENT LES CONTENUS SELON LES PROFILS VISITEURS

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Enjeux

Comment façonner des offres hyper-personnalisées ?

Comment s’adapter à des profils utilisateurs qui évoluent constamment ?

Comment valoriser l’intégralité des contenus auprès de ces utilisateurs ?

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Dynamiser les profils des utilisateurs

Vos utilisateurs ont des profils dynamiques de consommation d’information

➡ Certaines sources sont stratégiques et exigent un abonnement

➡ D’autres sont ponctuellement pertinentes et plus adaptées à un achat au document

Fonds éditorial

Archives

Recherches quotidiennes

Recherches ponctuelles

Moteur de recherche

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Valorisez votre contenu en le rendant précis

Faut-il fournir un accès à tous les contenus ? Comment l’utilisateur trouve-t-il ce qu’il souhaite ? Pourquoi paierait-il pour ce qu’il n’utilise pas ?

OU

Proposer des packages hyper-personnalisés ? Clients abonnés : accès à toute l’information Clients occasionnels : paiement à la demande Simples visiteurs : information gratuite seulement

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Comment s’adapter aux profils dynamiques ?

Vision simpliste : profils macroscopiques

Les systèmes informatiques savent gérer les permissions sur un axe hiérarchique Premium > Advanced > Standard > Beginner

Inconvénients majeurs Difficile à personnaliser coût de la personnalisation Concessions sur ce qui rentre dans un niveau donné

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Comment s’adapter aux profils dynamiques ?

Comment offrir accès

« à toute l’information consacrée aux voitures électriques, publiée depuis moins de 3 ans en Europe occidentale ou aux Etats-Unis »

« aux photos sur les prémices de la Révolution en Tunisie »

Sans faire patienter l’utilisateur devant son écran ?

Précalculer les offres majeures

Permettre un affinage très fin à la demande

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Assouplissons les modèles de consultation !

Définir des offres en fonction des métadonnées décrivant vos contenus

➡ Source➡ Thématique➡ Nature / Format➡ Géographie➡ Temps

Vos contenus sont-ils proprement annotés selon toutes ces dimensions ?

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Assouplissons les modèles de consultation !

Construisez votre taxonomie éditoriale

Type de contenu➡ Article➡ Dossier➡ etc

Lieux➡ Europe➡ Asie➡ etc

Archives➡ 2012-2000➡ 2000-1975➡ 1975-1945➡ avant 1945

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Comment annoter vos contenus ?

Intégration de l’annotation dans le processus éditorial Qualité des annotations Risque allongement des délais de rédaction

Post-traiter vos contenus (archives) Nécessaire pour les contenus déjà rédigés Gros volumes traités rapidement mais risques à la marge

Trouver des référentiels pertinents Les vôtres (que vous ignorez peut être) Ceux de la communauté professionnelle Ceux des institutions

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Chaîne de valorisation de vos contenus

Enrichissez vos contenus

Captation

Catégorisation selon règles marketing

Annotation sur référentiels

Indexation Moteur de recherche AFS

Entrepôt RDF (Linked Data)

Content Repository

SGBDR

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Assouplissons les modèles de consultation !

Construisez votre taxonomie marketing

Type d’abonné➡ Gratuit➡ Premium➡ etc

Profil➡ industriel➡ chercheur➡ etc

Consommation➡ faible (<2 visites/mois)➡ moyen (2< visites/sem)➡ haut

Type de contenu➡ Article➡ Dossier➡ etc

Lieux➡ Europe➡ Asie➡ etc

Archives➡ 2012-2000➡ 2000-1975➡ 1975-1945➡ avant 1945

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Libérez la consultation à la demande !

Ne filtrez plus, taggez les contenus Ce qui est en consultation libre / gratuit Ce qui est inclut dans son abonnement Ce qu’il doit payer pour voir

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INTÉGRER LES DONNÉES DES RÉSEAUX SOCIAUX

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Exploiter les réseaux sociaux

Le phénomène

750 millions d’utilisateurs actifs

1000 milliard de pages vues par mois

30 milliards de contenus publiés le mois dernier

38% des partages de liens sont faits via Facebook

3 sessions Internet sur 10 intègrent Facebook

La moitié des utilisateurs se connecte chaque jour durant 55 minutes en moyenne

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Exploiter les réseaux sociaux

Un trafic colossal : chaque jour, dans le monde

310 millions VU

22 millions VU

8 millions VU

avec un impact mesurable sur les sites de presse…

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Exploiter les réseaux sociaux

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Exploiter les réseaux sociaux

Etude réalisée du 1er au 31 octobre 2011 sur un périmètre de 12 sites web d’actualité français audités par AT Internet.

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Intégrer les données des réseaux sociaux

Capter les données sociales chacune de vos publications

Construire et analyser votre propre graphe social

Valoriser ces données dans vos sites et applications

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Capter les données sociales

Capter : collecter le nombre de pour chaque article / page / document / photo / vidéo…

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Construire et analyser votre graphe social

Connecter toutes vos ressources éditoriales à votre audience

Analyser votre graphe social pour dégager des profils d’audience

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Valoriser les données sociales

Dans votre CMS :

Proposer un accès à l’information selon son impact dans les réseaux sociaux

Contextualiser l’information selon l’environnement social du visiteur

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Valoriser les données sociales

Dans votre CMS :

Proposer un accès à l’information selon son impact dans les réseaux sociaux

Contextualiser l’information selon l’environnement social du visiteur

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Valoriser les données sociales

Dans votre CMS :

Proposer un accès à l’information selon son impact dans les réseaux sociaux

Contextualiser l’information selon l’environnement social du visiteur

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Valoriser les données sociales 

Dans votre moteur de recherche : l’impact social peut devenir un critère de tri, ou même un élément de calcul de pertinence

Mots clés = « Dette USA »

et Nombre de « J’aime » > 20 ou Nombre de «+1 » > 10 et Nombre de Commentaires > 5

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Bénéfices des réseaux sociaux

Segmenter l’audience des différents canaux numériques

Identifier les lecteurs les plus engagés

Récompenser les ambassadeurs

Accroître le trafic sur vos services

Fidéliser votre audience

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Qui tire profit des réseaux sociaux ?

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Qui tire profit des réseaux sociaux ?

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LINKED OPEN DATA

Plonger ses données dans le Web

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LA DYNAMIQUE DU WEBLe contexte technique, fonctionnel et d’usage

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L’avènement du Web 1.0

Le Web documentaire : des pages et des liensUn seul protocole, un seul format, un seul logiciel

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L’avènement du Web 1.0

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Puis le Web 2.0

Le Web social : l’utilisateur – acteuravis, notes, commentaires …

Je publie donc j’existe

Mon avis compte

LOL ;-)ROTFL

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Une anticipation difficile

La consommation du Web, les usages, la valeur crééeévoluent vite et sont difficiles à anticiper

2010 2011 2012 2013 2014 20150

10,000

20,000

30,000

40,000

50,000

60,000

70,000

Vidéo P2P, gaming

VoIP Conf Web, mails

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Demain c’est déjà trop tard

1995 2000 2005 2010 2012

Succès

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WEB DE DONNÉESLa nouvelle vague

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Web 3.0

Je publie donc j’existe

Mon avis compte

LOL ;-)ROTFL

Le Web de données : les machines sont de retour

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Comment parlent les machines ?

Une grammaire simplifiée à l’extrême (RDF)

Sujet Verbe Complément

Sujet Prédicat Objet

Albert Einstein est un physicien

a inventé la théorie de la relativité

a reçu le prix Nobel

Albert Einstein est né le 14 mars 1879

est né à Ulm

est décédé le 18 avril 1955

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Le Linked Data

Le Linked Data (Données Liées) est une approche qui a pour but de relier les données afin de créer une base de connaissance décentralisée à l’échelle du Web dans laquelle l’intérêt de chaque information est démultiplié par la présence de données complémentaires.

ULM

est situé Baden-Württemberg

121 648

habitants

www.ulm.desite Web

Sources sur le Web

est né à

est né le

14 mars 1879

ULM

Einstein

Source B

Prix Nobel de physique

Théorie de la relativité a inventé

a reçu

Source A

Einstein

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Evolution du LOD

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Evolution du LOD

Ressources « sociales »

Ressources médicales et biologiques

Ressources multimédia

Ressources géographiques et statistiques

Ressources d’intérêt général

Ressources bibliographiques

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Evolution du LOD

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A QUOI ÇA SERT ?Risques et bénéfices

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La minute philosophique

le Flux s’oppose au Capital Flux = dynamique, brut Capital = qualifié, organisé, annoté, trié, valorisé Exemple : Legifrance vs LexisNexis / EFL

les Données s’opposent au Savoir Données : brut Savoir : « de référence », opérationnalisable

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Linked Data

L’opportunité Linked Data

devenir référent de son secteurêtre le pivot de la construction de l’information dans un domainele risque de ne pas être « au cœur » c’est d’être rejeté vers les bords et de ne pas contrôler son destin

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Linked Data

Le Linked Data : donner pour recevoir

s’inscrire dans la dynamique d’échange du Web, y compris au niveau de ses donnéesne signifie pas tout mettre à disposition gratuitementde l’information à l’info-médiation

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Linked Data

Le Linked Data : quels services offrir

des référentiels du domaine : terminologies, …un premier niveau (gratuit) d’informationun deuxième niveau (payant) d’informationun service d’annotation (ex : OpenCalais)

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QUI L’A FAIT ?Mythe ou réalité

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BBC Music : une référence

BBC Musichttp://www.bbc.co.uk/music

http://www.bbc.co.uk/music/artists/cb67438a-7f50-4f2b-a6f1-2bb2729fd538

Données de la BBC

Données de

DBpedia

Données de

Music Brainz

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BBC Music : une référence

BBC MusicLa page Mickael Jackson

http://www.bbc.co.uk/music/artists/f27ec8db-af05-4f36-916e-3d57f91ecf5e

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BBC Music : une référence

BBC MusicLa page Mickael Jackson

http://www.bbc.co.uk/music/artists/f27ec8db-af05-4f36-916e-3d57f91ecf5e

n’a nécessité aucune mise à jour lors de son décès : WikiPedia a eu l’info en quelques secondes !

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NY Times

NY Times : mettre ses référentiels sur le Web

http://data.nytimes.com/NYTimes a aligné ses référentiels avec Dbpedia et Freebase pour assurer la continuité informationnelle.

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