與Facebook拆夥+功能介面設計不良->Ping成為社群大戰輸家?
與Facebook拆夥+功能介面設計不良->Ping成為社群大戰輸家?
2010.09.06 | Facebook

Apple上星期推出了Ping音樂社群網絡,受到許多媒體及用戶的矚目,但在實際試用之後,發現其孤立性、無法直接針對已從iTunes購買的音樂進行任何分享、以及功能介面的不方便性等問題,使得Ping是否能真的成功結合社群及電子商務,似乎被打上了問號。

首先,Ping最根本性的問題在於它就只存在iTunes當中,原本要和Facebook合作但隨即又拆夥而並未採用它的social graph,使得這個服務完全像是孤島一般,和所有其他的外部網站沒有任何的連結。現在已經很少有人願意為了一個嶄新服務而註冊了,而且Ping給人的比較商業化一點,短缺一般社群網絡吸引用戶的積分或遊戲機制,因此即使是Apple,也讓人懷疑用戶除了上iTunes購買音樂時可能順道造訪Ping之外,誰還會特地去這個孤立的小島分享或尋求資訊?

其次,Ping的目的在於創造音樂的社群,讓用戶都能抒發自己的音樂欣賞經驗,但現在使用者卻無法直接針對已從iTunes購買的專輯進行任何分享,而必須在iTunes上一個一個找到該歌曲或專輯,才能進行動作,再加上用戶也無法分享播放清單,這讓Ping變得和其他一般音樂社群服務沒什麼兩樣,完全沒有發揮其iTunes上驚人銷售量的龐大優勢,畢竟一般人會想發表意見的,必定是自己購買過且聆聽過的音樂,因此應該要讓用戶能夠一邊聽音樂一邊分享才是。

最後,Ping的使用者介面令人跌破眼鏡地非常不"Apple",光是要在上面找到自己的朋友就是一大難事,缺乏了Facebook connect的支援,又無法以匯入Gmail或其他email聯絡人的方式來找尋朋友,而只能一個一個輸入名字來搜尋,使用上真的不是很方便,再加上Ping彷彿是專門讓藝人宣傳的社群網絡一般,只有這些人有特殊的帳號可以上傳影片等,一般用戶在沒有先"喜歡"、評比、或購買某首歌或某張專輯之前,甚至無法隨意增加評論或更新狀態,加上一些其他的小缺失,相信試用過的人,都會很難相信Ping是出自Apple之手。

繼Google之後,科技業的另一龍頭也推出了不夠社群的服務,看來這個領域真的不如想像中簡單,其實如果可以和Facebook合作的話,至少在孤立性問題方面能有所改善,就看Apple願不願意了。

出自TechCrunch
出自GigaOM

關鍵字: #Apple #Facebook
往下滑看下一篇文章
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

TVBS-1.jpg
圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

TVBS-3.jpg
圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

TVBS-2.jpg
圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
AI全球100+台灣20
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓