Công cụ này được xây dựng nhằm hỗ trợ biên tập viên ra quyết định dựa trên dữ liệu thực tế, theo chia sẻ của Bal Krishna - người đứng đầu nhóm kiểm chứng thông tin tại India Today. Hệ thống phân tích dữ liệu tương tác từ ngày hôm trước, kết hợp với các bản nháp nội dung chuẩn bị đăng ngày hôm sau, từ đó đưa ra dự báo về mức độ thu hút, thời điểm đăng phù hợp và định dạng nội dung tối ưu.
Audipulse xử lý các tín hiệu từ nhiều nguồn phân tích như Chartbeat và Google Analytics, bao gồm lượt nhấp, thời gian đọc, mức độ tương tác, chủ đề bài viết và các định dạng như văn bản, video hay nội dung tương tác. Trên cơ sở đó, mô hình học máy đưa ra dự đoán về hiệu quả và liên tục tự điều chỉnh bằng cách so sánh với dữ liệu thực tế sau khi xuất bản.
Trong giai đoạn thử nghiệm kéo dài 15 ngày, hệ thống đạt độ chính xác dự đoán 64%, cao hơn mức 52% của phương pháp biên tập truyền thống. Hiệu quả được đo bằng việc đối chiếu các dự báo “bài sẽ hoạt động tốt” với kết quả thực tế vào ngày hôm sau.
Dự án cũng nhận được hỗ trợ từ chương trình tăng tốc Newsroom AI Catalyst 2025 của WAN-IFRA, phối hợp cùng OpenAI, nhằm thúc đẩy các thử nghiệm ứng dụng AI trong tòa soạn.
Theo nhóm phát triển, việc chỉ dựa vào phân tích sau xuất bản khiến các biên tập viên thiếu công cụ để định hướng nội dung trong tương lai. Dù dữ liệu tương tác có sẵn rất lớn, việc chuyển hóa chúng thành quyết định biên tập cụ thể vẫn gặp nhiều hạn chế do tốc độ xử lý chậm và tính chủ quan trong phân tích thủ công.
Hiện Audipulse vẫn đang trong giai đoạn phát triển, với kế hoạch mở rộng sang các định dạng như thumbnail video và thông báo đẩy, đồng thời bổ sung lớp giải thích để làm rõ các yếu tố ảnh hưởng đến từng dự đoán. India Today cũng dự kiến tiến hành các thử nghiệm dài hơn để đánh giá khả năng ứng dụng trong thực tế tòa soạn.
