Editoria. Saranno i marketplace ad intermediare i bot delle IA e salvare gli editori? Intervista esclusiva con Sara Beykpour, CEO di Particle

Nel nostro precedente articolo abbiamo presentato un’app e un sito web rappresentativi di quello che riteniamo sia il tipo di accesso alle notizie nell’era “post-SEO“.
L’applicazione, chiamata Particle.News, sfrutta tutte le funzionalità rese possibili dai cosiddetti modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM): creare un feed personalizzato, generare un articolo originale attingendo da varie testate, mostrare punti di vista opposti sullo stesso argomento, consentire a ciascun lettore di porre domande. E altro ancora.
Il tutto tramite uno scraping delle fonti, strutturato e contrattualizzato: in altre parole non rubando i contenuti delle testate originali, ma ricevendoli trasversalmente tramite connessioni con i principali editori, dedicate e remunerate.
Newslinet ha avuto l’opportunità di intervistare la co-fondatrice e CEO di Particle.News, Sara Beykpour.
L’intervista, organizzata e coordinata dalla responsabile editoriale e della comunicazione dell’azienda, Ellie Smith, si è tenuta il 30/07/2025. 

Sintesi

Sara Beykpour, co-fondatrice di Particle, ha condiviso la sua vasta esperienza di oltre un decennio in Twitter (ora X di X corp.), dove ha lavorato in team come Periscope, Vine e Twitter Blue; tutti strumenti atti a collegare i lettori con notizie per essi rilevanti.
Particle.news fornisce feed di notizie personalizzati e creati ad hoc che si adattano al tempo e agli interessi degli utenti. Sono presenti funzionalità innovative come “opinioni opposte e spiegazioni come se avessi cinque anni” per offrire prospettive diverse e chiarimenti semplificati.
Particle sta navigando in un panorama mediatico in evoluzione, promuovendo partnership con editori, inclusi contratti di licenza tradizionali e modelli di mercato emergenti come Tollbit, al fine di creare un ecosistema sostenibile che bilanci le esigenze degli utenti e la remunerazione degli editori.
Rispondendo alle preoccupazioni degli editori italiani sull’impatto dell’I.A. sulla propria industria, Sara Beykpour ha riconosciuto i timori ed i rapidi cambiamenti percepiti anche dagli editori americani, sottolineando l’impegno di Particle ad essere parte della soluzione, attraverso interazioni collaborative.
Sebbene attualmente focalizzata sugli Stati Uniti, Particle ha ambizioni internazionali ed è aperta a collaborare anche con editori più piccoli e di nicchia e con giornalisti free lance per fornire contenuti di alta qualità e personalizzati.
L’azienda sta esplorando un modello di monetizzazione basato su abbonamento per dare priorità all’esperienza dell’utente rispetto all’attenzione pilotata dagli annunci, con integrazioni tecniche come l’accesso API e l’hosting di contenuti in-app per migliorare la collaborazione con gli editori.  

L’intervista

(Newslinet)  – Grazie per essere qui con noi oggi. Qualche parola su esperienze precedenti a Particle...
(Sara Beykpour)  – Grazie anzitutto per avermi invitata. Prima che io ed il mio co-fondatore avviassimo Particle, ho trascorso la maggior parte della mia carriera in Twitter, pre X. Sono stata in Twitter per oltre un decennio, lavorando in vari team di prodotto e ingegneria, inclusi quello Conversazioni, Periscope, l’app di streaming live, Vine, l’app di video brevi, il team pubblicitario e Twitter Blue, che è stato il primo prodotto in abbonamento di Twitter.

Connettere le persone alle notizie rilevanti

Ho trascorso la maggior parte della mia carriera pensando a come le persone si relazionassero con ciò che accade nel mondo e come vengono collegate e connesse alle cose che le interessano. Questa approccio ha ispirato me e il mio co-fondatore a realizzare Particle, con una missione: collegare le persone con ciò che sta accadendo e aiutarle a capire cosa succede intorno a loro.

Vine e Periscope

(NL)  – Anni fa, numerosi giornalisti in Italia usavano Periscope per raccogliere notizie in tempo reale. Poi quell’app è scomparsa…
(S.B.) – È stato un momento particolare: la prima volta che si poteva scegliere un luogo nel mondo, scandagliare qualsiasi punto del pianeta e vedere cosa stesse accadendo, in diretta dalle persone che trasmettevano. È stato un momento speciale che ha focalizzato la percezione del mondo: non sembrava più così grande. Ma la novità non è durata, per svariati motivi.

Influencer

Gli influencer hanno continuato a prosperare, ma per le persone comuni non sempre ne comprendevano lo scopo finale. Tuttavia, il modello dei video verticali si è evoluto. Ora abbiamo influencer che pubblicano continuamente, a volte in diretta, a volte no. Twitch ha trasmissioni live e si possono anche utilizzare Instagram e varie piattaforme. Ma Periscope è stato il primo a portarlo alle masse.

Particle.news, la app

(NL) – Tornando a Particle. In un articolo precedente su Newslinet, abbiamo cercato di spiegare cos’è la piattaforma e come funziona. Abbiamo tralasciato qualche dettaglio importante?
(S.B.) – Ho letto l’articolo, in ogni caso permettetemi di descriverlo per i lettori ed ascoltatori. L’obiettivo di Particle è aiutare a comprendere più rapidamente le notizie e gli eventi che interessano. Particle genera riassunti di notizie da varie fonti e li presenta in un feed personalizzato. Puoi mantenere la personalizzazione leggera, concentrarti su tecnologia o politica, o essere molto dettagliato ed affinare i tuoi interessi.

Le informazioni che cerchi nel tempo che hai

Il nostro obiettivo è incontrarti dove sei. Se sei occupato ed hai solo il tempo di scorrere qualche titolo, ci pensiamo noi. Se hai più tempo e vuoi approfondire, Particle funge da mappa per navigare tra diverse fonti, fare domande e comprendere appieno cosa sta accadendo. Per le persone che sono impegnate, con poco tempo disponibile, ma che vogliono tenere sempre il passo con le notizie, ciò può essere estremamente impegnativo, anche per chi è motivato. Particle ti fornisce le informazioni che cerchi nel tempo che hai disponibile.

Opinioni opposte

(NL) – Una caratteristica che sembra particolarmente innovativa è quella delle Opposite Sides ossia le opinioni opposte e quella delle domande, che ci ricorda i tempi in cui si compravano due giornali, magari uno politicamente di sinistra ed uno di destra, per leggere entrambi i punti di vista. Dettagliamo queste funzionalità e spieghiamo come selezionate le visioni opposte.
(S.B) – La ricerca di comparazione acquistando due giornali con prospettive diverse è esattamente ciò che stiamo cercando di soddisfare. Oggi è difficile trovare prospettive alternative. Se vedi qualcosa sui social media, potresti chiederti se quella è l’unica visione, ma trovarne altre richiede molto lavoro di ricerca: leggere commenti, cercare sui siti dei giornali o ricercare contenuti non correlati. La maggior parte delle persone non lo fa.

Contenuto liquido

I riassunti di Particle fanno parte di un’offerta di “contenuto liquido” che si adatta alle tue esigenze. C’è una versione che sintetizza gli elementi essenziali, una versione “spiegamelo come se avessi cinque anni” che fornisce un linguaggio semplificato e un formato più articolato “chi, cosa, dove, quando e perché” per semplicità. La funzione “parti opposte” prende prospettive diverse da varie fonti e le organizza in due lati, mostrando gli argomenti a favore e contro. Potrebbe essere politico, rappresentando diversi partiti, o per un film, potrebbe essere ciò che è piaciuto alle persone in contrapposizione a ciò che non è piaciuto. Organizza la storia in modo che tu possa capire come le persone hanno reagito.

Editori e intelligenza artificiale

(NL) – Gli editori italiani (e non solo) stanno lottando per sopravvivere in un mondo dominato da SEO e Google e temono che l’intelligenza artificiale peggiori le cose. Stiamo scrivendo una serie di articoli su queste sfide. Qual è il sentimento tra gli editori americani con cui hai parlato? Sono altrettanto preoccupati? Qual è la vostra visione su questo argomento?
(S.B) – Non voglio parlare per gli editori, ma discutiamo con loro spesso ed abbiamo un’idea del loro sentimento. C’è sicuramente paura e molte domande su come funzionerà in futuro. Questo sentimento si è evoluto negli ultimi due anni proprio mentre lavoravamo su Particle.

Nuovi modelli di business

Gli editori stanno iniziando ad immaginare modelli di business futuri in un mondo di intelligenza artificiale in cui gli agenti leggono contenuti e gli utenti cercano informazioni in modo diverso. Tutto si muove velocemente ed è una sfida tenere il passo. Particle mira ad essere parte della soluzione, armonizzando tra gli utenti che cercano contenuti e gli editori che cercano di capire come distribuire i loro contenuti. Stiamo intraprendendo questo viaggio insieme ai nostri partner, accogliendo feedback da tutte le parti per costruire un modello che funzioni per tutti.

Contenuti in licenza e syndacation

(NL) – Un punto chiave è la remunerazione dei creatori di contenuti. In un articolo su Medium sull’espansione delle partnership di Particle con editori e contenuti visivi, avete annunciato cinque nuove fonti, tra cui Agence France-Presse, ma non ci sono informazioni su come vengono compensate. Possiamo fornire agli editori italiani una panoramica generale del funzionamento, non degli importi, ma del meccanismo?
(S.B) – I nostri termini iniziali, specialmente con i primari editori, assomigliano a contratti tradizionali di licenza e syndacation di contenuti, come quelli con servizi di agenzie di stampa come AFP, AP e Reuters. È così che abbiamo iniziato; ma abbiamo chiarito che questo è solo per partire, non necessariamente il modello a lungo termine.

Marketplace

Molti editori sono lungimiranti ed aperti a sperimentare con noi in questo nuovo mondo. Stiamo lavorando con partner consolidati e mercati emergenti come Tollbit…
(NL) – …Tool…? Come si scrive, di cosa si tratta?
(S.B) – Si scrive T-O-L-L-B-I-T. Abbiamo stabilito una partnership con loro per sviluppare un modello commerciale sostenibile, redditizio e allineato agli interessi basato sull’uso dei contenuti.

Un internet senza siti web

(NL) – Leggiamo sul loro sito: Tollbit, infrastruttura per un’internet senza siti web; nientemeno!
(S.B.) – Toollbit funge da scambio tra fornitori di contenuti e aziende come Particle, gestendo i flussi di pagamento e la conseguente misurazione con dashboard per entrambe le parti. Sono stati un partner fantastico, e ti invieremo ulteriori informazioni su di loro.

Accesso dedicato alle fonti primarie

(NL) – La collaborazione con gli editori è solo contrattuale o c’è anche un lato tecnico, come integrazioni software o API che devono utilizzare?
(S.B) – C’è un lato tecnico perché siamo interessati a un feed digitale crittografato e autenticato. Un accesso API privato autenticato ai contenuti per un accesso ottimizzato in tempo reale. Offriamo anche un’esperienza nativa in-app per i contenuti ospitati e lavoriamo con gli editori per trovare il modo migliore per visualizzarli e interagire con essi.

Utilizzo multifunzionale

Alcuni editori sono interessati alla tecnologia che abbiamo creato, che possono utilizzare nelle loro redazioni, non necessariamente mostrata agli utenti finali ma utile per i loro processi. Ad esempio, alcuni giornali potrebbero voler incorporare i loro articoli con la nostra interfaccia, cosa che siamo interessati a supportare.

Piccoli editori e meritocrazia

(NL) – State considerando di estendere le relazioni ad entità più piccole e specializzate? Prendiamo il nostro esempio: in Italia, Newslinet è piccolo rispetto ai giornali tradizionali come La Repubblica o Corriere della Sera, ma è influente nel settore radio, TV e media. Siete aperti a segmenti di nicchia o verticali?
(S.B) – Sì, siamo assolutamente aperti a questo. Lavoriamo anche con un paio di editori americani più piccoli. Il nostro ecosistema di contenuti è come una meritocrazia: i contenuti di alta qualità emergono, indipendentemente dal riconoscimento del nome dell’editore o dal suo finanziamento. Se si tratta di un interesse di nicchia con un pubblico ristretto, va bene; vogliamo portare quel contenuto alla persona giusta. La personalizzazione di Particle la rende potente per feed personalizzati.

Editori non tradizionali

Siamo anche interessati a editori non tradizionali, come i giornalisti che si spostano su newsletter o punti vendita auto pubblicati, e al reporting locale, sia da grandi conglomerati che da stazioni indipendenti, per portare quei contenuti nell’app.

Giornalisti indipendenti

(NL) – Alcuni giornalisti sono passati da grandi editori a piattaforme come Medium. Quindi non è più solo un mondo di grandi editori, ma anche di fornitori di contenuti indipendenti ed intelligenti. Ottenere i loro contenuti è importante quanto trattare con i grandi editori?
(S.B) – È davvero interessante come le piattaforme permettano ai singoli giornalisti di costruire i loro marchi. Abbiamo già risposto a questa domanda: ottenere contenuti di qualità da questi creatori è importante quanto, e potenzialmente più importante di, lavorare con i grandi editori in futuro.

Espansione internazionale

(NL) – Quanto velocemente potrete espandere l’inclusione di contenuti francesi, italiani e di altri paesi? Lo farete da San Francisco, o stabilirete uffici altrove per gli editori da contattare?
(S.B) – Stiamo partendo da San Francisco, dove si trova il nostro responsabile delle partnership con i media. Anche negli Stati Uniti, viaggiamo a New York, dove hanno sede molti editori. La visione per Particle è quella di essere un luogo in cui gli utenti possano accedere a informazioni organizzate e riassunte su qualsiasi argomento, a livello internazionale.

Questione di presenza

Per lavorare direttamente con gli editori in Italia o Francia, avremo bisogno di una presenza lì, alla fine. Se dipendesse da me, sarebbe oggi, ma costruire prodotti software per gli utenti richiede tempo. Abbiamo lanciato otto mesi fa, e tutto si muove velocemente, quindi non posso dare una tempistica precisa, ma spero presto.

Monetizzazione

(NL) – Come vedi Particle guadagnare e diventare redditizia?
(S.B) – Vogliamo provare prima un modello di abbonamento perché si allinea con i nostri obiettivi. Gli annunci fanno parte dell’economia dell’attenzione, il che rende difficile tenere il passo con le notizie perché tutti competono per carpire la tua attenzione. Le informazioni vengono sepolte sotto gli annunci. Con Particle, vogliamo ridarti il tempo per capire ciò di cui hai bisogno e andare avanti durante la tua giornata, che si tratti della tua comunità, delle celebrità o degli spettacoli televisivi.

Un modello a subscription

Un modello di abbonamento si allinea meglio con questo rispetto agli annunci, che incoraggiano lo scorrimento infinito. Non abbiamo ancora un modello di abbonamento, ma ci stiamo lavorando. In un mondo in cui gli agenti di intelligenza artificiale leggono contenuti, è una questione interessante chi vede gli annunci e come appare quel modello. Stiamo prestando attenzione alle tendenze nell’industria pubblicitaria e a come l’IA potrebbe distribuire annunci in futuro.

La compensazione degli editori

(NL) – Vorremmo capire qualcosa sulla compensazione degli editori. Diciamo che mi abbono su Particle alle notizie dalla Francia ottenendo un feed composto da articoli basati per esempio su AFP e Le Monde. Retrocederete denaro a tali editori francesi?
(S.B) – È presto, ma ci stiamo pensando attivamente e stiamo parlando con scambi che stanno costruendo modelli simili per vedere se possiamo fare affidamento su di loro o dobbiamo sviluppare qualcosa internamente. Rispetto a due anni fa, c’è stato molto progresso perché ora tutti ne parlano. Ovviamente, se un lettore clicca su un articolo, abbiamo modi per tracciare quell’engagement per la compensazione, ma i dettagli sono ancora in fase di sviluppo.

I modelli I.A. utilizzati

(NL) – Domanda tecnica. Per ogni articolo, se richiedo le cinque W (when, where, what, who why)  o altre funzionalità, sembra che l’I.A. generi contenuti per me in tempo reale. Questo richiede molto tempo di GPU: come gestirete il carico con milioni di utenti? Quali modelli usate, li ospitate voi o pagate per chiamate API?
(S.B) – L’output non è sempre generato in tempo reale. Se non ci sono modifiche alla storia, è memorizzato nella cache. Se c’è un aggiornamento, viene attivato di nuovo il procedimento. Utilizziamo tutti i principali modelli di intelligenza artificiale, scegliendoli in base ai loro punti di forza per compiti specifici di Particle, considerando costo e latenza.

Fact checking

I costi di inferenza sono alti su larga scala, ma la parte più costosa è il nostro sistema di “controllo della realtà”, che verifica i fatti dei riassunti rispetto alle fonti primarie per minimizzare le allucinazioni. Usiamo modelli più lenti e costosi per questo per garantire precisione e sfumature. Quel riassunto viene poi mostrato agli utenti, quindi non lo rieseguiamo per ogni visualizzazione a meno che non ci sia un aggiornamento.

Giornalisti umani

(NL) – Avete giornalisti che lavorano per voi?
(S.B) –  Abbiamo effettivamente giornalisti nello staff. Fanno cose come correggere eventuali riassunti fuorvianti o obsoleti. Ad esempio, ieri c’è stato un terremoto al largo della costa russa, inizialmente riportato come 8.0. Il nostro riassunto lo rifletteva, ma ore dopo è stato aggiornato a 8.7 o 8.8. Il nostro giornalista ha aggiornato il modello con le nuove informazioni, generando articoli corretti.

Un messaggio agli editori italiani

(NL) – Qualche consiglio finale per gli editori italiani riguardo al futuro del loro business o su come relazionarsi con startup di intelligenza artificiale come Particle…
(S.B) – Le aziende di intelligenza artificiale stanno permettendo agli utenti di consumare contenuti in modo diverso e gli utenti sono chiari su ciò che vogliono. Negli ultimi 15-25 anni, con il passaggio dei contenuti online, molte esigenze degli utenti sono state ignorate perché adattare i contenuti agli individui era difficile. L’I.A. offre un’opportunità per soddisfare queste esigenze. Particle ascolta gli utenti e se l’industria—editori, fornitori di contenuti e aziende tecnologiche—ascolta ciò che gli utenti dicono, possiamo allineare gli incentivi per aiutare le persone a essere meglio informate, con vantaggi per tutti. (M.H.B. per NL)