有了3000萬用戶後,ZAKER怎樣做行動閱讀?
有了3000萬用戶後,ZAKER怎樣做行動閱讀?
2014.01.16 | 創業

ZAKER 是中國目前最接近Flipboard的產品,也是最早發展的行動閱讀產品之一。ZAKER整合傳統雜誌、報紙,及微博、RSS、Google Reader等​​內容,以雜誌的排版形式展現。2013年,它的用戶量達到3000萬。橫向比較,在行動閱讀的創業公司裡,這是個不小的數字。它不生產內容,專注做技術支援和流量傳輸。正因為此,這類產品在內容推送和商業化上,要走出一條不同於以往入口網站的路。

2014年,ZAKER即將推出新版產品,並深入打造淘寶式的行動閱讀生態系統,試圖幫助媒體內容做更多曝光。ZAKER即將推出的新版本已開發了兩個月,在產品層面將有較大變動,主要為提高內容的精準和獲取效率。新版產品有幾個突出的重點:訂閱功能上根據不同場景設計不同的方案,滿足用戶或碎片化或深度的閱讀需求;將推薦系統分成系統分析+主動擷取,也就是用戶可以自行調整關鍵字,來調整推薦系統,實現差異化閱讀體驗。

在閱讀生態系統打造上,2014年,ZAKER將嘗試行動閱讀的淘寶模式,把行動廣告投放的權限逐步開放給合作媒體,傳統雜誌等合作夥伴可以通過賣廣告實現商業回報。具體操作模式為:APP首頁由ZAKER經營,進駐的媒體則類似於淘寶「店主」的個人主頁,所獲得的收入ZAKER不參與分潤。ZAKER提供更底層的比如數據分析等技術支援,幫助這些合作媒體做好內容,獲得盈利。

閱讀體驗和生態系統打造,幾乎是目前行動閱讀產品競爭最聚焦的兩部分。由於進入的早,ZAKER幾乎可以算作中國行動閱讀領域創業公司的一個發展樣本。ZAKER 執行長李森和提出觀點,似乎可以概括ZAKER的產品優化路徑。「閱讀類應用必然會經歷的三個階段是訂閱類、個性化推薦類和社交閱讀,對應的需求則是提供權威公正資訊、通過演算法提高閱讀效率和增加用戶之間的互動的閱讀樂趣。 

2010年,Flipboard的出現給了當時的讀覽天下團隊很大的啟發,這個專門給雜誌做數字化發行的團隊開始了行動閱讀領域的嘗試,在2010年底正式推出ZAKER的iPad版本。

雖然ZAKER被稱為國內最有Flipboard精髓的產品,但它也優先做了當地語系的優化。鑑於中國網路寬頻技術並不發達等在地特殊情況,ZAKER在產品中較早的提供了離線閱讀等功能。

最近2年,ZAKER把開發重點放在用戶喜好分析和社交互動上。根據平台用戶的閱讀習慣、評論、轉發等來為ZAKER全部內容排序;同時,在個人閱讀推薦精準度上,收集用戶閱讀數據,建立每個用戶的閱讀資料庫;並與新浪微博、豆瓣、開心網等開發API介面分析數據;在互動性上,連接新浪微博、Instapaper、Evernote等等。建立ZAKER的好友對應資料庫,進而根據用戶喜好、好友關係推薦內容。

但李森和也承認,用戶喜好分析的準確度、閱讀效率仍然是一大痛點。訂閱+ 演算法並不能很好地解決這個問題,用戶行為分析和推薦系統上還有很大的優化空間。即將推出的新功能就增加了閱讀場景等新的元素。同時,ZAKER為每一個合作媒體開放後台,將用戶分佈、喜好等資訊全部開放給他們。目的是通過基層技術支援和數據分析,幫助合作媒體更瞭解目標用戶,同時在ZAKER平台上,促進媒體形成競爭關係,刺激他們努力做好內容。

相對於2010年,目前行動閱讀領域的競爭更激烈。李森和慶幸ZAKER早早進入這個領域,佔領先機。目前來看,行動閱讀領域的新進入者只能在細分垂直領域尋找機會了,想再做通用型行動閱讀產品機會已經不大。「行動閱讀市場巨頭無法通吃,ZAKER有機會成長為行動閱讀的入口之一。」

2014年,李森和希望進一步增加內容來源,構建ZAKER生態系統。這一兩年,為了把用戶規模做大,主要以免費的內容思路運行。2013年,嘗試行動廣告之後,李森和覺得通過行動品牌廣告市場,把更多媒體資源變現是有很大前景。相對於傳統廣告聯盟,品牌廣告會成為行動廣告裡更大的一塊餅。

同時,2013年,ZAKER推出了電商導購應用「櫥窗」和購物瀏覽器「淘刻」。相對於行動廣告目前承擔更多收入變現的責任,這兩個功能的推出更是對未來變現管道的重點。因為除了行動廣告,ZAKER上可能還有很大一部分的流量實際上是閒置的。而在PC端的經驗證明,有很大一部分流量就是導向電商。所以,櫥窗很可能會成為未來電商與ZAKER協同變現的重要環節。李森和甚至判斷,以五年的時間節點來看,電商的變現能力很可能會超過行動品牌廣告。

目前,ZAKER已經在啟動新一輪融資,主要用於市場推廣。2011年,ZAKER從讀覽天下分離出來,同年拿到了君聯資本千萬美元A輪融資。

出自[創業邦

](http://www.cyzone.cn/a/20140114/248506.html)

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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