一个好的新媒体运营不能不懂数据，但如果有一个系统可以每天替你分析海量的数据，再将这些数据直接汇总成为一个标明了最佳timing和最佳标题的报告，是不是很棒。
Xavier Grangier 是法国老牌媒体《解放报》的技术总监。和世界上其他传统媒体一样，《解放报》正处于一个转型的阵痛期，所有人都很焦虑。
Grangier 在采访中说到：「我们有自己的资讯聚合网站，但效果并不好。我们也有专门的新媒体小组每天挑选文章发布在社交媒体上，但因为缺乏规范的流程和标准，反响同样不好。」
于是，在经历一个阶段的彷徨期后，去年 1 月，Grangier 抱着试试看的心态接触了英国的一个创业项目 Echobox，这是一家提供智能内容服务的公司，他们会通过 AI 技术来帮助客户更好的运营新媒体平台，具体来说，他们的系统会通过机器学习、内容分析、受众分析和数据分析等方式来为客户推算出最佳的推送时间、最好的文章标题和最合适的摘要。
据 Grainger 介绍，在使用了 Echobox 的服务不久，《解放报》在 Facebook 和 Twitter 上的阅读量就分别提升了 37% 和 42%。
「我们现在有了比以前更多的 10 万+的文章，但运营编辑的工作却没有增加，因为他们现在再也不用去想一篇文章到底应该怎么发，他们现在只需要思考怎么和受众更好的互动。」
Antoine Amann 是 Echobox 的创始人，他最早是在 2013 年才有了建立公司的这个想法的，彼时他还是《金融时报》的一名记者，然而在短暂的记者从业生涯中，他却看到了太多太多传统媒体转型新媒体的痛楚。
决策困难，缺乏决心，数据庞大，这一切都让传统媒体的转型之路变得步履维艰。如果可以研发一个机器人帮助分析数据，做出决策，会不会是一个不错的主意？
左为Antoine Amann
这就是Echobox诞生的初心，但这个设想需要很重的技术支持。Echobox 的技术基础来自于 Amann 的朋友，剑桥大学计算机科学博士 Marc Fletcher，Fletcher 现在是 Echobox 的首席技术官。他还介绍了剑桥大学机器学习研究组的教授 Zoubin Ghahramani 来担当公司技术顾问的职位。
Fletcher 希望，他们最后建造出来的系统可以像人类的编辑一样理解新闻内容。
这个项目很快吸引了投资人的注意，Michael Jackson 是位于卢森堡的投资公司 Mangrove Capital 的合伙人，由他领头，Echobox 在今年 7 月获得了 340 万美元的风险投资。
在 Jackson 看来，Echobox 不是一个以销售为主体的公司，他们有核心的技术，也有优秀的技术人才。
与竞品 SocialFlow 或者 Buffer 相比（这也是两个帮助编辑分析最佳发布时间的软件），Echobox 的服务更加自动化，他们还研发了一套热点新闻侦探引擎，既利用算法和社交媒体的实时监测判断一篇文章是否有潜力成为热点新闻，如果遇到突发新闻，那么之前排好的其他文章就会给突发新闻留出位置。
目前，Echobox 已为 100 多家客户提供过服务，不同媒体使用它的方式也不同，比方说，《法国世界报》是让 Echobox 分析其所有新闻源来判断哪篇是最适合发布在社交媒体上，而德国的电视节目《伽利略》则会在发布节目在网上时，用 Echobox 去测试哪个标题和头图可以达到最好的传播效果。
用户可以自行决定发布内容，让 Echobox 进行标题和配图的 A/B 测试，也即是随机向受众显示拟定的多个内容中的一个，看哪个效果最好。
据《伽利略》的节目负责人 Johann Bayerl 的话说，在使用 Echobox 的头几个月，其为节目推荐的标题和头图为《伽利略》的 Facebook 账号提高了 20% 的用户互动。但 Bayerl 也指出了该系统的某些限制，比方说，在 Facebook 改变了信息流的算法后，Echobox 的算法就显得不够灵活了，那段时间的流量有了明显的下降。
除此以外，现在 Echobox 能为使用英语、法语、西语和德语的媒体提供服务，但除了英语，其他三种语言的学习明显慢了很多，除此之外，这款软件也只能应用于 Facebook 和 Twitter。
但无论如何，Echobox 还是为人工智能可以为我们做到什么提供了一个新的可能。
