【隨。心。所。欲】社群時代點擊與曝光的意義
【隨。心。所。欲】社群時代點擊與曝光的意義
2012.11.13 | 行銷

一般來講,我們常用 Web 技術的演進來看待所謂的分水嶺,於是,傳統的 HTML 靜態頁面,大致上被歸類為 1.0 時代,隨後有了 Javascript、CSS,被廣泛地定義為 1.5 時代,在此之前,Web 的頁面仍然是以「頁」為單位在變換及計算。

到了 Web 2.0 時代,諸如 Ajax 之類的 Javascript 應用,在不切換頁面的前提下,大幅改善了使用者的體驗。當然,這只是很單純的從 Web 技術的演進的劃分法,實際上到底如何區分,沒有太大的價值。

(Photo by Francisco Javier Argel , CC )

之所以一開始先提到 Web 的演進與更迭,跟本文中想談主題有關:在不同時代演進中,點擊與曝光的實際意義。

Web 2.0 時代點擊的意義

「點擊」(clicks)在 Web 1.0 ~ Web 1.5 時代,對於網站而言是有意義的,因為大部分的網站內容都以「頁」為單位,每一頁裡會有許多連結,每一個點擊便可能引導使用者「消費」另一頁內容,因此,幾乎所有的網站都專注在產生更多的曝光數 — 因為網站經營者知道曝光數可以轉換成實際的營收。

「點擊」隨後更創造了市值最高的網路公司 Google,也成為網路行銷中很重要的衡量指標,更是孕育許多網路行銷公司,創造出極高產值的名詞。

可是,到了 Web 2.0 時代,點擊的重要性還是如此嗎?似乎不全然。

在 Web 2.0 時代以前,網路的內容基本上仍然依循傳統媒體的方式被產生居多,因此,經由入口網站接收資訊是一種常態,這種內容的產製絕大部分仍依循「篩選 編輯 產生」的形式存在,缺少受眾的回饋(feedback)。

然而,在 Web 2.0 時代後,各種基礎建設日益完備,每個人存取網路及利用網路的「權限」扁平化後,「個人」在網路中的「節點」(node)角色越來越重要,每一個人都可以是內容的「製作人」,可以透過產生內容,獲得其他人的回饋,並產生更多的延伸。

不過,在「消費」(或稱「消化」)內容之前,使用者都在哪裡「發現」這些內容? 不外乎是透過這幾個管道:入口網站、資訊網站(例如:新聞網站)、社交網站、Email、即時通訊工具。

由於「個人」的重要性提高,因此,入口網站的重要性也相對的降低,而社交平台的誕生,更使得以往形同孤島般存在的「部落客」(內容產生者)及長期在各種社群論壇存在的意見領袖,有了一個可以獨立成為意見門面的空間,任何人都可以在社交平台上「設攤」,接受網路群眾的「消費」(或朝貢?)及回饋。

網路使用者在瀏覽網頁時,「內容」本身佔了一般網路使用者很多的時間,因為消化內容本身即需要時間。因此,當一頁「內容」在社交平台上被消費時,會隨著使用者在社群中的影響力以及人脈圈的大小,產生不同程度的擴散效應,2008 年在舊金山成立的新創網站 Klout 便是藉由使用者在不同社交網站發表的內容,將其所產生的影響量化成一個特定的指標。

但是,這樣的量化指標只能看出一個內容被使用者消化後所產生的漣漪,並無法看出其真正的質量 — 在社交網路強調「人脈」的概念,單靠人脈關係,所產生的點擊跟曝光率,是否會轉換成真正的動作呢?

事實上,你可能會發現並不是那麼一回事。

因為真正熟識的朋友,彼此間的興趣與喜好並不同,所以由人脈關係延伸所產生的內容的點擊與曝光關係,很可能虛有其表(點擊率很高、大量被散佈),卻不見得有一定的效用(轉換率),而產生真正的價值。

這個盲點是許多現今在社交網路投入廣告及行銷經費的公司 [1 所始料未及的,因為裡頭牽扯到太多太複雜的人際脈絡與偏好間的關係,至今仍然沒有一個極為容易被接受且理解的公式。

一點點關於網路廣告的歷史

最早的顯示廣告 [2 是美國一家叫 Prodigy 的 ISP 率先在對所有訂戶顯示的頁面上出現的,同期間最大的 ISP 叫 CompuServe 。Prodigy 的母公司為 IBM 及知名的美國連鎖百貨公司 Sears,Prodigy 對所有 ISP 訂戶宣傳 Sears 銷售的商品,由於商品需要視覺的刺激,所以 banner ad 便這樣問世了,但仍然沒有實際的商業模式。

隨後是 HotWired,Wired 雜誌的網路版網站,首次在 banner ad 上套用了商業模式,開始銷售廣告。

HotWired 的首任 CEO Rick Boyce 係來自傳統的媒體產業,對於「閱覽率」(或稱為曝光率) [3 的定義可以想見會來自傳統媒體的媒體採購習慣,這是為何初期網站在銷售網路廣告的實際營收,單純是依賴網站可以產生多少瀏覽次數而定。

不過,隨後在有 Internet 商業化之父之稱的 Ken McCarthy [4 的指導下,HotWired 開始發展出一種在同樣是沿襲傳統廣告的每千次曝光成本( CPM ,cost per thousand impressions)的指標下,可以被量化(可被追蹤、可被點選)評量的效度指標:「點擊率」( CTR ,click-through rate),計算出網路使用者在觀看一個媒體(網頁內容)時,實際瀏覽與產生的實際行動(clicks)間的比例 — 所以廣告主可以除了知道自己的廣告被看了多少次以外,還可以深入瞭解被「多少人」、「點擊了多少次」。

這算是第一次正式把網路上的行銷定義得比較容易被習慣傳統閱覽率報告的廣告主所接受,也可以讓各方網站經營者認同的方式。而後來發展出的點擊計費( pay-per-click )模式,很多人也認為是由 Ken McCarthy 所第一個提出。

隨後除了曝光率以外,GoTo.com(後來更名為 Overture ,隨後被 Yahoo 併購)開始將這種點擊計費的模式應用到其搜尋結果中,提出了 pay-per-placement 的模式,透過一種 Bid * Quality Score(CTR) = Ad Rank 的公式來計算廣告的排名,然後由廣告主來競標的方式銷售廣告。

之後 Google 的 AdWorld 提出了不同的演算法( PageRank )也同樣採取類似的方式銷售廣告,為此,在 Google 上市前,還引起了 一番訴訟 ,隨後並與 Yahoo 達成了和解,支付一筆和解金及部分股份。

在部落格上又是怎麼一回事?

前陣子我寫了「 創業者的心術:為什麼你要相信運氣 」這篇文章,看到統計報表上出現一些很有趣的數字,剛好可以跟各位分享一下。

下表綠色線表示正常的瀏覽量,紫紅色表示搜尋引擎、機器人等程式前來「爬文」,紅色則代表各種前來攻擊主機或是企圖投放垃圾訊息(spam) 的流量。

由於剛發表的文章在網路上屬於「新鮮的內容」,所以會吸引正常流量以外的流量前來「拜訪」,例如圖一所示的搜尋引擎及垃圾訊息。

再來看看實際到訪的人數。在圖二中,三個顏色同樣代表來自三個來源的「人」數(unique visitor)。 從這個圖看起來,這個數字更驚人了 — 你會突然發現,光是用部落格做實驗,實際上一篇新的內容所吸引的流量、到訪人數,以前面提及的增加曝光率等於創造營收的角度來看,大概佔了一半以上都不是「有貢獻度的流量」。

圖三的分布圖說明了一切。很驚人嗎?

實際上,把時間拉長來看,這個比例會隨著距離內容初發表的時間的距離而逐步遞減。 亦即,隨著內容在網路上存在的時間越久,其對非「正常人」利用的價值越低,便不需要一直前來「爬文」或「攻擊」了。

但是對「正常人」來說,價值如何呢?很巧的是 — 一樣。隨著時間的增長,其效益是遞減的。所以假設兩個月後再看同一份統計報表,你會發現同一篇文章每天只會剩小貓兩三隻前來瀏覽。我的經驗是文章發表後的前三天是「熱門時段」,之後就完全像是被打入「冷宮」了。

社交網站上又是如何?

我們再來看看在社交網站的狀況。

圖四是我在 Facebook 上的粉絲團曾經發表的 一張圖 ,圖的作者是我一位奈及利亞籍的漫畫家朋友 Mike Asukwo 的大作。

這張圖發表的時候,我的粉絲人數只有 200 人左右,但實際經過這 200 個人擴散出去顯示在他們的朋友圈,被看到人數(reach) 為 1,630 人,但實際上引起他們感興趣點進來看這張圖的,則有 2,556 人。而實際上進來回應、按讚,或是再轉分享出去的,則有 1,036 人。

這些數字在 Facebook 上有其原有定義的意義,不過,你可以計算出到底這樣的點擊跟曝光,實際產生了什麼效益了嗎?

在這張圖發表的一週內,實際上我的粉絲團新增的人數不到 20 位。假設我發表這張圖的目的是「為了增加粉絲團人數」,那麼這便會是一個失敗的行銷。我想這多少與 通用汽車 的例子有些許的雷同之處。

隨著 Web 時代的向前演進,點擊與曝光的意義受到了很大的挑戰,越來越個人化的網路服務,追求的其實是更深入,更具目標性的具體凝聚力,與其增加空泛的點擊與曝光,滿足於數字的提升,如何從產生真正目標族群所感興趣的內容或服務更顯得格外重要。

最後,跟大家分享一支極度諷刺的影片。作者特別拍了這樣的影片,同時也成立了一個假網站,告訴所有受眾「在網路上,要多少點擊都可以花錢買得到」,諷刺在網路上的「以點擊為主的行銷」的荒謬之處。

附錄/附註:

[1]General Motors to Stop Advertising on Facebook

[4] 1994年,Ken McCarthy 召集了業界的菁英,探討 Internet 的行銷與商業化,在座的包括 Netscape 的創辦人Marc Andeerseen 以及許多媒體人,包括 HotWired 的 CEO 以及 O’Reilly Media 的前身 O"Reilly Associates 的創辦人Ed Niehaus 。有興趣的朋友可以看看1994 年的影片記錄 或是 Ken McCarthy 整理的影片中的演講稿文字

轉自隨。心。所。欲

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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。

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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。

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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。

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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。

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